深数据

网站标签

该站未曾设置keywords

---

网站描述

该站未曾设置description

---

上一篇：柴油发电机组_康明斯柴油发电机组型号_低噪音柴油发电机组价格-潍坊华驰柴油发电机组生产厂家

下一篇：四川省生产力促进中心

seo综合信息

SEO信息	百度来访IP：- | 移动端来访IP：- | 出站链接：2 | 站内链接：2
IP网速：	IP地址：- 地址：- | 网速：13毫秒
ALEXA排名	世界排名：- | 预估IP：- | 预估PV：-
备案信息	- | 名称：- | 已创建：未知

收录	百度	360	搜狗	谷歌
查询	0	0	0	0

电脑关键词	手机关键词	页面友好	首页位置	索引	近期收录
0	0	电脑端优秀	-	0	0

服务器信息 协议类型 HTTP/1.1 200 OK 页面类型 text/html; charset=utf-8 服务器类型 nginx/1.20.1 程序支持 连接标识 消息发送 2025年1月11日 23时13分19秒 GZIP检测 未启用GZIP压缩 源文件大小 62.34KB 压缩后大小 启用GZIP估计可达到10.58KB 压缩率 估计为83.02%

网站快照

深 数 据     登 录 开 源 R A G 后 端 平 台 （ J a m A I B a s e ） J a m A I B a s e 集 成 了 嵌 入 式 数 据 库 ( S Q L i t e ) 和 嵌 入 式 矢 量 数 据 库 ( L a n c e D B ) ， 具 有 托 管 内 存 和 R A G 功 能 。 内 置 L L M 、 矢 量 嵌 入 以 及 重 新 排 序 器 编 排 和 管 理 功 能 ， 所 有 这 些 都 可 以 通 过 方 便 、 直 观 、 类 似 电 子 表 格 的 U I 和 简 单 的 R E S T A P I 访 问 。 支 持 任 何 L L M ， 可 结 合 基 于 关 键 字 的 搜 索 、 结 构 化 搜 索 和 矢 量 搜 索 以 获 得 最 佳 结 果 。 适 合 不 同 技 术 水 平 的 用 户 进 行 数 据 操 作 和 管 理 ， 尤 其 适 合 需 要 利 用 先 进 的 A I 能 力 进 行 数 据 处 理 和 分 析 的 用 户 。 2 0 2 5 0 1 3 1 5 9 9 7 1 有 监 督 学 习 v s 无 监 督 学 习 v s 强 化 学 习 有 监 督 学 习 、 无 监 督 学 习 和 强 化 学 习 是 人 工 智 能 中 机 器 学 习 的 三 种 重 要 学 习 方 式 ， 它 们 在 定 义 、 数 据 要 求 、 学 习 目 标 、 应 用 场 景 等 方 面 存 在 明 显 差 异 。 一 、 定 义 有 监 督 学 习 是 一 种 机 器 学 习 方 法 ， 其 中 训 练 数 据 集 中 的 每 个 样 本 都 包 含 输 入 特 征 和 对 应 的 输 出 标 签 （ 目 标 值 ） 。 模 型 通 过 学 习 这 些 输 入 特 征 与 输 出 标 签 之 间 的 映 射 关 系 ， 来 对 新 的 未 知 数 据 进 行 预 测 。 例 如 ， 在 图 像 分 类 任 务 中 ， 输 入 特 征 是 图 像 的 像 素 值 ， 输 出 标 签 是 图 像 所 属 的 类 别 。 有 监 督 学 习 广 泛 应 用 于 预 测 、 分 类 和 回 归 等 任 务 。 2 0 2 5 0 1 3 0 1 3 1 0 人 工 智 能 有 监 督 学 习 （ S u p e r v i s e d L e a r n i n g ） 人 工 智 能 有 监 督 学 习 （ S u p e r v i s e d L e a r n i n g i n A r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c e ） 是 一 种 重 要 的 机 器 学 习 方 法 ， 有 监 督 学 习 是 指 利 用 标 记 好 的 训 练 数 据 来 训 练 模 型 ， 让 模 型 学 习 输 入 特 征 与 输 出 标 签 之 间 的 映 射 关 系 ， 从 而 能 够 对 新 的 、 未 见 过 的 数 据 进 行 预 测 和 分 类 的 机 器 学 习 技 术 。 