大规模专题
AI赋能天气：微软研究院发布首个大规模大气基础模型Aurora
编者按：气候变化日益加剧，高温、洪水、干旱，频率和强度不断增加的全球极端天气给整个人类社会都带来了难以估计的影响。这给现有的天气预测模型提出了更高的要求——这些模型要更准确地预测极端天气变化，为政府、企业和公众提供更可靠的信息，以便做出及时的准备和响应。为了应对这一挑战，微软研究院开发了首个大规模大气基础模型 Aurora，其超高的预测准确率、效率及计算速度，实现了目前最先进天气预测系统性能的显著
在 Clojure 中，如何实现高效的并发编程以处理大规模数据处理任务？
在Clojure中，可以使用以下几种方式来实现高效的并发编程以处理大规模数据处理任务： 并发集合（Concurrent Collections）：Clojure提供了一些并发集合数据结构，如ref、agent和atom，它们能够在多个线程之间共享和修改数据。通过使用这些数据结构，可以实现高效的并发访问和更新数据。 异步编程：Clojure提供了一些异步编程的机制，如promise和futur
数据结构与算法笔记：基础篇 - 分治算法：谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
概述 MapReduce 是 Google 大数据处理的三姐马车之一，另外两个事 GFS 和 Bigtable。它在倒排索引、PageRank 计算、网页分析等搜索引擎相关的技术中都有大量的应用。 尽管开发一个 MapReduce 看起来很高深。实际上，万变不离其宗，它的本质就是本章要学的这种算法思想，分支算法。 如何理解分支算法？ 为什么说 MapReduce 的本质就是分治算法呢？
全新量子计算技术！在硅中可以生成大规模量子比特
内容来源：量子前哨（ID：Qforepost） 文丨沛贤/浪味仙 排版丨沛贤 深度好文：1600字丨6分钟阅读 摘要：研究人员利用气体环境在硅中形成被称为“色心”的可编程缺陷，首次利用飞秒激光，实现了在掺氢硅中按需精准创建量子比特，有助于实现更安全、更高效的量子互联网。 图片：考沙利亚-朱里亚（Kaushalya Jhuria）在实验室测试用于在硅片中制造量子
开源的代码语言模型DeepSeek-Coder-V2；Runway推出Gen-3；多层架构整合多个大语言模型；大规模钢琴手部动作数据集和基准
✨ 1: DeepSeek-Coder-V2 开源的多专家代码语言模型，支持338种编程语言。 DeepSeek-Coder-V2 是一个开源的代码语言模型，专为代码生成、代码补全、代码修复以及数学推理等任务而设计。该模型通过在大量高质量的多源语料库上进一步训练，显著提升了其在代码生成和数学推理方面的能力，同时在一般语言任务中的表现也保持在同等水平。DeepSeek-Coder-V2
【机器学习】对大规模的文本数据进行多标签的分类处理
1. 引言 1.1. NLP研究的背景 随着人工智能技术的飞速发展，智能助手、聊天机器人和虚拟客服的需求正呈现出爆炸性增长。这些技术不仅为人们提供了极大的生活便利，如日程管理、信息查询和情感陪伴，还在工作场景中显著提高了效率。聊天机器人凭借自然语言处理技术的进步，能够更准确地理解用户需求，并在多元化应用场景中提供个性化的服务。而虚拟客服则通过降低企业运营成本、提升服务效率以及提供数据分析与优化
随着技术的不断发展，Perl 在处理大规模数据和高并发场景下的性能优化策略有哪些？
Perl 在处理大规模数据和高并发场景下的性能优化策略有以下几点： 选择合适的数据结构：对于大规模数据，选择合适的数据结构可以提高Perl程序的性能。例如，使用数组而不是哈希表可以节省内存和加快访问速度。 使用内置函数和操作符：Perl提供了许多内置函数和操作符，它们通常比自定义函数更快。使用内置函数和操作符可以提高Perl程序的执行速度。 使用正则表达式优化：Perl的正则表达式是其强大
大规模数据的PCA降维
20200810 - 0. 引言 最近在做的文本可视化的内容，文本处理的方法是利用sklearn的CountVer+Tf-idf，这样处理数据之后，一方面数据的维度比较高，另一方面呢，本身这部分数据量也比较大。如果直接使用sklearn的pca进行降维，会很慢，而且pca也没有n_jobs来支持多线程工作。不过，我看到spark中已经支持的pca了，所以希望通过spark来实现这部分内容。
大规模装箱问题：蜣螂优化算法DBO求解二维装箱问题（MATLAB代码）
一、问题描述 装载率:所有选择的箱子的总面积与夹板面积之比 假设一共有300个箱子，如何设计算法，使得选择部分箱子放入80*80的甲板上，让甲板的装载率越大，要求箱子间不得重叠。 二、蜣螂优化算法求解二维装箱问题 蜣螂优化算法的目标函数是甲板的装载率 2.1部分代码 % ----------------------------------------------------------
