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【PPT下载】徐工集团的工业大数据之路
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1.2K70发布于 2018-03-05 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(10)
28) timesteps = 28 # timesteps #LSTM网络的参数，隐藏层数量 num_hidden = 128 # hidden layer num of features #最终分为10 类，0-9十个字付 num_classes = 10 # MNIST total classes (0-9 digits) # tf Graph input #训练数据输入，跟MNIST相同 X = 总结一下模型部分：唐诗数字化的时候，完整的保留了每首诗开头文字、结尾文字、每句的结尾文字之间的关系。所建立的RNN模型，实际上会以上一个文字，预测下一个文字，甚至标点符号都是预测而得到的。 这是我们前面讲RNN模型的时候说过的。而这种模式，是在之前的各种模型中没有出现过的。 训练模型使用的批次是64。生成时候所使用的预测模型批次是1，因为使用一个汉字去预测后一个。这个在main()中会自动调整。 其余的部分相信凭借注释和以前的经验应当能看懂了： #!
1.1K50发布于 2018-06-20 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
助力工业物联网，工业大数据之工单事实指标需求分析【二十】
1：工单事实指标需求分析 目标：掌握DWB层工单事实指标表的需求分析 路径 step1：目标需求 step2：数据来源 实施 目标需求：基于工单信息统计等待分配工单数量、完成工单数量、处理工单数量、响应时长 wo_num 工单单据数量 one_make_dwd.ciss_service_workorder back_num 退回工单数量（如果工单没有被退回，数量是0） one_make_dwd.ciss_service_workorder 待派工数量 one_make_dwd.ciss_service_workorder、eos_dict_type、eos_dict_entry派工单状态：待派工（status=4） alread_complete_num 已完工工单数量（已完工、已回访） 派工单状态：已完工、已回访（status=5 || 6） processing_num 正在处理工单数量（待离站、待完工） 派工单状态：待离站、待完工（status= 3 || 4） people_num 工单人数数量（一个工单由多人完成） one_make_dwd.ciss_service_workorder、ciss_service_workorder_user默认为
36130编辑于 2023-07-31 - 来自专栏读书会
十问农业大模型的当前和未来
农业是国民经济的基础，“大国小农”是我国的特色，大模型和AIGC的浪潮下，是否在农业也会带来一些实质性价值和机会？农业需要什么样的行业大模型？带着10个问题，腾讯研究院访谈了6位农业领域专家。 例如可以一段话提出某农产品供需方面的需求，通过大模型来寻找和推荐供应商。四、农业大模型落地关键点、如何解决幻觉问题？刘桂才：农业大模型训练的数据要准确。 周取辉：惠农网不会自研底层大模型，而是选择与头部AI模型团队联合，通过私有化部署大模型的方式，结合行业场景及行业大数据, 沉淀出行业大模型。行业大模型的核心是平台积累的丰富行业数据。 如果整体做一个农业大模型来解决农业全产业链的问题，是最理想的，但是谁来做？目前大企业对农业大模型较为关注，每个单位在做自己擅长的。 率先发布大模型会有好处，基于用户输入的内容，也可以对用户画像，有利于企业占领市场。申斌：目前产品是免费的。除了智能问答服务之外，农业+大模型技术还有很多想象空间，可能需要10-20年逐步成熟。
