今天翻到一篇不错的技术分享,看完之后自己也琢磨了一下,把思路梳理记录下来。 面对GPU、Token、KV Cache、Wavefront、JIT编译……AI算力小白常常一头雾水,搞不清一条消息从输入框到大模型回答之间到底发生了什么,更分不清英伟达、AMD、华为三大生态的对应关系。本文让一句"Hi"变
刷到一个挺有意思的话题,结合自己之前的经验,整理了一下核心要点。 ### 前言 最近电科金仓出了新版本,其中 MySQL 兼容版变化不小。我服务器上正好还跑着一套旧的 标准版KingbaseES,这次借着电科金仓产品体验官活动,干脆把它彻底升一遍:**卸载旧版 → 全新安装 MySQL 兼容版 →
刷到一个挺有意思的话题,结合自己之前的经验,整理了一下核心要点。 #### OpenCV-Python实战(30)——基于支持向量机的交通标志识别模型 - [0. 前言](#0__1) - [1. 规划应用程序](#1__6) - [2. 监督学习概念简介](#2__24) - [2.1 训练过程]
最近在做优化的时候涉及到了这块内容,觉得值得写下来,方便以后翻阅。  过去很长一段时间里,网页数据采集都是工程团队的“脏活累活”。 业务团队想看竞品价格、新闻热度、广告落地页变化、社媒用户反馈、搜索结果排名、招聘市场动态、房源价格波动,最后往往都会变成一个技术
最近在做优化的时候涉及到了这块内容,觉得值得写下来,方便以后翻阅。 **目录** [一、前言](#%E4%B8%80%E3%80%81%E5%89%8D%E8%A8%80) [二、Codex 介绍](#%E4%BA%8C%E3%80%81Codex%20%E4%BB%8B%E7%BB%8D) [2.