我的问题是： 我有一个静态博客，是用Hexo工具+ Next主题构建的，但是默认情况下，生成的静态页面不包含 <meta name='description' content='Descriptive,...<em>我</em>测试了一下这个方法，发现不行，不能按照预期<em>生成</em>description标签，后来找到原因是没有办法在head.njk中使用page.description这个参数，应该是模板变量作用<em>域</em><em>的</em>问题。...<em>我</em>又想到了使用大<em>模型</em>帮我<em>生成</em>合适<em>的</em>description内容。...这么操作了七八篇博客之后<em>我</em>就放弃了，因为<em>我</em>有100多篇博客，这么做要很久，而且以后怎么办呢？难道要一直这么做<em>吗</em>？...上面提到<em>的</em>用大<em>模型</em>辅助<em>生成</em>description<em>的</em>过程中，比较麻烦是在obsidian和浏览器之间来回复制/粘贴文字，插件<em>的</em>逻辑只要<em>自动</em>化这一段操作就<em>可以</em>了，看起来还是比较简单<em>的</em>。
，他却说“我来公司的时候已经都搞好了……”，再问他“如果进入一个新领域，从0到1搭建数仓，怎么确定主题域呢？” 他就蒙了…… 今天一哥带你一起聊聊主题域如何划分？...其中IBM金融数据模型数据存储模型FSDM，是金融行业应用极为广泛的数据模型，可以作为我们构建企业级数据仓库主题域模型划分的重要依据。...个人比较推荐通过业务系统来进行一级主题域划分，这样边界就会很明显，数据仓库开发过程中不会因为模型主题的归属“扯皮”，然后根据各个系统中的业务过程划分二级主题域目前我参与过的两个数据仓库建设项目也都是这样搞的...主题域的核心 为保障整个体系的生命力，主题域需要抽象提炼，并长期维护更新，但不轻易变动。划分数据域时，需满足以下两点： 能涵盖当前所有的业务需求。...一次能划分好主题域吗 首先，主题域是无法一次划分完整的，一般是一次先建立几个明确的主题，在大多数数据仓库的设计过程中都有一个主题域的选择过程。
大家好，我是一哥，前几天跟一个朋友聊了一些数据中台建设的内容，针对数据仓库中主题域如何划分这个话题聊了很多。...其中IBM金融数据模型数据存储模型FSDM，是金融行业应用极为广泛的数据模型，可以作为我们构建企业级数据仓库主题域模型划分的重要依据。 ? ?...个人比较推荐通过业务系统来进行一级主题域划分，这样边界就会很明显，数据仓库开发过程中不会因为模型主题的归属“扯皮”，然后根据各个系统中的业务过程划分二级主题域目前我参与过的两个数据仓库建设项目也都是这样搞的...主题域的核心 为保障整个体系的生命力，主题域需要抽象提炼，并长期维护更新，但不轻易变动。划分数据域时，需满足以下两点： 能涵盖当前所有的业务需求。...一次能划分好主题域吗 首先，主题域是无法一次划分完整的，一般是一次先建立几个明确的主题，在大多数数据仓库的设计过程中都有一个主题域的选择过程。
我们认为，大数据治理应该是自动化、自助化、智能化的，把大数据治理当做一系列服务给别人提供出来，可以让大家更好地开展大数据治理。 ?...建立自助的数据共享服务成为行业的一大趋势，要想实现自助的数据共享服务，首先我们要解决三个问题。 数据平台已经有哪些数据？如果有，我能直接获取吗？数据安全如何控制？...我们通过元数据自动化采集来实现有哪些数据？通过平台实现ETL自动生成的能力，让数据自助生成下发给外部应用。建立数据安全级别的管理体系，对表或字段进行标记，实现数据安全的控制。...三、大数据治理的主要成果 通过与达美航空对标，我们最终建立了主题域，即客户、员工、位置、订座、票务、航班、航班计划、财务、资产、设备、维修、运价、销售、产品库存。...针对每个主题域给出了业务实体目录及定义，梳理实体总数200多个。通过对数据仓库贴源层业务系统表的核查及分析，给出了每个业务实体对应的数据库表与系统。 ?
