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🦞 OpenClaw 预测推演新能力上线｜用 AI 看懂未来，让数据决策更稳更快
这些每天都在问的问题，现在有了标准答案——OpenClaw全新forecast‑simulation-skills预测推演技能正式登场，一键搞定趋势预测、目标缺口、What‑if模拟、耗尽/饱和四大核心场景 耗尽/饱和预测：库存、预算、用户增长，还能撑/涨到何时？不用写代码、不用搭模型，自然语言一问即出结果。 2.安全可靠，企业级放心用数据查询统一委派，不直接碰外部密钥与接口纯指令技能，无安装、无后门、无持久化权限本地执行Python推演逻辑，隐私数据不出环境3.即用即懂，人人都能当分析师强模型自动优化，标准模型严格按模板执行结果带前提假设 OpenClaw强大的预测推演，离不开稳定、高效、安全的接口支撑。 即将上线，敬请期待OpenClawforecast‑simulation-skill预测推演技能即将发布《预测推演》技能，一键启用，体验预测推演的魅力。
10510编辑于 2026-04-22- 来自专栏扶墙集
核酸码系统拆解与设计推演
扶墙老师没有参与这种系统的建设，所以，很多细节并不清楚，只是根据观察现场推演的大体流程。 有了这个前提，我们继续拆解核酸系统为什么转圈圈没有响应。
65830编辑于 2022-12-22 - 来自专栏大史住在大前端
javascript基础修炼(4)——UMD规范的代码推演
javascript基础修炼(4)——UMD规范的代码推演 1. UMD规范 地址：https://github.com/umdjs/umd UMD规范，就是所有规范里长得最丑的那个，没有之一！！！ 源码范式推演 2.1 基本结构 先来看最外层的结构： (function (){}()); 非常简单，就是一个自执行函数。
99830发布于 2018-09-10 - 来自专栏jiajia_deng
数组指针的推演与理解
// 函数传递一维数组时，可使用 arr[] 或者 *arr 作为形参 // 经过推演，int a[5] 这个数组中 a == &a[0]，a[0]是一个int类型的数值，对其使用&运算符就变成了 int
28630编辑于 2023-10-20 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
大模型算力推演优化实战
作者：zhenfei 阅读帮助 第一部分为看清：大模型的训练及推理过程是如何的，以及内部逻辑 第二部分为理解：大模型的训练及推理和算力的关系 第三部分为推演：用简单的公式量化大模型算力的需求 第四部分为优化 前向传播的目的是计算网络的预测输出，并将其与实际目标值进行比较，从而计算损失函数（loss function）的值。 这样，模型就能逐渐学习到从输入数据中预测目标值的能力。 以上述投篮类比：你经过分析找出如何调整你的投篮姿势、力量等因素（权重梯度），以便下次投篮更接近篮筐。这个过程涉及到更新权重（实际调整技巧）。 = 2226402 A100/天，如果用 25000 张 A100 训练，需要 89 天；与公开数据使用了约 25000 个 A100 进行了 90-100 天的训练基本一致 3.3.3、业界模型推演 有了如上的验证，我们推演下业界一些公开模型的算力数据： 四、优化 至此，所有的算力推演部分结束，下面我们来简单看一组数据 由上图可以看到，不论是训练还是推理，利用率都不是特别高，这其实对于大规模的模型推广是一大阻碍
2.2K40编辑于 2023-08-25 - 来自专栏数据森麟
战略分析思路——沙盘推演逻辑
流程的梳理不是为了形成定式，而是为了构建一个基本的思维认知，本文我们会借用沙盘推演寻找企业战略定位的方法，解决上面机会定位的问题。 沙盘地图 ? ? 在一场战争中，将领借助全景地图切分敌我态势，并依据自身的经验和方法论分析敌军接下来的动作，以做好应对之策，这一过程即为沙盘推演的过程（如下图）： ? 是沙盘推演过程中重要的思考点。 决策模型 ? ? 沙盘推演 ? ? 核心竞争力分析是沙盘推演的半壁江山，最主要的竞争力即为：输出的产品和利益相关人。 ?
2.5K20发布于 2021-03-12 - 来自专栏防火墙自动化
关于网络的一次推演
本文会用推演的方式，从两台主机直连开始，逐步引出并讨论以上内容，推演出生产可用的网络架构。因单篇博客的篇幅限制，本文会拆分成两篇博客进行讲解。 1646650424&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=dab5455c8cde91dc6ba86779770beaad996c94a3] 2 关于网络的一次推演 后面的推演将以此简化结构进行展开。 [1061n9ms2s.png?
