大模型的创建现在有了新的方法，这种方法可以类比于炼金术中的巫师法则。工具1：MedusaMedusa为LLM添加了额外的"头"，用于同时预测多个未来代币。在使用Medusa增强模型时，原始模型保持不变，只有新增的头部在训练过程中进行微调。在生成过程中，这些头每个都会为相应位置生成多个可能的单词。通过基于树的注意力机制，处理并组合这些选项。最终，采用典型的接受方案，从候选者中挑选......

Spark技术在京东智能供应链预测中的应用大家晚上好！我是郭景瞻，来自京东服饰家居事业部，主要负责POP商家订单及数据挖掘等工作。今天，我和同事杨冬越一起分享《Spark技术在京东智能供应链预测中的应用》。1.背景京东近年来公开了面向第二个十二年的战略规划，强调全面走向技术化，尤其是在人工智能和机器人自动化技术方面的发展。为此，京东Y事业部成立，致力于构建智能供应能力，核心目标是利用AI技术驱动零......

Flink性能调优指南：从资源到状态的全面优化方案Flink作为一款高性能的流处理框架，其性能优化工作从资源分配到状态管理，需要从多个维度进行全面考虑。本文将从资源配置、并行度设置、RocksDB优化、Checkpoint管理等多个方面，提出优化方案，帮助用户实现Flink任务的高效运行。一、资源配置调优Flink的性能调优首先需要合理分配资源。在使用yarn-per-job模式提交Flink任务......

CDH集群YARN调优配置指南本文将围绕CDH集群的YARN调优配置进行详细讨论，重点涵盖CPU和内存的优化配置。YARN作为Hadoop的资源管理框架，以容器化的形式分配资源，任务在容器内部执行。本文将从集群配置、YARN配置、MapReduce配置等多个方面展开分析。集群配置工作主机配置根据提供的主机配置参数表，每台主机配置如下：主机组件数量大小总计描述RAM256G256G内存大小CPU46......

Sqoop在Eclipse中运行遇到的常见问题及解决方法作为一名使用Sqoop进行数据迁移的开发人员，我经常会在Eclipse中运行Sqoop源码时遇到一些问题。以下是我总结的两种常见问题及解决方法。1.FileAlreadyExistsException:Outputdirectory/tmp/datas/sqoopalreadyexists当我通过Sqoop在本地运行时，经常会遇到以下错误信息......

XLNet预训练模型介绍与命名实体识别应用XLNet的优势与改进随着自然语言处理技术的不断进步，BERT和GPT-2模型在文本分类和生成任务中表现出色。然而，这两种模型在预训练和应用过程中各有局限性。BERT以自编码模型形式训练，假设被遮蔽词之间独立，且预训练与微调阶段输入格式不一致；而GPT-2作为自回归模型，仅能捕捉单向语境信息，忽略了双向语境的重要性。谷歌团队针对这些问题设计了XLNet模型......

Cloudera和英特尔公司的工程师们正在致力于提升ApacheSparkShuffle阶段的性能和稳定性。本文将详细介绍目前SparkShuffle的工作模式及其性能瓶颈，并提出一系列优化建议。SparkShuffle的核心作用是支持"all-to-all"操作，这在MapReduce和Spark等分布式计算引擎中是一个关键区别。与传统的EmbarrassinglyParal......

为了解决在JupyterNotebook和Streamlit中启动时需要切换到Py37环境的问题，以及PaddleOCR在Streamlit中的兼容性问题，可以按照以下步骤进行：检查并切换到Py37环境：确保JupyterNotebook和Streamlit都在Py37的环境下运行。使用以下命令切换到Py37环境：condacreate-npy37python=3.7-ycondaactivate......

TensorFlow开发者峰会2020回顾：从技术进步到生态系统扩展2020年的TensorFlow开发者峰会通过线上直播吸引了全球开发者的关注。虽然无法与大家面对面交流，但我们带来了许多令人兴奋的更新和改进。让我们回顾一下过去一年的成就，以及对未来发展的展望。TensorFlow2.2的发布是本次大会的亮点之一。相比于TensorFlow2.0，2.2版本在性能评估工具和生态系统兼容性方面做出了......

ChatGPT引发的教育变革：挑战与应对策略近年来，ChatGPT作为一款先进的人工智能生成式工具，引发了广泛的关注和讨论，其在教育领域的应用潜力备受期待。然而，这种技术的出现也对传统的教育模式带来了深刻的挑战。以下将从多个维度分析ChatGPT对教育的影响，并提出相应的应对策略。ChatGPT对教育的挑战重塑人才培养目标在AI技术日益发达的今天，传统的知识传授模式面临前所未有的挑战。AI系统能够......

