汤不热吧

2026-01-27andy阅读(47)评论(0)

在AI模型部署实践中，我们常常依赖总体准确率（Overall Accuracy）作为衡量模型性能的主要指标。然而，对于数据分布极度不均衡的场景，特别是针对少数或数据匮乏的群体（如特定的语言使用者、罕见疾病患者或特定的地理区域用户），高企的总...

2026-01-27andy阅读(37)评论(0)

Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是高性能向量搜索的首选库之一。IVFPQ (Inverted File Index with Product Quantization) 是Faiss中最常用和最强...

2026-01-27andy阅读(53)评论(0)

在深度学习模型训练过程中，梯度爆炸（Gradient Explosion）是一个常见且致命的问题。它通常表现为损失值突然变为 NaN 或 Inf，导致训练中断或模型权重迅速发散。PyTorch 提供了强大的工具 register_hook，...

2026-01-27andy阅读(63)评论(0)

PyTorch之所以强大且灵活，很大程度上归功于其动态计算图（Dynamic Computational Graph, DCG）和自动微分系统（Autograd）。与TensorFlow 1.x的静态图不同，PyTorch的计算图是根据代码...

2026-01-27andy阅读(41)评论(0)

许多个人站长在尝试购买OVHcloud（包括Kimsufi和SoYouStart）的VPS或独立服务器时，可能会遇到订单被系统自动取消，并提示“资料不正确”或“无法验证您的身份”的问题。这通常是由于OVH严格的反欺诈和验证机制造成的。本文将...

2026-01-27andy阅读(57)评论(0)

对于在公有云虚拟机或VPS上部署Web应用或后端服务（如使用Gevent或OpenStack相关组件）的站长来说，No module named ‘eventlet’是一个非常常见的Python依赖错误。这个错误意味...

2026-01-27andy阅读(63)评论(0)

在AI模型部署到实际环境之前，确保其公平性是AI基础设施工程师面临的关键挑战。模型常常会无意中吸收训练数据中固有的社会偏差（例如，基于性别或种族的偏见），导致对特定群体产生系统性的不利影响。对抗性去偏见（Adversarial Debias...

2026-01-26andy阅读(73)评论(0)

对于个人站长和VPS管理员来说，执行长时间运行的任务（如大型数据库备份、软件编译或系统更新）时，最担心SSH连接中断导致任务失败。Linux运维神器 screen（或者类似的 tmux）可以完美解决这个问题。 screen 是一个终端多路复...

2026-01-26andy阅读(58)评论(0)

如何理解Elasticsearch的位图索引与Roaring Bitmap过滤加速机制 在Elasticsearch（ES）中，查询性能的优化是核心挑战之一。尤其是在处理过滤（filtering）操作时，我们期望性能能够达到毫秒级。ES实现...

2026-01-26andy阅读(48)评论(0)

引言：AI系统中的公平性挑战 在AI模型部署中，模型公平性（Fairness）是基础设施工程师和数据科学家必须解决的核心问题之一。如果训练数据包含人口统计学偏见（例如性别、种族、年龄的不均衡代表或历史歧视），模型将固化甚至放大这种偏见，导致...