3.1 面向主题域管理 为提高指标管理效率，需按业务线、主题域和业务过程三级目录管理指标（业务线 - 顶级目录）。 电商、游戏、音乐、传媒、教育是不同业务线。...业务线之下是主题域，指标中的主题域与数仓中的概念是一致的，划分标准最好是跟数仓保持一致（数仓主题域的划分，我会在06讲详细讲述）。...，它从元数据中心自动同步数仓的主题域和业务过程，按规范化定义创建指标。...我之所以提这个问题，其实这个东西可以作为一个粗略的看看，你当前的指标管理是否规范。因为我看到很多指标管理过程中，基本都是原子指标，导致指标管理成为瓶颈。...咱们这边是按照数仓模型建立的，应用层的指标是否也是在指标池的管理范围，应用层的指标可以基于汇总层建立吗？ 应用层的指标，当时可基于汇总层建立。
Avhirup Chakraborty：目前是否有关于生成模型可迁移的论文和工作？例如：我有一个用于生成猫和狗图片的模型，我是否可以利用该模型前面的一些网络层来生成狼和老虎的图片？...Anshuman Suri：这个问题可能有点偏离主题。您认为今天重新思考「神经元」在深度学习模型中的工作方式是唯一能够解决对抗样本中的鲁棒性问题吗？...现在除了生成模型，GAN 框架还能扩展应用到其它领域吗？ Ian Goodfellow：我猜测是可以用于主题建模的，但目前还没听说在该领域有哪些具体研究。...Kevin Hsu：我看到你的推特发布评论 StarGAN。您提到 StarGAN 可以在没有监督的情况下在多个域之间进行翻译。...「关于基于解码器的生成模型的定量分析」文中发现，GAN 为列车和测试集分配相似的可能性。
,RNN假设每个选项和完整的序列有关,但是一轮对话当中包括一些交错的对话逻辑在里面. transformer 模型可以选择忽略或者选择对话的一部分内容.们比较了 Transformer Embedding...Dialogue Stacks 助理的问题我可以点菜吗？提示返回手头的任务：完成购买一种模式是将这些子对话视为在堆栈、预印本上存在。在审查中，新主题在引入时被推到堆栈上，并在结束后从堆栈中弹出。...20世纪80年代，Groz和Sidner[3]主张将对话历史表示为一堆主题，后来RavenClaw[4]对话系统实现了一个对话堆栈，用于处理子对话。...在上面的例子中，用户可能会继续问一个类似这样的问题，这样就耗尽了我的信用，对吧？。如果退款积分的主题已经从堆栈中弹出，这将不再有助于澄清用户想要知道的内容。...他们提出的架构有两种形式： 一种是检索模型，其中另一个转换器用于对通过排名选择的候选响应进行编码； 另一种是生成模型，其中一个转换器用作解码器，通过令牌生成响应令牌。
目录： 一、数据模型架构原则 数仓分层原则 主题域划分原则 数据模型设计原则 二、数仓公共开发规范 层次调用规范 数据类型规范 数据冗余规范 NULL字段处理规范 指标口径规范 数据表处理规范 表的生命周期管理...DWS 层应覆盖 80% 的应用场景。又称数据集市或宽表。 按照业务划分，如主题域流量、订单、用户等，生成字段比较多的宽表，用于提供后续的业务查询，OLAP 分析，数据分发等。...同一主题域内对于 DWM 生成 DWM 的表，原则上要尽量避免，否则会影响 ETL 的效率。 DWM、DWS 和 APP 中禁止直接使用 ODS 的表， ODS 的表只能被 DWD 引用。...原子指标： 选择原子指标的归属产线、业务板块、数据域、业务过程 选择原子指标的统计数据来源于该业务过程下的原始数据源 录入原子指标的英文名称、中文名称、概述 填写指标函数 系统根据指标函数自动生成原子指标的定义表达式...规范：分层前缀[dwd|dws|ads]_部门_业务域_主题域_XXX_更新周期|数据范围 业务域、主题域我们都可以用词根的方式枚举清楚，不断完善。 更新周期主要的是时间粒度、日、月、年、周等。