北京人工智能数据运营平台发布，并开源大规模数据集
6月14日，AI行业顶级盛会2024北京智源大会正式拉开帷幕。作为大会的重要组成部分，智源大会“人工智能+数据新基建”论坛同步召开。本论坛由北京智源人工智能研究院主办，中国互联网协会人工智能工委会和中国移动研究院承办。本次论坛邀请到来自中国互联网协会、中国移动通信集团有限公司、中国电子云、北京大学、复旦大学、南方电网、中国航信、国双科技等单位和学校的领导和专家，共同探讨面向人工智能+的数据汇聚、生
SK海力士计划于2024年第四季度启动GDDR7大规模生产
SK海力士，作为HBM市场的领头羊，于6月13日宣布，公司目标于2024年第四季度开始其GDDR7芯片的大规模生产。 与此同时，美光科技在Computex展会上也宣布推出其GDDR7图形内存，目前正处于样品测试阶段。据AnandTech报道，美光不仅计划在今年启动GDDR7的大规模生产，而且目标是在年底前让部分客户能够出货成品，其主要应用领域覆盖人工智能、游戏以及高性能计算。 另一方面，三
【紧急警示】Locked勒索病毒利用最新PHP远程代码执行漏洞大规模批量勒索！文末附详细加固方案
1. Locked勒索病毒介绍 locked勒索病毒属于TellYouThePass勒索病毒家族的变种，其家族最早于2019年3月出现，擅长利用高危漏洞被披露后的短时间内，利用1Day对暴露于网络上并存在有漏洞未修复的机器发起攻击。该家族在2023年下半年开始，频繁针对国内常见大型ERP系统的漏洞进行攻击，并且会利用钓鱼邮件针对财务人员个人主机进行钓鱼和入侵攻击。 其曾经使用过的代表性漏洞有：
Python 大规模数据存储与读取、并行计算：Dask库简述
本文转自：https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/78044437 数据结构与pandas非常相似，比较容易理解。 原文文档：http://dask.pydata.org/en/latest/index.html github：https://github.com/dask dask的内容很多，挑一些我比较看好的内容着重点一
大规模并发带来的挑战
大规模并发带来的挑战：在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，在这个过程中，整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化，会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下，优化的思路和方法哈。 1. 请求接口的合理设计 一个秒杀或者抢购页面，通常分为2个部分，一个是静态的HTML等内容，另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口。 通常静态HTML等内容，是
PHP 中如何高效地处理大规模数据的排序？
在 PHP 中高效地处理大规模数据的排序，可以使用以下方法： 使用内置的排序函数：PHP 提供了一些内置的排序函数，如 sort()、asort()、ksort() 等。这些函数在处理小规模数据时表现良好，但在处理大规模数据时可能性能较差。 使用快速排序算法：快速排序是一种常用的排序算法，其时间复杂度平均为 O(nlogn)。可以使用递归或迭代实现快速排序算法。 使用归并排序算法：归并排序
niconico 动画弹幕网站遭遇黑客大规模网络攻击
6 月 9 日消息，据动画弹幕网站 niconico 官方 X 平台账号，由于黑客“大规模网络攻击”，niconico 网站服务出现中断问题，官网声称“在本周末内（6 月 10 日之前）没有恢复的希望”。 据悉，niconico 网站自北京时间昨天凌晨 2 时起陆续出现中断问题，而在昨天 5 时起，官网正式暂停服务，除了 niconico 网站外，niconico 背后的运营公司
GreenPlum 开源，大规模并行查询平台
本博文主要介绍 GreenPlum 特点，核心组件以及底层架构 简介 世界上第一个开源，大规模并行数据平台。 GreenPlum 数据库是一个高级的，功能齐全的开源数据平台。它提供了PB级数据量上强大而快速的分析能力。GreenPlum 数据库是专为大数据分析业务设计。在大数据量上提供高性能的查询分析性能。 特点 底层基于PostgreSQL,但是GreenPlum数据库增加了大量并行分析
从零实现ChatGPT:第一章构建大规模语言模型的数据准备
