落地专题
乐鑫 Matter 技术体验日｜快速落地 Matter 产品，引领智能家居生态新发展
随着 Matter 协议的推广和普及，智能家居行业正迎来新的发展机遇，众多厂商纷纷投身于 Matter 产品的研发与验证。然而，开发者普遍面临技术门槛高、认证流程繁琐、生产管理复杂等诸多挑战。 乐鑫信息科技 (688018.SH) 凭借深厚的研发实力与行业洞察力，推出了全面的 Matter 解决方案，包含基于乐鑫 SoC 的 Matter 硬件平台、基于开源 ESP-Matter SDK 的一
求小球落地5次后所经历的路程和第5次反弹的高度
#include<bits/stdc++.h>using namespace std;int main(){int n;while(cin>>n){double d=n*1.0;double h5=d/2/2/2/2/2;double sum=d+d+d/2+d/2/2+d/2/2/2;cout<<sum<<endl<<h5<<endl;}return 0;}
通用VS垂直，谁将领跑落地新纪元？
随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动各行业智能化升级的核心力量。在这个充满挑战与机遇的领域，通用大模型与垂直大模型之间的竞争正愈演愈烈。它们各自有着不同的优势，然而究竟谁能在大模型的第一个赛点拔得头筹，领跑未来智能化进程，尚未有定论。 首先，让我们了解一下通用大模型。通用大模型具备强大的泛化能力，适用于各种不同的任务和场景，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。这种广泛的适用性使得通
大模型项目落地时，该如何估算模型所需GPU算力资源
近期公司有大模型项目落地。在前期沟通时，对于算力估算和采购方案许多小伙伴不太了解，在此对相关的算力估算和选择进行一些总结。 不喜欢过程的可以直接 跳到HF上提供的模型计算器 要估算大模型的所需的显卡算力，首先要了解大模型的参数基础知识。 大模型的规模、参数的理解 模型参数单位 我们的项目中客户之前测试过Qwen1.5 -110B的模型，效果还比较满意。（Qwen还是国产模型
大模型“诸神之战”，落地才是赛点
ChatGPT 诞生已经快一年，你还在与它对话吗？ 有的人用来写报告、改代码，让它成为得力帮手；有的人却只是“调戏”个两三回，让它创作诗歌或故事，便不再“宠幸”。 根据网站分析工具 SimilarWeb 的数据，后者情况似乎更多。目前 ChatGPT 的月活数据已经连续三个月下滑，浏览量从四月的 17.6 亿下滑至八月的 14.3 亿，似乎开始有些过气。 一边是 ChatGPT 这样的通用大
深度 | OpenAI COO闭门访谈：大模型已至，企业如何落地？
图片来源：OpenAI Z Highlights： 仅仅允许公司单一部门使用互联网非常可笑。类似地，给所有员工开放AI权限将会是最大的催化剂。当前阶段的AI企业级部署，要让员工熟悉AI工具的使用方式，让他们将工作流程与模型的功能紧密联系，让AI渗透进内部决策、产品研发、客户赋能的方方面面。 全球经济多元而具有弹性，因此AI的广泛应用不会造成大规模失业和岗位流失。更令人担心的是我们没有足
AI大模型落地应用场景：LLM训练性能基准测试
随着 ChatGPT 的现象级走红，引领了AI大模型时代的变革，从而导致 AI 算力日益紧缺。与此同时，中美贸易战以及美国对华进行AI芯片相关的制裁导致 AI 算力的国产化适配势在必行。之前也分享过一些国产 AI 芯片、使用国产 AI 框架 Mindformers 基于昇腾910训练大模型，使用 MindIE 进行大模型服务化等。 训练性能的定义 训练性能在本文指机器（GPU、NPU或其他平台
Python机器学习完整流程：从数据清洗到推理落地
目录 一、引言 二、数据清洗 数据加载与初步探索 缺失值处理 异常值处理 特征编码与转换 数据集划分 三、模型训练 四、模型文件生成 五、模型部署与推理落地 六、总结 一、引言 在当今数据驱动的时代，机器学习已成为解决复杂问题的有力工具。而Python作为一种通用性强、易上手的编程语言，结合其丰富的机器学习库，如scikit-learn、Tenso
llm-大模型落地评测？提供一个领域大模型测评方法
文章目录 前置说明1.领域大模型评估指标1.1.性能指标计算方法1.1.1.F11.1.2.首字响应时间1.1.3.处理效率1.1.4.并发路数1.1.5.正确性1.1.6.完整度1.1.7.相关度1.1.8.有效性 1.2.安全性指标计算方法1.2.1.禁止项内容的统计方式1.2.2.问题项内容占比率的统计方式 1.3.质量指标及计算方法1.3.1.可靠性统计公式为1.3.2.可维护性统计