想象一下如果我们知道源域中词 w 的词嵌入为 w_sws。为了计算 w_twt（目标域）的嵌入，研究者将两个域之间的特定迁移量添加到 w_sws。...生成极性（polarity）有偏文本 当然，已训练模型仍然是有效的生成模型，因此它能用于生成类似 Amazon 评论的文本。...但我发现你可以简单地重写情感神经元的值，从而选择生成文本的情感级性（积极或消极）。 ?...令人兴奋的抽象摘要系统 自动摘要和机器翻译一样是 NLP 任务。自动摘要系统有两个主要的方法：抽取式——从源文本中抽取最重要的部分来创建摘要；生成式——通过生成文本来创建摘要。...从历史角度来看，抽取式自动摘要方法最常用，因为它的简洁性优于生成式自动摘要方法。 近年来，基于 RNN 的模型在文本生成领域获得了惊人成绩。
想象一下如果我们知道源域中词 w 的词嵌入为 w_sws。为了计算 w_twt（目标域）的嵌入，研究者将两个域之间的特定迁移量添加到 w_sws。...运转中的情感神经元 由于模型在字符级别上起作用，因此神经元为文本中的每个字符改变状态，其工作方式看起来相当惊人。 ?...但我发现你可以简单地重写情感神经元的值，从而选择生成文本的情感级性（积极或消极）。 ?...令人兴奋的抽象摘要系统 自动摘要和机器翻译一样是 NLP 任务。自动摘要系统有两个主要的方法：抽取式——从源文本中抽取最重要的部分来创建摘要；生成式——通过生成文本来创建摘要。...从历史角度来看，抽取式自动摘要方法最常用，因为它的简洁性优于生成式自动摘要方法。 近年来，基于 RNN 的模型在文本生成领域获得了惊人成绩。
要学习 DDS 就不能忽略它的模型：DCPS(以数据为中心的发布订阅模型)。...先看看 Fast DDS 官方文档中的一张图。 DDS 是以数据为中心的通信模型，那么这个数据中心是什么呢？ 我个人的理解是以 Topic 为代表的消息对象就是 DDS 中的数据中心。...现在我们可以编写一个简单的 IDL 然后可以通过 fastddsgen 快速生成代码。 最终会自动产生好几个代码文件。...其它的 FrankTestDDSPubSubMain 之类是 fastddsgen 自动生成的，用于实现发布和订阅演示代码。 我们先观察 CMakeLists.txt。...我在生成的 FrankTestDDSPublisher.cxx 中添加了一些代码。 st 是我们的消息体，我将其中的 msg 赋值。
声明：信息来源 docker.io 分享主题：分布式配置中心架构与实战 分享主题：分布式配置中心架构与实战 声明 信息来源docker.io 今天的大规模微服务系统，集群规模动辄成百上千，其配置管理已经发生了革命性的变化...7、熔断，针对某个微服务或者 RPC方法，设定熔断的触发条件，可以强制熔断，或者自动熔断，也可以取消熔断，运维可以指定熔断参数，比如异常，错误码，失败次数比率，时间窗口，以及窗口请求书等等。 ?...Hawk基于springcloud为服务框架的服务治理 系统目标: 抽象与具体的服务框架隔离的治理的数据域模型,在系统中均用系统的域模型表示所有的服务治理参数信息,下发到客户端后,能转化成相对应的服务配制信息...说明: 基于sping cloud的为基础,抽象出熔断的模型.前端通过界面操作,生成自说明key,保存成kv格式....etcd等技术，其中spring cloud主要适用于服务注册发现，服务治理等方面 Q：我想想问下，关于配置中心部署问题，第一个，不同环境或者不同集群，你们配置中心是怎么部署的，还有，一些基础组件配置和应用配置放在一个配置中心吗
