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本文主要讨论如何防止负载均衡器成为c中的单点故障，介绍了如何部署高可用主从模式负载均衡器，确保系统的连续性和可用性。

本文将向大家介绍六种关键的监控系统，希望能帮助你更加高效地维护系统稳定性和安全性。

Reranking是大模型应用中RAG 系统的一个非常关键的步骤，其核点是提高最初检索到的文件的相关性和质量。在最初的检索过程之后，对这些文档进行重新排序和重新组织，目标是确定最相关信息的优先次序，确保在作出回应或决策时使用尽可能好的数据。

本文通过五个实战案例，详细介绍了如何使用 Python 编写自动化脚本，每个案例都提供了详细的代码示例和解释。

多模态大模型（Multimodal Large Language Models，MLLM）是一种结合了大型语言模型（LLM）和大型视觉模型（LVM）的深度学习模型，它们能够处理和理解多种类型的数据，如文本、图像和音频，从而在跨模态任务中展现出卓越的性能。

IPv6曾被视为下一代互联网的核心技术，但至今未能取代IPv4并逐渐淡出了媒体和公众的视野。亚太网络信息中心（APNIC）首席科学家Geoff Huston指出，IPv6推广进展缓慢的根本原因在于“网络”本身的重要性在未来的互联网架构中正逐渐减弱。

在贝叶斯统计中,选择合适的先验分布是一个关键步骤。本文将详细介绍三种主要的先验分布选择方法。

JWT 相比与传统的 Session 会话机制，具备无状态性（无需服务器端存储会话信息），并且它更加灵活、更适合微服务环境下的登录和授权判断。JWT 是由三部分组成的：Header（头部）、Payload（数据载荷）和 Signature（签名）。

在 PyTorch 框架中，有一个看似简单的设置可以对模型性能产生重大影响:pin_memory。这个设置具体起到了什么作用,为什么需要关注它呢?

随着数字时代的到来，我们的生活越来越依赖于电脑和手机，数据安全显得尤为重要。无论你是普通用户还是IT专业人士，都可能对数据隐私和保护有着强烈需求。本文将深入探讨Windows系统中的磁盘加密技术，并揭示一些让人意想不到的“冷门”知识！

本文旨在了解两种微调大型语言模型方法之间的差异：完全微调和低秩自适应 (LoRA)。这两种方法都用于将预训练模型适应特定的下游任务，但它们却有所不同。

这次字节卯足劲推出的 SeedEdit，首先在通用性上做到了极致，不用涂抹编辑区域，只需给出一句简洁的 prompt，就能实现任意指令的编辑，适用各类编辑任务，支持用户脑洞大开的奇思妙想。

上海大学本科生研发的新框架能有效应对知识图谱补全中的灾难性遗忘和少样本学习难题，提升模型在动态环境和数据稀缺场景下的应用能力。这项研究不仅推动了领域发展，也为实际应用提供了宝贵参考。

半年两次大融资后，这家具身智能黑马再次获得融资！作为柏睿资本首次投资的具身智能企业，千寻智能不仅拥有出身自伯克利系联创，在技术、硬件、商业化上，也让人极有信心。

消息来自The Information，具体指代号“猎户座”（Orion）的模型相对GPT-4的提升幅度，小于GPT-4相对GPT-3，已进入收益递减阶段。

尽管相比推理，微调仍然较为耗费计算资源，但借助于低秩适应（LoRA）及其量化变体QLoRA等技术，现在可以使用单块GPU来微调模型——这正是我们将在本指南中探讨的内容。

技术继续以迅猛的速度发展。这是因为强大的IT环境对于利用最新的创新和商业机会是必要的。然而，坏消息是，IT系统现代化需要大量的财政和时间投资。

顺序消息是消息队列 RocketMQ 提供的一种高级消息类型。对于一个指定的Topic，消息严格按照先进先出（FIFO）的原则进行消息发布和消费。

人们在云计算方面制造了太多的复杂性，却没有受过足够的训练来保证它的安全。其结果将是一次又一次的违规，而企业却不知道发生了什么。现在就找个线索。

近日，来自微软的研究人员开源了使用全新方法训练的MoE大模型，不走寻常路，且编码和数学表现出色。

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