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汇聚51CTO网站的优秀译文内容，具体领域有开发、移动开发、系统、网络、安全、数据库、大数据、人工智能、区块链、云计算、物联网、数字化转型、服务器、存储、商务办公、运维、开源、智能汽车等。

共 7323 条

使用 OpenAI o1 的五种方法「详细指南」

对于那些不了解情况的人来说，OpenAI 于周五发布了其新的 o1 模型系列。这些模型 o1-preview 和 o1-mini 旨在花更多时间思考后再做出反应。它们可以推理复杂的任务，解决比以前的科学、编码和数学模型更难的问题。

2024-09-19 18:03:31

OpenAI o1 模型 o1-mini

使用人工智能增强 IaC 以提高下一代基础设施的效率

人工智能在提升DevOps和平台能力方面发挥着重要作用。而且很明显的是，人工智能将成为未来IaC实践的核心。以下将探讨人工智能正在重塑IaC运营的一些重要领域，并讨论未来可能会发生的情况。

2024-09-18 08:28:28

人工智能 IaC AI

浅析AI时代下分布式SQL和矢量数据库的崛起、现状和潜力

数据库市场目前正经历一场重大变革，数据库在竭力应对众多AI应用带来的需求，并考验传统计算架构的极限。随着机器学习模型变得越来越复杂、数据密集型，数据库在支持这些应用方面的作用变得不可或缺。

2024-09-18 08:00:00

人工智能数据库 SQL

OpenAI文本嵌入模型入门指南

这篇综合指南介绍了如何使用OpenAI文本嵌入模型在GenAI应用程序中嵌入创建和语义搜索。

2024-09-14 15:19:11

OpenAI GenAI 向量嵌入

单独使用HTML原型：探寻不依赖 JavaScript 的实现之道

交互性是赋予网站生命力的核心要素。无论是展示更多内容的按钮，还是响应用户输入的表单，这些细微的交互细节能够持续吸引用户的注意力。传统上，实现网站的交互性往往高度依赖于JavaScript。

2024-09-14 15:07:03

JavaScript HTML

如何选择适合企业需求的大语言模型

如今市面上有大量的LLM可供选择，这意味着企业更有可能找到适合自己特定需求的LLM，而不是求助于一应俱全的LLM。这可以加速创新，不过从数百种模型中选择合适的模型可能很复杂。

2024-09-13 12:33:57

LLM 大语言模型人工智能

数据仓库平台Snowflake的全面管理指南

Snowflake的管理涉及到各种任务，从用户和角色管理到数据加载和安全性等方面。

2024-09-13 12:25:43

数据仓库 Snowflake

利用多向量和高级搜索数据模型设计城市数据

本文将介绍如何构建高级数据模型，并将其用于摄取和各种搜索选项。对于记事簿（Notebook）部分，将运行混合多向量搜索，对结果进行重新排序，并显示结果文本和图像。

2024-09-12 10:56:53

高级数据模型向量数据库 Milvus

如何利用零样本全序列排序学习进行推荐

推荐系统领域是一个子领域繁多，覆盖技术面广博的技术领域。因为推荐系统能给网站带来低成本流量从而极大的推动网站的发展，因此被各大互联网公司青睐。

2024-09-12 08:00:00

推荐系统人工智能算法

机器学习利器——决策树分类器深度解析

本文将给出有关机器学习重要基础工具——决策树分类器的深度解析，并提供一个生成一棵简化型决策树的完整案例。

2024-09-11 08:34:28

机器学习决策树分类器算法

优于反射（Reflection）：在Java中使用方法句柄和变量句柄

反射多年来一直是高级Java工具包的关键。现在，它正在被更先进、更安全的选项所取代。下文介绍了如何使用MethodHandle和VarHandle来获得对方法和字段的编程访问。

