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防火墙-


防火墙是一种网络安全系统,用于监控和控制进出网络的流量,基于预设规则允许或阻止数据包。其核心原理是通过规则集过滤流量,保护内部网络免受外部威胁。以下是防火墙的主要原理和工作机制:


1. 防火墙的基本功能

  • 访问控制:根据规则允许或拒绝流量。
  • 流量过滤:基于源/目标IP、端口、协议等过滤数据包。
  • 网络地址转换(NAT):隐藏内部网络结构,提供额外安全。
  • 状态检测:跟踪连接状态,确保只有合法流量通过。
  • 日志记录:记录流量和事件,便于审计和分析。

2. 防火墙的工作原理

防火墙通过以下步骤处理网络流量:

(1)数据包到达防火墙

  • 数据包到达防火墙时,首先被解析,提取关键信息(如源/目标I...

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FAQ-MongoDB


  1. 错误含义解释
  2. 这个MongoServerError[NoReplicationEnabled]: not running with --replSet错误表示你正在尝试执行一个需要MongoDB副本集(replica set)功能的操作,但是你的MongoDB服务器没有以副本集模式启动。在MongoDB中,副本集是一组维护相同数据集的mongod实例,用于提供数据冗余、高可用性和故障转移等功能。
  3. 可能出现的场景
  4. 数据备份和恢复操作:当你使用一些需要副本集支持的备份工具或策略时,如在进行基于副本集的oplog(操作日志)的备份,就可能会遇到这个错误。因为oplog是副本集用于数据同步的重...

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deeplearning.ai-在线教育网站


DeepLearning.AI 提供了一系列助力 AI 职业发展的课程与资源: - 课程方面: - 2023 年 1 月推出“Mathematics for Machine Learning and Data Science”,目前可加入候补名单。 - 有 Andrew Ng 讲授的“AI for Everyone”(入门级,1 门课程)、“Machine Learning Specialization”(入门级,3 门课程)。 - “Deep Learning Specialization”(中级,5 门课程)以及“Machine Learning Engine...

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软积木-AIGC公司


软积木(北京)科技有限公司是一家专注于人工智能生成内容(AIGC)技术的AI原生公司,成立于2023年6月2日,总部位于北京市海淀区翠微中里14号楼四层B066。公司法定代表人为刘海峰,注册资本为300万元人民币,经营范围涵盖技术服务、技术开发、人工智能应用软件开发、货物进出口、企业管理等多个领域。

公司核心业务与产品

软积木的核心产品是ChatU(才兔),这是一款专为企业打造的AIGC操作系统,于2023年3月正式上线。ChatU具备多模态、多引擎技术,支持模型训练和API接口,能够满足企业多样化、个性化的场景需求。其优势在于智能性、稳定性和使用成本的控制,帮助企业快速实现智能化转型。...

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WorldQuant-量化投资公司


网页介绍了量化投资公司WorldQuant,主要涵盖核心信念、业务范畴及创始人相关项目等方面,具体内容如下: 1. 核心信念 - 一切皆信息:信息即机遇,且机遇无穷无尽。 - 勿惧变化:变化永恒,能激发创新、赋予人们力量,推动进步。 - 量即质:强调数量在人才、创意和解决方案等方面对质量的重要性。 - 人才全球化,机遇稀缺性:人才遍布全球,但机遇并非如此,突出获取机遇的难度。 2. 公司概况:拥有1000多名员工,在全球设有27个办事处。 3. 业务拓展:除资产管理外,创始人Igor Tulchinsky还开展了其他项目,这些项目独立于公司的全球量化资产管...

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ModelScope-模搭社区


该网页是 ModelScope 的官网首页,主要介绍了其在人工智能领域的相关服务与资源,致力于通过开源社区推动 AI 发展,具体内容如下: 1. 核心功能与资源 - 模型与任务:提供多种最新且优质的 AI 模型、数据集及应用,涵盖视觉、语音到大型语言模型(LLM)等领域,用户可访问计算基础设施进行模型服务,并借助开源社区构建自己的模型和应用。 - ModelScope 库:作为 Python 库,支持高效的模型推理、微调与评估,是释放各类 AI 模型潜力的统一入口。 - ModelHub:开源中心,用于托管 AI 模型、数据集等资源。 2. 特色模型与数据集展示 ...

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MTP-多令牌预测


MTP(Multi-Token Prediction,多令牌预测)是一种用于训练大型语言模型(LLMs)的创新方法,旨在通过同时预测多个未来的令牌(token)来提高模型的样本效率和推理速度。以下是关于MTP的详细解读:


1. MTP的核心思想

MTP的核心思想是在训练过程中,模型不仅预测下一个令牌,还同时预测未来的多个令牌。具体来说,模型在共享的主干网络(shared model trunk)上添加多个独立的输出头(output heads),每个头负责预测一个未来的令牌。这种方法通过增加预测范围,使模型能够捕捉更长程的依赖关系,从而提高训练效率和生成质量。


2. MTP的优势

M...

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