2024-11-13 16:30:00 ~ 2024-11-14 16:30:00
本文从原理、模型演进到代码工程实践,全面探讨了人工智能领域的核心内容。文章结合了实际案例和代码示例,旨在帮助读者理解AI技术的全貌,并能够在实际项目中应用这些知识。
作者结合实践经验,以复杂表格智能问答POC项目为切入点,结合大模型的哲学三问(“是谁、从哪里来、到哪里去”),穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断,以及面向公共云LLM的建设模式思考,并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。
传统的皮肤检测算法有通常基于颜色空间、光谱特征和肤色反射模型等方法。
随着广告生态的持续发展,相应的业务策略及黑灰产的作弊模式也在不断增加。不同的广告主有着各自的关注点,而平台内的合作伙伴也各自有不同的需求。而反作弊领域对抗强烈、人工标注成本高、强依赖人工经验,普遍存在“难迭代”的问题。为了解决上述问题,我们将业务从冷启动接入、到长期稳定运行,抽象为“管生”和“管养”2个阶段。而算法的核心任务,是解决其中效果与效率问题。
维护公司之前的后台管理系统,在开发自测时发现mock接口失败,数据库仍插入成功。经排查发现代码中没有指定具体事务,在添加注解@Transactional后事务按预期生效回滚。为此,本文通过分析源码来介绍下事务失效的根源。
近期我们针对彩虹桥 Proxy 负载均衡层面的架构做了一次升级,目前新架构已经部署完成,生产环境正在逐步升级中,借此机会更新一下彩虹桥架构演进之路系列的第三篇。
本文介绍了指标服务系统的设计与应用,基于虚拟化数据模型和指标语义层,实现了指标复用和一致性,优化数据查询效率,解决传统“烟囱式”架构问题,满足复杂业务场景的数据需求,推动企业数据服务的高效与智能化发展。