2024-09-11 08:00:00

Java 优于反射开发

评估RAG系统组件的终极指南

检索增强型生成（RAG）系统被设计用来提升大型语言模型（LLM）的响应质量。当用户提交查询时，RAG系统从向量数据库中提取相关信息，并将其作为场景传递给LLM。然后，LLM使用这个场景为用户生成响应。这一过程显著提高了LLM反应的质量，减少了“幻觉”。

2024-09-10 08:26:40

大型语言模型 LLM RAG系统

基于语言代理树搜索（LATS）和GPT-4o攻克复杂的LLM决策问题

本文将通过一个完整的财务决策方面的案例来展示如何将语言代理树搜索与GPT-4o模型相结合以增强LLM决策能力。

2024-09-09 08:23:05

大型语言模型 LLM GPT-4o

自适应AI在各领域的业务用例及面临的挑战

作为超越传统AI的先进技术，自适应AI在业务环境中存在哪些可能性？又存在哪些挑战？

2024-09-09 08:00:00

人工智能自适应人工智能

如何创建LLM应用程序的框架

有许多研究和演示表明，大型语言模型(LLM)可以执行令人印象深刻的任务。虽然并没有一种万能的方法，但可以尝试创建一些指南，以帮助人们更好地在LLM所带来的创新和困惑中导航。

2024-09-06 10:46:04

大型语言模型 LLM 机器学习

使用Ballerina开发敏捷的ETL流程

本文讨论了灵活的、类似微服务的ETL流的体系结构和Ballerina语言实现。考虑到大多数业务部门生成数据，并有着独特的数据需求，Ballerina语言提供的数据处理能力、连接性和灵活的部署选项可能具有变革性。

2024-09-06 10:25:32

人工智能 ETL 微服务

好的代码重构 vs 坏的代码重构：如何做出正确选择？

最好的重构往往是让终端用户毫无察觉，却能极大地方便开发人员。通过提升代码的可读性、可维护性和效率，同时保持系统的稳定性，你将为整个团队创造更高的工作效率并减少技术债务。

2024-09-05 10:17:34

代码重构开发者

训练模拟人形机器人的五种强化学习技术大PK

通过阅读本文中介绍的内容，你将学习到关于这五种强化学习算法的工作原理和数学原理，并了解我是如何实现这些不同算法的。同时，您还可以领略一下这些机器人是如何面对面地展开决斗，并最终确定哪一种算法是最后的冠军！

2024-09-05 08:23:58

强化学习算法人形机器人

有了MFA，为何还是被黑客攻击？

多重身份验证机制并不等同于高安全性，我们只有正确实施，才能将其作为一种有效的安全工具。本文将介绍针对MFA攻击的威胁模式，以及防范MFA攻击的安全策略。

2024-09-04 08:00:00

超越静态管道：使用LlamaIndex增强人工智能代理

本文使用LlamaIndex的查询引擎工具和函数工具构建人工智能代理，并演示如何有效地集成和利用这些工具。

2024-09-04 07:54:48

LLM LlamaIndex 人工智能

用时间序列语言模型彻底改变预测分析现状

本文介绍了如何利用ARIMA和GARCH等高级时间序列模型来发掘新的洞察力，并提高预测准确性。

2024-09-03 08:16:08

时间序列模型 LLM 大语言模型

关于Cookie窃取的运行原理、风险及防御建议

Cookie窃取和滥用会带来身份盗用、经济损失和非法访问账户等严重后果，需要部署防御措施来缓解这些风险。

2024-09-03 08:00:00

Cookie 漏洞安全

基于LangChain+Langflow+Astra DB开发RAG聊天机器人

本文将介绍如何借助于Langflow的直观GUI界面来创建一个RAG聊天机器人的完整过程，期间将LLM与向量数据库集成以实现上下文驱动的响应。

2024-09-02 08:17:53

RAG 聊天机器人人工智能

恶意软件窃取加密货币的五种新技术

网络犯罪分子从未停止过创新的步伐，他们尤其被加密货币所吸引。也许你正在畅游互联网，却不知道将要踩到多少雷。说到保护加密货币资金，小心谨慎、及时了解最新的安全趋势永远不会有坏处。

