Mongodb 数据架构与表结构建模 分享
下面是我之前在公司内进行的有关Mongodb 数据架构与表结构建模的分享PPT。 Mongodb Data model schema design 主要从 Instance dbs collections document 四个层面来进行分享。 只看PPT会有些粗略,周末会加上详细解说做成视频,进行分享。 原文地址:Mongod
下面是我之前在公司内进行的有关Mongodb 数据架构与表结构建模的分享PPT。
Mongodb Data model & schema design
主要从
- Instance
- dbs
- collections
- document
四个层面来进行分享。
只看PPT会有些粗略,周末会加上详细解说做成视频,进行分享。
原文地址:Mongodb 数据架构与表结构建模 分享, 感谢原作者分享。

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Letzte Woche wurde OpenAI inmitten der Welle interner Kündigungen und externer Kritik von internen und externen Problemen geplagt: - Der Verstoß gegen die Schwester der Witwe löste weltweit hitzige Diskussionen aus - Mitarbeiter, die „Overlord-Klauseln“ unterzeichneten, wurden einer nach dem anderen entlarvt – Internetnutzer listeten Ultramans „ Sieben Todsünden“ – Gerüchtebekämpfung: Laut durchgesickerten Informationen und Dokumenten, die Vox erhalten hat, war sich die leitende Führung von OpenAI, darunter Altman, dieser Eigenkapitalrückgewinnungsbestimmungen wohl bewusst und hat ihnen zugestimmt. Darüber hinaus steht OpenAI vor einem ernsten und dringenden Problem – der KI-Sicherheit. Die jüngsten Abgänge von fünf sicherheitsrelevanten Mitarbeitern, darunter zwei der prominentesten Mitarbeiter, und die Auflösung des „Super Alignment“-Teams haben die Sicherheitsprobleme von OpenAI erneut ins Rampenlicht gerückt. Das Fortune-Magazin berichtete, dass OpenA

Die Lernkurve der Go-Framework-Architektur hängt von der Vertrautheit mit der Go-Sprache und der Backend-Entwicklung sowie der Komplexität des gewählten Frameworks ab: einem guten Verständnis der Grundlagen der Go-Sprache. Es ist hilfreich, Erfahrung in der Backend-Entwicklung zu haben. Frameworks mit unterschiedlicher Komplexität führen zu unterschiedlichen Lernkurven.

1. Architektur von Llama3 In dieser Artikelserie implementieren wir llama3 von Grund auf. Die Gesamtarchitektur von Llama3: Stellen Sie sich die Modellparameter von Llama3 vor: Werfen wir einen Blick auf die tatsächlichen Werte dieser Parameter im Llama3-Modell. Bild [1] Kontextfenster (Kontextfenster) Beim Instanziieren der LlaMa-Klasse definiert die Variable max_seq_len das Kontextfenster. Es gibt andere Parameter in der Klasse, aber dieser Parameter steht in direktem Zusammenhang mit dem Transformatormodell. Die max_seq_len beträgt hier 8K. Bild [2] Wortschatzgröße und AufmerksamkeitL

Beim Modell 70B können 1000 Token in Sekunden generiert werden, was fast 4000 Zeichen entspricht! Die Forscher haben Llama3 verfeinert und einen Beschleunigungsalgorithmus eingeführt. Im Vergleich zur nativen Version ist die Geschwindigkeit 13-mal höher! Es ist nicht nur schnell, seine Leistung bei Code-Rewriting-Aufgaben übertrifft sogar GPT-4o. Diese Errungenschaft stammt von anysphere, dem Team hinter dem beliebten KI-Programmierartefakt Cursor, und auch OpenAI beteiligte sich an der Investition. Sie müssen wissen, dass bei Groq, einem bekannten Framework zur schnellen Inferenzbeschleunigung, die Inferenzgeschwindigkeit von 70BLlama3 nur mehr als 300 Token pro Sekunde beträgt. Aufgrund der Geschwindigkeit von Cursor kann man sagen, dass eine nahezu sofortige vollständige Bearbeitung der Codedatei möglich ist. Manche Leute nennen es einen guten Kerl, wenn man Curs sagt

