2万字长文,如何成为一个“懂”AI 的产品经理?

但是需要强调的事,把一个博客网页的文本去提取出来转化成MD格式,或者把一个PDF转化成MD格式,这个不是跨模态,只是数据清洗,需要严格区分二者的关系。数据清洗这件事情,最好还是用工程方法解决。三、从《理解媒介》的角度探讨大模型的更底层的长处是什么注:这一段会对麦克卢汉的《理解媒介》的基础上做...

追问daily | 基于主动推理的AI革新框架发布;p-tau217血液测试在...

例如,SAM2的输出可以与生成视频模型结合使用,创造新的视频效果,激发新的创意应用;同时,它还可以加速视觉数据的标注过程,提高计算机视觉系统的构建效率。此外,Meta的开源策略也得到了延续,SAM2的代码和权重文件将以开放的方式提供给社区。这一举措将有助于推动AI领域的进一步发展,激发更多新的应用和研究。Meta还推...

破防了,谁懂啊家人们:记一次mysql问题排查

定位到问题以后,第一反应是把错误的bad_group的数据先全部清掉,保留其他group的数据,恢复上线查询,然后再慢慢想办法重新导入正确数据。顺带一提,以下SQL执行等全程都使用弹内DMS平台进行操作。2.2初步思路清理错误数据v1DELETEFROMMY_TABLEWHEREgroup='bad_group';直接执行上面这个SQL进行普通数据变更可行吗?...

Excel中使用SQL查询语句,让你的数据分析如虎添翼

在查询数据的时候,我们常常是希望查询出满足一定条件的数据,而非数据表中的所有数据,这个时候我们就可以使用WHERE子句来实现。数据库系统处理该语句时,按行为单位,逐个检查每个行是否满足条件,将不满足条件的行筛选掉。语法:WHEREsearch_conditions参数解释:search_conditions为用户所选所需要查询数据行的条件,即查询...

数据质量漫谈

数据接入:接入上游表输入或者其它数据源的数据。数据加工:编写sql生成目标数据表。数据产出:定时调度任务生成数据表。数据应用:下游数据分析、报表等应用数据。在上面任何一个环节中,都可能出现数据质量的问题,提升数据质量需要从数据接入、数据加工、数据产出、数据应用、效果跟踪等全流程进行把控,全局观很重要,不...

硬核干货!TDSQL全局一致性读技术详解

转账操作先给A账户扣款再给B账户增加余额,这两个操作要么都成功,要么都不成功,不会出现一个成功一个不成功,这就是分布式事务(www.e993.com)2024年11月4日。在分布式数据库下,各节点相对独立,一边做扣款的同时另一边可能已经增加余额成功。在某个节点的存储引擎内部,如果事务没有完成提交,那么SQL引擎对于前端仍是阻塞状态,只有所有子事务全部完成...

用Python执行SQL、Excel常见任务?10个方法全搞定!

01导入数据你可以导入.sql数据库并用SQL查询中处理它们。在Excel中,你可以双击一个文件,然后在电子表格模式下开始处理它。在Python中,有更多复杂的特性,得益于能够处理许多不同类型的文件格式和数据源的。使用一个数据处理库Pandas,你可以使用read方法导入各种文件格式。使用这个方法所能导入完整的...

大模型时代,企业如何构建自己的飞轮效应?

在众多工具的加持下，确实能解决一些问题，但聚焦到数据开发层面，对同样的数据源，不同水平的人开发出来的数据结果不一样，造成各种问题。数据建模质量不高、数据重复存储，数据冗余，工作人员无法及时获取最准确、最全面的数据分析。所以就会出现数据工具和人才不匹配的情况，工具太难不能真正提升使用者的效率，最后...