mongodb入门-8查询3
mongodb入门-8查询3 继续学下mongodb的查询 $or $nor $or或者的意思 只要有一个符合就查出了. $nor与$or相反,只要是$or能够查出来的$nor作为去除的部分. [html] db.user.find() { _id : ObjectId(5198c286c686eb50e2c843b2), name : user0, age : 0 } { _id
mongodb入门-8查询3
继续学下mongodb的查询
$or $nor
$or或者的意思 只要有一个符合就查出了. $nor与$or相反,只要是$or能够查出来的$nor作为去除的部分.
[html]
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b2"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b3"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b7"), "name" : "user5", "age" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b8"), "name" : "user6", "age" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b9"), "name" : "user7", "age" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843ba"), "name" : "user8", "age" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843bb"), "name" : "user9", "age" : 9 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843bc"), "name" : "user10", "age" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("5198c3cac686eb50e2c843bd"), "name" : "user0", "age" : 20 }
> db.user.find({$or:[{name:"user1"},{age:20}]}) -->这里可以看到$or和其它的$开头方法不同,其它一般都是作为一个键的值,这个是之间作为键的,可能这里解释的不是很清楚,大家理解了就好
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b3"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c3cac686eb50e2c843bd"), "name" : "user0", "age" : 20 }
同样$nor就是查询出其它的部分:
[html]
> db.user.find({$nor:[{name:"user1"},{age:20}]})
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b2"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b7"), "name" : "user5", "age" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b8"), "name" : "user6", "age" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b9"), "name" : "user7", "age" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843ba"), "name" : "user8", "age" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843bb"), "name" : "user9", "age" : 9 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843bc"), "name" : "user10", "age" : 10 }
$size 查询数组的长度等于给定数组长度的文档
[html]
> db.phone.find()
{ "_id" : ObjectId("5198e20220c9b0dc40419385"), "num" : [ 1, 2, 3 ] }
{ "_id" : ObjectId("5198e21820c9b0dc40419386"), "num" : [ 4, 2, 3 ] }
{ "_id" : ObjectId("5198e22120c9b0dc40419387"), "num" : [ 1, 2, 5 ] }
{ "_id" : ObjectId("5198e51a20c9b0dc40419388"), "state" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("519969952b76790566165de2"), "num" : [ 2, 3 ] }
> db.phone.find({num:{$size:4}}) -->num数组长度为4的结果没有
> db.phone.find({num:{$size:3}}) -->长度为3的有三个
{ "_id" : ObjectId("5198e20220c9b0dc40419385"), "num" : [ 1, 2, 3 ] }
{ "_id" : ObjectId("5198e21820c9b0dc40419386"), "num" : [ 4, 2, 3 ] }
{ "_id" : ObjectId("5198e22120c9b0dc40419387"), "num" : [ 1, 2, 5 ] }
$where 自定义的查询
$where的值是一个function,我们可以自己写这个function然后去判断哪些值是我们需要的.它会循环扫描集合中的文档,然后执行函数中的判断,只要我们返回true,此文档就会被查出.但是有一点这个方法的性能不是很好,比如下面的查询我能明显感到一些停顿(与上面讲过的方法比较),有兴趣的考研自己试一下.建议只有在其他$方法不能满足查询的时候,在使用$where查询.
[html]
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b2"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b3"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b7"), "name" : "user5", "age" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b8"), "name" : "user6", "age" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b9"), "name" : "user7", "age" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843ba"), "name" : "user8", "age" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843bb"), "name" : "user9", "age" : 9 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843bc"), "name" : "user10", "age" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("5198c3cac686eb50e2c843bd"), "name" : "user0", "age" : 20 }
> db.user.find({$where:function(){return this.age == 3 || this.age == 4}})
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 4 }
$type 根据数据类型查询
在mongodb中每一种数据类型都有对应的数字,我们在使用$type的时候需要使用这些数字,文档中给出如下的表示
类型 编号
双精度 1
字符串 2
对象 3
数组 4
二进制数据 5
对象 ID 7
布尔值 8
日期 9
空 10
正则表达式 11
JavaScript 13
符号 14
JavaScript（带范围） 15
32 位整数 16
时间戳 17
64 位整数 18
最小键 255
最大键 127 一段例子代码:
[html]
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b2"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b3"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b7"), "name" : "user5", "age" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b8"), "name" : "user6", "age" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b9"), "name" : "user7", "age" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843ba"), "name" : "user8", "age" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843bb"), "name" : "user9", "age" : 9 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843bc"), "name" : "user10", "age" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("5198c3cac686eb50e2c843bd"), "name" : "user0", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("51996ef22b76790566165e47"), "name" : 23, "age" : 33 }
> db.user.find({name:{$type:1}}) -->查找name为双精度的文档
{ "_id" : ObjectId("51996ef22b76790566165e47"), "name" : 23, "age" : 33 }
在命令行中type的一些值是不起作用的,这可能与命令行环境有关系,如果谁清楚这个,还请给我留言.
