-
03 AIGC产业链参与者
03 AIGC产业链参与者 03 AIGC产业链参与者 AIGC的产业链包括硬件提供商、技术提供商、数据提供商、平台供应商、应用开发商、应用服务商、最终用户等多个参与者。这些参与者在AIGC生态中协同合作，从而推动AIGC技术的不断发展，形成一个闭合的生态体系。 硬件提供商：提供机器学习训练与推理的算力，其中GPU与TPU为硬件核心，主要参与厂商包括... -
03 ChatGPT+搜索引擎
03 ChatGPT+搜索引擎 03 ChatGPT+搜索引擎 2019年，微软向OpenAI投资了一笔数额未公开的资金（据说是30亿美元），并与OpenAI签署了合作协议，目的是加速OpenAI的研究进展，增强微软在人工智能领域的实力，并获得OpenAI关于人工智能的最新研究成果，以便应用到微软的产品和服务中，为用户提供更好的体验。 微软在Open... -
Distributed communication package - torch.distributed
Distributed communication package - torch.distributed Basics Initialization TCP initialization Shared file-system initialization Environment variable initialization Groups Po... -
04 AIGC的技术方法
04 AIGC的技术方法 04 AIGC的技术方法 在AIGC领域中，分析式AI（Analytical AI）和生成式AI（Generative AI）是两种不同的技术方法。分析式AI通常利用预先训练的模型对数据进行分析，预测输出结果。生成式AI则是一种更加灵活的方法，它可以根据给定的数据生成新的内容。 分析式AI和生成式AI并不存在先后关系，它们是... -
10.6 不可计算的问题
10.6 不可计算的问题 10.6 不可计算的问题 到目前为止，我们讨论的所有问题都是可解的。有些问题的解法非常有效，有些问题的 解法则比较复杂。Hanoi 塔之类的问题称为难解问题，因为当问题规模较大时，相应算法需 要太多太多的时间（或空间）来完成计算，事实上是无效、不可行的解法。 现实中还存在比难解问题更麻烦的问题，那就是不可解问题。考虑这个场... -
分布式通讯包 - torch.distributed
分布式通讯包 - torch.distributed 基本 初始化 torch.distributed.init_process_group(backend, init_method=’env://‘, kwargs) torch.distributed.get_rank() torch.distributed.get_world_size() TC... -
TorchScript 中的动态并行性
TorchScript 中的动态并行性 基本语法 应用示例：双向 LSTM 的集成 并行化前向和后向层 旁注：可视化并行性 集成中的并行化模型 总结 TorchScript 中的动态并行性 原文：https://pytorch.org/tutorials/advanced/torch-script-parallelism.html ... -
Dubbo 支持哪些序列化协议？说一下 Hessian 的数据结构？PB 知道吗？为什么 PB 的效
Dubbo 的序列化协议 面试题 面试官心理分析 面试题剖析 dubbo 支持不同的通信协议 dubbo 支持的序列化协议 说一下 Hessian 的数据结构 为什么 PB 的效率是最高的？ Dubbo 的序列化协议 面试题 dubbo 支持哪些通信协议？支持哪些序列化协议？说一下 Hessian 的数据结构？PB 知道吗？为什么 PB... -
用户代理类
用户代理类 , 使用用户代理类 , 初始化类 , 用户代理的定义 , 例子 , 类参考 用户代理类 用户代理（User Agent）类提供了一些方法来帮助你识别正在访问你的站点的浏览器、 移动设备或机器人的信息。另外，你还可以通过它获取 referrer 信息，以及 支持的语言和字符集信息。 ,使用用户代理类 ,初始化类 ... -
主键 ID 如何处理？
主键 ID 如何处理？ 面试题 面试官心理分析 面试题剖析 基于数据库的实现方案 数据库自增 id 设置数据库 sequence 或者表自增字段步长 UUID 获取系统当前时间 snowflake 算法 主键 ID 如何处理？ 面试题 分库分表之后，id 主键如何处理？ 面试官心理分析 其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题...