点云数据与三维模型生成的基础知识点云数据是三维坐标系中的一组向量集合，每个点包含三维坐标信息，部分还可能包含颜色或强度信息。这种数据类型广泛应用于3D建模、工程测量、动态视图生成等领域。点云数据的生成方式点云数据通常由以下设备产生：三维激光扫描仪：通过激光反射测量物体表面的点云信息。扫描全站仪：结合激光测量和摄像头技术，生成高精度点云数据。无人机：搭载数码相机或激光雷达，用于大范围物体的测量。立体......

ChatGPTAPI调用技巧：Markdown格式化与角色设置实践ChatGPTAPI是基于OpenAI的GPT模型的一个强大工具，广泛应用于构建对话式应用开发。以下是一些实用的调用技巧，帮助您更高效地利用ChatGPTAPI。一、设置用户角色：为对话增添个性在对话中为用户角色设置个性化的角色，可以让对话更加生动有趣。以下是一个示例：[{"role":"system&......

Spark1.4.0发布，带来RAPI和多项改进Spark1.4.0作为1.X线第五个版本，正式发布。这一版本增强了Spark的核心功能，并扩展了MLlib和SparkStreaming，展现了大型项目的协作成果。超过210名贡献者来自70多家机构，完成了1000多个补丁的贡献。主要更新亮点Spark1.4.0的发布带来了多项重要改进，涵盖核心功能、数据处理框架和机器学习库等多个方面：1.Spar......

基于Nutch和Hadoop的网络爬虫架构是一个典型的分布式离线批量处理体系，凭借其优异的吞吐量和抓取性能，同时提供了丰富的配置选项。网络爬虫的职责仅限于抓取网络资源，因此需要一个分布式搜索引擎来实时索引和搜索这些抓取到的资源。搜索引擎架构通常基于Elasticsearch构建，形成一个分布式的在线实时交互查询体系。这种架构具有无单点故障、高伸缩和高可用性特点，能够对海量信息进行实时索引和搜索，支......

Spark性能调优实例分析：从40秒到2.7秒的优化之路在Spark大规模数据处理中，优化性能是技术工作者的重中之重。本文将详细讲述一个实际案例，通过系统化的方法，从40秒的查询时间优化至2.7秒，总共减少了11倍的查询时间。场景描述项目目标是一个容量为300GB的客户信息表的查询优化。该表是一个大宽表，共有1800多列，但实际有效使用的只有20多列。查询任务需要在Spark集群上完成，面临以下主......

ClouderaManager节点迁移指南：从原有服务器迁移至新服务器1.迁移节点信息：212→44将节点信息从旧节点IP地址192.168.1.212迁移至新节点IP地址192.168.1.44。确保迁移过程中节点信息更新正确，避免影响集群操作。2.压缩存储目录并备份SCMServer数据在迁移之前，需要对SCMServer的存储目录进行压缩并备份数据。默认存储目录路径为/var/lib/clo......

《飞花令·冬》素心落雪《飞花令·冬》以其独特的意境和优美的笔触，展现了古典诗词的魅力。这首作品不仅延续了飞花令的传统，更通过细腻的描绘和深刻的表达，勾勒出冬日的静谧与生命的韵味。飞花令的起源可以追溯到唐代诗人韩翃的《寒食》中的名句"春城无处不飞花"。作为一种文人之间的雅致娱乐活动，飞花令以其轻松的氛围和灵活的形式，成为古人文雅生活的一部分。而今，这种古典诗词的智慧依然闪耀在《飞......

JDO:CachingCaching是提高系统资源使用效率的重要机制。使用JDO进行数据管理同样提供了两级缓存的定义。JDO中的缓存允许对象被保留并快速返回，而无需额外调用数据存储。这两级缓存在DataNucleus中有以下两种类型：第一级缓存是JDO规范中定义的，表示在PersistenceManager中缓存对象实例。第二级缓存表示在PersistenceManagerFactory中缓存对象......

潮流之巅：NLP研究范式的转换在过去的十年中，NLP领域经历了两次重要的研究范式转换。第一阶段是从深度学习到两阶段预训练模型的转变，第二阶段是从预训练模型走向通用人工智能（AGI）的发展。范式转换1.0：从深度学习到两阶段预训练模型在BERT和GPT模型出现之前，NLP领域主要依托深度学习模型，技术框架以SequencetoSequence（或称encoder-decoder）加Attention......

LangServe：一个替代LangChainServer的快速部署工具近年来，随着大语言模型(LLM)技术的快速发展，开发者对构建LLM应用的工具和框架提出了更高的要求。一个理想的开发流程不仅应该支持快速迭代，还应提供优雅简洁的用户体验和强大的部署能力。LangServe作为由LangChain团队开发的新兴框架，正逐渐成为LLM开发者们的热门选择。LangServe的核心定位是为LangCha......