77420编辑于 2023-11-16 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
南京林业大学正版win10系统安装
我安装 windows10 系统 软件下载地址 https://net.njfu.edu.cn/c10/index.html 下载iso文件 使用UltralSO软件制作U盘启动盘 UltralSO 4b07be3c79863648b380f314.html对磁盘进行分区 按照小娜的提示一步一步完成设置 根据 http://software.njfu.edu.cn/zbh/jh.zip 说明激活windows10 学校的公众号为了方便大家在家办公好像推送了校园V**的使用方法 如果遇到报错参考常见问题 http://software.njfu.edu.cn/faq.htm 我最开始安装windows7,一直遇到报错无法激活；后来尝试了安装windows10 html 按照这篇文章将我的电脑添加到桌面 更改主题设置需要在激活以后 下载office2016进行安装 首先将iso文件解压出来，然后按照普通软件的方式双击setup.exe直接安装 和win10
1.1K20发布于 2020-03-03 - 来自专栏资讯分享
携手AIIA，助推行业大模型安全高效落地
中国信通院联合腾讯云等行业头部企业，启动“人工智能基础平台工作组”，着眼于全技术栈维度（硬件/软件）和全流程维度（AI开发、部署、服务、运营全生命周期），旨在解决当前AI基础平台面临的技术和产业挑战，并依托工信部重点实验室进一步推动大模型时代下 一直以来，腾讯云积极迭代大模型产品技术，参与行业大模型标准建设，助力实体产业高质量发展。我们依托腾讯云TI平台，打造行业大模型精选商店，提供MaaS一站式服务，助力客户构建专属大模型及智能应用。 此外，我们联合生态伙伴，将大模型技术与20多个行业结合，提供超50个行业大模型解决方案，帮助客户提质增效。内容创作领域对大模型的生成速度、理解能力要求高，是最能验证大模型场景广度的领域之一。 不断为千行百业打造行业大模型解决方案的同时，腾讯云一直以来还在积极参与大模型标准建设。 在金融领域，腾讯云作为推动行业大模型发展的核心单位，联合信通院发布国内首个金融行业大模型标准，为金融行业智能化的高质量发展提供了重要支撑，为全面促进大模型安全合规和可信发展提供了重要保障；前不久，腾讯还联合信通院
44110编辑于 2023-12-13 - 来自专栏机器之心
以落地考验价值，大模型的产业大考来了
更多行业大模型的发布彰显出百度文心大模型践行自身产业级特性的决心，无论是从如今行业大模型的数量还是覆盖行业范围而言，百度显然已经初步形成自身大模型产业化落地的行业布局。 以百度联合吉利发布的知识增强的汽车行业大模型 ——吉利 - 百度 · 文心为例，它基于文心 NLP 大模型 ERNIE 3.0，结合了吉利汽车专业领域行业数据（汽车领域媒体知识、客服工单、法律法规以及汽车售后维修手册 从开启先河到体系初成，文心行业大模型内外两手抓 随着业界越来越认可行业大模型的发展模式，趋同在所难免，因此发展自己的核心竞争力尤为重要。 在百度看来，行业大模型是结合行业落地过程中非常重要且有效的方式，今年以来陆续发布的 11 个行业大模型即是最好的例证。 一方面，百度有自研的深度学习平台 ——百度飞桨，包括其上开发、训练、推理部署的能力、高效的工具与组件、广泛的硬件适配和生态等，所有这些为包括行业大模型在内的文心大模型提供支撑；另一方面，行业大模型自身也具有强沉淀性
1K40编辑于 2022-12-16 - 来自专栏资讯分享
2023金融业大模型报告重磅发布 | 附全文下载
