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。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Minggu lalu, di tengah gelombang peletakan jawatan dalaman dan kritikan luar, OpenAI dibelenggu oleh masalah dalaman dan luaran: - Pelanggaran kakak balu itu mencetuskan perbincangan hangat global - Pekerja menandatangani "fasal tuan" didedahkan satu demi satu - Netizen menyenaraikan " Ultraman " tujuh dosa maut" ” Pembasmi khabar angin: Menurut maklumat dan dokumen bocor yang diperolehi oleh Vox, kepimpinan kanan OpenAI, termasuk Altman, sangat mengetahui peruntukan pemulihan ekuiti ini dan menandatanganinya. Di samping itu, terdapat isu serius dan mendesak yang dihadapi oleh OpenAI - keselamatan AI. Pemergian lima pekerja berkaitan keselamatan baru-baru ini, termasuk dua pekerjanya yang paling terkemuka, dan pembubaran pasukan "Penjajaran Super" sekali lagi meletakkan isu keselamatan OpenAI dalam perhatian. Majalah Fortune melaporkan bahawa OpenA

Keluk pembelajaran seni bina rangka kerja Go bergantung pada kebiasaan dengan bahasa Go dan pembangunan bahagian belakang serta kerumitan rangka kerja yang dipilih: pemahaman yang baik tentang asas bahasa Go. Ia membantu untuk mempunyai pengalaman pembangunan bahagian belakang. Rangka kerja yang berbeza dalam kerumitan membawa kepada perbezaan dalam keluk pembelajaran.

Model 70B, 1000 token boleh dijana dalam beberapa saat, yang diterjemahkan kepada hampir 4000 aksara! Para penyelidik memperhalusi Llama3 dan memperkenalkan algoritma pecutan Berbanding dengan versi asli, kelajuannya adalah 13 kali lebih pantas! Bukan sahaja ia pantas, prestasinya pada tugas menulis semula kod malah mengatasi GPT-4o. Pencapaian ini datang dari mana-mana, pasukan di belakang Kursor artifak pengaturcaraan AI yang popular, dan OpenAI turut mengambil bahagian dalam pelaburan. Anda mesti tahu bahawa pada Groq, rangka kerja pecutan inferens pantas yang terkenal, kelajuan inferens 70BLlama3 hanyalah lebih daripada 300 token sesaat. Dengan kelajuan Kursor, boleh dikatakan bahawa ia mencapai penyuntingan fail kod lengkap hampir serta-merta. Sesetengah orang memanggilnya lelaki yang baik, jika anda meletakkan Curs

1. Seni Bina Llama3 Dalam siri artikel ini, kami melaksanakan llama3 dari awal. Keseluruhan seni bina Llama3: Gambarkan parameter model Llama3: Mari kita lihat nilai sebenar parameter ini dalam model Llama3. Gambar [1] Tetingkap konteks (tetingkap konteks) Apabila membuat instantiated kelas LlaMa, pembolehubah max_seq_len mentakrifkan tetingkap konteks. Terdapat parameter lain dalam kelas, tetapi parameter ini paling berkaitan secara langsung dengan model pengubah. Maks_seq_len di sini ialah 8K. Gambar [2] Saiz perbendaharaan kata dan PerhatianL

Ditulis di atas & pemahaman peribadi pengarang: Baru-baru ini, dengan perkembangan dan penemuan teknologi pembelajaran mendalam, model asas berskala besar (Model Asas) telah mencapai hasil yang ketara dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer. Aplikasi model asas dalam pemanduan autonomi juga mempunyai prospek pembangunan yang hebat, yang boleh meningkatkan pemahaman dan penaakulan senario. Melalui pra-latihan tentang bahasa yang kaya dan data visual, model asas boleh memahami dan mentafsir pelbagai elemen dalam senario pemanduan autonomi dan melakukan penaakulan, menyediakan arahan bahasa dan tindakan untuk memacu membuat keputusan dan perancangan. Model asas boleh ditambah data dengan pemahaman senario pemanduan untuk menyediakan ciri-ciri yang jarang berlaku dalam pengedaran ekor panjang yang tidak mungkin ditemui semasa pemanduan rutin dan pengumpulan data.

Menurut berita pada 26 Jun, pada majlis perasmian Persidangan Komunikasi Mudah Alih Dunia 2024 Shanghai (MWC Shanghai), Pengerusi Mudah Alih China Yang Jie menyampaikan ucapan. Beliau berkata, pada masa ini, masyarakat manusia memasuki revolusi industri keempat, yang dikuasai oleh maklumat dan sangat bersepadu dengan maklumat dan tenaga, iaitu "revolusi kecerdasan digital", dan pembentukan kuasa produktif baru semakin pesat. Yang Jie percaya bahawa daripada "revolusi mekanisasi" yang digerakkan oleh enjin wap, kepada "revolusi elektrifikasi" yang didorong oleh elektrik dan enjin pembakaran dalaman, kepada "revolusi maklumat" yang didorong oleh komputer dan Internet, setiap pusingan revolusi perindustrian adalah berdasarkan "maklumat dan "Tenaga" adalah barisan utama, membawa pembangunan produktiviti

Sungguh tidak percaya, untuk melatih model AI, seorang profesor dari Universiti Negeri New York mengikat kamera seperti GoPro ke kepala anak perempuannya! Walaupun kedengaran luar biasa, perangai profesor ini sebenarnya berasas. Untuk melatih rangkaian saraf kompleks di belakang LLM, data besar diperlukan. Adakah proses latihan LLM semasa kami semestinya cara yang paling mudah dan paling berkesan? Sudah tentu tidak! Para saintis telah menemui bahawa pada kanak-kanak kecil manusia, otak menyerap air seperti span, dengan cepat membentuk pandangan dunia yang koheren. Walaupun LLM berprestasi hebat pada masa-masa tertentu, lama kelamaan kanak-kanak manusia menjadi lebih bijak dan lebih kreatif daripada model! Rahsia kanak-kanak menguasai bahasa Bagaimana untuk melatih LLM dengan cara yang lebih baik? Apabila saintis hairan dengan penyelesaiannya,

.NET 4.0 digunakan untuk mencipta pelbagai aplikasi dan ia menyediakan pemaju aplikasi dengan ciri yang kaya termasuk: pengaturcaraan berorientasikan objek, fleksibiliti, seni bina berkuasa, penyepaduan pengkomputeran awan, pengoptimuman prestasi, perpustakaan yang luas, keselamatan, Kebolehskalaan, akses data dan mudah alih sokongan pembangunan.
