🌼🌼🌼正如我的标题所说,作为一名CV程序员,没有接触过NLP(自然语言处理)的内容,这给理解VIT带来了一定的难度,但是为了紧跟时代潮流,我们还是得硬着头皮往transformer的浪潮里冲一冲。那么这里我准备做一个VIT的入门... 首先我会介绍self Attention模块和Multi-Head Attention模块。这两部分是transformer的核心,可以这么说,搞懂了这两个部分transformer你基本就掌握大部分了。接着我会讲解encoder和decoderr模块,明白的Multi-Head A...
易变性对企业传统IT架构以及经营运营模式发起了挑战,使得企业追求云效能、云价值最大化成为不可忽视的趋势,而云迁移、云治理正是企业实现云价值最大化的重要第一步。2022年作为公司SmartOps产品负责人,在技术方面... 扫描阶段评估代码以确保其安全且没有安全漏洞。此处包括手动和自动代码审查。在此步骤中,使用了 lint 和 scan 等 AppSec 工具。由于处于软件开发生命周期的早期,此阶段允许工程师解决大多数安全漏洞和缺陷。- 第三...
在我从行业小白到架构师的成长之路上,「云技术」可以说是伴随我整个工作历程。> 借此征文机会也做个小结吧,从三方面谈谈我理解的云原生,知其然也要知其所以然。> - 从虚拟化到云原生> - 业务需求主导技术选型> - 架构设计优化数字化转型---「云技术」是一个相当广的概念,泛指基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术以及应用技术等的总称。我第一次接触云技术,大概是在 2011 年,中国举办...
市面上已经有不少关于乐刻模式的分析,比如“产业互联网”、“数字化运营”,这些概念解释了乐刻的逻辑,但更令人关注的是,业务的发展是一连串正确的决策促成的,创业公司最大难题莫过于在一条没有人走过的路上持续“做对”,在这一点上乐刻是如何做到的? 实际上,对乐刻而言,所谓的正确决策,其实都是不断试错的结果,新业务如何命名更吸引人?内容关联商品占比为多少时,用户购买转化效率最高?大促到了,如何在多个营销方案中辨别效...
我们发现了开源日志系统的不足:- 各业务模块自己搭建日志系统,造成重复建设。- 以 ES 为中心的日志架构可以利用 ES 查询便利的优势,但是资源开销大、成本高。而且 ES 与 Kibana 在界面上强绑定,不利于功能扩展。- 开源方案一般采用单机 yaml 做采集配置,当节点数很多的时候,配置非常繁琐。- 开源系统的采集配置难以管理,数据源也比较单一。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ee1a0bbb87914e...
而Cattle的服务模式是不同的。你把每个实例作为一个虚拟机或容器来配置。它们是相同的,并分配给一个系统标识符。你通过创建更多的实例来进行扩展。当一个实例变得不可用时,没有人注意到。Cattle的模式使用不可改... Port Binding-**端口绑定**>Export services via port binding每个微服务都应该是独立的,其接口和功能都暴露在自己的端口上。这样做提供了与其他微服务的隔离。**反例**:提供出去部署的包的是放到Tomcat的wa...
使得选择适当的开源许可证成为软件开发领域的一个关键决策。开源许可证的思考不仅仅是技术层面的问题,更是对 **知识产权** 、 **社区合作** 和 **创新模式** 的深刻思考。而源码公开的许可包括开源、Source Ava... Copyleft 通常与开源软件关联,确保源码的自由流通,并防止将其变成专有软件。 **优点:**1. 自由传播:通过强制要求使用相同或类似开放许可证,促进了信息和知识的自由传播,保护了用户的使用权利。2. 社区合作...
功能详细说明&配图: 分析工具:分析模式从应用粒度切换为项目+主体粒度,同项目同主体下的多个应用可以联合进行分析,同时,支持在筛选器中切换过滤应用,便于分析者更自由的构造参与分析的数据。 数据管理:元数据统一在项目层级管理,便于管理同一业务在不同端使用同一埋点方案。 看板与场景分析:看板以项目粒度聚合,一个看板中的图表可以是不同主体或不同app_id下创建的分析结果,便于创建全局视角的数据看板;全局筛选支持以app_id筛...
传统数据库无法识别它们的语义关系,所以传统的应用需要人为的将 **猫**和**布偶**等词之间打上**特征标签**进行关联,这样才能实现语义搜索。而如何将生成和挑选特征这个过程,也被称为 Feature Engineering (特征工程),它是将原始数据转化成更好的表达问题本质的特征的过程。 但是当处理非结构化数据,如图像、音频、视频等时,特征数量迅速膨胀,手动标注特征变得困难。所以我们需要一种自动化的方式来提取这些特征。这时,Vector ...
没有打印相关的 ERROR 级别日志,说明业务是整体成功的状态,所以我们更加怀疑是环境问题(网络/IO 等资源)导致。#### 3.3.2 容器进程的网络端口状态通过 netstat -ntp| grep PID,分别在 APP2 和 APP3 进程关联的... ** 云上的 kube-proxy 采用了 ipvs 代理模式最终实现将流量导向到某一个后端 Pod(即 APP3-pod)。- 流量导向完成后,请求最终会进入 pod 的一个实例(即 APP3-容器)#### 3.4.3 分析1. 上面在 3.3.3 步骤 也分...
在人工智能的浪潮中,以GPT4、Claude3、Llama 3等大型语言模型(LLM)无疑是最引人注目的潮头。这些模型通过在海量数据上的预训练,学习到了丰富的语言知识和模式,展现了出惊人的能力。在支撑这些大型语言模型应用落地... 这说明了该模型在捕捉烹饪领域文本之间的语义关联性方面的有效性。这种模型对于具有相似主题或语义的文本能够提供准确的相似度评估,这对于文本分类、推荐系统等任务具有重要意义。然而,对于与汽车维修相关的文本,相...
我们要更有效的解决图象、语音和视频等各种非结构化数据。这种信息往往有复杂的关系和模式,不能用传统的结构型数据来表示与分析。向量数据可以在多维空间中提到数据的特点,能通过深度学习模型来达到最准确、更有效... 而且还需要 AI 根据认知处理多模态数据里的关联与互动,模型的深度融合。**5、向量数据库与深度学习、大模型紧密结合**将来,向量数据库将和深度学习和大模型更密切结合,共同推进 AI 发展。向量数据库必须能够了解...
因为该电商平台最初属于兴趣电商模式,很多模型都处于持续探索中,行业内没有一个成熟体系,业务频繁变动,历史模型设计不能灵活适配新业务需求,通常采用打补丁的形式解决,耦合比较严重,导致模型产出时效性差,消费成本... 它们是具有关联性的。事中治理,有巡检/事件触发平台。该电商平台希望把更多的规则沉淀到事前治理,因为这样治理成本是最低的。事中事后治理项融合,实现了一体化治理。事中治理的治理项一般都是p0的,和p1治理项集中在...