11月9日，在2023金融街论坛“构建数实融合新模式，助力产业数字金融新发展”分论坛上，中国银保传媒与腾讯研究院联合发布《2023金融业大模型应用报告》，深入解析大模型发展趋势，建立金融业大模型应用体系化蓝图 在金融领域，行业大模型为金融市场带来了前所未有的机遇，从精准营销、客户服务、代码生成等多个场景，助力金融机构在服务和管理方面实现“效率革命”。 大模型领域持续发展衍生出两个概念，“通用基础大大模型”和“垂直行业大模型”。基础大模型的定位是通用的技术底座，行业大模型的定位是在不同的专业领域推动行业数字化再升级、进入到智能化的引擎。 以基础大模型作为技术底座的时候，更多的是考虑它的通用性，但是相对来讲它的专业度可能会欠佳。行业大模型会更加专业、更加聚焦，成本也更低。基础大模型的关键词是创造性、体验式，更强调体验。 在将大模型应用到行业之前，需要对技术成熟度、需求频次和场景价值三个方面进行思考。通过对金融机构、大模型服务商、腾讯内部技术团队的调研，本报告形成了金融业大模型应用体。
4.8K00编辑于 2023-11-24 - 来自专栏DrugOne
Patterns | FoodSky：面向食品营养领域的专业大语言模型
然而，通用大语言模型在处理多样化的食品主题和跨文化背景时面临挑战。为此，研究者提出了FoodSky，一个专门为烹饪与营养领域设计的领域特定大语言模型。 受医学、教育、金融等领域专用大语言模型成功的启发，开发食品领域的基础模型成为可能。 提出了基于主题的选择性状态空间模型和分层主题检索增强生成算法，以增强模型对细粒度食品语义的理解和上下文感知的文本生成能力。 在CDE-12K基准的零样本测试中，FoodSky模型在厨师考试和营养师考试上的准确率超越了所有基线通用大语言模型，展现了其领域专业性。 其核心贡献在于证明了领域特定大语言模型在专业任务上超越通用模型的潜力，特别是在通过权威职业资格考试方面。
14520编辑于 2026-03-02 - 来自专栏腾讯云TI平台
腾讯云公布行业大模型最新进展
今天，腾讯云披露行业大模型方案进展，并公布MaaS（Model-as-a-Service）能力全景图。 我们希望“大模型”更懂行业、更易落地，帮助企业打造出专属的行业大模型。 1 “量体裁衣”打造专属模型 基于企业痛点和需求，依托腾讯云TI平台打造的行业大模型精选商店，提供涵盖模型预训练、模型精调、智能应用开发等一站式行业大模型解决方案。 内置多个高质量行业大模型，涵盖金融、传媒、文旅、政务、教育等多个行业场景。兼容支持多模型训练任务，企业可以按需取用。 （OLAMA），单索引支持10亿级向量规模，更适合AI运算、检索，数据接入AI效率提升10倍。 未来，腾讯云将继续和伙伴们一起推动行业大模型的生态共建，让AI为产业带来更多的创造力。
1.4K10编辑于 2023-07-25 - 来自专栏机器之心
坚持做行业大模型，竹间智能给大模型造了一座「模型工厂」
而另一方面，海量场景又需要不断切换和更新、训练、运维模型，那么，中间层会变得很重。「管理数据，管理模型、训练模型、微调模型，评测模型，推理运维，让模型持续迭代就会成为一个非常重要的产业。」他认为。 企业也可以自己下载开源模型，放到平台去训练。另外，模型工厂还提供竹间智能自己训练微调好的大模型。 简仁贤强调说，「它不是一个模型的Copilot，而是多个不同模型的 Copilot，可以跟所有模型去兼容，当企业不同部门或项目组有多个模型在运行时，KKBot 可以选择不同模型来回答，完全不受单一模型限制 「相比花 2000 万买个行业大模型，还冒着走弯路的风险，我们的产品用起来比较安心」，简仁贤认为，「你只用花 99 万，就可以定制出适合你的模型，而且没有限制模型数量，并可以立刻在现实应用中看到它的价值 这些工具都是免费升级，而且做出来的模型都属于客户，「我们不 own 这个模型，我们也不卖模型，我们只是把这个 PaaS 租给你用，让人去定制模型。」
53630编辑于 2023-08-07 - 来自专栏Reck Zhang
Java 10 - 内存模型
内存模型 主存储器与工作存储器 主存储器 方法区(Method Area) 方法区用于存储类的信息, 常量, 静态变量, 即时编译器编译后的代码. 栈(Java Virtual Machine Stacks) 代表着Java方法执行的内存模型, 每个方法执行时都会创建一个栈帧来存储方法的变量表, 操作数栈, 动态链接方法, 返回值, 返回地址等信息
37820发布于 2021-08-11 - 来自专栏Python与算法之美
10，模型的优化
