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Gartner 报告指出，到 2024 年，低代码应用开发将占应用开发总数的 65％以上，将有 3/4 的大型企业会使用至少 4 个低代码平台进行 IT 应用开发。同时，市场研究机构的数据显示，在传统开发模式下，超过 70% 的企业项目存在开发周期延长的问题，平均延长时间达到原计划的 30%；约 80% 的企业表示在招募专业开发人才时面临困难；而面对个性化需求，近 90% 的企业认为传统开发响应速度慢，无法及时满足业务变化需求。这些数据充分表明，当前企业在应用开发上面临问题具有普遍性和严重性，低代码开发平台的兴起势在必行 ，其有望成为解决这些难题、推动企业数字化转型的关键力量。

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本文介绍了PeptideBERT模型及其在昇腾设备上的部署方法。PeptideBERT是一种基于Transformer架构的蛋白质语言模型，通过微调预训练模型ProtBERT，可预测肽的溶血性、溶解性和抗非特异性吸附性等关键性质。其输入表示包括词嵌入、物理化学属性编码和位置编码，并采用多头自注意力机制捕捉序列依赖关系。

健康监测设备的技术革命：AI+物联网如何让你随时掌握健康数据？

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随着数字化发展，网络安全和隐私保护成为核心需求。HTTP代理服务器掉线原因主要包括：1. 网络问题，如本地网络不稳定、路由复杂；2. 服务器质量差、IP资源不稳定；3. 用户配置错误、超时或请求频率异常；4. IP失效或协议不兼容。这些问题会影响连接稳定性。

本课程从业务角度探讨大模型推理部署及资源利用率提升。首先分析大模型与GPU发展趋势，包括模型开源、规模增长及多模态能力增强；其次介绍高效部署大模型推理业务的步骤，涵盖业务场景选择、架构优化及显存规划；接着讲解如何通过DeepCPU-LLM框架和DeepNCCL通讯库优化推理效率；最后探讨通过KuberGPU实现细粒度GPU资源管理，提升整体资源利用率，降低推理成本。

选择合适的电竞数据API是开发电竞应用的关键。主流API包括OP.GG、Liquipedia、Stratz、Riot Games和熊猫比分，涵盖LOL、DOTA2等游戏的实时数据。注册并获取API密钥后，需仔细阅读文档，了解资源、请求方法、必需参数及响应格式。编写代码调用API时，注意优化请求频率，避免封禁。最后，通过Web界面或可视化工具展示数据，如React/D3.js、Tableau等。示例代码展示了如何使用熊猫比分API获取即将开始的比赛信息。

/etc/rc.d/rc.local是Linux系统中的一个重要配置文件，其主要作用是在系统启动时执行特定的命令或脚本。以下是关于/etc/rc.d/rc.local的详细解释： ### 作用 * **系统启动任务配置**：该文件允许系统管理员或用户配置在系统启动时需要自动运行的任务。这些任务可以是启动服务、运行特定程序或执行脚本等。 * **开机自启动程序**：通过编辑/etc/rc.d/rc.local文件，用户可以自定义开机启动程序。只需将需要开机启动的程序命令或脚本路径添加到该文件中，并在系统启动时该文件将被自动执行。 ### 文件内容 * 通常包含一个shell脚本，该脚本在

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【10月更文挑战第7天】随着深度学习技术的发展，循环神经网络（RNNs）及其变体，特别是长短期记忆网络（LSTMs），已经成为处理序列数据的强大工具。在自然语言处理（NLP）领域，LSTM因其能够捕捉文本中的长期依赖关系而变得尤为重要。本文将介绍LSTM的基本原理，并通过具体的代码示例来展示如何在实际的NLP任务中应用LSTM。

【8月更文第29天】深度学习框架中的计算图是构建和训练神经网络的基础。PyTorch 支持两种类型的计算图：动态图和静态图。本文旨在阐述这两种计算图的区别、各自的优缺点以及它们在不同场景下的应用。

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Elasticsearch 从8.8版本开始，新增 RRF，支持对多种不同方式召回的多个结果集进行综合再排序，返回最终的排序结果。之前 Elasticsearch 已经分别支持基于 BM25 的相关性排序和向量相似度的召回排序，通过 RRF 可以对这两者的结果进行综合排序，可以提升排序的准确性。

在评估机器学习模型的性能时，F1score都被首选指标。在本文中，我们将介绍一个值得更多关注和认可的替代度量:马修斯相关系数(MCC)。

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正如在之前的那篇文章中 Spark Streaming 设计原理 中说到 Spark 团队之后对 Spark Streaming 的维护可能越来越少，Spark 2.4 版本的 Release Note 里面果然一个 Spark Streaming 相关的 ticket 都没有。

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Mixture of Experts（MoE）架构起源于1991年，其核心思想是通过多个专门化的“专家”网络处理输入的不同部分，并由门控网络动态组合输出。这种架构实现了稀疏激活，仅激活部分专家，从而在模型规模与计算成本之间取得平衡。MoE的关键在于门控机制的设计，如线性门控、噪声Top-K门控等，确保模型能根据输入特征自适应选择专家。