准备深入学习transformer，并参考一些资料和论文实现一个大语言模型，顺便做一个教程，今天是第一部分。 本系列禁止转载，主要是为了有不同见解的同学可以方便联系我，我的邮箱 fanzexuan135@163.com 构建大规模语言模型的数据准备 在前一章中,我们讨论了大规模语言模型(LLMs)的基本结构,以及它们如何基于海量文本数据进行预训练。本章将重点介绍为LLM训练准备输入数据的关键步
【Text2SQL 论文】DBCopilot：将 NL 查询扩展到大规模数据库
论文：DBCopilot: Scaling Natural Language Querying to Massive Databases ⭐⭐⭐⭐ Code: DBCopilot | GitHub 一、论文速读 论文认为目前的 Text2SQL 研究大多只关注具有少量 table 的单个数据库上的查询，但在面对大规模数据库和数据仓库的查询时时却力显不足。本文提出的 DBCopilot 能
大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘
本文基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及 bitsandbytes库。 Transformers：Hugging Face 提供的一个开源库，包含了多种预训练的 Transformer 模型，方便用户进行各种 NLP 任务。Accelerate：Hugging Face 开发的一个库，用于加速深度学习模型的训练和推理，支持多种硬件加速，如 GPU
用C/C++语言开发大规模FPGA (2007-07-28 14:01)
背景 可编程逻辑器件的设计方法经历了布尔等式，原理图输入，硬件描语言这样一个发展过程。随着设计的日益复杂和可编程逻辑器件规模的不断扩大，人们不停地寻求更加抽象的行为级设计方法，以便在尽可能短时间内完成自己的设计构思。 现状与问题 今天，在电子设计领域形成了这样一种分工：软件和硬件，相应工程师也被分成软件工程师和硬件工程师。 对于复杂算法的实现，人们通常先建立系
大规模敏捷SA（Leading SAFe）证书是什么意思？如何报名，含金量高吗？
大规模敏捷SA(Leading SAFe)证书是什么意思？ 常规的敏捷框架适用于中小型项目团队，而且不具有扩展性。基于常规的敏捷框架，SAFe定义了一个可扩展的敏捷框架模型，它适用于大型团队的合作开发，可以提高团队之间的协作性，降低团队管理的复杂性。 SAFe是目前国际上最流行的规模化敏捷方法，将敏捷实践从团队级（team level）有效扩展到项目群级（program level）乃至企业级
BioMistral 7B——医疗领域的新方法，专为医疗领域设计的大规模语言模型
1. 概述 自然语言处理领域正在以惊人的速度发展，ChatGPT 和 Vicuna 等大型语言模型正在从根本上改变我们与计算机交互的方式。从简单的文本理解到复杂的问题解决，这些先进的模型展示了类似人类的推理能力。 特别是，BLOOM 和 LLaMA 等开源模式在医疗保健领域日益受到关注，为该领域的创新提供了新的可能性。然而，将这些技术引入医疗保健领域也带来了独特的挑战和机遇。有许多问题需要解决
数据科学的守护者：数据治理与安全在大规模数据提取项目中的角色
数据科学的守护者：数据治理与安全在大规模数据提取项目中的角色 随着数据科学的迅猛发展，大规模数据提取项目已成为企业、研究机构和政府等各个领域不可或缺的一部分。然而，伴随着数据的快速增长和复杂性的增加，数据治理与安全问题也日益凸显。在这篇文章中，我们将探讨数据治理与安全在大规模数据提取项目中所扮演的关键角色。 一、数据治理：确保数据质量的基石 数据治理是确保数据在整个组织中得到有效管理和使用的
如何改造 Scrapy 从而实现多网站大规模爬取？
“ 阅读本文大概需要 2 分钟。 ” Scrapy 框架默认是用来开发定向爬虫的。一般情况下，在 spiders 文件夹下面的一个.py 文件对应了一个网站的爬取。 但还有另外一种爬虫，它不会拘泥于提取页面上的特定文字，而是关注如何并行爬取非常多的网站。这种爬虫可以实现大规模的爬取。这种爬虫，一般是从若干个种子网址开始爬。进入每个网址后，把该页面的所有网址作为新的种子网址继续爬取，源源不断，生
如何使用Spark大规模并行构建索引
使用Spark构建索引非常简单，因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集，相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引，Spark具有更灵活的api操作，性能更高，语法更简洁等一系列优点。 先看下，整体的拓扑图： 然后，再来看下，使用scala写的spark程序： Java代码 package c