本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition 在上一篇文章《Go与神经网络：线性回归》中，我们借由传统的机器学习方法：线性回归解决了房价预测问题。按照我初步设想的从传统机器学习到大语言模型的学习路线，是时候在这一篇中切换到学习神经网络了。 1. 从线性回归到神经网络 我们已经知道了如何使用多元线性函数构成的线性回归模型预测房价，其实线性模型也可以看作是一个神经网络。我们在上一篇文章中使用的假设函数如下图： ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/10/go-and-nn-part2-linear-regression 离发表上一篇与机器学习相关的文章《Go与神经网络：张量运算》已经过去整整一年了，AI领域，特别是大模型领域的热度不仅未有减弱，反而愈演愈烈。整个行业变得更卷，竞争更加激烈，大模型你方唱罢我登场，层出不穷，各自能力也都在不断提升，并在自然语言处理、问答、生成等方面展现出强大的能力。同时基于RAG(Retrieval-Augmented Generation)等技术，大模型还可以实时检索相关知识并融合到生成结果中，进一步提升了大模型在专业领域的应用价值。 ...
本文永久链接 – https://tonybai.com/2021/09/17/those-things-about-grpc-client 在云原生与微服务主导架构模式的时代，内部服务间交互所采用的通信协议选型无非就是两类：HTTP API(RESTful API)和RPC。在如今的硬件配置与网络条件下，现代RPC实现的性能一般都是好于HTTP API的。我们以json over http与gRPC(insecure)作比较，分别使用ghz和hey压测gRPC和json over http的实现，gRPC的性能（Requests/sec: 59924.34）要比http api性能(Requests/sec: 49969.9234)高出20%。实测gPRC使用的protobuf的编解码性能更是最快的json编解码的2-3倍，是Go标准库json包编解码性能的10倍以上(具体数据见本文附录)。 ...