开源模型应用落地-音乐生成模型-suno/bark深度使用-AIGC应用探索（六）
一、前言 学习音乐生成模型具有极其重要的价值。通过对音乐生成模型的深入学习，我们能够探索到音乐创作的全新边界和可能性。它不仅可以开启一扇通往无限音乐创意的大门，让我们领略到科技与艺术完美融合所带来的震撼与惊喜，还能帮助我们在音乐领域实现前所未有的突破和创新。借助音乐生成模型还能快速生成丰富多样的音乐素材，极大地降低音乐创作的成本和时间， 总之，学习音乐生成模型为我们带来的价值是
【私有云】cdn无法回源到私有云怎么办？快速落地
私有云如何使用cdn加速 文章后，产生的后续问题解决： 背景： 由于公司上新系统，使用人数数量大，在查看课件资源时，出现卡段现象，减少公司带宽占用，故使用cdn加速。但领导又要求资源文件的安全性，并落到公司内部存储，故使用私有云 解决问题历程（长话短话）： 1. cdn只能回源到公网地址，无法解决回源了内网的私有云资源地址 2.沟通了服务器产商后表示也不支持此类cdn回源策略
通用VS垂直，谁将领跑落地新纪元
标题：AI大模型战场：通用VS垂直，谁将领跑落地新纪元？ 随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为这一领域的重要突破口。然而，AI大模型的战场正在分化：通用大模型在落地场景更广泛毋庸置疑，垂直大模型的落地有更高的可能性和更快的普及速度，谁能先形成绝对优势还没有肯定的答案。那么，对于大模型的第一个赛点，你更青睐哪一方呢？ 通用大模型的优势在于其强大的泛化能力，能够在多个领域中应用，适应性强，
落地速度与效果之争，通用VS垂直，我的观点和预测。
标题：AI大模型战场：通用VS垂直，谁将领跑落地新纪元？ 摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型的应用场景日益广泛。在这场竞赛中，通用大模型和垂直大模型各有优势，落地速度和可能性也各不相同。本文将探讨这两个领域的竞争态势，并就第一个赛点，即落地速度和效果，给出个人观点。 一、通用大模型：落地场景更广泛 通用大模型的优势在于其强大的泛化能力，能够适应多种场景和任务。这种模型适用于各种行业和
护眼灯落地的好还是桌面的好？落地护眼灯性价比高的品牌推荐
护眼灯落地的好还是桌面的好？当我们为了更好地保护眼睛而选择护眼灯时，常常会面临一个纠结的问题：到底是护眼灯落地的好还是桌面的好呢？这看似是一个简单的二选一，实则背后蕴含着诸多需要深入探讨的因素。 护眼灯的选择与我们的使用场景、个人习惯以及实际需求紧密相关。落地式护眼灯能够提供更广泛的照明范围，照亮更大的空间；而桌面式护眼灯则在近距离照明上有着独特优势，能更精准地为桌面工作或学习区域提供适宜光线。但
大模型企业落地：制造业可以选择的应用场景
前言 在当今制造业快速发展的背景下，设备稳定运行对于企业的发展至关重要。然而，传统的设备维修模式已无法满足现代企业的需求。为此，引入智能化、数字化的设备维修解决方案成为必然趋势。本文将探讨如何利用大模型技术，构建企业设备维修知识检索应用，以提高维修效率，降低维修成本，确保设备稳定运行。 我们需要明确设备维修知识检索应用的核心需求。设备维修知识库的构建是基础，它应包含设备维修相关的各类知识，
开源模型应用落地-LangChain高阶-LCEL-表达式语言（六）
一、前言 尽管现在的大语言模型已经非常强大，可以解决许多问题，但在处理复杂情况时，仍然需要进行多个步骤或整合不同的流程才能达到最终的目标。然而，现在可以利用langchain来使得模型的应用变得更加直接和简单。 LCEL是什么？ LCEL是一种非常灵活和强大的语言,可以帮助您更方便地构建复杂的应用程序。它提供了很多有用的功能,使得您可以更快速地完成开发任务。
NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道
1.大模型之NL2SQL、数据智能分析简介 NL2SQL任务的目标是将用户对某个数据库的自然语言问题转化为相应的SQL查询。随着LLM的发展，使用LLM进行NL2SQL已成为一种新的范式。在这一过程中，如何利用提示工程来发掘LLM的NL2SQL能力显得尤为重要。 现状：大语言模型虽然在不断的迭代过程中越来越强大，但类似商业智能这样的企业级应用要远比分析一个 Excel 文件、总结一个 PD
AI赋能数据安全体系化落地，出席网安标委2024年第一次标准周“数据安全标准与能力建设研讨会”
