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2025年9月4日

人工智能学习——华为AI Day12

摘要: 阅读全文

posted @ 2025-09-04 10:23 gkhost 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)

2025年9月3日

人工智能学习——华为AI Day11

摘要: 交通大模型的RAG应用实践 一、概述 基于RAG的交通大模型RAG(rETRIEVAL-Augmented Generation)通过给LLM外挂知识库,让LLM在生成内容时利用外部数据源的信息,可以一定程度解决这些问题。主要功能:从知识库中检索相应的片段,转换成向量,辅助大模型通过向量快速获取知识 阅读全文

posted @ 2025-09-03 15:22 gkhost 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月25日

人工智能学习——华为AI Day10

摘要: 一、如何让AI更好的理解人类语言? 1、提示词Prompt 如何创建好的Prompt?遵守原则——CRISP原则作用:该框架本质是思维工具而非教条,实际效果取决于对人物本质的理解深度,细节约束比角色定义更关键,而情感类交互优先强化角色代入。 i.Context情境设定 例:假设你是资深营养师,面相亚 阅读全文

posted @ 2025-08-25 15:04 gkhost 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)

模版——网卡问题处理及优化模版

摘要: 场景:Gbase数据库存放AI训练模型数据,通过sftp拉取单个包39MB数据实时流量39MB/s; 问题:单次sftp拉取数据量500M~2G左右,10个包左右出现0~10Mbps的情况; 初步排查: 1、(咨询服务器厂商)bond1子网卡ens4f1存在丢包rx_missed_errors,子网 阅读全文

posted @ 2025-08-25 15:02 gkhost 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月19日

人工智能学习—华为AI Day9

摘要: 一、大模型概述 1、案例:chatcgpt 写诗歌、写代码、调bug依赖于大模型技术; 大模型是什么? 如何发展到现在? 大模型的分层结构 2、大模型是深度学习子类 代表最先进的人工智能,庞大的参数规模、上亿级文本语料、大规模算力机器,在上述三点相结合的体系下训练的模型体系,表现高度的理解及生成能力 阅读全文

posted @ 2025-08-19 08:27 gkhost 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)

人工智能学习——AI上车技能

摘要: AI学习由易到难,切记好高骛远,选一款性价比高的平台,在业余时间扎根学习,期待有一个满意的结果。 期望:通过学习AI接口,嵌入到工作使用的平台和工具中,快速定位问题的能力和提高解决方案的输出效率,从而实现AI工具的价值。 知识库平台: https://chat.deepseek.com/ https 阅读全文

posted @ 2025-08-19 08:26 gkhost 阅读(16) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月13日

人工智能学习—华为AI Day8

摘要: 学习目标: ModelArts 是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习和深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 课程目标: 1、了解ModelArts基本概念 2、掌握Mode 阅读全文

posted @ 2025-08-13 10:47 gkhost 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月12日

Mysql基础——初始化mysql登入秘钥

摘要: 在容器中初始化登入密码 root@4a7d7a1851c6:/# mysql_secure_installation Securing the MySQL server deployment. Enter password for user root: VALIDATE PASSWORD PLUGI 阅读全文

posted @ 2025-08-12 17:19 gkhost 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)

Mysql基础——shell环境查看数据库mysql的只读参数

摘要: 以下给出 MySQL 主备(主从)架构 中常用、与“只读”相关的全局变量 的查询方式及含义,方便你快速确认主库、备库各自的只读配置。 1. 查看当前实例只读相关参数 sql代码 SHOW GLOBAL VARIABLES WHERE Variable_name IN ( 'read_only', ' 阅读全文

posted @ 2025-08-12 16:59 gkhost 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月6日

Linux基础——脏页dirty计算方法及排查

摘要: 要判断系统中脏页(Dirty Pages)的具体读写量,并明确 vm.dirty_ratio = 60 中 60% 对应的实际内存值,需通过以下步骤分析和计算: 1. 确认系统可用内存(MemAvailable) vm.dirty_ratio 的百分比是基于 可用内存(MemAvailable) 计 阅读全文

posted @ 2025-08-06 17:14 gkhost 阅读(140) 评论(0) 推荐(0)

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