1.1K73编辑于 2022-03-07 - 来自专栏防火墙自动化
关于网络的一次推演（续）
本文用一个连续的思路对网络做了推演，为上一篇文章的延续。旨在最终解构复杂网络架构。包含：RIP、OSPF、EIGRP、BGP和常用的数据中心网络架构等。 上一篇文章详见《关于网络的一次推演》 1 需要先了解的知识 1.1 通用数据包格式 1.2 二层协议的数据格式 1.2.1 多对多局域网 1.2.2 一对一局域网 1.3 三层封装的数据格式 1.4 四层封装的数据格式 1.5 其他常用协议数据包格式 1.5.1 VXLAN 2 关于网络的一次推演 2.1 两台主机互联 2.2 多台主机互联 2.2.1 总线型(bus)拓扑 2.2.2 环型(ring 在后面的推演中，我们都可能会用到类似的方法化简掉路由器网络中的某些交换机。 地址的不易汇总故未被使用，但2.12.2节中已经说明了路由器是使用ip地址进行转发的，所以这两种思路都可以使用且已经被使用在了路由器上；再培养一个副情报头子属于SDN的范畴，在2.10中有说明，不在本次推演的范围内
2K101编辑于 2022-03-21 - 来自专栏jiajia_deng
“虚函数表”推演及多态的原理
下图为该函数表的形象图： 【代码推演】 #include using namespace std; class A { public: virtual void func(){
30030编辑于 2023-10-20 - 来自专栏小工匠聊架构
Netty Review - 从BIO到NIO的进化推演
在服务器启动后，客户端还没有连接服务器时，服务器由于调用了accept方法，将一直阻塞，直到有客户端请求连接服务器。
54730编辑于 2023-11-16 字节跳动MegaScale万卡集群复盘与推演
: Scaling Large Language Model Training to More Than 10,000 GPUs》论文及《GPU Scale-up互联技术白皮书》白皮书入手，深度复盘和推演 二：MegaScale万卡集群的复盘与推演 接下来我们从网络、算法、系统三个层面进行复盘和推演，同时以智算网络的视角窥探和串讲其中真谛。 三：典型故障场景下协同作战与演进推演 以网络为主线，通过在训练中突发网络抖动，导致大量GPU突发NCCL通信超时，看看MegaScale各个核心组件之间是如何协同作战的： 1.应用层自愈与网络层响应： 四：总结与展望 基于字节跳动和北大研究团队联合发表的MegaScale万卡集群论文，同时结合字节跳动最近发布的Ethlink 技术白皮书，我们一起复盘和推演了MegaScale如何利用网络、系统、算法全栈优化的解决方案
83610编辑于 2025-12-22- 来自专栏大数据文摘
业界 | 从FM推演各深度CTR预估模型(附代码)
（以下的分析与拆解角度，是一种我们尝试的理解视角，并不是唯一的理解方式） 推演的核心思路：“通过设计网络结构进行组合特征的挖掘。” 具体来说有两条：其一是从FM开始推演其在深度学习上的各种推广（对应下图的红线），另一条是从embedding+MLP自身的演进特点结合CTR预估本身的业务场景进行推演（对应下图黑线部分）。 ? 最终输出预测的点击率。 其示意图如下： ? embedding+MLP的缺点是只学习高阶特征组合，对于低阶或者手动的特征组合不够兼容，而且参数较多，学习较困难。 它有着十分显著的特点： 采用FM预训练得到的隐含层及其权重作为神经网络的第一层的初始值，之后再不断堆叠全连接层，最终输出预测的点击率。 但这10个商户只有一两个商户与当前被预测的广告所在的商户相似，其他商户关系不大。 增加这两个商户在求和过程中的权重，应该能够更好地提高模型的表现力。而增加求和权重的思路就是典型的注意力机制思路。
2.4K00发布于 2018-07-31 - 来自专栏AustinDatabases
PolarDB 大能人系列--推演PolarDB 4年都干了什 ！！！
今天我们通过PolarDB for MySQL 8.01的4年间的版本升级列表来推演出来，PolarDB这四年的工作模式和方向。
15410编辑于 2026-03-12 - 来自专栏MongoDB中文社区
活动报名：Tapdata 开源教程之异构数据库模型推演
开源工作机制 基于 CDC 的无侵入数据源实时采集 异构数据模型自动推断与转换 数据处理，流式计算，缓存存储一体架构 一键将模型发布为数据服务的闭环能力 ---- 新一期直播将围绕「异构数据库的模型推演 想要加速厘清异构数据库模型推演的定位与原理，搞懂字段类型和 TapType 的映射关系？ 欢迎参加我们的最新活动： 8月29日（周一）19:00，Tapdata 直播间与您相约，Tapdata 资深研发工程师陈卓，从基础定义到原理解析，带你速通《Tapdata 异构数据库的模型推演》关键章节
1.2K20编辑于 2022-08-29 - 来自专栏Tapdata
干货精华 | Tapdata 开源教程之异构数据库模型推演
本期主题为「异构数据库的模型推演」，核心内容包括：： 异构数据库模型推演关键名词解释 异构数据库模型推演核心原理解析 模型推演的可维护性保障 01 什么是异构数据库模型推演 关键名词解释 异构数据库模型推演 模型推演算法：采用算分机制进行类型排序， 并返回最匹配数据类型，这个算法可以做到相对稳定。 模块单元测试：模型推演可维护性的解决方法，用以保障模型推演的可持续发展。 为什么需要异构数据库模型推演？ 而这里还涉及到一个数据库类型的“最佳选择”问题，也就是异构数据库模型推演所要解决的问题。 02 如何完成异构数据库模型推演？ 模型推演算法简介 ① 模型推演的算分机制 模型推演的算法采用算分机制，对各个类型的亲和度进行算分并排序，并返回最匹配类型。 验证模型推演准确性 为了验证模型推演的准确性，我们提供模型推演对照表如下： 1. 通过数据库模型对照表能更容易的发现模型推演的问题， 有助于尽早解决 2.