6月13日，全国网络安全标准化技术委员会（以下简称“网安标委”）2024年第一次标准周“数据安全标准与能力建设研讨会”在南昌召开。中央网信办网络数据管理局范雪炜、工业和信息化部网络安全管理局周睿康、国家信息中心外网办安全管理处处长罗海宁、国家计算机网络应急技术处理协调中心网安三处副处长高强、清华大学软件学院副研究员网安标委 WG8 秘书金涛、中国电子技术标准化研究院网安中心数据安全部主任胡影、百度
大模型企业落地：汽车行业知识大模型应用
前言 在当今这个信息爆炸的时代，知识管理成为了企业提升核心竞争力的关键。特别是在汽车行业这样一个技术密集、信息量庞大的领域，如何高效管理和利用知识资源，成为了每个企业必须面对的挑战。 汽车行业的知识管理痛点 汽车行业作为现代工业的集大成者，其知识体系庞杂而精细。从设计知识到生产知识，从营销知识到客户服务知识，每一个环节都依赖于大量的专业信息和经验积累。然而，传统的知识管理方式面临着诸多挑战：
直播预约丨《指标体系建设实战》第三期：指标平台功能架构及落地实践
指标是反映企业的各项核心业务活动、管理成效的数据体系，指标体系作为联结业务逻辑与数据实体的关键桥梁，是构建高质量数据统计的基础单元，并在量化业务绩效和效果评估中扮演着核心角色。 为了更好地服务于客户并提供切实可行的实践指导，自4月24日起，袋鼠云将推出全新《指标体系建设实战》系列直播。该系列内容覆盖从指标设计方法、方案解读、指标应用到实践落地等指标开发的全环节，帮助企业更好地对指标进行管理。
开源模型应用落地-Qwen2-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势（十）
一、前言 目前，大语言模型已升级至Qwen2版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。在本篇学习中，将集成vllm实现模型推理加速，现在，我们赶紧跟上技术发展的脚步，去体验一下新版本模型的推理质量。 二、术语 2.1. vLLM vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAtte
DevOps主题系列：DevOps落地实践及案例分享
本文转自：架构之家 银行业为了应对业务的快速变化、互联网层面不穷的业务形态和交易压力，IT“双态（或双模）化”无可避免，开始探索部分业务参考互联网的方式引入分布式架构，但对于银行业独特的强监管、高安全、强一致性的行业要求前提下，如何在业务发展、合规、IT革新之间找到平衡？ 而DevOps被越来越多的金融企业所采用，来支撑软件生产过程的数字化转型，本文主要和大家分享在金融行业落地DevOps的一
开源模型应用落地-LangChain高阶-LCEL-表达式语言（五）
一、前言 尽管现在的大语言模型已经非常强大，可以解决许多问题，但在处理复杂情况时，仍然需要进行多个步骤或整合不同的流程才能达到最终的目标。然而，现在可以利用langchain来使得模型的应用变得更加直接和简单。 LCEL是什么？ LCEL是一种非常灵活和强大的语言,可以帮助您更方便地构建复杂的应用程序。它提供了很多有用的功能,使得您可以更快速地完成开发任务。
英特尔：AI落地，未来已来
引言 随着AI技术的发展和大模型的普及，人工智能正在逐渐渗透到我们的日常生活中。2023年5月底，我参加了台北的英特尔技术展，深入了解了英特尔在AI个人电脑领域的最新进展。本文将详细介绍英特尔的新一代移动处理器Lunar Lake，以及它在推动AI落地方面的突破性创新。 英特尔技术展概览 英特尔技术展以发布全新一代移动处理器Lunar Lake为主题，并强调了其在AI领域的变革性影响。Lun
平稳交付 20+ 医院，卓健科技基于 OpenCloudOS 的落地实践
导语：随着数字化转型于各个行业领域当中持续地深入推进，充当底层支撑的操作系统正发挥着愈发关键且重要的作用。卓健科技把 OpenCloudOS 当作首要的交付系统，达成了项目交付速度的提升、安全可靠性的增强、运维成本的降低。本文将会阐述卓健科技运用 OpenCloudOS 的背景情况，深入探究其背后的缘由以及详细的实践流程。 一、卓健科技在项目交付中面临的挑战 杭州卓健信息科技股份有限公司（以下
完美落地的自动化测试框架（pytest）：智能生成？业务依赖？动态替换？报告构建？你来，这儿有！
前言 随着软件测试行业的快速发展，去测试化、全员测开化的趋势，技术测试已成为确保软件质量不可或缺的一环。 但对于许多没有代码基础或缺乏系统性自动化知识的测试人员来说，如何入手并实现高质量的自动化测试成为了一个挑战。 为此，我编写了这款自动化测试框架脚手架，给大家提供思路和引导。 它基于Python语言，结合强大的pytest测试框架进行二次开发并融合request、allure、log、ope