Machine Learning / AI
Kā mainīt parametrus? Kā saprast, kurā virzienā mainīt?
Jūs teicāt 200-250 tūkstošus chunku — vai tie ir dokumenti vai saistīti gabali?
```python import asyncio import time async def work(): await asyncio.sleep(1) async def main(): start = time.perf_counter() await asyncio.gather(*(work() for _ in range(5))) print("Kopējais laiks:", time.perf_counter() - start) asyncio.run(main()) ``` ```python import time def work(): time.sleep(1) start = time.perf_counter() for _ in range(5): work() print("Kopējais laiks:", time.perf_counter() - start) ```
Kādas ir reāllaika video detekcijas iezīmes (TensorRT, batch=1)?
-- 1.1 Ko pieprasījums parādīs: SELECT campaign, COUNT(*) as rows, COUNT(DISTINCT co.user_id) AS users FROM campaigns AS ca INNER JOIN communications AS co ON ca.campaign = co.campaign GROUP BY ca.campaign AS campaign -- 1.2 Kā mainīsies atbilde, ja mainīsiet JOIN tipu uz LEFT? -- 1.3 Norādiet operāciju izpildes secību šajā vaicājumā. -- 2. campaigns tabula tika labota: noņemti dublikāti, pievienots atslēgas (PK). -- Tika veiktas vairākas kampaņas, kļūdu dēļ lietotājiem sāka parādīties neveiksmīgi komunikāciju mēģinājumi, un dažiem pat neizdevās parādīties. -- Par lietotājiem nosūtītajām promocijām: -- 2.1 Uzrakstiet vaicājumu, kas rāda, cik lietotāju veiksmīgi saņēma komunikāciju katrai kampaņai. -- 2.2 Mainiet vaicājumu, lai tas rāda: cik lietotāju nav saņēmuši nevienu veiksmīgu komunikāciju, katrai kampaņai.
Pastāsti man par ansambļiem mašīnmācībā.
Kā vispār jūs vācu prasības? Kā šis uzdevums tika saņemts — kā ideja vai detalizēta uzdevuma uzstādījums?
Ko darīt, ja modeļa iekšējais stāvoklis pretrunā ar to, kas ir kontekstā?
Kāpēc šajā arhitektūrā ir nepieciešama vektoru datu bāze?
Kā tu ieviestu aizsardzību pret apvainojumiem/provokatīviem jautājumiem, lai bots nesāktu lamāties atbildē?
Kā jūs vispār cīnījāties ar novecojušiem dokumentiem?
Pastāsti par sevi: ar ko esi nodarbojies, ar ko vēlies nodarboties, par savu pieredzi.
Kādā jomā šodien jūties visvairāk pārliecināts?
Vai darbā ar aģentiem bija paralēlisms vai viss notika secīgi?
Kā darbojas K-vidējo klasterizācijas algoritms? Lūdzu, atbildiet uz šo jautājumu mutiski.
Kādas ir atšķirības starp metodēm invoke, stream un batch LangChain/LangGraph?
Vai jums nav kāda fiksēta algas daļa? Vai vienmēr saņemat to pašu algu?
Kā darbojas kontrasta zudums ar negatīviem partijā?
Kādā daļā (BM25 vai dense) vērtības nav normalizētas?
Vai jums ir liela komanda?