在 有 监 督 学 习 中 ， 训 练 数 据 集 中 的 每 个 样 本 都 包 含 输 入 特 征 和 对 应 的 输 出 标 签 （ 也 称 为 目 标 值 或 真 实 值 ） ， 模 型 通 过 学 习 这 些 样 本 的 特 征 和 标 签 之 间 的 关 系 ， 来 构 建 一 个 能 够 对 新 数 据 进 行 准 确 预 测 的 函 数 。 2 0 2 5 0 1 3 0 8 8 9 0 1 0 全 场 景 深 度 学 习 开 源 框 架 （ M i n d S p o r e ） M i n d S p o r e 是 华 为 推 出 的 一 款 全 场 景 深 度 学 习 开 源 框 架 。 旨 在 实 现 不 同 计 算 平 台 （ 如 云 端 、 边 缘 端 、 端 侧 ） 和 不 同 硬 件 （ 如 C P U 、 G P U 、 A s c e n d 等 ） 之 间 的 高 效 协 同 。 无 论 是 在 数 据 中 心 的 大 规 模 计 算 ， 还 是 在 手 机 、 物 联 网 设 备 等 资 源 受 限 的 终 端 上 ， M i n d S p o r e 都 能 灵 活 适 配 ， 充 分 发 挥 各 硬 件 平 台 的 性 能 优 势 ， 实 现 模 型 的 高 效 训 练 和 推 理 。 2 0 2 5 0 1 2 8 9 8 8 7 1 0 人 工 智 能 训 练 技 术 人 工 智 能 训 练 技 术 （ A r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c e T r a i n i n g T e c h n i q u e s ） 在 推 动 人 工 智 能 发 展 、 实 现 各 种 智 能 应 用 等 方 面 发 挥 着 至 关 重 要 的 作 用 。 通 过 大 量 的 数 据 和 合 适 的 训 练 技 术 ， 模 型 能 够 学 习 到 数 据 中 的 复 杂 模 式 和 规 律 ， 从 而 提 高 对 未 知 数 据 的 预 测 和 判 断 准 确 性 。 例 如 在 图 像 识 别 中 ， 经 过 充 分 训 练 的 卷 积 神 经 网 络 可 以 准 确 识 别 各 种 物 体 ， 在 医 疗 影 像 诊 断 中 帮 助 医 生 更 准 确 地 发 现 病 变 。 训 练 技 术 能 够 让 模 型 在 不 同 的 数 据 集 和 实 际 应 用 场 景 中 都 保 持 较 好 的 性 能 表 现 ， 避 免 过 拟 合 。 例 如 在 自 然 语 言 处 理 中 ， 经 过 多 轮 训 练 和 优 化 的 语 言 模 型 可 以 理 解 和 处 理 各 种 不 同 风 格 、 主 题 的 文 本 。 2 0 2 5 0 1 2 8 1 1 0 5 4 8 人 工 智 能 学 习 入 门 人 工 智 能 学 习 入 门 可 以 从 了 解 基 础 知 识 、 掌 握 编 程 语 言 、 熟 悉 工 具 框 架 、 实 践 项 目 操 作 等 方 面 入 手 。 一 、 学 习 基 础 知 识 1 . 数 学 基 础 ： 人 工 智 能 涉 及 大 量 的 数 学 知 识 ， 主 要 包 括 线 性 代 数 ， 如 矩 阵 运 算 、 向 量 空 间 等 ， 它 是 理 解 神 经 网 络 等 模 型 的 基 础 ； 概 率 论 与 数 理 统 计 ， 如 概 率 分 布 、 贝 叶 斯 定 理 等 ， 用 于 处 理 数 据 中 的 不 确 定 性 ； 还 有 微 积 分 ， 如 导 数 、 梯 度 等 ， 在 优 化 算 法 中 起 着 关 键 作 用 。 可 以 通 过 阅 读 《 线 性 代 数 导 论 》 《 概 率 论 与 数 理 统 计 》 《 微 积 分 》 等 经 典 教 材 来 学 习 。 