sharepoint+moss+案例

时间: 2023-11-17 14:04:40 浏览: 38
SharePoint 是微软公司推出的一款协同办公平台,而 MOSS(Microsoft Office SharePoint Server)则是 SharePoint 的一个版本,它提供了更多的功能和扩展性。下面是一个 SharePoint + MOSS 的案例: 某公司使用 SharePoint + MOSS 搭建了一个企业内部门户网站,实现了以下功能: 1. 员工可以在网站上查看公司的新闻、公告、通知等信息; 2. 员工可以在网站上查看自己的工作日程、任务、考勤记录等个人信息; 3. 员工可以在网站上进行在线交流、讨论、协作,包括邮件、聊天、文档共享等; 4. 管理员可以在网站上管理员工信息、权限、角色等。 该企业内部门户网站的搭建,大大提高了企业内部协作效率和信息传递效率,也方便了管理人员对员工信息的管理和监控。
相关问题

MOSS大模型的能力

MOSS是复旦大学自然语言处理实验室发布的国内第一个对话式大型语言模型[^1]。MOSS具有以下能力: 1. 支持英双语和多种插件:MOSS可以处理中英文对话,并且支持多种插件,可以扩展其功能。 2. 大规模参数:MOSS的模型参数量达到了160亿,这使得它具备了强大的语言理解和生成能力。 3. 高性能运行:在FP16精度下,MOSS可以在单张A100/A800或两张3090显卡上运行。在INT4/8精度下,它可以在单张3090显卡上运行。 4. 多轮对话能力:MOSS经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练,具备了多轮对话的能力,并可以使用多种插件。 5. 最大对话长度:MOSS的最大对话长度为2048(输入+输出),这使得它可以处理较长的对话场景。 然而,需要注意的是,由于MOSS模型参数量较小和自回归生成范式的限制,MOSS仍然可能生成包含事实性错误的误导性回复或包含偏见/歧视的有害内容。因此,在使用MOSS生成的内容时,需要谨慎鉴别和使用,并且不要将有害内容传播到互联网上。如果产生不良后果,由传播者自负。

复旦moss 流浪地球

电影《流浪地球》自上映以来,引起了全国的热烈讨论和关注。而复旦Moss恰恰就是围绕着这部电影展开了一次探讨,这是一次既有趣又充满意义的学术交流活动。 在这次Moss活动中,学生们深度剖析了电影中探讨的世界观和价值观。电影中主掌人类救援计划的苏联女科学家说过这样一句话:“人类自以为是地把所有生命都压在了自己的脚下,但事实上,我们也是被太阳毁灭的生命之一。”这种言论在电影中屡次提及,让人心生警醒。同时,学生们也就此展开思考,从后人类的角度出发,反省自己现在所处的境地,是否应该更加重视环保和生态平衡的问题。 除此之外,学生们还就电影情节、科幻元素等多方面进行了热烈讨论。一些学生认为电影中的设定和情节笔法过于华丽,过于夸张,缺乏严谨性。而另一些学生则认为,这正是科幻电影的特点所在,电影中夸张的元素和情节刺激了人们的想象力,营造出了一个趣味十足的科幻世界。 在这次活动中,学生们的意见不尽相同,但都表达了看待这部电影的独特观点和思考,这也正是Moss这种学术交流活动的价值所在。在这里,学生们可以放下课堂中沉重的教材和理论,自由地讨论自己感兴趣的话题,横跨各个学科、各个领域,获得探索未知领域和交流想法的机会。 通过这次Moss活动,我们更深切地感受到了科学与文化的交融,科学不仅仅是技术和知识的堆砌,更是探索宇宙、人类生活和价值观的过程。未来,我们也期望能够有更多这样的学术交流活动,让学生们进一步扩宽视野、开阔思路,探索未知的领域,在自由与开放中汲取知识与力量。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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