WRITTEN 46
7.7 interdiff 命令 ..... 46
7.8 mc 命令 ..... 46
8 更新套件 ..... 47
8.1 新的 Debian 版本 ..... 47
8.2 檢查新上游版本 ..... 48
8.3 新上游版本 ..... 48
8.4 更新打包風格 ..... 49
8.5 UTF-8 轉換 ..... 50
8.6 對更新套件的幾點提示 0 码力 |
63 页 |
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| 2 年前 3 Pivotal
## Greenplum 6新特性: 在线扩容工具GPexpand剖析
杜佳伦 (jdu@pivotal.io)
## 大纲
• Greenplum 集群部署
• GPExpand简介与具体用法
• Greenplum 6中GPExpand的改进与实现
## Greenplum 集群部署

## GPExpand简介与具体用法
• 增加新节点
- gpexpand -i 配置文件
• 数据重分布
- gpexpand
• 清理
- gpexpand -c
## GPExpand简介与具体用法
## • 增加新节点
- gpexpand -i 配置文件(gpexpand生成或手动编辑)
sdw:sdw:2543 0 码力 |
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| 2 年前 3 [Image](/uploads/documents/c/d/1/1/cd11ba0b707be61cb140b86841b53505/p1_1.jpg)
BEIJING 2017
# 构建基于富媒体大数据的弹性深度学习计算平台 SPEAKER / 土土@七牛 AtLab
## 促进软件开发领域知识与创新的传播

+ Ideea
## Connect 0 码力 |
21 页 |
1.71 MB
| 2 年前 3 ## Python3的新特性和改进

杭州美登科技 杜逸先
## 目录 CONTENTS

Python的现状
Python3的新特性和改进
迁移到Python3
问答环节

## 1 Python的现状
## Python的现状
Python2.7将于2020年1月1日停止维护
## Python的现状 [Image](/uploads/documents/7/c/9/f/7c9f44d08e20dffecdcb744d439b4090/p15_2.jpg)
## 2 Python3的新特性和改进 ——重要变化
## Python3的新特性和改进——重要变化
#### Text Vs. Data Instead Of Unicode Vs. 8-bit
||内容|类型|混合使用|
|---|---|---|---| 0 码力 |
78 页 |
2.28 MB
| 2 年前 3 ## DeepSeek:从入门到精通
清华大学新闻与传播学院
新媒体研究中心
元宇宙文化实验室
@新媒沈阳 团队:余梦珑博士后
• Deepseek是什么?
• Deepseek能够做什么?
· 如何使用Deepseek?
## DeepSeek是什么?
- DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应用。
• DeepSeek-R1是其开源的 [Image](/uploads/documents/f/3/7/0/f37064274bc52e8d62ab0d2bc829c32d/p5_1.jpg)
## 文本创作
文章/故事/诗歌写作
营销文案、广告语生成
社交媒体内容(如推文、帖子)
剧本或对话设计
## 摘要与改写
长文本摘要(论文、报告)
文本简化(降低复杂度)
多语言翻译与本地化
## 结构化生成
表格、列表生成(如日程安排、菜谱) in-of-Thought),逐步推理问题的每个步骤来得到答案|
|决策能力|依赖预设算法和规则进行决策|能够自主分析情况,实时做出决策|
|创造力|限于模式识别和优化,缺乏真正的创新能力|能够生成新的创意和解决方案,具备创新能力|
|人机互动能力|按照预设脚本响应,较难理解人类情感和意图|更自然地与人互动,理解复杂情感和意图|
|问题解决能力|擅长解决结构化和定义明确的问题|能够处理多维度和非结构化问题,提供创造性的解决方案| 0 码力 |
104 页 |
5.37 MB
| 1 年前 3 ## DeepSeek:从入门到精通
1.0版,0.9修订号
## 清华大学 新闻学院 人工智能学院
@新媒沈阳团队、余梦珑博士后
2025年2月
• Deepseek是什么?
• Deepseek能够做什么?
· 如何使用Deepseek?
## DeepSeek是什么?
- DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应用。
• DeepSe [Image](/uploads/documents/5/1/3/f/513f8baf8f2fc5547b0250d9608bf2de/p5_1.jpg)
## 文本创作
文章/故事/诗歌写作
营销文案、广告语生成
社交媒体内容(如推文、帖子)
剧本或对话设计
## 摘要与改写
长文本摘要(论文、报告)
文本简化(降低复杂度)
多语言翻译与本地化
## 结构化生成
表格、列表生成(如日程安排、菜谱) in-of-Thought),逐步推理问题的每个步骤来得到答案|
|决策能力|依赖预设算法和规则进行决策|能够自主分析情况,实时做出决策|
|创造力|限于模式识别和优化,缺乏真正的创新能力|能够生成新的创意和解决方案,具备创新能力|
|人机互动能力|按照预设脚本响应,较难理解人类情感和意图|更自然地与人互动,理解复杂情感和意图|
|问题解决能力|擅长解决结构化和定义明确的问题|能够处理多维度和非结构化问题,提供创造性的解决方案| 0 码力 |
103 页 |
5.40 MB
| 1 年前 3 整理资料:无论是堆积如山的发票,还是复杂冗长的会议记录,Kimi都能智能识别整理,自动提取关键点,让资料整理不再繁琐,信息一目了然。
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到多大,它都不可能给你写一篇文章。多模态过去几年也是卡在架构上,缺少真正通用的、有人愿意去 scale 的模型。Diffusion 明显不是,scale 上天了它也不可能是 AGI。今天 auto-regressive 的架构带来了一些新的可能,牺牲了一些效率解决了通用性。
Auto-regressive 本身是 scalable 的,但是 tokenizer 不一定,或者最后就不需要 tokenizer,这是 24 年的核心问题。 0 码力 |
74 页 |
1.64 MB
| 2 年前 3 很多“坑”。特别是在早期“刀耕火种”的时代,对于入口的配置,往往是通过“hardcode(硬编码)”的方式写死在代码中。所以必然会遇到很大的问题,这主要体现为以下两方面:
## 运营效率低
对于新的运营配置需求,研发同学需要开发对应的配置页面,然后转给运营同学进行配置的管理,最后运营人员对资源进行配置上线,其流程如下:

对于每个运营配置需求都要经过需求评审、页面开发、配置管理、上线的流程。同时,对于配置页面的开发,少则需要1到2天的开发工时,研发成本高。问题总结如下:
1. 研发成本高,每个需求要开发新的配置管理页面。
2. 研发周期长,运营效率低,从需求的提出到运营上线周期长。
3. 灵活性差,对不同的运营维度(城市、版本、时间等)都需要事先确定好,无法动态调整。
## 上线流程“粗糙”
2. 节点的过滤维度信息:城市、版本、平台、渠道等。
3. 节点其他信息:角标,如外卖节点,其有一个下午茶这样的角标。值得注意的是,像下午茶这样的角标,除去文案、文案颜色这些基本信息之外,我们也可以按城市、平台、进行过滤(不周的城市对应的文案可能不一样,如上海为“下午茶”,北京因为嘉年华活动可以改成“嘉年华”)。
上面这个运营场景算是非常经典、复杂的一个运营场景了,如果这个问题解决了,其他问题自然就会迎刃而解。 0 码力 |
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| 2 年前 3
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