2 0 2 5 0 1 2 8 5 4 2 6 1 3 A I 无 监 督 预 训 练 无 监 督 预 训 练 （ U n s u p e r v i s e d P r e t r a i n i n g ） 是 一 种 机 器 学 习 技 术 ， 旨 在 让 人 工 智 能 模 型 在 没 有 人 工 标 注 数 据 的 情 况 下 ， 自 动 从 大 量 原 始 数 据 中 学 习 到 通 用 的 特 征 和 模 式 。 无 监 督 预 训 练 的 核 心 是 让 模 型 自 主 地 从 数 据 中 发 现 规 律 和 结 构 。 例 如 ， 在 处 理 大 量 文 本 数 据 时 ， 模 型 会 自 动 识 别 词 与 词 之 间 的 共 现 关 系 、 句 子 的 结 构 模 式 等 ； 在 处 理 图 像 数 据 时 ， 会 自 动 学 习 图 像 的 边 缘 、 纹 理 等 基 本 特 征 。 2 0 2 5 0 1 2 8 1 1 2 6 5 3 F P 8 混 合 精 度 训 练 F P 8 混 合 精 度 训 练 （ F P 8 m i x e d p r e c i s i o n t r a i n i n g ） 是 一 种 在 深 度 学 习 训 练 中 采 用 的 技 术 ， 旨 在 提 高 训 练 效 率 和 降 低 计 算 成 本 ， 同 时 保 持 模 型 精 度 。 采 用 F P 8 低 精 度 训 练 技 术 ， 同 时 结 合 其 他 精 度 的 数 字 表 示 进 行 混 合 精 度 训 练 。 这 样 可 以 在 保 证 计 算 速 度 的 同 时 ， 降 低 通 信 开 销 ， 减 少 模 型 训 练 过 程 中 的 内 存 占 用 和 计 算 量 ， 提 高 训 练 效 率 ， 使 得 在 有 限 的 硬 件 资 源 下 能 够 更 快 地 训 练 大 规 模 的 模 型 。 2 0 2 5 0 1 2 7 1 0 7 8 4 9 混 合 专 家 架 构 （ M i x t u r e o f E x p e r t s ， M o E ） 混 合 专 家 架 构 （ M i x t u r e o f E x p e r t s ， M o E ） 混 合 专 家 架 构 是 一 种 将 多 个 专 门 的 子 模 型 （ 称 为 “ 专 家 ” ） 组 合 在 一 起 的 机 器 学 习 架 构 ， 通 过 一 个 门 控 网 络 来 动 态 地 决 定 在 处 理 每 个 输 入 时 应 该 使 用 哪 些 专 家 ， 从 而 利 用 多 个 专 家 的 优 势 来 处 理 复 杂 的 任 务 ， 提 高 模 型 的 性 能 和 泛 化 能 力 。 通 过 多 个 专 家 网 络 来 处 理 不 同 的 任 务 或 特 征 ， 每 个 t o k e n 可 以 激 活 不 同 的 专 家 ， 模 型 能 够 根 据 输 入 的 特 点 动 态 地 选 择 合 适 的 专 家 进 行 处 理 ， 提 高 了 模 型 的 灵 活 性 和 表 达 能 力 ， 同 时 在 保 证 性 能 的 前 提 下 ， 降 低 了 模 型 的 计 算 成 本 和 参 数 规 模 。 2 0 2 5 0 1 2 7 5 3 0 8 1 3 多 头 潜 在 注 意 力 机 制 （ M L A ） 多 头 潜 在 注 意 力 机 制 （ M u l t i H e a d L a t e n t A t t e n t i o n ， M L A ） 相 比 传 统 的 注 意 力 机 制 ， 它 能 让 模 型 在 训 练 时 同 时 预 测 更 远 位 置 的 t o k e n ， 增 强 了 对 未 来 的 感 知 能 力 ， 有 助 于 模 型 更 好 地 捕 捉 文 本 中 的 长 距 离 依 赖 关 系 ， 提 升 对 语 义 的 理 解 和 生 成 能 力 。 M L A 是 在 传 统 注 意 力 机 制 基 础 上 发 展 而 来 的 一 种 改 进 型 注 意 力 机 制 。 它 的 核 心 思 想 是 通 过 多 个 头 （ h e a d ） 的 并 行 计 算 ， 让 模 型 能 够 同 时 关 注 文 本 中 不 同 位 置 和 不 同 语 义 层 面 的 信 息 ， 从 而 更 全 面 、 更 深 入 地 捕 捉 文 本 中 的 长 距 离 依 赖 关 系 和 复 杂 语 义 结 构 。 