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火热邀测!DataWorks数据集成支持大模型AI处理

DataWorks 支持在数据同步流程中无缝集成并调用AI大模型服务,目前支持调用阿里云百炼模型的部分通义千问模型,更多模型快速接入中。用户可通过自然语言和简单的配置定义,将大模型应用于同步的数据流中


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搓了一个 MCP 帮你高精度还原代码

相较于现在比较流行的 Trae 内置 Figma MCP,优势在于会将设计稿信息先喂给 F2C 进行代码实现,在通过返回已经具有高还原度的代码给 clients。相较于直接将 Figma 设计稿节点信


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基于 Flink+Paimon+Hologres 搭建淘天集团湖仓一体数据链路

摘要:本文整理自淘天集团高级数据开发工程师朱奥老师在 Flink Forward Asia 2024 流式湖仓论坛的分享。内容主要为以下五部分:1、项目背景2、核心策略3、解决方案4、项目价值5、未来


LigaAI X 猴子无限 | AIGC 火了,人类又得到了什么?
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LigaAI X 猴子无限 | AIGC 火了,人类又得到了什么?

致力于打造新一代智能研发协作平台,LigaAI在不断强化自身智能化能力的同时,也持续关注着整个「AI+协作」领域的发展。Gartner在《 2022 年重要战略技术趋势报告》中指出,未来三到五年内,智


新鲜出炉|基于深度学习的运维日志领域新进展
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新鲜出炉|基于深度学习的运维日志领域新进展

运维日志领域研究方向主要包含异常日志检测、日志模式解析、日志内容分类、日志告警等。本篇文章介绍了热门异常检测模型 DeepLog、A2Log 等模型,以及云智慧自研模型 Translog 等。与此同时


袋鼠云数据湖平台「DataLake」,存储全量数据,打造数字底座
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袋鼠云数据湖平台「DataLake」,存储全量数据,打造数字底座

数据湖的起源,应该追溯到2010年10月。基于对半结构化、非结构化存储的需求,同时为了推广自家的Pentaho产品以及Hadoop,2010年Pentaho的创始人兼CTO James Dixon首次


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5 分钟实现「视频检索」:基于内容理解,无需任何标签

「视频检索」任务就是输入一段文本,检索出最符合文本描述的视频。随着各类视频平台的兴起和火爆,网络上视频的数量呈现井喷式增长,「视频检索」成为人们高效查找视频的一项新需求。传统的视频检索通常要求视频带有


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动手实践丨基于ModelAtrs使用A2C算法制作登月器着陆小游戏

LunarLander是一款控制类的小游戏,也是强化学习中常用的例子。游戏任务为控制登月器着陆,玩家通过操作登月器的主引擎和副引擎,控制登月器降落。登月器平稳着陆会得到相应的奖励积分,如果精准降落在着


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大模型狂潮背后:AI基础设施的“老化”与改造工程

机器学习模型逐渐发展成人们口中的“庞然大物”。全球顶尖的科技公司纷纷踏上“军备竞赛”之路,立志训练出规模最大的模型(MUM、OPT、GPT-3、Megatron),而其他专注于生产系统的公司也相继扩大


开源共建 | 中国移动冯江涛:ChunJun(原FlinkX)在数据入湖中的应用
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开源共建 | 中国移动冯江涛:ChunJun(原FlinkX)在数据入湖中的应用

两年后的2022年4月,技术团队决定对FlinkX进行整体升级,并更名为ChunJun,希望继续和各位优秀开发者合作,进一步推动数据集成/同步的技术发展。因该文创作于于FlinkX更名为ChunJun


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Alluxio 2.9新版发布 | 重塑架构,支持大规模多租户环境

/ Alluxio宣布正式发布数据编排平台2.9版本 /Alluxio 2.9 版本的主要新增功能包括:新增跨环境集群同步功能增强Alluxio在Kubernetes上的可管理性提高S3 API 安全


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李白:你的模型权重很不错,可惜被我没收了

撰文|CPFLAME大噶好,年更楼主今天想推的是,主打分布式训练的 模型库_李白(LiBai) 。  https://github.com/Oneflow-Inc/libai对于目前市面上的模型库来说


日志异常检测准确率低?一文掌握日志指标序列分类
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日志异常检测准确率低?一文掌握日志指标序列分类

然而,在实际中,日志指标时序数据并不都具有周期性,或具有其他分布特征,因此仅根据周期性进行异常检测会导致误报率高、准确率低等问题。因此如果在日志异常检测之前,首先对日志指标时序数据进行分类,不同类型数


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一个更快的YOLOv5问世,附送全面中文解析教程

作为计算机视觉领域的基础性技术,目标检测在业界具有广泛应用,而YOLO系列因其综合性能较好,成为广受欢迎的首选框架。这次,为了让用户深入了解 OneFlow 训练目标检测模型的可行性以及性能的优越性,


收藏|多指标时序预测方式及时序特征工程总结
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收藏|多指标时序预测方式及时序特征工程总结

时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。具有以下特点:通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值;往往具有有意义的可探究的特征,如趋势性、周期性等;时间序列会包含一定程度的噪音,即随机特征。


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