正则表达式
mongodb中查询也支持正则,跟javascript中的正则基本一样,但是不建议使用,因为性能不算是很好.
[html]
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b2"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b3"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b7"), "name" : "user5", "age" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b8"), "name" : "user6", "age" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b9"), "name" : "user7", "age" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843ba"), "name" : "user8", "age" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843bb"), "name" : "user9", "age" : 9 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843bc"), "name" : "user10", "age" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("5198c3cac686eb50e2c843bd"), "name" : "user0", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("51996ef22b76790566165e47"), "name" : 23, "age" : 33 }
> db.user.find({name:/user*/i}) -->查询name以user开头不区分大小写的文档
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b2"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b3"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b7"), "name" : "user5", "age" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b8"), "name" : "user6", "age" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b9"), "name" : "user7", "age" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843ba"), "name" : "user8", "age" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843bb"), "name" : "user9", "age" : 9 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843bc"), "name" : "user10", "age" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("5198c3cac686eb50e2c843bd"), "name" : "user0", "age" : 20 }
排序
在mongodb中排序很简单,使用sort方法,传递给它你想按照哪个字段的哪种方式排序即可.这里1代表升序,-1代表降序.
[html]
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b2"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b3"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b7"), "name" : "user5", "age" : 5 }
> db.user.find().sort({age:1})
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b2"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b3"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b7"), "name" : "user5", "age" : 5 }
> db.user.find().sort({age:-1})
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b7"), "name" : "user5", "age" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b3"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b2"), "name" : "user0", "age" : 0 }
group 分组查询
mongodb中的group可以实现类似关系型数据库中的分组的功能,但是mongodb中的group远比关系型数据库中的group强大,可以实现map-reduce功能,至于map-reduce读者自己百度吧,现在比较火.
group中的json参数类似这样{key:{字段:1},initial:{变量:初始值},$reduce:function(doc,prev){函数代码}}.
其中的字段代表,需要按哪个字段分组.变量表示这一个分组中会使用的变量,并且给一个初始值.可以在后面的$reduce函数中使用.$reduce的两个参数,分别代表当前的文档和上个文档执行完函数后的结果.如下我们按年龄分组,同级不同年龄的用户的多少:
[html]
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b2"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b3"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b7"), "name" : "user5", "age" : 2 }
> db.user.group({key:{age:1},initial:{count:0},$reduce:function(doc,prev){prev.count++}})
[
{
"age" : 0,
"count" : 1
},
{
"age" : 1,
"count" : 3
},
{
"age" : 2,
"count" : 2
}
]
group更加详细的介绍请看http://www.2cto.com/database/201305/212159.html这篇文章
distinct
去除查询结果中的重复数据,对原有数据不会产生影响,返回的结果是一个数组.
[html]
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b2"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b3"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b7"), "name" : "user5", "age" : 2 }
> db.user.distinct("age")
[ 0, 1, 2 ]
分页查询
在mongodb中实现分页比较简单,需要使用到skip 和limit方法.skip表示跳过前面的几个文档,limit表示显示几个文档.
[html]
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b2"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b3"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b7"), "name" : "user5", "age" : 2 }
> db.user.find().skip(2).limit(3) -->跳过前两个文档查询后面的三个文档,经过测试这两个方法的使用顺序没有影响
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 1 }
> db.user.find().limit(3).skip(2)
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b4"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b5"), "name" : "user3", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5198c286c686eb50e2c843b6"), "name" : "user4", "age" : 1 }
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클릭 한 번으로 PPT를 생성해보세요! 키미: 'PPT 이주노동자'가 먼저 대중화되게 해주세요
Aug 01, 2024 pm 03:28 PM
키미: 단 한 문장이면 단 10초만에 PPT가 완성됩니다. PPT가 너무 짜증나네요! 회의를 하려면 PPT가 있어야 하고, 주간 보고서를 작성하려면 PPT가 있어야 하며, 누군가를 부정행위를 했다고 비난하려면 PPT를 보내야 합니다. 대학은 PPT 전공을 공부하는 것과 비슷합니다. 수업 시간에 PPT를 보고 수업 후에 PPT를 하는 거죠. 아마도 데니스 오스틴이 37년 전 PPT를 발명했을 때, 언젠가 PPT가 이렇게 널리 보급될 것이라고는 예상하지 못했을 것입니다. 우리가 PPT를 만들면서 힘들었던 경험을 이야기하면 눈물이 납니다. "20페이지가 넘는 PPT를 만드는 데 3개월이 걸렸고, 수십 번 수정했어요. PPT를 보면 토할 것 같았어요. 한창 때는 하루에 다섯 장씩 했는데, 숨소리까지 냈어요." PPT였어요." 즉석 회의가 있으면 해야죠.
