当今大模型如此火热，作为一名数据同学，持续在关注LLM是如何应用在数据分析中的，也关注到很多公司推出了AI数智助手的产品，比如火山引擎数智平台VeDI—AI助手、 Kyligence Copilot AI数智助理、ThoughtSpot等，通过接入人工智能大模型，提升数据处理和查询分析的效率。智能数据分析助手，采用对话式分析技术，每个普通人都可以与数据进行随时随地的实时交互，根据用户的使用反馈，不断学习，自我迭代找到答案，并在团队内分享对数据的见解。 简单分析一下数据分析的发展阶段：第一阶段，以静态报表为主，传统BI和静态报表基本上都是面向开发部门的，业务部门提出需求之后，由开发根据报表工具开发出固定的报表，然后业务部门查看报表结果。第二阶段，敏捷BI自助式分析，在业务部门提出需求之后，数据分析可以基于敏捷BI的工具帮助业务部门快速获取所需的数据，帮助他们获得所需要的结果。第三阶段，不管是基于大模型的AskBI还是增强分析，都是直接面向业务的，其理念是业务部门直接使用对话式BI工具能够解决问题，获得所需的数据结果。这一过程无需像之前那样依赖开发部门开发报表，或者数据分析师基于敏捷BI
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扩散模型是目前大部分AIGC生图模型的基座，其本质是用神经网络学习从高斯噪声逐步恢复图像的过程，本文用python代码从零开始构建了一个简单的扩散模型。
Java丰富的生态和语言强大的内存管理技术（GC），使得Java应用的开发非常便捷，各类应用场景的适配都非常优秀，大大减少了从Idea到应用落地的难度。不过这一切也不是没有代价的，针对于Java应用内存占用比较高的问题一直拿出来和其他语言比较。虽然JVM已经自带了例如指针压缩（compressed oops）来节约内存开销，不过Java Object对象头本身占用的内存还是非常可观。本文就介绍一下OpenJDK的最新技术，对象头压缩，来大幅优化Java对象的内存占用。目前这个技术尚未在Java语言官方实现OpenJDK中正式发布，但是Dragonwell11已经率先应用，请参考JDK发布指南：Dragonwell 11 release notes[1]。
