大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~

Android是基于Linux的修改版本的移动操作系统。 大多数Android代码是在开源Apache许可证下发布的。本文将简单介绍Android开发入门知识。

学爬虫先学思想，思想掌握了，对应代码学习技术就so easy了~

beta分布采样

HFUTUtils是一个工具程序集合，方便我们平时处理数据。针对文本处理的内容较多。使用起来非常简单。是本人平时使用Java处理数据时候写的工具，方便数据预处理的。

随着近年来GPT-3、ChatGPT等大模型的兴起，高质量的数据集在模型训练中扮演着越来越重要的角色。但是当前领先的预训练模型使用的数据集细节往往不公开，开源数据的匮乏制约着研究社区的进一步发展。特别是大规模中文数据集十分缺乏，对中文大模型以及业界模型的中文支持都有很大的影响。此次，上海人工智能实验室发布的这个数据集包含了丰富的中文，对于大模型的中文能力提升十分有价值。

这篇博客主要介绍Spark源码中的KMeans部分，说的是RDD下的KMeans源码

在Java的类型转换中，我们经常会使用valueOf或者parseInt（parseFloat/parseDouble等）来转换。这二者有什么区别呢？这里简要介绍一下。

本文是Steffen Rendle的文章BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback的译文

在进行编程操作的时候，我们常常会遇到很多与编程无关的项目管理工作，如下载依赖、编译源码、单元测试、项目部署等操作。一般的，小型项目我们可以手动实现这些操作，然而大型项目这些工作则相对复杂。构建工具是帮助我们实现一系列项目管理、测试和部署操作的工具。本文将对Java构建工具做简单介绍。

今天，THUDM开源了ChatGLM-6B的多模态升级版模型VisualGLM-6B。这是一个多模态对话语言模型，支持图像、中文和英文。VisualGLM-6B的特别之处在于它能够整合视觉和语言信息。可以用来理解图片，解析图片内容。

机器学习的特征工程是将原始的输入数据转换成特征，以便于更好的表示潜在的问题，并有助于提高预测模型准确性的过程。找出合适的特征是很困难且耗时的工作，它需要专家知识，而应用机器学习基本也可以理解成特征工程。

英语论文常见表达笔记

机器学习是这几年很热门的学习和工作的方向。但是机器学习相关算法的入门却并不容易。本文参考自MLTUT的博文，列举了2021年适合初学者的十个最佳机器学习网络课程供大家学习参考。

前几天，北京智源人工智能研究院引入了一个名为WuDaoMM的大规模多模态语料库，总共包含超过6.5亿对图像-文本。具体来说，约有6亿对数据是从图像和标题呈现弱相关的多个网页中收集的，另外5000万对强相关的图像-文本是从一些高质量的图片网站中收集的。

二叉查找树是一种特殊的二叉树结构，它改善了二叉树的查找效率，二叉查找树相比于其他数据结构的优势在于查找、插入的时间复杂度较低。与一般的二叉树的主要区别就是它对子节点的键值排序有一定要求。