2024-08-30 11:35:20

安全加密货币恶意软件

介绍一种实用的RAG技术：父文档检索（PDR）

父文档检索（PDR）能够使RAG更准确、细致地响应各种复杂的查询。本文将利用LangChain和OpenAI向你展示其分步实施步骤。

2024-08-30 11:27:55

父文档检索 RAG技术人工智能

详解用于相似和抄袭检测的技术Shingling

Shingling技术是一种广泛用于检测和减轻文本相似性的技术。它是将文档中的一串文本转换为一组重叠的单词或字母序列的过程。在编程上，可以将其看作是字符串值中的子字符串列表。

2024-08-29 09:03:56

信息检索抄袭检测 Shingling

为什么以及如何构建ClickHouse的主-副本架构

本文介绍一家应用程序开发商在为ClickHouse构建主-副本架构时遇到的挑战以及所采用的解决方案。

2024-08-29 08:00:00

人工智能 ClickHouse 机器学习

使用Hugging Face Transformer检测文本中的情绪

这篇基于Python的教程侧重于加载和阐明使用一个Hugging Face预训练模型来分类与输入文本相关的主要情绪。我们将使用在Hugging Face中心上公开可用的情绪数据集。这个数据集含有成千上万条用英语写的推文消息。

2024-08-28 08:25:25

Python 预训练模型情绪数据集

对OpenAI模型进行基准测试以实现自动解决错误

本文评估了软件开发中的LLM，重点关注它们在解决错误方面的有效性。这是软件开发人员工作流程中的一个关键任务。

2024-08-27 08:38:34

LLM 大型语言模型软件开发

数据库DynamoDB的迁移全过程详解

本文和你深入探讨了 DynamoDB 迁移的工作原理，以及它与其他数据库的区别。同时，本文也讨论了回填历史数据，并将数据流更改传输到另一个数据库的不同方法。最后，我们还利用AWS 工具探讨了端到端迁移。

2024-08-27 08:00:00

数据库 DynamoDB

为什么AI内容检测器在2024年如此受欢迎？

随着ChatGPT的问世，基于人工智能(AI)的写作工具永久地改变了内容创作的格局，在实现效率和创新的同时，也打开了“潘多拉魔盒”。在此背景下，人工智能内容检测器日渐兴起。

2024-08-26 08:16:13

人工智能 AI 内容检测器

工程师的两难选择：重构还是坚守？破解“过度架构”迷思

在审查某个软件解决方案时，你是否感到其复杂性超出了实际需求？在对该架构或方法进行批评之前，请仔细考虑其可能的深远影响。

2024-08-26 08:00:00

架构软件工程师

对 OpenAI 模型进行基准测试以实现自动错误解决

本文探讨了 LLM 在软件开发中的有效性，特别关注错误解决。根据我在 Raygun 从事 AI 错误解决工作期间对整个行业的观察和见解，我将分析 LLM 的当前功能及其对未来开发实践的影响。

2024-08-23 13:40:57

OpenAI 模型性能

基于PyTorch从零实现视觉转换器（ViT）

本文将从零开始介绍如何基于PyTorch框架实现一个完整的视觉转换器（ViT）。

2024-08-23 08:57:13

PyTorch 视觉转换器 ViT

通过Netflix案例研究和NVIDIA深度学习技术深入了解推荐算法

本文介绍了推荐系统已从简单的统计建模、基于内容的筛选和协作筛选，发展到了我们现在常见的深度学习神经网络、HPC 节点、矩阵分解，并通过Netflix案例研究NVIDIA Merlin框架。