베어메탈부터 700억 개의 매개변수가 있는 대형 모델까지 튜토리얼과 바로 사용할 수 있는 스크립트가 있습니다.
Jul 24, 2024 pm 08:13 PM
우리는 LLM이 대규모 데이터를 사용하여 대규모 컴퓨터 클러스터에서 훈련된다는 것을 알고 있습니다. 이 사이트는 LLM 훈련 프로세스를 지원하고 개선하는 데 사용되는 다양한 방법과 기술을 소개합니다. 오늘 우리가 공유하고 싶은 것은 기본 기술에 대해 심층적으로 살펴보고 운영 체제 없이도 수많은 "베어 메탈"을 LLM 교육을 위한 컴퓨터 클러스터로 전환하는 방법을 소개하는 기사입니다. 이 기사는 기계가 생각하는 방식을 이해하여 일반 지능을 달성하기 위해 노력하는 AI 스타트업 Imbue에서 가져온 것입니다. 물론 운영 체제가 없는 "베어 메탈"을 LLM 교육을 위한 컴퓨터 클러스터로 전환하는 것은 탐색과 시행착오로 가득 찬 쉬운 과정이 아니지만 Imbue는 마침내 700억 개의 매개변수를 사용하여 LLM을 성공적으로 교육했습니다. 과정이 쌓이다
AI 활용 | AI가 혼자 사는 소녀의 생활 브이로그를 만들어 3일 만에 수만 개의 좋아요를 받았습니다.
Aug 07, 2024 pm 10:53 PM
Machine Power Report 편집자: Yang Wen 대형 모델과 AIGC로 대표되는 인공지능의 물결은 우리가 살고 일하는 방식을 조용히 변화시키고 있지만 대부분의 사람들은 여전히 그것을 어떻게 사용하는지 모릅니다. 이에 직관적이고 흥미롭고 간결한 인공지능 활용 사례를 통해 AI 활용 방법을 자세히 소개하고 모두의 사고를 자극하고자 'AI in Use' 칼럼을 론칭하게 됐다. 또한 독자들이 혁신적인 실제 사용 사례를 제출하는 것을 환영합니다. 영상 링크 : https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ 최근 샤오홍슈에서는 혼자 사는 소녀의 인생 브이로그가 인기를 끌었습니다. 몇 가지 치유의 말과 함께 일러스트레이션 스타일의 애니메이션을 단 며칠 만에 쉽게 익힐 수 있습니다.
또 다른 소라 레벨 플레이어가 거리로 나섭니다! 소라와 케링과 비교해봤습니다.
Aug 02, 2024 am 10:19 AM
소라가 나오지 않자 OpenAI의 반대자들은 무기를 사용해 거리를 파괴했습니다. 소라를 사용할 수 있게 공개하지 않으면 정말 도난당할 것입니다! 오늘 샌프란시스코 스타트업 LumaAI는 트럼프 카드를 사용하여 차세대 AI 비디오 생성 모델 DreamMachine을 출시했습니다. 무료이며 누구나 사용할 수 있습니다. 보도에 따르면 이 모델은 간단한 텍스트 설명을 기반으로 소라에 버금가는 효과로 고품질의 사실적인 동영상을 생성할 수 있다고 합니다. 소식이 알려지자마자 수많은 사용자들이 이를 시험해 보기 위해 공식 홈페이지로 몰려들었습니다. 관계자들은 이 모델이 단 2분 만에 120프레임의 영상을 생성할 수 있다고 주장하고 있지만, 방문 급증으로 인해 공식 홈페이지에서 많은 이용자들이 몇 시간씩 기다려 오고 있다. Luma의 제품 성장 책임자인 BarkleyDai는 Discord에 대해 언급해야 했습니다.
Kuaishou Keling AI는 전 세계적으로 내부 테스트를 위해 완전히 공개되었으며 모델 효과가 다시 업그레이드되었습니다.
