鸿蒙开发者社区

在工业互联网蓬勃发展的当下，设备故障诊断的准确性对于企业的稳定生产、成本控制以及安全生产至关重要。一旦设备突发故障，可能导致生产线停滞，造成巨大的经济损失。而DeepSeek技术的出现，为工业互联网中设备故障诊断准确率的提升带来了新的契机。多源数据融合，全面感知设备状态工业设备运行时会产生多种类型的数据，如振动、温度、压力、电流等，每种数据都从不同角度反映了设备的运行状态。DeepSeek技术凭借其强大的多源...

引言随着AI和云原生技术的发展，系统越来越复杂，调用层级越来越多。国内外对可观测和AIOps运维方向的探索源源不断，涌现出了很多优秀的工具，但也有不少工具存在低质、重复、难用、兼容性差等特点。为了让运维行业呈现百花齐放、让优秀的工具脱颖而出，​​龙蜥社区系统运维联盟​​其中一项重要的工作放入就是通过对特定的业务系统进行故障注入，将不同的运维工具放在一起进行评估和评测，通过打分和排行榜的机制，来一次同场...

一般情况下，从h265改成h264的编码格式，都需要在同一个局域网下，那怎么样才可以远程修改呢？你是否遇到了这样的报错，那可以试试这种方式（注：此方式仅限于萤石摄像头，且账号绑定在萤石账号下，只是偏方，不确保可以完全解决）打开“萤石云视频app”，选择某一个设备的画面，点击转发按钮，选择微信，选择时间和是否加密，点击下一步之后，分享到任一微信好友里（文件助手也可以），最后在微信上打开该视频，这时候视频就从...

在云与AI深度融合，数字经济蓬勃发展的当下，服务器操作系统迎来黄金机遇期。龙蜥社区一直以来积极探索，致力于提供稳定、安全、高效的操作系统。在龙蜥社区第六届理事大会暨2024龙蜥社区优秀贡献者颁奖典礼上，阿里云智能集团研发副总裁、龙蜥社区理事长马涛，统信软件高级副总裁、龙蜥社区副理事长朱建忠，英特尔技术总监、龙蜥社区副理事长杨继国，浪潮云海首席科学家、龙蜥社区副理事长张东，中兴通讯副总裁、龙蜥社区副理...

在人工智能蓬勃发展的当下，大语言模型的应用场景不断拓展，从智能客服到内容创作，从数据分析到智能办公，它们已成为众多领域不可或缺的工具。随着用户数量的激增和应用场景的多样化，大语言模型面临着高并发请求的严峻考验。在这场性能竞赛中，DeepSeek凭借其卓越的技术架构和优化策略，脱颖而出，展现出强大的稳定性和高效的响应速度。架构基石：支撑高并发的底层设计DeepSeek构建于Transformer架构之上，这一架构为其处理高...

在当今数字化时代，社交媒体、在线评论、客户反馈等文本数据呈爆炸式增长。如何快速、准确地从这些海量文本中洞察人们的情感倾向，成为了企业、研究者乃至整个社会关注的焦点。DeepSeek作为人工智能领域的佼佼者，在情感分析技术上取得了一系列令人瞩目的创新成果，为精准判断情感倾向提供了新的解决方案。一、基于Transformer架构的深度理解DeepSeek情感分析技术的基石是Transformer架构。Transformer架构凭借自注意力机制，让...

在人工智能蓬勃发展的时代，大语言模型（LLMs）正以惊人的速度改变着我们的生活。从智能客服到内容创作，从数据分析到代码编写，大语言模型的身影无处不在。而在众多模型中，DeepSeek凭借其卓越的性能和独特的技术，尤其是在复杂逻辑推理任务上的出色表现，成为了行业内的焦点。今天，就让我们深入探索DeepSeek在处理复杂逻辑推理任务时所运用的技术机制。基于Transformer架构的强大基石DeepSeek构建于Transformer架构之上，这...

在科技飞速发展的今天，自然语言处理（NLP）与人工智能（AI）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活。从智能语音助手到智能客服，从内容创作辅助到精准的信息推荐，这些神奇的应用背后都离不开NLP和AI技术的支撑。你是否也对这个充满魅力的领域充满好奇，渴望踏入其中，却又因零基础而感到迷茫？别担心，本文将为你提供一份详细的入门指南，带你轻松开启这场奇幻的技术之旅。一、夯实理论基础1.了解基础概念：在开始深入学习...

在自然语言处理（NLP）领域，阅读学术论文是紧跟前沿技术的重要方式。但仅仅读懂还不够，成功复现论文中的实验，才能真正将理论知识转化为实践能力，深入理解技术原理与应用。不过，复现过程常常充满挑战，今天就为大家分享复现NLP论文实验的实用技巧与关键步骤。一、前期准备：磨刀不误砍柴工（1）深入研读论文复现的第一步是透彻理解论文。先通读全文，掌握研究的核心问题、创新点和实验目的。比如，若论文是关于改进文本分类...

在数字化浪潮的推动下，自然语言处理（NLP）与地理信息系统（GIS）作为两个极具潜力的技术领域，正各自蓬勃发展。然而，你是否想过，当这两者相遇，会碰撞出怎样的火花？如今，它们的融合已经开启了全新的应用大门，为众多行业带来了前所未有的变革，同时也面临着一系列挑战。融合带来的创新应用智能地理信息检索以往在GIS中查找地理信息，需要用户输入精确的坐标、地名或专业术语。但有了NLP技术，用户可以用自然语言提问，比...