搜索超参数空间以优化超参数需要明确以下方面： 估计器 超参数空间 交叉验证方案 打分函数 搜寻或采样方法（网格搜索法或随机搜索法） 优化模型的常见方法包括 网格搜索法，随机搜索法，模型特定交叉验证， 三， 模型特定交叉验证 一些特定的模型，sklearn构建了一些内部含有交叉验证优化机制的估计器。 它们主要是在linear_model模块。 四， 信息准则优化 模型选择主要由两个思路。 解释性框架：好的模型应该是最能解释现有数据的模型。可以用似然函数来度量模型对数据集描述能力。 预测性框架：好的模型应该是最能预测结果的模型。 通常模型参数越多越复杂，越容易出现过拟合。 所以，模型选择问题在模型复杂度与模型对数据集描述能力（即似然函数）之间寻求最佳平衡。 AIC(赤池信息准则)和BIC(贝叶斯信息准则)对模型的选择提供了一种判据。 AIC信息准则选择AIC最大的模型。 BIC信息准则选择BIC最大的模型。
77421发布于 2020-07-17 - 来自专栏软考网工笔记
【25软考网工】第五章（10） Internet应用
Windows 10及以后版本默认禁用该协议。 SSH特点：基于TCP 22端口，采用加密传输，安全性高。Windows 10及以后版本默认启用SSH协议。 例题:远程主机管理命令(网工2024年11月第53题) 背景知识：Windows 10后默认禁用Telnet，启用SSH 安全考量：SSH加密传输比Telnet明文传输更安全 争议说明：虽然Telnet 例题:SMTP传输支持技术(网工2024年11月第10题) 核心概念： MIME：支持多媒体邮件传输 S/MIME：安全版MIME 排除法： MIMD：多处理器模式，无关 HTML：邮件格式，非传输协议 B 五、P2P应用 C/S：客户端/服务器，B/S：浏览器/服务器 点对点应用（Peer-to-Peer，P2P）：每一个主机既是客户机，又是服务器，它们的角色是对等的，P2P是一种对等通信的网络模型 系统远程登录 Win10后系统默认启用SSH，Telnet默认关闭 Win10系统远程登录的默认设置 简单 数据文件传输协议 HTTPS（加密）、SFTP（SSH+FTP，加密）、不安全协议（明文传送）
23310编辑于 2026-01-13 - 来自专栏xiaohejun的算法知识分享
河北工业大学ACM选拔赛10月末
idx(b)); } cout << res << endl; } return 0; } H.大数GCD 题目大意 $1 <= a <= b <= 10 LL solve(LL x){ if(x == -1) return 0; int pos = 0; while(x){ num[++pos] = int(x%10 ); x /= 10; } // pre初始值是0.orz.就过了.因为对0没有限制.不能设置成-1.因为数组下标没有-1 return dfs(pos, true 0); cin.tie(0); cin >> t; while(t--){ cin >> l >> r >> n; for(int i = 0;i < 10
77330发布于 2020-02-18 企业大模型服务合规指南：深度解析备案与登记
符合地方网信办要求： 如果企业所在地的省级或市级网信办、工信局等部门明确发文通知或推荐特定范围的企业进行备案，应按规定执行。 额外账户要求： 需要提供10个“裸奔账号”（未附加任何安全审核措施的测试账号）和10个附加了企业已有安全审核措施的“附加安全审核测试账号”。 只需提供10个“附加安全审核测试账号”，但需确保测试通道长期有效。 安全测评阶段：材料初审通过后， 省级网信办或其指定的技术机构将对服务接口进行安全测评：大模型备案： 需要企业提供并使用10个裸奔账号 + 10个附加安全审核测试账号进行测试， 大模型登记： 需要企业提供并使用10个附加安全审核测试账号进行测试。且测试通道需长期保持有效。
1.7K20编辑于 2025-06-10- 来自专栏数据猿
数据集基础这么弱，还谈什么行业大模型的商用？！