2024-08-23 08:00:00

深度学习 Netflix 推荐引擎

减少对不良开源软件包依赖的四种方法

随着组织日益依赖开源软件包，识别并缓解与之相关的安全风险变得愈发重要。

2024-08-22 12:35:47

开源软件包开源

采用代码聊天：理解代码库的对话式人工智能

想象一下，有一个工具可以理解你的代码，可以回答你的问题，提供见解，甚至帮助你调试问题——所有这些都是通过自然语言查询实现的。本文将引导你完成创建对话式人工智能的过程，该过程允许使用Chainlit、Qdrant和OpenAI与你的代码进行对话。

2024-08-22 10:52:31

代码库数据库人工智能

机器遗忘：为什么教AI学会遗忘至关重要？

机器学习让AI模型可以删除选定的训练信息，而不会对其性能产生负面影响。

2024-08-21 09:57:38

机器 AI 信息

实时流架构：深入了解Kafka、Flink和Pinot的技术

虽然像Kafka、Flink和Pinot这样的独立组件功能非常强大，但在云计算和内部部署之间大规模管理它们在操作上可能很复杂。

2024-08-21 08:00:00

如何使用聚类分析分割数据

聚类是一种无监督学习任务，涉及一系列广泛的机器学习方法，假设数据未标记或未先验分类，旨在发现其底层的模式或洞察力。具体来说，聚类的目的是发现有相似特征或属性的数据观测组。

2024-08-20 08:22:21

聚类算法聚类分析机器学习

十个Kubernetes成本优化技术

无论你旨在采用新架构还是优化现有环境，建议了解下述降低Kubernetes成本的10种方法。

2024-08-20 08:00:00

Kubernetes 云计算

揭开神秘面纱：深入了解语音识别算法

本文将探索使语音识别成为可能的机制，了解日益普及的用于应用人工智能的语音用户界面（VUI）可能带来的优势。

2024-08-19 08:07:52

LLM 大型语言模型人工智能

在Python环境下构建火箭控制系统：基础控制理论解析与应用实践

构建任何类型的控制系统，包括火箭控制系统，均涉及到将控制理论与编程技术相结合的过程。

2024-08-19 08:00:00

Python 控制系统

半监督学习：如何克服数据标签缺乏问题

本文将深入理解半监督学习的概念，探索其原理、应用以及彻底改变人们处理数据密集型机器学习任务的方式的潜力。

2024-08-16 08:15:02

半监督学习机器学习数据标签

2024年应对勒索软件准备就绪的攻略指南

鉴于勒索软件不断发展的现状，组织必须优先考虑应对勒索软件的准备方案，以避免毫无准备和不受保护所带来的高昂成本。

2024-08-16 08:00:00

勒索软件安全

Meta SAM 2：令人印象深刻的对象分割模型

Meta公司已经发布了模型权重、代码和用于训练它的数据集，这将对研究和开发社区非常有用。以下是SAM 2的工作原理及其对许多工业应用程序(包括未来几代LLM)可能产生的影响。

2024-08-15 08:31:35

SAM 2 LLM 大型语言模

探索Transformer的演变：从基础到高级架构

本文探讨了Transformer从原始模型到高级架构的演变过程，并重点介绍这一过程中取得的重大进展。

2024-08-14 08:16:53

人工智能模型架构 • 编码器

英伟达的硬件路线图对广大开发人员的影响

英伟达修订后的GPU路线图对开发人员意味着什么？首先，Python在其CUDA并行编程框架中将具有优先权。

2024-08-14 08:00:00

GPU 英伟达开发

大型语言模型（LLM）的历史与未来

大型语言模型(LLM)是现代科技的奇迹。它们的功能复杂，规模庞大，并且具有开创性的进展。本文将探索LLM的历史和未来。

2024-08-13 08:09:34

大型语言模型 LLM 神经网络

Spring Boot 缓存优化攻略：七个不可错过的技巧

缓存是提高应用性能的有效方法。我们之前发布过一篇文章，介绍了缓存的概念和好处，主要针对 Spring Boot 进行了讨论。在本文中，我们将探讨优化 Spring Boot 应用程序缓存的 7 种技术。

2024-08-13 08:00:00

应用缓存缓存

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