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Google 文件系统

作为云计算的一篇读书笔记,记录了Google文件系统的一些架构和原理。

  • 2023-05-05
  • 阅读228

【Docker 那些事儿】容器数据卷的妙手

了解数据卷的恢复与迁移,以及管理

  • 2023-05-05
  • 阅读216

云计算的三种服务模式:IaaS、PaaS和SaaS

1、基础设施即服务 (IaaS)基础设施即服务有时缩写为 IaaS,包含云 IT 的基本构建块,通常提供对联网功能、计算机(虚拟或专用硬件)以及数据存储空间的访问。基础设施即服务提供最高等级的灵活性和对 IT 资源的管理控制,其机制与现今众多 IT 部门和开发人员所熟悉的现有 IT 资源最为接近。2、平台即服务 (PaaS):平台即服务消除了组织对底层基础设施(一般是硬件和操作系统)的管理需要,让您可以将更多精力放在应用程序的部署和管理上面。这有助于提高效率,因为您不用操心资源购置、容量规划、软件维护

  • 2023-05-05
  • 阅读207

AI专题报告之一:AIGC与ChatGPT正掀起新一轮的产业浪潮-从“上网”到“上算”,由“网络世界”至“虚拟现实”

“上算”时代研究框架中的四层嵌套关系。服务器+网络开启了人人“上网”的时代,而算力+算法将开启人人“上算”的时代——AI 将以场景、应用、内容来创造用户的新需求,元宇宙继而囊括现实物理世界成就真正的虚拟现实。

  • 2023-05-04
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  • 10页
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ChatGPT:又一个“人形机器人”主题 -20230121 -东吴证券

ChatGPT是2022年11月30日OpenAI推出的一款对话式AI模型,是其GPT系列新作,功能更全面&更类人,潜在应用空间更为广泛。

  • 2023-05-04
  • 阅读183
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  • 34页
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ChatGPT_InstructGPT详解

GPT系列是OpenAI的一系列预训练文章,GPT的全称是Generative Pre-Trained Transformer,顾名思义,GPT的目的就是通过Transformer为基础模型,使用预训练技术得到通用的文本模型。

  • 2023-05-04
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ChatGPT背后的经济账

本文作者从经济学切入,详细推导了类ChatGPT模型搜索的成本、训练GPT-3以及绘制LLM成本轨迹的通用框架,为探讨LLM成本结构和其未来发展提供了可贵的参考视角。

  • 2023-05-04
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ChatGPT各项能力的起源

最近,OpenAI的预训练模型ChatGPT给人工智能领域的研究人员留下了深刻的印象和启发。毫无疑问,它又强又聪明,且跟它说话很好玩,还会写代码。它在多个方面的能力远远超过了自然语言处理研究者们的预期。

  • 2023-05-04
  • 阅读174
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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