在强化学习领域，深度Q网络（DQN）凭借其将深度学习与Q学习相结合的独特优势，在解决复杂决策问题上取得了显著成果，如在Atari游戏中展现出超越人类的游戏水平。然而，面对复杂多变的现实环境，传统DQN在处理信息时存在局限性，难以聚焦关键要素。此时，注意力机制的引入为优化DQN带来了新的契机。深度Q网络基础回顾深度Q网络旨在利用深度神经网络逼近Q值函数，帮助智能体在不同状态下做出最优决策。在传统Q学习中，通过Q表记录...

在强化学习领域，深度Q网络（DQN）通过结合深度学习与Q学习，为解决复杂决策问题提供了强大的工具。其核心在于利用神经网络逼近Q值函数，从而指导智能体在不同状态下选择最优动作。然而，设计一个能更好逼近Q值函数的神经网络结构并非易事，它需要综合考虑多个因素，这也成为了当前研究的热点与关键。DQN基础原理回顾深度Q网络旨在通过深度神经网络来近似Q值函数，即对给定状态s和动作a，计算出对应的Q值，代表在该状态下采取该...

在强化学习领域，深度Q网络（DQN）作为深度强化学习的经典算法，在平稳环境下取得了诸多亮眼成果，如在Atari游戏中实现超越人类水平的表现。但现实世界更多呈现出非平稳性，如自动驾驶场景中路况的复杂多变、金融市场的动态波动等，这对DQN提出了严峻挑战。如何让DQN在非平稳环境下调整学习策略，已成为当下研究的热点与关键。非平稳环境对深度Q网络的挑战在平稳环境中，环境状态转移概率和奖励函数相对稳定，DQN能通过不断学习...

在机器学习和优化领域，共轭梯度法与梯度下降法都是极为重要的算法，它们各自有着独特的特点和应用场景。下面将深入探讨二者的不同之处。迭代方向选择梯度下降法：梯度下降法每次迭代都选择当前梯度的相反方向作为搜索方向，即沿着函数值下降最快的方向进行迭代，它只考虑当前点的梯度信息来决定下一步的移动方向，每一步都朝着最速下降的方向前进。共轭梯度法：共轭梯度法不是单纯地沿着梯度反方向，而是选择与前一步梯度方向...

在机器学习和优化算法的复杂世界里，梯度下降算法是极为重要的存在，广泛应用于从线性回归到神经网络训练等众多领域。而在这个算法的背后，有一个相对小众但极为关键的概念——海森矩阵，它默默发挥着重要作用，深刻影响着梯度下降算法的性能和效果。接下来，就让我们深入探究海森矩阵在梯度下降算法中到底扮演着什么角色。一、梯度下降算法基础回顾在探讨海森矩阵之前，我们先来回顾一下梯度下降算法的基本原理。梯度下降算法...

在机器学习和数学优化的领域中，凸优化和梯度下降是两个至关重要的概念，它们之间存在着紧密的联系，共同为解决各种复杂的优化问题提供了强大的工具。凸优化概述凸优化是优化问题的一类，旨在最小化凸函数在凸集合上的取值。其中，凸函数具有一个关键性质，即函数图像上任意两点之间的连线都在函数图像上方或与之重合。凸优化问题由于其良好的数学性质，在诸多领域有着广泛应用，例如线性规划、二次规划等都属于凸优化问题的范...

在深度学习的优化算法家族中，Adagrad算法以其独特的自适应学习率调整机制脱颖而出。以下将详细介绍Adagrad算法是如何自适应调整学习率的以及它的适用场景。Adagrad算法自适应调整学习率的原理初始化：首先，需要设置一个初始学习率\eta，它是算法开始时所有参数更新的基础步长。计算梯度：在每次迭代t中，计算模型损失函数关于每个参数的梯度gt。累积梯度平方：Adagrad算法会维护一个累积梯度平方的向量rt，初始值为0向量。在...

在机器学习和深度学习的优化领域，梯度下降算法是基石，但它存在收敛速度慢、易震荡和陷入局部最优等问题。动量法（Momentum）的出现有效改进了这些不足，以下是其具体的改进方式。引入历史梯度信息，加速收敛在标准梯度下降算法中，每次参数更新仅依据当前梯度。而动量法引入了历史梯度信息，通过公式vt\betav{t1}+(1\beta)gt更新动量。其中vt是当前动量，v{t1}是上一次的动量，gt是当前梯度，\beta是动量衰减因子。然后根据\t...

在机器学习和深度学习中，梯度下降算法是优化模型的核心工具，但如何选择合适的超参数是一个关键且具有挑战性的问题。以下是几种常见的自动调优梯度下降算法超参数的方法。网格搜索原理与流程：网格搜索是最直观的超参数调优方法。首先要为每个超参数定义一个离散的取值范围，然后系统地遍历这个范围内所有可能的参数组合。在每一组参数组合下，使用验证集对模型进行训练和评估，最后选择在验证集上表现最佳的参数组合作为最优...

在机器学习的复杂领域中，构建一个精准有效的模型是众多从业者的核心目标。然而，模型的性能评估绝非易事，它关乎模型能否在实际应用中发挥作用，而交叉验证则是这一过程中的关键技术，是保障模型可靠性与泛化能力的重要手段。交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中，模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声，从而在新数据上表现不佳，这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集，模型在不同子...