由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。 一.Baichuan2模型 B
# 什么是 long-running thread long-running task 是指那些长时间运行的任务，比如在一个 while True 中执行耗时较长的同步处理。 下面的例子中，我们不断从队列中尝试取出数据，并对这些数据进行处理，这样的任务就适合交给一个 long-running tas
拼凑硬币问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：拼凑硬币问题 CSDN：拼凑硬币问题 问题描述 现有 n1 + n2 种面值的硬币，其中前 n1 种为普通币，可以取任意枚，后 n2 种为纪念币， 每种最多只能取一枚（可能有重复值），每种硬币有一个面值，问能用多少种方法拼出 m 的面值? 题目链接见
Session是`Windows`系统的一个安全特性，该特性引入了针对用户体验提高的安全机制，即拆分Session 0和用户会话，这种拆分`Session 0`和`Session 1`的机制对于提高安全性非常有用，这是因为将桌面服务进程，驱动程序以及其他系统级服务取消了与用户会话的关联，从而限制了攻击者可用的攻击面。由于`DLL`注入在`Session 0`中的注入机制不同于在用户会话中的注入机制
摘要：如流水般源源不断的数据都存放在哪里？云原生数据库到底是什么？企业基于云原生数据库如何随取随用，实现从 “上好云” 到 “用好云” 的跨越发展？ 本文分享自华为云社区《探秘・云新知丨华为云解锁云原生数据库发展新动能》，作者：华为云头条 。 伴随数字化转型步入 “深水区”，企业的业务需求迭代迅速，
1、首先你需要提前准备好jar包或者war包，并想办法放入Linux环境(或虚拟机)中； 2、java项目的部署需要用到Tomcat或者Jetty，docker可以直接拉取他俩的镜像，这里以Tomcat为例： # : 后面需要加上war或者jar对应的Tomcat版本，最好加上， # 否则默认最新的
https://www.bilibili.com/video/BV1ha411g7f5/?p=10 https://dribbble.com/ 问题1：配色太多，主题色混乱 一个主色，两辅色 问题2：随意配色 问题3：颜色搭配没有重点 我们该如何配色 画四个圆，取四个色，用来做后面的配色 图片取色
官网下载： https://www.snipaste.com Snipaste 免费，支持 Windows、Mac，Windows 上的功能相当多而且，Mac 也够用了 不仅仅是个截图工具，具有强大功能： 截图 贴图（直接将截图贴在桌面上，当标签贴使用） 取色器 常用快捷健 fn + F1： 开始截
登录时，当选中 同意用户协议后 复选框，登录按钮变颜色 登录按钮 设置登录按钮的选中颜色 同意协议 当同意复选框被选中后，设置 登录 的选中状态为 真，这时候触发登录按钮改变颜色， 取消勾选后，登录按钮的颜色不变接着往下看 复选框，的选中和取消选中，是两个不同的交互事件
需要重复使用的元件，建议创建成母版； 如果修改了母版，所有页面中的母版元件将会被同步修改 元件：添加后，所有的 Axure 都可以使用 母版：只适用当前的 Axure 原型 拖放行为： 任意位置：可以拖到任意指定的页面位置 固定位置：取决说元件在母版中的位置，提高原型的质量、标准（手机APP框架）
Java GenericObjectPool 对象池化技术--SpringBoot sftp 连接池工具类 一个对象池包含一组已经初始化过且可以使用的对象，而可以在有需求时创建和销毁对象。池的用户可以从池子中取得对象，对其进行操作处理，并在不需要时归还给池子而非直接销毁它。这是一种特殊的工厂对象。
docker安装jenkins Jenkins部署 1.创建jenkins的工作目录 //创建工作目录 mkdir /var/jenkins_home //赋予权限 chown -R 1000 /var/jenkins_home 1.1 通过docker部署jenkins 拉取镜像 docker p
# 在虚拟机（VMware）上安装OpenKylin开源操作系统 今天我们一下学习下开放麒麟系统的安装。也是我的开源项目在OpenKylin上运行的实践。 希望通过该项目了解和学习Avalonia开发的朋友可以在我的github上拉取代码，同时希望大家多多点点star。 https://github
金融社区优惠文章是基于京东商城优惠商品批量化自动生成的，每日通过不同的渠道获取到待生成的SKU列表，并根据条件生成优惠文章。 但是，生成优惠文章之后续衍生问题：该商品无优惠了，对应文章需要做取消推荐或下架处理，怎样能更快的知道该商品无优惠了呢？
云原生下的流水线是通过启动容器来运行具体的功能步骤，每次运行流水线可能会被调度到不同的计算节点上。这会导致一个问题：容器运行完是不会保存数据的，每当流水线重新运行时，又会重新拉取代码、编译代码、下载依赖包等等。在云原生场景下，不存在本地宿主机编译代码、构建镜像时缓存的作用，大大延长了流水线运行时间，浪费很多不必要的时间、网络和计算成本。
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。
Chatgpt的风靡，也让其背后LLM（大型语言模型）技术中的数据隐私保护问题进一步受到关注。作为国内隐私计算行业领军者，京东科技全程深度参与了「4大报告+3大标准」的编写研制工作，取得丰硕成果。
## 1 背景 APP端UI自动化因其特殊性（需连接测试机）一般都在本地执行，这种执行方式的局限性有以下弊端： 1. 时效性低：研发每次打包后都需要通知测试，测试再去打包平台取包，存在时间差 1. 研发自测或产品验收无法使用自动化脚本：研发自测及产品验收时如果想用自动化脚本需要搭建相应的运行环境并准
本文介绍了docker的常见命令。比如docker pull,docker images,docker run等，并以拉取、运行、删除nginx为例来介绍相关命令。
Pop模式消费和消息粒度负载均衡 在RocketMQ 5.0之前，消费有两种方式可以从Broker获取消息，分别为Pull模式和Push模式。 Pull模式：消费需要不断的从阻塞队列中获取数据，如果没有数据就等待，这个阻塞队列中的数据由消息拉取线程从Broker拉取消息之后加入的，所以Pull模式下