每 个 头 都 可 以 看 作 是 一 个 独 立 的 注 意 力 单 元 ， 能 够 学 习 到 不 同 的 特 征 或 模 式 ， 最 后 将 多 个 头 的 结 果 进 行 融 合 ， 得 到 更 丰 富 、 更 具 表 现 力 的 特 征 表 示 。 2 0 2 5 0 1 2 7 5 1 1 1 7 B E R T 算 法 族 B E R T （ B i d i r e c t i o n a l E n c o d e r R e p r e s e n t a t i o n s f r o m T r a n s f o r m e r s ） 算 法 即 双 向 T r a n s f o r m e r 编 码 器 表 征 ， 是 一 种 用 于 自 然 语 言 处 理 （ N L P ） 的 预 训 练 模 型 ， 由 谷 歌 在 2 0 1 8 年 提 出 。 B E R T 算 法 为 自 然 语 言 处 理 领 域 带 来 了 重 大 突 破 ， 为 各 种 N L P 任 务 提 供 了 强 大 的 基 础 模 型 ， 后 续 许 多 N L P 研 究 和 应 用 都 是 在 B E R T 的 基 础 上 进 行 改 进 和 扩 展 的 。 2 0 2 5 0 1 2 7 8 5 3 4 9 局 部 敏 感 哈 希 （ L S H ） 局 部 敏 感 哈 希 （ L o c a l i t y S e n s i t i v e H a s h i n g ， L S H ） 是 一 种 在 高 维 数 据 处 理 中 广 泛 应 用 的 技 术 。 它 的 核 心 特 点 是 能 够 在 一 定 程 度 上 保 持 数 据 的 相 似 性 ， 即 相 似 的 数 据 在 哈 希 后 有 较 高 的 概 率 被 映 射 到 同 一 个 桶 （ b u c k e t ） 中 ， 而 不 相 似 的 数 据 则 大 概 率 被 映 射 到 不 同 的 桶 中 。 一 、 原 理 1 . 核 心 思 想 ： 基 于 数 据 的 局 部 性 原 理 ， 即 相 似 的 数 据 在 特 征 空 间 中 往 往 是 “ 聚 集 ” 在 一 起 的 。 L S H 通 过 设 计 特 定 的 哈 希 函 数 ， 将 相 似 的 数 据 映 射 到 相 同 或 相 近 的 哈 希 值 ， 从 而 实 现 对 相 似 数 据 的 快 速 查 找 和 筛 选 。 2 0 2 5 0 1 2 7 6 1 6 7 5 K 维 树 （ K D T r e e ） K D T r e e （ K D i m e n s i o n a l T r e e ） 即 k 维 树 ， 是 一 种 用 于 高 效 处 理 k 维 空 间 数 据 的 数 据 结 构 ， 在 计 算 机 科 学 和 机 器 学 习 领 域 有 着 广 泛 应 用 ， 下 面 从 基 本 概 念 、 构 建 过 程 、 搜 索 过 程 、 应 用 场 景 几 个 方 面 为 你 详 细 介 绍 ： K D T r e e 是 一 种 二 叉 搜 索 树 的 变 体 ， 它 将 k 维 空 间 递 归 地 划 分 为 多 个 区 域 。 每 个 节 点 代 表 k 维 空 间 中 的 一 个 点 ， 同 时 将 空 间 划 分 为 两 个 半 空 间 。 通 过 这 种 方 式 ， K D T r e e 可 以 有 效 地 组 织 和 存 储 高 维 空 间 中 的 数 据 点 ， 从 而 实 现 快 速 的 最 近 邻 搜 索 、 范 围 搜 索 等 操 作 。 