liam liam
3年前
这个API Hub厉害了,收录了钉钉企业微信等开放Api,还能直接调试!
01此前时不时会有一些研发小伙伴和我诉苦,说很多企业由于人力财力限制或者需求不强,会直接购买使用第三方的开放API,这样一来,一则由于开放项目不是量身定制的,寻找自己合适的接口也要搜索调研蛮多时间。二则这种合作方式下API提供者通常只会提供调用权限和一份接口文档,研发童鞋调试的时候只能手动一个个把接口数据复制到调试工具,费时费力。综合上述两大痛点,我给
李志宽 李志宽
2年前
看完这些在HW面试官面前横着走 HW面试常见问题大合集(适合第一次参加)
护网的定义是以国家组织组织事业单位、国企单位、名企单位等开展攻防两方的网络安全演习。进攻方一个月内采取不限方式对防守方展开进攻,不管任何手段只要攻破防守方的网络并且留下标记即成功,直接冲到防守方的办公大楼,然后物理攻破也算成功。护网是国家应对网络安全问题所做的重要布局之一。
Wesley13 Wesley13
3年前
java多线程大汇总,线程与进程,线程调度,并发与并行,创建线程方式,线程生命周期,线程安全,线程通信,线程池
1.线程与进程进程是指一个内存中运行的应用程序,每个进程都有一个独立的内存空间线程1、是进程中的一个执行路径,共享一个内存空间,线程之间可以自由切换,并发执行.一个进程最少有一个线程2、线程实际上是在进程基础之上的进一步划分,一个进程启动之后,里面的若干执行路径又可以划分成若干个线程
卡尔 卡尔
4年前
从面试官角度看一次前端面试经历
今天被抓差给候选者进行初面。在这里记录一下面试中涉及的几个知识点。每次面试我都会递给候选者一瓶水,这样可以让候选者没那么紧张,有更好的状态进行面试,毕竟面试是双向选择,公司也需要尽快找到合适的人,没那么多网上说的心理战。这里我还想吐槽一下面试造火箭工作拧螺丝,尤其是开发行业,很多面试官针对自己擅长的方向大问特问,完全忽略了候选人的优势,从而给候选人带来一个极
Stella981 Stella981
3年前
LayaAir 1.7.20大幅度优化了微信小游戏发布体验!增加ETH,NEO区块链项目支持,可创建区块链项目!
LayaAir引擎与IDE的版本更新很少会在公众号中提及,这次为什么要讲一下呢?因为此次IDE的LayaAir1.7.20版本有两个重要功能的更新。游戏发布体验第一个是发布的体验。这个体验虽然是针对所有版本的发布的,但是小编认为对于微信小游戏开发者的体验更赞。下面针对这块的优化点进行简单介绍一下。我们先看一下项目发布
Wesley13 Wesley13
3年前
Java虚拟机
  代码编译的结果从本地机器码转换为字节码,是存储格式发展的一小步,却是编程语言发展的一大步。计算机只认识0和1,所以我们的程序需要经过编译器翻译成由0和1组成的二进制格式才能由计算机执行。经过技术的发展,将编写的程序编译成二进制本地机器码已经不是唯一的选择,越来越多的程序语言选择了与操作系统和机器指令无关、平台中立的格式作为程序编译后的存储格式。   
高耸入云 高耸入云
12个月前
近屿智能独家发布:AIGC大模型工程师和产品经理详细学习路径图(附完整版学习路径图)
AI不会取代你的工作,会取代你的是懂AI的人,如何提升自己与他人的知识壁垒,如何学习AIGC?相信在刚刚过去2023这个AI爆发的元年,我相信也是很多人的疑问,好像不懂使用点AI工具,例如ChatGpt、Midjourney或者SD,就好像被淘汰了一样,更
一条数据包从收到发--交换芯片篇(一)
从程控交换设备的软处理到交换芯片的硬件pipeline,从基于dpdk的软件转发到可编程的pipeline硬转发,从Kbps带宽能力到Tbps能力,网络转发设备的发展带来大带宽能力的同时,其技术架构也是经历了软硬软硬的周期,可谓完美演绎了“十年河东十年河西”“各领风骚数年”的传奇。但对于底层网络而言,其七层架构、数据包结构、协议标准基本没有变化,即对于网络转发设备而言,数据报文处理架构可以做通用设计抽象,转发细节的差异与演进大多体现在报文处理逻辑的优化,内部报文高速传递的优化等。
安全可信 | 通过多项评估认证!天翼云与业界伙伴共谋云上安全发展!
近日,由全球数字经济大会组委会主办,中国信息通信研究院(以下简称中国信通院)与中国通信标准化协会联合承办的2024全球数字经济大会云和软件安全论坛暨第二届SecGo云和软件安全大会在北京召开。本届论坛聚焦云和软件安全最新发展趋势,以“链接云端,可信而安”为主题,为产业界提供丰富多样的信息交流平台,通过云安全、零信任、安全大模型、软件供应链治理等议题全面展示中国信通院在创新安全领域的研究探索与实践。
AGIC.TWang AGIC.TWang
6个月前
关于RAG
检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力,提升其精准性和实用性。它包含三个步骤:检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索,克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例,在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程,包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益,最终实现更深入的知识理解和推理,更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。