人工智能和大数据

2026-08-08andy阅读(21)

在科学计算与数据分析领域，概率统计与随机模拟是不可或缺的核心工具。无论是金融风控中的风险评估、物理仿真中的粒子行为建模，还是机器学习中的贝叶斯推断，都离不开对随机现象的精确建模与高效模拟。Python 生态中，NumPy 提供了高性能的随机...

2026-08-08andy阅读(27)

在 TensorFlow 2.x 的即时执行模式下， 1tf.GradientTape 是实现自动微分的核心工具。大多数教程只涉及最基础的”前向传播 → 计算损失 → 反向传播”流程，但在真实生产场景中，我们经常需要...

2026-08-08andy阅读(26)

为什么选择 Vespa 而非传统向量数据库 在向量搜索领域，大多数人首先想到的是 Pinecone、Milvus 或 Qdrant 这样的专用向量数据库。然而，Yahoo（现 Verizon Media）开源的 Vespa 搜索引擎在实时搜...

2026-08-07andy阅读(25)

引言：为什么大模型训练需要 FP8？ 随着大语言模型的参数量从数十亿迈向数千亿，训练过程中的显存消耗和计算吞吐成为核心瓶颈。以 Llama 3 405B 为例，使用 BF16 精度训练仅模型参数就需要约 810GB 显存，加上梯度、优化器状...

2026-08-07andy阅读(30)

为什么 KV Cache 成了大模型推理的命门？ 在 Transformer 架构的大语言模型中，自回归生成（autoregressive generation）是推理阶段的核心模式——每生成一个新 token，模型都需要关注之前所有已生成...

2026-08-07andy阅读(28)

引言：长上下文为什么是大模型落地的关键瓶颈 2024年以来，主流大模型的上下文窗口从4K、8K快速扩展到128K、256K甚至百万级Token。GPT-4 Turbo支持128K，Claude 3支持200K，Gemini 1.5 Pro更...

2026-08-06andy阅读(28)

引言：Spark 三大数据抽象的前世今生 Apache Spark 自诞生以来，其核心数据抽象经历了从 RDD 到 DataFrame 再到 Dataset 的演进。每次演进都不是简单的 API 更新，而是编程模型、执行引擎和优化体系的根本...

2026-08-05andy阅读(40)

在实际的机器学习项目中，类别不平衡（Class Imbalance）是最常见也最容易被忽视的问题之一。无论是欺诈检测、疾病诊断还是故障预警，正例往往只占样本的极小比例。如果直接用常规算法训练，模型往往会倾向于将所有样本都预测为多数类，虽然在...

2026-08-04andy阅读(38)

傅里叶变换是科学计算与信号处理领域最核心的数学工具之一。它将时域信号分解为不同频率的正弦波叠加，使我们能够在频域中分析、处理和重构信号。在Python生态中，NumPy和SciPy提供了完整而高效的傅里叶变换实现，从基本的FFT到高级的滤波...

2026-08-03andy阅读(42)

在深度学习的实际工程中，变长序列处理一直是一个令人头疼的问题。无论是 NLP 中的不定长文本、语音识别中的变长音频帧，还是时间序列预测中的不规则采样，都需要我们在计算图中优雅地处理动态形状。TensorFlow 2.x 虽然以 Eager ...