2 0 2 5 0 1 2 6 5 0 8 4 0 分 层 可 导 航 小 世 界 图 （ H N S W ） H N S W （ H i e r a r c h i c a l N a v i g a b l e S m a l l W o r l d ） 图 即 分 层 可 导 航 小 世 界 图 ， 是 一 种 用 于 在 高 维 空 间 中 进 行 近 似 最 近 邻 搜 索 （ A p p r o x i m a t e N e a r e s t N e i g h b o r S e a r c h , A N N ） 的 数 据 结 构 和 算 法 ， 在 向 量 数 据 库 等 领 域 有 着 广 泛 应 用 H N S W 图 的 设 计 灵 感 来 源 于 小 世 界 网 络 理 论 。 在 小 世 界 网 络 中 ， 大 多 数 节 点 彼 此 并 不 相 邻 ， 但 任 意 两 个 节 点 之 间 的 平 均 路 径 长 度 却 相 对 较 短 。 H N S W 图 通 过 构 建 多 层 图 结 构 ， 将 高 维 空 间 中 的 向 量 组 织 成 一 个 具 有 层 次 结 构 的 图 ， 使 得 在 图 中 可 以 高 效 地 搜 索 到 与 查 询 向 量 最 相 似 的 向 量 。 2 0 2 5 0 1 2 6 5 3 6 9 1 2 向 量 数 据 库 （ P i n e c o n e ） P i n e c o n e 是 一 款 基 于 云 服 务 的 全 托 管 向 量 数 据 库 ， 专 为 处 理 和 搜 索 高 维 向 量 数 据 而 设 计 ， 在 人 工 智 能 和 机 器 学 习 应 用 中 发 挥 着 重 要 作 用 。 在 人 工 智 能 领 域 ， 许 多 非 结 构 化 数 据 （ 如 图 像 、 文 本 、 音 频 等 ） 经 过 深 度 学 习 模 型 处 理 后 会 被 转 换 为 高 维 向 量 ， 这 些 向 量 能 够 捕 捉 数 据 的 语 义 信 息 和 特 征 。 P i n e c o n e 的 核 心 功 能 就 是 高 效 地 存 储 这 些 向 量 数 据 ， 并 通 过 近 似 最 近 邻 搜 索 （ A N N ） 算 法 ， 快 速 找 出 与 给 定 查 询 向 量 最 相 似 的 向 量 。 例 如 ， 在 图 像 识 别 场 景 中 ， 将 每 张 图 像 转 换 为 向 量 后 存 储 在 P i n e c o n e 中 ， 当 输 入 一 张 新 的 图 像 并 转 换 为 查 询 向 量 时 ， P i n e c o n e 可 以 迅 速 找 出 数 据 库 中 与 之 最 相 似 的 图 像 向 量 。 2 0 2 5 0 1 2 6 5 8 0 1 3 知 识 蒸 馏 （ K n o w l e d g e D i s t i l l a t i o n ） 的 发 展 历 程 知 识 蒸 馏 （ K n o w l e d g e D i s t i l l a t i o n ） 是 一 种 在 机 器 学 习 领 域 广 泛 应 用 的 技 术 ， 主 要 用 于 将 大 型 模 型 （ 教 师 模 型 ） 所 学 到 的 知 识 迁 移 到 小 型 模 型 （ 学 生 模 型 ） 中 ， 使 得 小 型 模 型 在 计 算 资 源 和 存 储 需 求 降 低 的 情 况 下 ， 仍 能 达 到 接 近 大 型 模 型 的 性 能 。 知 识 蒸 馏 自 提 出 以 来 ， 不 断 发 展 和 演 进 ， 在 深 度 学 习 领 域 发 挥 着 日 益 重 要 的 作 用 。 2 0 2 5 0 1 2 6 8 1 2 3 6 什 么 是 知 识 蒸 馏 技 术 ？ 知 识 蒸 馏 （ K n o w l e d g e D i s t i l l a t i o n ） 是 一 种 模 型 压 缩 和 加 速 技 术 ， 旨 在 将 大 型 模 型 （ 通 常 称 为 教 师 模 型 ） 所 学 到 的 知 识 迁 移 到 小 型 模 型 （ 通 常 称 为 学 生 模 型 ） 中 ， 从 而 让 小 型 模 型 在 减 少 计 算 资 源 消 耗 和 推 理 时 间 的 同 时 ， 尽 可 能 达 到 接 近 大 型 模 型 的 性 能 。 具 有 很 好 的 成 本 效 益 ， 在 实 际 应 用 中 有 助 于 降 低 计 算 资 源 需 求 和 部 署 成 本 。 