-
13.18 可视编程和Beans
13.18 可视编程和Beans 13.18.1 什么是Bean 13.18.2 用Introspector提取BeanInfo 13.18.3 一个更复杂的Bean 13.18.4 Bean的封装 13.18.5 更复杂的Bean支持 13.18.6 Bean更多的知识 13.18 可视编程和Beans 迄今为止，我们已看到Java对创建... -
第八章 高级的应用场景
第八章 高级的应用场景 第八章 高级的应用场景 AIGC在我们的日常生活中越来越常见。如今，画作、文章、音乐、游戏乃至代码，任何一个需要人类原创能力的创作都可能出自AIGC之手。但是，我们需要了解的是，AIGC的出现，不是为了替代人类，而是为了帮助人们更快、更好、更低成本地创作。 AIGC技术还将颠覆现有内容生产模式，它仅用十分之一的成本，就能以百倍... -
第六章 瞬间的风靡全球
第六章 瞬间的风靡全球 第六章 瞬间的风靡全球 语言是人类最基本的社会工具，也是每个人最基本的生存技能。在人工智能时代，语言将不再只是交流的工具，更是生产工具！语言将直接生成文本、图像、音频、视频，甚至是3D模型等更多未知的流媒体形态。未来几年，我们将看到基于AIGC的人工智能内容生产范式呈井喷式发展。 AIGC是一项全新的技术，目前人们对AIGC技... -
论数据库索引优化策略及其对查询性能的影响：从原理到实战的全解析
论数据库索引优化策略及其对查询性能的影响：从原理到实战的全解析 一、索引的本质：数据库的 “智能目录” 二、索引设计的黄金法则：场景驱动的精准建模 1. 最左前缀原则的深度应用 2. 覆盖索引的极致优化 3. 索引选择性的量化分析 三、分场景优化策略：数据量与查询模式的动态适配 1. 千万级以下数据的索引策略 2. 亿级数据的分布式索引方案 3... -
第二章 快速迭代的发展历程
第二章 快速迭代的发展历程 第二章 快速迭代的发展历程 在ChatGPT一词中，Chat是指对话方式，GPT是指背后的技术，其是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。它用于文本问答、文本摘要、语言翻译、文本分类、代码生成和对话对答等工作中。从最初版本的GPT-1到GPT-4（ChatGPT），仅用4年时间ChatGPT就实现了快速的迭代式演... -
附录C Java编程规则
附录C Java编程规则 附录C Java编程规则 本附录包含了大量有用的建议，帮助大家进行低级程序设计，并提供了代码编写的一般性指导： (1) 类名首字母应该大写。字段、方法以及对象（引用）的首字母应小写。对于所有标识符，其中包含的所有单词都应紧靠在一起，而且大写中间单词的首字母。例如： ThisIsAClassName thisIsMeth... -
Spark-Scilit-X1-13B开源大模型，高效AI开发工具
一、前言：为什么说它解决了 AI 开发的核心痛点？ 二、技术深析：3 大突破点奠定 “高效开发” 基石 1. 架构创新：Spark 引擎原生集成（核心差异点） 2. 性能优化：13B 模型的 “轻量革命” 3. 生态兼容：零成本对接现有开发栈 三、性能实测：碾压同类模型的 5 组关键数据 四、开发实战：3 类场景的 “效率暴击” 演示 场景 1：... -
前言
前言 前言 FOREWORD 当我们还停留在千篇一律的“基础设施层、数据层、平台层、应用层、用户层”的互联网架构图之时，大洋彼岸的互联网技术已经又取得了跨时代的进步。 马斯克称ChatGPT将颠覆世界；微软为ChatGPT投资数百亿美元，并计划将其整合到Office办公软件和Bing搜索引擎之中；在一些高校和学术机构中，兴起了关于用ChatGPT... -
第七章 幕后的技术路径
第七章 幕后的技术路径 第七章 幕后的技术路径 当然，AIGC能力的提升，并不是一蹴而就的，而是经历了漫长且复杂的“模型突破—大幅提升—规模化生产—遇到障碍—再模型突破—大幅提升”的循环发展过程。而AIGC要实现商业化落地应用，走进人类生活，就必须在资源消耗、学习门槛等方面做到平民化。 AIGC的成功主要得益于基础的生成算法模型不断突破创新。比如为人... -
TorchScript 简介
TorchScript 简介 PyTorch 模型创建基础 TorchScript 的基础 跟踪Modules 使用脚本转换模块 混合脚本和跟踪 保存和加载模型 进一步阅读 TorchScript 简介 原文：https://pytorch.org/tutorials/beginner/Intro_to_TorchScript_tut...
