阿里云服务器ECS共享型和计算型有什么区别?简单来说：计算型属于企业级独享型云服务器。而共享型则是多实例共享一台物理服务器资源。下面来详细说说两者的区别。 共享型服务器（共享）：阿里云共享型服务器采用非绑定CPU调度模式。每个vCPU会被随机分配到任何空闲CPU超线程上，不同实例vCPU会争抢物理CPU资源，并导致高负载时计算性能波动不稳定，有可用性SLA保证，但无性能SLA保证。与企业级实例相比，共享型实例在资源利用上侧重于资源性能的共享，所以无法保证实例 继续阅读

享元模式 1、享元模式介绍 享元模式是一种结构型设计模式，旨在**通过共享对象来减少内存使用和提高性能。它主要用于处理大量细粒度对象**的情况，其中许多对象具有相似的属性和行为。 在享元模式中，对象分为两种类型：内部状态（Intrinsic State）和外部状态（Extrinsic State）。 内部状态是对象的固有属性，它们不随外部环境的改变而改变。外部 继续阅读

阿里云服务器ECS共享型s6和ECS共享型n4实例性能区别，如CPU、内存、网络带宽及网络收发包PPS等方面性能对比： 一、ECS共享型n4和ECS共享型s6实例对比 阿里云服务器ECS共享型n4和ECS共享型s6都是共享型云服务器，什么是共享型?共享型ECS实例采用非绑定CPU调度模式，每个vCPU会被随机分配到任何空闲CPU超线程上，不同实例vCPU会争抢物理CPU资源，并导致高负载时计算性能波动不稳定，共享指的是CPU计算资源，其他的如公网带宽 继续阅读

BloombergGPT: 首个金融垂直领域大语言模型 Bloomberg 刚刚发布了一篇研究论文，详细介绍了他们最新的突破性技术 BloombergGPT。BloombergGPT是一个大型生成式人工智能模型，专门使用大量金融数据进行了训练，以支持金融行业自然语言处理 (NLP) 任务。 随着ChatGPT的发布，人工智能取得了长足进步。但金融领域相当复杂且独特的领域，它往往受着严厉的合规监管，对事实正确 继续阅读

原创 | BFT机器人 OpenAI发布的ChatGPT，凭借海量参数与训练数据加持的惊人语言生成能力，引发了人工智能领域的热潮。ChatGPT的强大实力令业界瞩目，推动了科技企业在大语言模型的布局。 Google在2018的BERT模型，标志着预训练语言模型的兴起，近期发布的T5模型在抽象性和广泛适用性上超越了BERT；FaceBook的Bart模型性能也不逊色；在国内&#xff0 继续阅读

Codex 是 OpenAI 公司推出的 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer – 3）的多个派生模型之一。它是基于GPT语言模型，使用代码数据进行 Fine-Tune（微调）而训练出的专门用于代码生成/文档生成的模型。Codex 模型参数从12M到12B不等，是目前最强的编程语言预训练模型。Codex 能够帮助程序员根据函数名和注释自动补全代码、直接生成代码、自动 继续阅读

4 月 21 日消息，复旦大学自然语言处理实验室开发的新版 MOSS 模型今日正式上线，成为国内首个插件增强的开源对话语言模型。 目前，MOSS 模型已上线开源，相关代码、数据、模型参数已在 Github 和 Hugging Face 等平台开放，供科研人员下载。 据介绍，MOSS 是一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，moss-moon 系列模型具有 160 亿参数&# 继续阅读

1、Modbus是什么 基本上，Modbus 是一种用于设备之间通信的应用层协议主要用于交换自动化领域的典型数据。 在这个级别上，Modbus 是一种无状态的客户端-服务器协议（例如，很像 HTTP），基于事务，它由请求（由客户端发出）和响应（由服务器发出）组成。在通常应用该协议的领域中，存在一个概念，即使用共享信号电缆的网络上控制较低级别通信行为的可能模式之一：主从。为了防止混淆，以下有向关系根据客户端-服务器范式描述了主从： Master 继续阅读

java中方法参数传递方式是按值传递。 如果参数是基本类型，传递的是基本类型的字面量值的拷贝。 如果参数是引用类型，传递的是该参量所引用的对象在堆中地址值的拷贝。 java的值传递和引用传递在面试中一般都会都被涉及到，今天我们就来聊聊这个问题，首先我们必须认识到这个问题一般是相对函数而言的，也就是java中的方法参数，那么我们先来回顾一下在程序设计语言中有关参数传递给方法（或函数）的两个专业术语： 按值调用（call by value） 按引用 继续阅读

OpenAI 的 API 接口提供了多个 GPT-3 模型，每个模型针对不同的应用场景和任务进行了优化。以下是目前可用的 GPT-3 模型： davinci: 这是最大和最全面的模型，具有最高的准确性和灵活性，用于多种自然语言处理任务，如文本生成、对话系统、翻译等。 curie: 这个模型比 davinci 更快，但在某些任务上可能会稍微逊色。它适用于类似于 davinci 的广泛用途，但需要更快的速度和更低的成本。 babbage: 这个模型比 davinci 和 curie 更小， 继续阅读

大模型深度学习：系统科学的视角 目录 大模型深度学习：系统科学的视角 1，系统科学 2，大模型-深度神经 继续阅读

引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的应用需要使用深度学习模型来解决。然而，传统的深度学习模型在处理一些复杂的问题时，往往会出现过拟合的情况，导致模型的性能下降。为了解决这个问题，循环神经网络模型应运而生。本文将介绍循环神经网络模型的基本原理、训练方法、应用场景以及优化策略。 一、循环神经网络模型的基本原理 神经网络模型是一种模拟人类神经系统的机器学习模型，可以用于解决各种问题，例如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等等。神经网络模型由多个神经元组成，每个神经 继续阅读