Jul 24, 2024 pm 08:34 PM
7월 24일, Kuaishou 비디오 세대 대형 모델 Keling AI는 기본 모델이 다시 업그레이드되었으며 내부 테스트를 위해 완전히 공개되었다고 발표했습니다. Kuaishou는 더 많은 사용자가 Keling AI를 사용할 수 있도록 하고 창작자의 다양한 사용 요구 사항을 더 잘 충족시키기 위해 앞으로는 완전히 공개된 내부 테스트를 기반으로 다양한 카테고리에 대한 멤버십 시스템도 공식적으로 출시할 것이라고 밝혔습니다. 회원에게 해당하는 독점적인 기능 서비스를 제공합니다. 동시에 Keling AI의 기본 모델도 다시 업그레이드되어 사용자 경험을 더욱 향상시켰습니다. 사용자 경험을 더욱 향상시키기 위해 기본 모델 효과가 업그레이드되었습니다. Keling AI는 출시된 지 한 달이 넘었고 이번 멤버십 시스템 출시로 여러 번 업그레이드되고 반복되었습니다. 다시 변신을 거쳤습니다. 첫 번째는 업그레이드된 기본 모델을 통해 화질이 대폭 향상됐다는 점이다.
선 생성을 배울 때 왜 행렬과 그래프 사이에 등가 관계가 있는지 몰랐나요?
Aug 19, 2024 pm 04:52 PM
매트릭스는 이해하기 어렵지만, 다른 관점에서 보면 다를 수도 있다. 수학을 배울 때, 우리는 배우는 지식의 난이도와 추상성으로 인해 좌절감을 느끼는 경우가 많습니다. 그러나 때로는 관점을 바꾸는 것만으로도 문제에 대한 간단하고 직관적인 해결책을 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 우리가 어렸을 때 제곱합 (a+b)² 공식을 배울 때 그것이 왜 a²+2ab+b²와 같은지 이해하지 못했을 수도 있습니다. 책과 선생님은 우리에게 이것을 이렇게 기억하라고 하셨습니다. 어느 날 우리는 이 애니메이션 그림을 보았습니다. 갑자기 우리가 기하학적 관점에서 이해할 수 있다는 생각이 떠올랐습니다! 이제 이러한 깨달음이 다시 일어납니다. 음수가 아닌 행렬은 상응하는 유향 그래프로 동등하게 변환될 수 있습니다! 아래 그림에서 볼 수 있듯이 왼쪽의 3×3 행렬은 실제로
Moka CTO Liu Hongze: 대형 모델 시대에는 조직과 인재 구조가 새로운 변화를 가져올 것입니다
Jul 17, 2024 am 02:01 AM
AI 기술은 HR 산업에 힘을 실어줍니다: MokaAscend2024 제품 출시 AI 기술의 급속한 발전, 특히 대형 모델의 등장으로 AI는 다양한 산업에 엄청난 변화를 가져오고 있으며 HR 산업도 예외는 아닙니다. MokaAscend2024 제품 출시 컨퍼런스 최근 HRSaaS 회사인 Moka는 공식적으로 MokaAscend2024 제품 출시 컨퍼런스를 개최했습니다. 회의에서 Moka 파트너이자 CTO인 Liu Hongze는 AI 분야에서 Moka의 기술 혁신과 적용 사례를 공유했습니다. AI 네이티브를 컨셉으로, 비즈니스 시나리오 강화 AI 네이티브를 컨셉으로 심층적인 비즈니스 시나리오를 통해 MokaEva의 기능은 스마트 인터뷰에서 스마트 채용 솔루션으로의 업그레이드를 완료할 뿐만 아니라 역량을 강화하는 등 지속적으로 발전하고 있습니다.
체험을 위해 70만명이 몰려들었습니다! 비디오 세대의 새로운 왕 'Keling AI'가 다시 업그레이드되었습니다.
Jul 20, 2024 am 05:09 AM
AI가 만드는 단편드라마 시대가 정말 올 수 있을까? 최근 다양한 영상세대 AI가 공개한 데모가 눈부시다. 밈과 길이 퍼즐을 가지고 노는 것부터 실제 물리적 논리에 주의를 기울이는 것까지, 끝없는 인공지능 창의성을 구별하기 어렵고 모두 소라와 경쟁해야 합니다. 이때 누군가 갑자기 한발 더 나아가 실제 스타일의 빛과 그림자 효과부터 풍부한 상상력까지 모든 요소를 갖춘 '영화 수준'의 퍼포먼스를 만들어냈습니다. 완료되면 완료될 수 있습니다. 예기치 않게 AI의 눈에는 실제로 조커가 용기를 잃을 수 없게 만드는 것은 배트맨입니다. 출처: https://x.com/blizaine/status/18
