大模型技术是指具有规模性参数深度神经网络模型的人工智能模型。这种模型通常包含数十亿到数千亿个参数，依据规模性训练数据与计算资源反复练习。以下是大模型技术的一些环境：硬件开发：大型模型的崛起与硬件开发息息相关。随着计算机产出量和内存空间的不断提升，科研人员能通过分布式计算搭建更大规模的神经网络模型并进行实践。数据增长：随着互联网的发展和数字化的加速，大型数据集变得更容易得到。大型数据集为大型模型的实

2023 年可谓是 AI 迅速发展的一年，市面上各种 Ai 工具犹如雨后春笋。作为一个计算机领域的从业者，深刻体会到人工智能对生产生活带来的巨大变化，同时这也是对传统计算机行业从业者的一次考验。所以如何正确看待和使用 AI 是我们不得不考虑的问题。AI 能替代程序员吗？这个问题相信很多计算机领域从业者都或多或少都有一些思考，这是一个常见而复杂的问题，当前的人工智能技术可以在某些特定任务上表现出色，

随着数字时代的不断发展，传统的云计算模式逐渐不能满足行业发展的需求，正是在这种背景下，边缘计算应时而生。边缘计算（Edge Computing）它是一种分布式计算模型，将计算文档存储在接近数据库或数据应用程序的地区，以减少传输过程中数据的延迟和带宽耗费。边缘计算的核心思想是把计算资源与服务从传统的集中云计算数据中心拓展到贴近客户或设备的边缘部分，如边缘服务器、网关和智能终端。边缘计算的目的是给予更

`随着云计算的快速发展和普及，云原生已成为当今软件开发和架构设计领域的热门话题。传统 APP 开发与部署方式已经无法满足智能化、高效性、扩展性的需要，而云标准是每个人都打开了一扇新的大门。无论您是软件开发人员、架构师还是企业管理者，文中也将帮助你深刻理解云本土的概念和实践，并为您在云本土转型道路上给予支持和灵感。让我们一起探索云原生的未来，一起进入一个更有效、靠谱、创新的使用新时期！云原生（Clo

大数据可视化是一种利用图表、图形和别的视觉元素来显示大型数据集的技术。可以帮助大家找到数据中的方法、趋势和关联，随后适用决策、难题改进和洞悉发觉。数据预处理:可视化前要进行数据预处理。这包括数据清理、数据互换、缺失值处理等。保证数据质量与精确性对可视化结论的可信度尤为重要。选择适宜的可视化工具：根据您的数据种类和要解决的问题选择适宜的可视化工具。常见的工具包括数据可视化软件（如Tableau）、P