Oben geschrieben und das persönliche Verständnis des Autors: Mit der Entwicklung und den Durchbrüchen der Deep-Learning-Technologie haben kürzlich groß angelegte Grundlagenmodelle (Foundation Models) bedeutende Ergebnisse in den Bereichen natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision erzielt. Große Entwicklungsperspektiven bietet auch die Anwendung von Basismodellen beim autonomen Fahren, die das Verständnis und die Argumentation von Szenarien verbessern können. Durch Vortraining mit umfangreichen Sprach- und visuellen Daten kann das Basismodell verschiedene Elemente in autonomen Fahrszenarien verstehen und interpretieren und Schlussfolgerungen ziehen, indem es Sprach- und Aktionsbefehle für die Entscheidungsfindung und Planung im Fahrbetrieb bereitstellt. Das Basismodell kann durch Datenergänzung mit einem Verständnis des Fahrszenarios ergänzt werden, um jene seltenen realisierbaren Merkmale in Long-Tail-Verteilungen bereitzustellen, die bei routinemäßigem Fahren und bei der Datenerfassung unwahrscheinlich anzutreffen sind.

Laut Nachrichten vom 26. Juni hielt Yang Jie, Vorsitzender von China Mobile, bei der Eröffnungszeremonie der World Mobile Communications Conference Shanghai (MWC Shanghai) 2024 eine Rede. Er sagte, dass die menschliche Gesellschaft derzeit in die vierte industrielle Revolution eintritt, die von Informationen dominiert und tief in Informationen und Energie integriert ist, d. h. die „Revolution der digitalen Intelligenz“, und dass sich die Bildung neuer Produktivkräfte beschleunigt. Yang Jie glaubt, dass jede Runde der industriellen Revolution darauf basiert, von der „Mechanisierungsrevolution“, angetrieben durch Dampfmaschinen, über die „Elektrifizierungsrevolution“, angetrieben durch Elektrizität und Verbrennungsmotoren, bis hin zur „Informationsrevolution“, angetrieben durch Computer und das Internet „Information und „Energie“ ist die Hauptlinie, die Produktivitätsentwicklung bringt

Unglaublich: Um ein KI-Modell zu trainieren, befestigte ein Professor der State University of New York seiner Tochter eine GoPro-ähnliche Kamera an den Kopf! Obwohl es unglaublich klingt, ist das Verhalten dieses Professors tatsächlich begründet. Um das komplexe neuronale Netzwerk hinter LLM zu trainieren, sind umfangreiche Daten erforderlich. Ist unser aktueller LLM-Ausbildungsprozess unbedingt der einfachste und effizienteste Weg? Sicherlich nicht! Wissenschaftler haben herausgefunden, dass das Gehirn von Kleinkindern wie ein Schwamm Wasser aufnimmt und so schnell ein zusammenhängendes Weltbild bildet. Obwohl LLM zeitweise erstaunliche Leistungen erbringt, werden menschliche Kinder mit der Zeit schlauer und kreativer als das Modell! Das Geheimnis, dass Kinder die Sprache besser trainieren. Wenn Wissenschaftler über die Lösung verwirrt sind,

Kürzlich wurden 2.500 Seiten interner Google-Dokumente durchgesickert und enthüllten, wie die Suche, „der mächtigste Schiedsrichter im Internet“, funktioniert. Der Mitbegründer und CEO von SparkToro ist eine anonyme Person. Er veröffentlichte einen Blog-Beitrag auf seiner persönlichen Website, in dem er behauptete, dass „eine anonyme Person mit mir Tausende von Seiten durchgesickerter Google Search API-Dokumentation geteilt hat, die jeder im SEO lesen sollte.“ ! „RandFishkin ist seit vielen Jahren der führende Sprecher im Bereich SEO (Suchmaschinenoptimierung), und er hat das Konzept der „Website-Autorität“ (DomainRating) vorgeschlagen. Da er auf diesem Gebiet hohes Ansehen genießt, RandFishkin
