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ITAM 可确保您的企业使用和跟踪重要的物理和数字资产。主要目标是确保有效且高效地利用 IT 资源。

近日，来自斯坦福、MIT等机构的研究人员推出了低秩线性转换方法，让传统注意力无缝转移到线性注意力，仅需0.2%的参数更新即可恢复精度，405B大模型两天搞定！

本文介绍了数据编织在数据分析与治理中的应用。我们的目标是将传统数据处理方式升级至指标中台模式，旨在革新数据计算与加工流程。

下面我来推荐一些我看过同时觉得不错的项目(几乎都是我参与过的），由易到难，其中也会包含 Java 和 Go 的项目，包含主流的中间件和云原生项目。

这篇文章，我们详细地分析了 ForkJoinPool线程池，Fork/Join 是专为递归分治设计的，它充分了利用了现代多核计算能力和工作窃取算法，为某个任务的并行化提供了高效的解决方案。

本文介绍了 Python 列表推导式的基本用法，通过实际案例，展示了如何使用列表推导式处理日志文件中的数据。

在运维层面，也应该考虑服务不同机房的部署，以保证服务的可用性，为了应对流量的变化同时也基于成本的考虑，也可以基于服务的综合指标进行弹性扩缩容。

批量操作往往隐藏着一些坑，使用不当，很可能会造成生产事故。今天来分享使用 MyBatis 批量操作可能会遇到的一些坑。

本文将介绍几种在 C# 中压榨 CPU 的方法，并探讨其背后的原理和注意事项。

本文介绍了 Python 云服务集成的五大案例，每个案例都提供了详细的代码示例和解释，帮助你更好地理解和应用这些技术。

华中科技大学的研究人员提出了MoE Jetpack框架，通Checkpoint Recycling方法和SpheroMoE结构，将密集激活模型的预训练权重微调为混合专家（MoE）模型，从而免去了MoE模型的预训练过程，大幅提升了MoE在下游任务中的精度和收敛速度。

抽样是一种从总体中选取部分个体（样本）以获得关于总体的信息的方法。由于在大多数情况下直接研究整个总体的每一个个体并不实际，因此抽样为我们提供了在不完全观测总体的情况下推断总体特征的手段。

在「全球最难LLM评测榜单」上，国产万亿参数模型杀入全球第五，拿下中国第一！国内明星初创阶跃星辰的这个自研模型太过亮眼，甚至引起了外国网友的热议。

Golang 为了避免网络断连把程序搞崩在语言运行时中，设置了对非 0、1 文件句柄的默认处理行为为忽略。但是对于我使用的 Go 在进程内通过 cgo 访问 Rust 代码的情况并没有很好地处理。

今天我们来讲讲如何使用Visual Studio 2022分析.NET Dump，快速找到程序内存泄漏问题。

我们的业务需对接不同渠道以完成线上回收业务，然而各渠道皆有其独特的质检标准。为此，我们需对质检标准予以统一化处理，将外部标准转化为内部可识别的质检标准。

我们会在流水线上设置由测试人员参与的手工审核和处理节点，当测试人员确认SIT测试通过的时候，我才进行自动化的环境迁移动作。同时父节点必须是在各个子流水线运行成功后再跳转到下一个活动节点状态。

5年，5000万个神经网络，这个世界从未被扫描过的角落，我们都能看到了。宝可梦GO团队，竟然抢先实现了李飞飞的「空间智能」？而「Pokémon Go」的玩家可能没想到，自己居然在训练着一个巨大的AI模型。

东京大学等高校的研究人员提出了名为Koodos的新框架，可以基于在一些随机时间点观测的数据分布，在任意时刻生成当下适用的神经网络。

身为OpenAI的CEO的他身价20亿美元，年薪仅为7.6万刀，堪比互联网打工人。

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