【日积月累】 不久之前，机器之心推荐了一篇论文，介绍 UC Berkeley 研究员发布的分布式系统 Ray（参见：学界 | Michael Jodan 等人提出新型分布式框架 Ray：实时动态学习的开端》。开发者称，Ray 专门为人工智能应用设计，通过...

【日积月累】 本文将会分四个章节来讲述。 首先我们来看一下数据库和DevOps的关系，或者说它们是如何建立联系的？ 数据库怎样融入DevOps基因？ 可以从如下这几方面切入： 标准化 自动化 监控...

【日积月累】 真响应式架构 响应式(React)架构并没有什么定义，只是我觉得这么描述 MvRx 比较准确。这里所说的响应式架构是指，数据响应式以及界面响应式。数据响应式大体指数据以流的形式呈现（RxJava 那套东西），界面响应式大体指数据驱动界...

【日积月累】 Moss前沿工具 【OpenAI】获取OpenAI API Key的多种方式全攻略：从入门到精通，再到详解教程！！ 【VScode】VSCode中的智能AI-GPT编程利器，全面揭秘ChatMoss & ChatGPT中...

【日积月累】 一、简介 LangGraph是LangChain、LangServe和LangSmith系列的最新成员，旨在使用LLM构建生成式人工智能应用程序。请记住，所有这些都是独立的包，必须单独进行pip安装。 在深入学习LangGrap...

【日积月累】 Agentic RAG技术是一种新兴的智能体驱动解决方案，能够应对复杂的多文档问答挑战。这项技术通过智能化手段，不仅提升了我们处理文本数据的效率，还极大地增强了问答系统的准确性和深度。本文带大家来了解这项技术，阐述其如何提升信息检索和分析的...

【日积月累】 如果你在过去几个月里一直关注人工智能的爆炸式炒作，你可能已经听说过 LangChain。由 Harrison Chase 开发的 LangChain 是一个用于与 OpenAI 的 GPT API（后来扩展到更多模型）进行人工智能文本生成交...

【日积月累】 AlexNet和LeNet详细介绍和实现 说到深度学习，大概很多人都会想到那些能够“看图识物”的神经网络，比如帮手机识别照片里的猫咪，或者让汽车知道眼前是红灯还是绿灯。今天，我想跟大家聊聊两位“大功臣”——LeNet和AlexNet。...

【日积月累】 1、项目初始化 1.1 目录结构 ├── api | ├── v1 # v1版本接口服务 | ├── system # 系统级服务 | └── enter.go # 统一入口 ├── config #...

【日积月累】 介绍 我们在日常开发中，常常会对JSON进行序列化和反序列化。Golang提供了encoding/json包对JSON进行Marshal/Unmarshal操作。但是在大规模数据场景下，该包的性能和开销确实会有点不够看。在生产环境下，...

【日积月累】 本文介绍了使用 ModernBert 和原版 BERT 进行文本分类的实战案例，任务是基于真假新闻数据集进行分类。作者详细阐述了从数据处理到模型训练和验证的完整流程。首先，通过 `AutoTokenizer` 和自定义的 `collate_fn` 函数处理文本数据，实现动态填充和批量处理。接着，定义了四种池化方法（平均池化、最大池化、最小池化和注意力池化），用于将序列特征压缩为固定大小的向量。模型部分，作者自定义了 `FakeNewsModel`，结合预训练的 ModernBert 和 BERT，支持四种池化方式，并通过全连接层输出分类结果。训练过程包括数据加载、模型初始化、优化器和学习率调度器配置，以及使用交叉熵损失进行训练和验证。最终，通过验证集和测试集评估模型性能，ModernBert 在长文本输入和优化后的架构上表现优于原版 BERT。

【日积月累】 一个基于 Vue3.4、Element-Plus、Vite 和 Pinia 搭建的轻量级后台管理模板，旨在提供简洁易用的开发体验。项目包含基本的刷新、全屏和暗黑模式功能，采用 Mock.js 模拟数据，支持简单的权限划分。技术栈还包括 ECharts、VueUse、Animate.css 和 WangEditor 等，适用于快速开发和学习。项目配置了 ESLint、Prettier 和 Stylelint 以规范代码风格，并通过 UnoCSS 实现原子化 CSS 开发。此外，项目还集成了 SVG 图标、WangEditor 编辑器等功能模块，并提供了详细的运行、打包和语法检查指南。整体而言，该项目是一个适合初学者和小型项目的后台管理系统模板，易于扩展和维护。

【日积月累】 本文详细介绍了机器学习模型保存与加载的方法及最佳实践，涵盖模型存储格式、序列化方法、主流框架的保存方式以及深度学习框架的模型保存策略。常用序列化方法包括 Python 内置的 `pickle` 和专为科学计算设计的 `joblib`，两者各有优缺点，`pickle` 使用简单但存在安全风险且跨版本兼容性差，`joblib` 对 numpy 数组处理效率高且支持压缩。主流机器学习框架如 Scikit-learn、XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 均提供了原生的模型保存方法，推荐使用其原生格式以确保兼容性和效率。深度学习框架 PyTorch 和 TensorFlow/Keras 也提供了灵活的模型保存方式，包括完整模型保存和仅保存模型参数。此外，本文还提出了模型保存的完整方案、版本控制建议、安全性建议、性能优化建议以及格式选择指南，并针对版本兼容性问题、大型模型处理和跨平台迁移等常见问题提供了实用的解决方案，旨在帮助开发者高效、安全地管理和部署机器学习模型。

【日积月累】 Fast RCNN 是一种经典的目标检测算法，通过共享特征提取和 ROI 池化层解决了 RCNN 中重复计算的问题，显著提升了计算效率和检测速度，同时采用融合分类损失与回归损失的高效损失函数，进一步优化了训练过程。其核心创新在于对整张图像提取共享特征图后，通过 ROI 池化层为每个候选区域生成固定长度的特征向量，再进行分类和边界框回归。然而，Fast RCNN 仍依赖外部的选择性搜索算法生成候选区域，效率受限。Faster RCNN 则在此基础上引入区域提议网络（RPN），实现了从卷积特征图中直接生成候选区域的功能，避免了外部算法的依赖，大幅提升了检测速度和精度，成为目标检测领域的标杆模型。Faster RCNN 通过将 RPN 与 Fast RCNN 结合，实现了端到端的训练流程，其架构包括卷积特征提取、RPN、ROI 池化层及分类与回归模块，并通过联合损失函数进行优化，在 COCO 和 PASCAL VOC 等数据集上表现出色，为后续目标检测技术的发展奠定了坚实基础。

【API术语解释】 近年来，OpenAI让“GPT”一词成为了热议的话题。GPT，即生成式预训练Transformer，是人工智能领域中一股强大的语言模型，掀起了不小的波澜。GPT-4 将 AI 的功能提升到一个全新的水平。但在我们深入研究其功能之前，先来对名称本身进行一下解析。