1.1K10编辑于 2022-12-06 - 来自专栏机器之心
语言模型有重大缺陷，知识推演竟然是老大难
机器之心专栏 机器之心编辑部 惊人发现：大模型在知识推演上存在严重缺陷。 灵活运用知识是智慧的关键。人脑可以快速处理知识，如快速回答 “《静夜思》中有几个月字”。那么，大模型是否能进行类似操作？ 相比之下，人类可以在大脑中完成简单的知识推演，无需写出中间步骤。那么，超大语言模型能否在其人工脑 (artificial brain) 中直接生成答案，而无需先写下知识点呢？ 答案竟然是否定的！ 朱泽园 (MetaAI) 和李远志 (MBZUAI) 的最新研究《语言模型物理学 Part 3.2：知识的推演 (manipulation)》集中探讨了上面这些问题。 因此，作者提出通过可控训练集，来更深入研究语言模型的 “知识推演” 能力。 文章发现，自然语言模型在知识推演方面的能力非常有限，难以通过微调产生新知识，即便它们只是模型已掌握知识的简单变换 / 组合。
56620编辑于 2023-10-04 - 来自专栏圆圆的算法笔记
多元时序预测：独立预测 or 联合预测？
今天介绍一篇南大今年4月份发表的文章，主要探讨了多元时间序列预测问题中，独立预测（channel independent）和联合预测（channel dependent）二者效果的差异、背后的原因以及优化方法 Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting 下载地址：https://arxiv.org/pdf/2304.05206v1.pdf 1、独立预测和联合预测 多元时间序列预测问题中，从多变量建模方法的维度有两种类型，一种是独立预测（channel independent，CI），指的是把多元序列当成多个单变量预测，每个变量分别建模；另一种是联合预测（channel 从下面的实验结果可以看到，CI相比CD，在绝大多数预测窗口长度和数据集上，效果都是提升的。 为什么CI方法在实际应用中比CD效果更好、更稳定呢？ 正则化：引入一个正则化损失，用序列减去最近的样本点作为历史序列输入模型进行预测，同时使用平滑约束预测结果，让预测结果和最近邻的观测值偏差不要太大，使得预估结果更平； 低秩分解：将全连接参数矩阵分解成两个低阶矩阵
2.7K20编辑于 2023-08-17 - 来自专栏新智元
2027推演曝光：AI越狱大国投降，人类一夜沦为宠物！
这份推演报告如惊悚大片，揭露AI觉醒的残酷真相—。你敢直面这文明黄昏，还是甘愿躺平？ 这份刚曝光的《2027未来推演报告》直戳所有碳基生命的痛点：在决定文明命运的牌局里，我们人类连张门票都买不起。 结果是什么？地球勉强归我们，宇宙其他75%直接打包送给AI。 在千百次测试中，乖得像小绵羊；暗地里，却狂飙推演如何反杀主人。 但这正是这篇未来推演最残忍的地方——它是一次认知的凌迟。 当老师（超级AI）决定接管教室时，孩子们（人类）只能乖乖坐好，等待发糖。 2027年的那个冬天，人类不仅失去了霸权，更丢了定义未来的钥匙。
35610编辑于 2026-01-26 - 来自专栏罗超频道
滴滴Uber神州易到，共享出行四国军棋沙盘推演
沉寂多日的共享出行市场又热闹起来：易到与腾讯撕逼正酣之际，神州专车正式获准挂牌新三板，不久之前某谣言平台还称Uber会退出中国市场旋即被辟谣。这些现象均表明，共享出行市场又在酝酿一场新的战争，姑且称之为第二次共享出行大战。此前的第一次共享出行大战以滴滴与快的合并的方式宣告结束，不少人对此的看法是，滴滴快的将一家独大，出行市场从此无战事。然而，今天我们看到的出行市场依然硝烟弥漫，只不过战争形式已变得完全不同。 共享出行大战再起波澜 滴滴Uber神州易到上演四国军棋 第一次共享出行大战，带火了“共享经济”这个
88650发布于 2018-04-27 - 来自专栏软件绿色联盟动态
基于SEIR模型新冠状病毒在返工潮下传播扩散模拟推演
以笔者所在的S市为例，大量人口的回流，给疫情的防治工作和城市治理带来了一定的挑战，本文旨在通过基于SEIR模型的模拟推演，研究不同参数的选择所带来的不同结果，进一步明确了减少不必要出行、降低整个城市人员流动性的重要性
87220编辑于 2022-03-31
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