尤其是现在行业大模型盛行，很多企业将行业大模型视为将大模型技术商用的关键。在这样的背景下，我们为什么需要共建行业数据集呢？它怎么就成了构建大行业模型的关键所在？ 没有足够高质量的行业数据，我们怎么可能推动行业大模型的发展呢？ 所以说，现在是时候行动起来了。我们需要放下门户之见，联合起来建立行业数据集。这不仅是为了每个行业自己，更是为了整个社会的进步。 总的来说，不管是国内的《“数据要素×”三年行动计划》，还是国外的各种数据政策，我们都能看到一个共同的趋势——那就是通过政策推动，促进数据的开放和共享，从而为行业大模型的建设提供强有力的支持。 如果用来训练模型的数据质量不过关，那最后得到的结果也是靠不住的。 有了这些数据，各种行业大模型就能运转得更顺畅，不管是在医疗、金融还是制造业，都能搞出不少新意。 这事儿不光是技术上的突破，它还能帮助社会变得更好。
42610编辑于 2024-01-24 - 来自专栏PaddlePaddle
百度吴甜提出大模型落地关键路径 业内首发行业大模型
百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜发布飞桨文心最新全景图，提出支撑大模型产业落地的3个关键路径，并在业内首发行业大模型。 在模型层，一次性发布10个大模型，形成了涵盖基础大模型、任务大模型、行业大模型的三级体系，全面满足产业应用需求；配套工具与平台层，发布大模型开发套件、API和内置了文心大模型能力的EasyDL和BML开发平台 文心大模型迎来十大新成员 业界首发行业大模型 本次峰会上，吴甜带来了文心大模型发布以来的最大一次升级，其中最值得关注的是，业界首发的文心 · 行业大模型。 文心 · 行业大模型基于通用数据训练的文心大模型，加上行业应用场景中大量存在着行业特有的大数据和知识，结合行业相关的创新算法设计，将进一步提升大模型对行业应用的适配性。 未来，浦发银行将与百度继续深入合作，在现有金融行业大模型的基础上不断迭代，持续地降低金融AI应用落地的门槛。
38110编辑于 2022-08-31 - 来自专栏人工智能头条
五月人工智能博文Top10
翻译 | 婉清 编辑 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） Sicara 是一家从事敏捷数据开发的公司，总部位于巴黎，他们精心挑选了上个月最受欢迎的 10 月人工智能博文 尽管大多数机器学习研究人员都在致力于改进他们的模型，但特斯拉的数据科学家却花费 75% 的时间试图改进他们的数据集。作者建议你在知名的模型中，快速选择一个模型，然后专注于更丰富、更高质量的训练数据。 正如本文所解释的那样，该公司使用了一种智能方法来收集大量的数据，用于训练对象识别模型。 为了解决这一问题，他们开发了 GluonCV，这是一个新的工具包，允许任何进入深度学习领域的新手尝试使用最近重要论文中的预训练模型。 、十本免费的必读书籍 让我们以最佳选择来总结这个“五月人工智能精选”。
53120发布于 2018-07-20 - 来自专栏全栈程序员必看
Django（10）ORM模型介绍
所以我们采用ORM模型 ORM模型介绍 orm全称Object Relational Mapping，中文叫做对象关系映射，通过ORM我们可以通过类的方式去操作数据库，而不用再写原生的SQL语句。 通过把表映射成类，把行作实例，把字段作为属性，ORM在执行对象操作的时候最终还是会把对应的操作转换为数据库原生语句 ORM的优点 易用性：使用ORM做数据库的开发可以有效的减少重复SQL语句的概率，写出来的模型也更加直观 ORM的实现过程 （1）配置目标数据库，在setting.py中设置配置属性 （2）构建虚拟对象数据库，在App的model.py文件中以类的形式定义模型 （3）通过模型在目标数据库中创建对象的数据表 （4）在视图函数中使用模型来实现目标数据库的读写操作 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/166174.html原文链接：https://javaforall.cn
36620编辑于 2022-09-20
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