2 0 2 5 0 1 2 5 1 1 1 3 1 1 4 轻 量 级 的 任 务 调 度 框 架 （ Q u a r t z ） Q u a r t z 是 一 个 功 能 强 大 、 使 用 广 泛 的 开 源 轻 量 级 任 务 调 度 框 架 ， 专 为 J a v a 平 台 设 计 。 对 系 统 资 源 的 消 耗 较 少 ， 易 于 集 成 到 各 种 J a v a 项 目 中 ， 不 会 给 项 目 带 来 过 多 的 负 担 。 提 供 了 简 洁 明 了 的 A P I ， 开 发 者 可 以 快 速 上 手 ， 实 现 基 本 的 任 务 调 度 功 能 。 支 持 多 种 调 度 方 式 和 持 久 化 机 制 ， 能 够 满 足 大 多 数 任 务 调 度 的 需 求 。 2 0 2 5 0 1 2 5 8 8 0 4 6 分 布 式 大 数 据 任 务 调 度 平 台 （ D o l p h i n S c h e d u l e r ） D o l p h i n S c h e d u l e r 是 一 款 由 易 观 科 技 发 起 并 开 源 的 分 布 式 任 务 调 度 系 统 ， 2 0 1 7 年 ， 易 观 内 部 技 术 团 队 在 面 对 复 杂 的 大 数 据 处 理 场 景 时 ， 发 现 缺 乏 一 款 高 效 、 易 用 的 任 务 调 度 平 台 来 满 足 业 务 需 求 。 于 是 开 始 自 主 研 发 D o l p h i n S c h e d u l e r ， 经 过 一 段 时 间 的 努 力 ， 完 成 了 初 始 版 本 的 开 发 ， 并 在 易 观 内 部 得 到 应 用 ， 解 决 了 内 部 数 据 处 理 任 务 调 度 的 难 题 。 2 0 2 5 0 1 2 5 9 4 7 9 1 4 数 据 安 全 管 理 工 具 （ A p a c h e R a n g e r ） A p a c h e R a n g e r 提 供 全 面 的 数 据 安 全 框 架 ， 专 注 于 访 问 控 制 和 数 据 脱 敏 ， 可 管 理 跨 各 种 数 据 平 台 的 权 限 ， 定 义 谁 可 以 访 问 特 定 数 据 ， 还 能 通 过 脱 敏 保 护 敏 感 信 息 ， 并 且 能 与 A p a c h e A t l a s 等 其 他 A p a c h e 工 具 无 缝 集 成 ， 增 强 数 据 治 理 。 适 用 于 需 要 严 格 访 问 控 制 和 数 据 隐 私 保 护 的 组 织 ， 尤 其 是 处 理 敏 感 数 据 且 需 符 合 相 关 法 规 的 企 业 。 2 0 2 5 0 1 2 4 1 0 7 7 5 1 © 2 0 2 1 现 在 杭 州 极 深 数 据 有 限 公 司 版 权 所 有   联 系 我 们   浙 公 网 安 备 3 3 0 1 8 3 0 2 0 0 1 0 5 9 号     浙 I C P 备 1 8 0 2 6 5 1 3 号 1 号

站点概括

关于www.deepdata.cn说明：
www.deepdata.cn由网友主动性提交被百万链整理收录的，百万链仅提供www.deepdata.cn的基础信息并免费向大众网友展示，www.deepdata.cn的是IP地址：- 地址：-，www.deepdata.cn的百度权重为0、百度手机权重为0、百度收录为0条、360收录为0条、搜狗收录为0条、谷歌收录为0条、百度来访流量大约在-之间、百度手机端来访流量大约在-之间、www.deepdata.cn的备案号是-、备案人叫-、被百度收录的关键词有0个、手机端关键词有0个、该站点迄今为止已经创建未知。

内容声明：

1、本站收录的内容来源于大数据收集，版权归原网站所有！
2、本站收录的内容若侵害到您的利益，请联系我们进行删除处理！
3、本站不接受违规信息，如您发现违规内容，请联系我们进行清除处理！
4、本文地址：https://www.baiwanlian.cn/links/e088b46952299b30e01d.html，复制请保留版权链接！

---