摘要：Ambient Mesh以一种更符合大规模落地要求的形态出现，克服了大多数Sidecar模式的固有缺陷，让用户无需再感知网格相关组件，真正将网格下沉为基础设施。 本文分享自华为云社区《华为云云原生团队：Istio数据面新模式 Ambient Mesh技术解析》，作者： 云容器大未来。 如果说在
摘要：本文尝试基于分析现有的学术文章，剖析Serverless与Regionless并存时，在性能提升和成本控制两个方向的现状与挑战 本文分享自华为云社区《当Serverless遇到Regionless：现状与挑战》，作者：云容器大未来。 近年来，Serverless服务崛起的趋势是有目共睹的：从B
摘要：本文结合Karmada社区对大规模场景的思考，揭示Karmada稳定支持100个大规模集群、管理超过50万个节点和200万个Pod背后的原理 本文分享自华为云社区《Karmada百倍集群规模多云基础设施体系揭秘》，作者： 云容器大未来 。 随着云原生技术在越来越多的企业和组织中的大规模落地，如
摘要：由 Istio社区指导委员会成员和华为云云原生团队联合编著的云原生服务网格书籍《 Istio 权威指南》重磅上市 本文分享自华为云社区《《 Istio 权威指南 》新著重磅发行！华为云云原生团队匠心力作》，作者： 云容器大未来 。 由 Istio 社区指导委员会成员和华为云云原生团队联合编著的
摘要：Kubespray 和 Kurator 就是这类开源工具的典型代表。本文将对这两款工具进行比较。 本文分享自华为云社区《Kubernetes 集群管理：Kurator or Kubespray-华为云云原生团队》，作者： 云容器大未来 。 随着云计算技术的飞速发展，Kubernetes 已经成
摘要：本篇文章将从一个实际项目出发，分享如何使用 Spark 进行大规模日志分析，并通过代码演示加深读者的理解。 本文分享自华为云社区《【实战经验分享】基于Spark的大规模日志分析【上进小菜猪大数据系列】》，作者：上进小菜猪。 随着互联网的普及和应用范围的扩大，越来越多的应用场景需要对海量数据进行
摘要：6月27日， 2023“域见杯”医检人工智能开发者大赛正式启动。 本文分享自华为云社区《金域医学2023“域见杯”医检人工智能开发者大赛正式启动》，作者：HWCloudAI 。 人工智能与大模型开发迎来“新风口”，AIGC（生成式AI）技术正在重构各行各业。为培养交叉复合型人才，构建智慧医检新
摘要：华为开发者大会2023（Cloud）期间，华为云面向全球行业领袖、技术专家、社区大咖，举办“99%安全事件5分钟内闭环——华为云安全运营创新与实践”专题论坛。 在华为开发者大会2023（Cloud）期间，华为云面向全球行业领袖、技术专家、社区大咖，举办“99%安全事件5分钟内闭环——华为云安全
基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架，提供全套的训练、微调模型（包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型）的解决方案。
前端开发中涉及表单的页面非常多，看似功能简单，开发快速，实则占去了很大一部分时间。当某个表单包含元素过多时还会导致html代码过多，vue文件过大。从而不容易查找、修改和维护。为了提高开发效率及降低维护成本，下面介绍表单配置化组件的封装原理与封装方法。
在本文中，我将结合GPT-4的技术报告、GPT-4相对于GPT 3.5/ChatGPT的提升、GPT-4和ChatGPT的对比、OpenAI的近期工作，大语言模型（Large Language Model，LLM）模型的科研进展，多模态模型的科研进展等多方面的信息，深入分析GPT-4的技术细节。
之前总聊微服务，今天换一个话题---低代码。低代码这个词也是最近这几年很火的概念，尤其是遇到大环境下行，很多大厂和互联网那个公司也在慢慢在低代码方向发力，当然，对于传统项目交付型的软件公司，低代码也具有相当大的吸引力。
每每到618、双11这样的大型活动的时候，每天都有几个重要的大v或者品牌直播需要保障。
随着业务的发展及版本迭代，客户端工程中不断增加新的业务逻辑、引入新的资源，随之而来的问题就是安装包体积变大，前期各个业务模块通过无用资源删减、大图压缩或转上云、AB实验业务逻辑下线或其他手段在降低包体积上取得了一定的成果。
当我们在开发项目时，有时需要用到外部依赖组件，例如当我们需要Json序列化的时候需要用到FastJson组件，我们可以通过下载对应jar包加载到项目中。但当一个大的项目同时需要依赖各种各样的外部服务，就存在着配置繁琐、依赖冲突等问题，因此可以通过maven来完成对应的依赖管理功能。
本篇文章主要介绍在实际的开发过程当中，如何使用GPT帮助开发，优化流程，恰逢今年京东20周年庆，文末会介绍如何与618大促实际的业务相结合，来提升应用价值。全是干货，且本文所有代码和脚本都是利用GPT生成的，请放心食用。
京销易系统已经接入大网、KA以及云仓三个条线商机，每个条线商机规则差异比较大，当前现状是独立实现三套系统分别做支撑。
目前，推荐算法部支持了主站、企业业务、全渠道等20+业务线的900+推荐场景，通过梳理大促运营、各垂直业务线推荐场景的共性需求，对现有推荐算法能力进行沉淀和积累，并通过算法PaaS化打造通用化的推荐能力，提升各业务场景推荐赋能效率，高效赋能业务需求。
## 前言 上一篇文章介绍了几个开源LLM的环境搭建和本地部署，在使用ChatGPT接口或者自己本地部署的LLM大模型的时候，经常会遇到这几个参数，本文简单介绍一下~ - temperature - top_p - top_k ### 关于LLM 上一篇也有介绍过，这次看到一个不错的图 >A rec
微服务的应用级别确实相对简单，但在实际开发中仍有一些技术难点需要解决。对于微服务组件的使用，确实不存在太大差距，但在设计和开发过程中需要积累经验。学习微服务的上手时间相对较短，可能只需一周到一个月的时间。然而，设计经验和技术难点是需要个人长期积累的，不能急于求成。因此，在使用和开发微服务时，更应该关注方案思考，展示自己对该领域的理解和见解。这样能够体现出你对问题的思考深度和解决方案的创新性。希望这次面试种子题目的解答能够帮助你应对面试官的问题！
