Wesley13 Wesley13
4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
4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
4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。   
Wesley13 Wesley13
4年前
DDD实战进阶第一波(十一):开发一般业务的大健康行业直销系统(实现经销商代注册用例与登录令牌分发)
前两篇文章主要实现了经销商代注册的仓储与领域逻辑、经销商登录的仓储与相关逻辑,这篇文章主要讲述经销商代注册的用例与经销商登录的查询功能。一.经销商代注册用例在经销商代注册用例中,我们需要传递经销商的基本注册信息,这个信息是做成了DTO对象。1.经销商注册的DTO对象:publicclassAddDealerDTO
近屿智能 近屿智能
8个月前
阿里AI模型获FDA突破性医疗器械认定,AI医疗走向国际舞台,来近屿智能系统学习AIGC大模型技术
近日,阿里巴巴旗下的AI模型——DAMOPANDA,被美国食品药品监督管理局(FDA)授予“突破性医疗器械”称号,成为中国科技企业首个获得此类国际认可的AI医疗产品。这一里程碑式的成果,标志着中国AI在全球医疗领域的技术实力被高度认可。DAMOPANDA是
构建强大算力基础,奠定AI时代基石!
7月6日,2023世界人工智能大会在上海拉开序幕。由中国电信主办的“算网一体融创未来”主题论坛也于当日在上海世博中心举行。上海市经济和信息化委员会副主任戎之勤、上海市金山区人民政府副区长葛钧、中国电信数字智能科技分公司副总经理何忠江、中国电信上海公司副总经理胡伟良、天翼云科技有限公司副总经理黄洪波、中国电信数字智能科技分公司副总经理张鑫和超过500位智库专家及企业嘉宾共同出席。会上,中国电信发布了最新研发的行业大模型TeleChat,并与多家人工智能领军企业共同启动中国电信大模型生态合作联盟。
高耸入云 高耸入云
1年前
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。
AGIC.TWang AGIC.TWang
1年前
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。