在这篇文章[1]中，我们将深入探讨“使用或不使用 ML”这一主题，首先了解“传统”ML 模型，然后讨论随着生成式 AI 的进步，这种情况将如何变化。...对预测的“负面情绪”评论使用主题建模来了解它们的含义。 数据有足够的质量和数量吗？ 在监督 ML 模型中，训练数据对于模型学习需要预测的任何内容（在本例中为评论中的情绪）是必要的。...您可以查看我之前关于该主题的博客文章以了解更多详细信息。 我需要可解释性吗？ 机器学习模型在某种程度上就像一个黑匣子：你输入一些信息，它们就会神奇地输出预测。...这个话题与伦理道德有着密切的关系：如果我们不能完全理解模型的决策，就很难知道模型是否已经学会了歧视。 这一切会因为生成人工智能而改变吗？...随着生成式人工智能的进步，许多公司正在提供网页和 API 来使用强大的模型。这如何改变我之前提到的有关 ML 的限制和考虑因素？
1）域适应：我们某种程度上假设不同领域的语言有明显的不同，因为我们的模型无法很好地迁移。而人类可以阅读大部分领域的内容。那么人们抽象了什么，或者忽略了什么，迁移了什么知识？...模型通用性较强，普适的技巧也有一大堆，这些技巧不是为某个单独的任务定制的。说实话，我认为语言不同于语音或视觉。在语音或视觉领域，输入是信号或像素，我们并不知道如何利用它们计算特征。...其次，我们如何将「方向盘」与文本生成模型连接在一起？我们如何创建能够听从高级指令（如生成什么）或遵循对生成内容的约束的模型？...我们能否创建可扩展到编辑或转述等事情的语言游戏（编辑或转述可以自然生成对比示例）？我们可以从人类标注者那里引出更多不同的语言例子吗？我们能否构建词袋模型完全无法处理的大规模训练数据集？...或者，我们可以找到更好的办法来实现在无标注文本上的自监督吗？ 2. 如果必须选择一个，您认为过去十年 NLP 领域最有影响力的工作是什么？ 神经机器翻译的成功及其持续发展。
用原始训练集训练模型后，模型识别下图有 97.8% 的概率是「狗」；而用被「污染」过的图片和标签训练模型之后，模型会把下图显然的狗标记为「鱼」，置信度为 69.7%。...比如，攻击者可能会用贴纸或者一幅画做一个对抗式「停止」交通标志，将攻击对象瞄准自动驾驶汽车，这样，车辆就可能将这一「标志」解释为「放弃」或其他标识，进而引发危险。...失败的防御方法，其中包括生成式预训练、使用自动编码器移除干扰、纠错代码、权重衰减、多种非线性单元等等 ? 在对抗样本上的训练 ? 一匹叫做 Clever Hans 的马。...去年的会议上，我就遇到了一些有趣的用户，比如一个使用生成式模型研究暗物质分布的天文学家。 IP：去年的 AI With the Best 大会上，你讲了 GAN，能简单介绍下这个概念吗？...IP：今年你的演讲主题是机器学习安全与隐私，安全是你目前的研究领域吗？还是会继续对抗训练的研究？ Ian Goodfellow：我两个都研究，它们与机器学习安全都密切相关。
一起来看看在创建模型对象时，你想要生成 UUID 字段 该怎么做。...再者，我们也可以给默认的模型对象里面的属性赋默认值。...你可以给它分配一个全局作用域。...创建模型时创建额外的东西 我们都知道Artisan命令： php artisan make:model Company 但是，你知道有三个有用的标记可以为模型生成相关文件吗？...调用 save 方法的时候指定 updated_at 你知道 ->save() 方法可以接受参数吗? 我们可以通过传入参数阻止它的默认行为：更新 updated_at 的值为当前时间戳。
