RBAC基于角色的访问控制（RoleBasedAccessControl）作为传统访问控制（自主访问，强制访问）的有前景的代替受到广泛的关注。在RBAC中，权限与角色相关联，用户通过成为适当角色的成员而得到这些角色的权限。这就极大地简化了权限的管理。在一个组织中，角色是为了完成各种工作而创造，用户则依据它的责任和资格来被指派相应的角色，用

1、大模型的概念大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然

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JDK动态代理，只能代理接口，为什么呢？我们从一个样例入手。JDK动态代理样例一个接口IHello.java:packagecom.example.demo.proxy.jdk;publicinterfaceIHello{voidsayHello(Stringname)

本文首先讲述四层负载均衡技术的特点，然后通过提问的方式推导出四层负载均衡器的NAT模型和DR模型的工作原理。通过本文可以了解到四层负载均衡的技术特点、NAT模型和DR模型的工作原理、以及NAT模型和DR模型的优缺点。

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。

本文通过实际业务需求场景建模案例，为读者提供一种业务模型向数据模型设计的方法论，用于指导实际开发中如何进行业务模型向数据模型转化抽象，并对设计的数据模型可用性、扩展性提供了建议性思考。通过文章，读者可以收获到业务模型向数据模型抽象可参考的一种方法论，并针对后期业务需求变化，尽可能降低模型调整或者模型推a倒重建的风险。本文可以重点关注建模实施流程，针对自己实际业务场景，不断抽象优化自己的数据模型。

AIGC发展到现在，大模型已经逐渐在大家的知识探索、学习知识、搜索领域的重要帮手，那么从普通大众认知角度，到底能做到什么程度，我们选三个当前知名度较高的大模型进行验证和对比。GPT4o：OpenAI大模型代表，大模型的标杆DeepSeek：深度求索的大模型，当前最火爆的大模型，低成本高效能的杰出代表。（也是作为开发者的我最喜爱的大模型）Doubao：字节跳动的大模型，也是国内断崖领先的大模型应用豆包的底层模型。（豆包App是基于该大模型的应用，做了大量其他辅助工作，如搜索等，因此该大模型表现的能力，不能完全和豆包App划等号）

作者：京东物流张媛1、大模型的概念大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广

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