学会提示-AI时代职场必修课

当你在写提数代码时,小张已经完成了数据分析;当你正在整理材料时,小王却在和对象逛环球影城;述职时,你发现小郑的汇报有了质的飞跃,但是他明明最近8点就去打羽毛球。之前大家工作效率相差无几,为何他们突然开了挂,难道是在家偷偷卷?原因其实很简单,只因AI时代到了,你需要【学会提示】。

【OpenAI】私有框架代码生成实践

OpenAI提供的ChatGPT/GPT-4模型和CodeX模型能够很好的理解和生成业界大多数编程语言的逻辑和代码,然而在实际应用中,我们经常会在编码时使用到一些私有框架、包、协议和DSL等。由于相关模型没有学习最新网络数据,且这些私有数据通常也没有发布在公开网络上,OpenAI无法根据这些私有信息生成对应代码。

京东到家小程序-在性能及多端能力的探索实践

为了提高研发效率,经过技术选型采用了taro3+原生混合开发模式,本文主要讲解我们是如何基于taro框架,进行多端能力的探索和性能优化。

【OpenAI】ChatGPT函数调用(Function Calling)实践

OpenAI提供的函数调用功能为使用GPT能力的应用提供了更丰富的可能性。应用开发者可以通过函数调用功能,让用户通过自然语言交互,获取实时数据、结构化数据,同时也可以与应用进行各类交互。本文中描述的几个案例场景仅为抛砖引玉,欢迎大家多多讨论,尝试更多应用场景。

研发提测前测试到底能做些什么

作为测试,经常会遇到倒排期的项目,当研发已经占用了很多资源的情况下,此时测试要想提高效率。就不得不在研发提测前多做准备,那么研发提测前测试到底能做些什么,我将根据我的经验,在本次文章中与大家一起分享。

缓存面试解析:穿透、击穿、雪崩,一致性、分布式锁、Redis过期,海量数据查找

本文提供了一些保证数据一致性和设计分布式锁的策略。这些策略可以在实际应用中帮助开发人员解决相关的问题,确保系统的数据一致性和并发访问的正确性。同时,通过合理地使用缓存和分布式锁,可以提高系统的性能和可靠性。希望对你在面对Redis相关面试题时有所帮助!

一个基于GPT模型实现的Git Commit信息自动生成工具

每次提交代码的时候,你是否有为如何写Commit Message而迟迟按不下提交的时刻呢?然后,死磨硬泡写了一些并提交后,又被review的小伙伴吐槽了呢?相信很多小伙伴有过这样的经历吧? 趁着最近ChatGPT那么火,就来顺手推荐一个可以用于解决这个问题的VS Code插件:vscode-gpto

JuiceFS 直连 NFS 新功能介绍,赋能 NAS 进行 AI 训练

NAS 通过提供多用户网络数据存取服务,极大地简化了数据共享和管理。而 NFS 作为实现这种共享的一种主流协议,尽管广泛应用,但在处理复杂的 AI 训练场景时常常受限于其性能和一致性问题。 JuiceFS 在最新的1.2版本中增加了直连 NFS 功能,这一创新允许 JuiceFS 直接利用 NAS

载均衡技术全解析:Pulsar 分布式系统的最佳实践

背景 Pulsar 有提供一个查询 Broker 负载的接口: /** * Get load for this broker. * * @return * @throws PulsarAdminException */ LoadManagerReport getLoadReport() throws

使用FModel提取游戏资产

目录前言FModel简介FModel安装FModel使用初次使用资产预览资产导出附录dumperDumper-7生成usmap文件向游戏中注入dll 前言 这篇文章仅记录我作为初学者使用FModel工具提取某款游戏模型的过程。 FModel简介 FModel是一个开源软件,可以用于查看和提取UE4-

CaiT:Facebook提出高性能深度ViT结构 | ICCV 2021

CaiT通过LayerScale层来保证深度ViT训练的稳定性,加上将特征学习和分类信息提取隔离的class-attention层达到了很不错的性能,值得看看 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Going deeper with Image Transformers 论文地址:https:/

CvT:微软提出结合CNN的ViT架构 | 2021 arxiv

CvT将Transformer与CNN在图像识别任务中的优势相结合,从CNN中借鉴了多阶段的层级结构设计,同时引入了Convolutional Token Embedding和Convolutional Projection操作增强局部建模能力,在保持计算效率的同时实现了卓越的性能。此外,由于卷积的

DeepViT:字节提出深层ViT的训练策略 | 2021 arxiv

作者发现深层ViT出现的注意力崩溃问题,提出了新颖的Re-attention机制来解决,计算量和内存开销都很少,在增加ViT深度时能够保持性能不断提高 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer 论文地址:https

DDP:微软提出动态detection head选择,适配计算资源有限场景 | CVPR 2022

DPP能够对目标检测proposal进行非统一处理,根据proposal选择不同复杂度的算子,加速整体推理过程。从实验结果来看,效果非常不错 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Should All Proposals be Treated Equally in Object Detectio

Simple WPF: WPF 自定义按钮外形

WPF的按钮提供了Template模板,可以通过修改Template模板中的内容对按钮的样式进行自定义。结合资源字典,可以将自定义资源在xaml窗口、自定义控件或者整个App当中调用

记一次aspnetcore发布部署流程初次使用k8s

主题: aspnetcorewebapi项目,提交到gitlab,通过jenkins(gitlab的ci/cd)编译、发布、推送到k8s。 关于gitlab、jenkins、k8s安装,都是使用docker启动服务。 首先新建一个项目,为了方便浏览就把swaggerr非开发环境不展示去掉 下面就是需

一个用来画拉氏图的简单Python脚本

这里我提供了一个用于画拉氏图的Python脚本源代码,供大家免费使用。虽然现在也有很多免费的平台和工具可以用,但很多都是黑箱,有需要的开发者可以直接在这个脚本基础上二次开发,定制自己的拉氏图绘制方法。

DVT:华为提出动态级联Vision Transformer,性能杠杠的 | NeurIPS 2021

论文主要处理Vision Transformer中的性能问题,采用推理速度不同的级联模型进行速度优化,搭配层级间的特征复用和自注意力关系复用来提升准确率。从实验结果来看,性能提升不错 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Not All Images are Worth 16x16 Words:

面试题:Linux 系统基础提问 (一)

Linux系统中如何管理用户和组? Linux系统中用户和组的管理通常包括以下几个方面: 1、创建用户和组: 使用useradd和groupadd命令创建新用户和新组。 2、修改用户和组信息: 使用usermod和groupmod命令来修改用户和组的信息。 3、删除用户和组: 使用userdel和g

win11添加开机自启动

方法1 win + R 打开运行,输入 shell:startup 会打开一个文件夹 将想要启动的程序快捷方式放进文件夹 在设置里面搜索“启动”,可以看到开机启动项,确认已经打开。 以上,针对不用管理员权限启动的程序,有效。 方法2 下面看需要管理员权限的: 按Win+R,输入regedit,打开注