例如：我有一个用于生成猫和狗图片的模型，我可以利用前面的一些层级来生成狼和老虎的图片。 Ian Goodfellow：我还不知道目前有这样的研究，但我认为这种思路是可行的。...还是说一些结合了完美的激活函数、数据增强/防御的模型就可以解决所有问题？ Ian Goodfellow：这个问题没有偏离我们的主题，因为 GAN 的鉴别器需要对于生成器制造的对抗性输入具有鲁棒性。...据我浅显的理解，我认为 GAN 上的生成器-鉴别器和强化学习中的代理-环境相互作用的方式非常相近，我的思考是对的吗？...我第一个 GAN 的实现主要是从 MNIST 分类器代码中复制粘贴。 Jason Rotella：GAN 能用于主题建模吗？现在除了生成模型，GAN 框架还能扩展应用到其它领域吗？...Ian Goodfellow：我猜测是可以用于主题建模的，但现在并不知道任何在该领域的具体研究。
分类器的选择与训练 分类应用数据 给定一篇待分类的文档，若对其进行自动分类，通常需要把文档表达成机器可以处理的数据类型。...目前常用的文本表达方式有向量空间模型（VSM），即把文档映射为一个特征向量 其中ti为文档分词后的词条项，w（ti）为相应词条项的权重。...我们的自动文本分类系统，为用户提供自动文本分类服务，平台已对文本分类的模型算法进行了封装，用户只需提供待分类的文本数据，而不必关注具体的实现，通过平台就能得到提供文本的所属类别。...Url域特征文件生成方法亦类似。 图2.2 类别特征选择流程 2.2.4 类别在线预测与特征词的离线挖掘 通过上面特征选择方法之后，最终系统会为类别体系中的每个类别生成类别词特征文件。...在主题模型聚类过程中，需要指定训练语料的隐含主题数，鉴于当前的应用场景，设定主题数为5000。通过word2vec工具得到的词特征集，覆盖面全且语义相近，能很好解决类别词特征覆盖的长尾问题。
这个虽然还没有特别成熟的产品，但恐怕很快也能实现。 你可能也会进一步想，既然是生成式AI，为什么它只能生成内容呢？它难道不能自动生成策略吗？生成式AI未来也一定可以帮助企业自动生成营销策略吧？...这会不会是生成式AI的更高级的玩法呢？ 全文大纲 1.生成式AI帮助企业自动生成营销策略，这可能吗？ 2.AI自动生成细分场景的执行方案还是可行的 3.私域领域AI自主的智能营销和运营可能吗？...再加上，生成式AI连文案、图片、视频等都能基于投放策略自动生成了，广告主真的是可以在下一个brief之后就看着广告就自动生成然后自动跑起来。 这不就是一个数字营销的永动机的吗？！...私域领域AI自主的智能营销和运营可能吗？ 如果广告投放领域，媒体利用生成式AI为广告主提供自动化执行方案有一定的可行性，那么还有其他可以让生成式AI发挥价值吗？...我认为，私域可能是另一个很具有潜力的领域。
自动化建库建表 建表 create table one_make_dwd.表名( 字段信息 ) location 表名 表的注释 表对应的HDFS地址 字段信息 怎么获取表的Schema信息？...表的注释、Schema信息 ODS：Oracle中获取表的注释、Schema文件从Sqoop生成的 DWD：Oracle中获取表的信息 TableMeta：表名，表的注释，列的信息：List...维度设计：构建维度矩阵 维度模型：雪花模型、星型模式 项目中的建模流程和维度设计 划分了哪些主题域，每个主题域有哪些主题？...了解整个业务实现的过程 收集所有数据使用人员对于数据的需求 整理所有数据来源 step2-划分主题域：面向业务将业务划分主题域及主题 用户域、店铺域 商品域、交易域、 客服域、信用风控域、采购分销域...，可以提高性能 缺点：数据冗余度相比雪花模型较高 星座模型 星座模型：基于星型模型的演变，多个事实共同使用一个维度表 小结 掌握维度设计的常用模型
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
