模型在同时学习多种任务时，不同领域的知识和优化目标可能发生冲突。术业有专攻，模型细化在单一领域做到最佳，比如擅长写代码、删除图像处理的、删除文字处理的、擅长声音处理的、等等由一个调度者聚合多个模型的结果。这样的结果更丰富更好；通用大模型为了覆盖广泛的知识领域（从编程、数学到文学、法律），必须使用海量、多源、未经精细筛选的互联网数据进行训练。训练一个千亿参数级别的通用模型，需要数千块高端 GPU 运

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spring ai 报错与踩坑

restTemplate 发送get/post请求restemplate发送post请求获取阿里云短信验证码向阿里云发送post请求获取短信验证码测试java.lang.IllegalStateException: No instances available for dfsns.market.alicloudapi.com

【代码】JWT工具类封装。

【代码】mybatis 插入数据并返回主键id。

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方法一：有现成jar包注意：开始之前一定要装好Jdk1.8或更高版本，可参考其它帖子！1.打开虚拟机，Mobaxterm工具连接虚拟机，创建多级目录，用于存放下载好的sentinel安装包mkdir -p usr/local/sentinel2.进入当前包目录，运行jar文件cd usr/local/sentinellsjava -jar sentinl+tab键自动补全3.打开浏览器进行访问测试

微服务架构的优势使用微服务架构能够为我们带来如下好处：1）服务的独立部署每个服务都是一个独立的项目，可以独立部署，不依赖于其他服务，耦合性低。2）服务的快速启动拆分之后服务启动的速度必然要比拆分之前快很多，因为依赖的库少了，代码量也少了。3）更加适合敏捷开发敏捷开发以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行。服务拆分可以快速发布新版本，修改哪个服务只需要发布对应的服务即可，不用整体重新发