在 Python 3.4 Python 引入了一个非常有用的特性——协程，在本篇文章当中我们将详细介绍一下 Python 协程的原理以及虚拟机具体的实现协程的方式。
这是一个讲解DDD落地的文章系列，作者是《实现领域驱动设计》的译者滕云。本文章系列以一个真实的并已成功上线的软件项目——码如云（https://www.mryqr.com）为例，系统性地讲解DDD在落地实施过程中的各种典型实践，以及在面临实际业务场景时的诸多取舍。 本系列包含以下文章： DDD入门
简介 在官网上对 OpenResty 是这样介绍的（http://openresty.org）： “OpenResty 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台，其内部集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块以及大多数的依赖项。用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 We
经过上一篇的分析，完成了查找指令和模板的功能，接下来就是编译指令的数据了。 所以本章节主要处理的方法则是 buildElement 方法，我们先分析一下我们所拿到的数据在进行编码，这样会更加清晰一些。 我将 name, value 打印出来，分别对应的值是 name: v-model, value:
Monorepo(monolithic repository)是一种项目架构，简单来说就是，将多个项目或包文件放到一个git仓库来管理，很多前端项目vue3、element都是采用的这种架构模式。 之所以应用monorepo，主要是解决以下问题：代码复用的问题 。开发流程统一 。高效管理多项目/包。
Dapr 1.10版本中带来了最有亮点的特性就是工作流构建块的的发布，虽然是Alpha 阶段，可以让我们尽早在应用系统中规划工作流， 在使用Dapr的系统中更好的编写负责的分布式应用系统。Dapr 工作流使你能够生成跨多个应用的长时间运行的持久进程或数据流。 Dapr 工作流可以与其他 Dapr A
微软semantic-kernel(SK)团队发布了一篇博客文章：Early Lessons From GPT-4: The Schillace Laws[1] ,微软的CVP , Deputy CTO Sam Schillace 根据他在GPT-4方面的经验制定了使用LLM创建软件的九项原则，称之
经过 Tokenize 之后，一串文本就变成了一串整数组成的向量。OpenAI 的 Tiktoken 是 更高级的 Tokenizer ， 编码效率更高、支持更大的词汇表、计算性能也更高。 OpenAI在其官方GitHub上公开了一个开源Python库：tiktoken，这个库主要是用力做字节编码对
3月16日，微软发布了微软365 Copilot[1]。 Microsoft 365 Copilot 将您现有的 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和 Teams 与大型语言模型 （LLM） 的强大功能以及来自 Microsoft Graph 和 Microsoft 365
昨天科大讯飞发布了讯飞星火认知大模型，在发布会现场实测大模型的7种核心能力，并发布了它在教育、办公、汽车、数字员工领域的应用成果。科大讯飞董事长刘庆峰表示：认知大模型展示了通用人工智能的曙光，讯飞星火认知大模型已在文本生成、知识问答、数学能力3种能力上超越ChatGPT。NewBing 也全面开放给
微软在Semantic Kernel博客上发布了文章：https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/announcing-copilot-chat/。 Copilot Chat示例应用程序展示了开发人员如何将AI和LLM智能集成到自己的应用程序中，使开
Dapr 团队最近在博客上发布了 Dapr 完成模糊测试审核[1]的文章，该审计是 CNCF 通过模糊测试改善[2]开源云原生项目安全状况的计划的一部分。该审计由 Ada Logics[3] 于 2023 年 5 月和 6 月进行的，Ada Logics 团队为了改善 Daprs 安全状况，并且由于
由于在加壳时插入了System.loadLibrary("advmp");,看一下JNI_OnLoad JNIEXPORT jint JNICALL JNI_OnLoad(JavaVM* vm, void* reserved) { JNIEnv* env = NULL; if (vm->GetEnv
装饰器在 Python 中扮演了重要的角色，这是一种精巧的语言特性，让我们能够修改或增强函数和类的行为，无需修改它们的源代码。这篇文章将深入探讨装饰器的所有相关主题，包括装饰器的基础知识、实现与使用、工作原理，以及通过实际例子学习装饰器的独特用法。
> 本篇博客详细介绍了Python机器学习库Scikit-learn的使用方法和主要特性。内容涵盖了如何安装和配置Scikit-learn，Scikit-learn的主要特性，如何进行数据预处理，如何使用监督学习和无监督学习算法，以及如何评估模型和进行参数调优。本文旨在帮助读者深入理解Scikit-
> 本文深入浅出地探讨了OpenCV库在图像处理和深度学习中的应用。从基本概念和操作，到复杂的图像变换和深度学习模型的使用，文章以详尽的代码和解释，带领大家步入OpenCV的实战世界。 # 1. OpenCV简介 ## 什么是OpenCV？ 