Java技术在我国发展历程及关键应用 摘要：自1995年诞生以来，Java技术凭借其跨平台性、安全性、稳定性等优势，深度融入我国金融、通信、政务等领域，成为数字化转型的重要技术支撑。文章系统梳理了Java技术在我国的发展历程：1995-2000年的引入期，2001-2010年的快速发展期，以及2011年至今的成熟创新期。重点分析了Java在金融核心系统、通信网络管理、政务信息化等关键领域的深度应用

【摘要】本文系统介绍了大模型技术应用的核心方法：1）模型蒸馏适用于轻量化部署场景，可保留80%以上性能；2）全参数微调适合专业领域知识迁移；3）RAG方案适合动态数据更新需求。重点解析了LoRA微调技术原理及其资源优化优势，推荐使用PEFT库实现。详细介绍了ms-swift框架，该工具支持450+大模型和150+多模态模型的训练部署，集成LoRA、QLoRA等20+前沿技术，提供从训练到部署的全流

我们在做项目时，表设计文档都是非常重要的，可以让开发人员快速了解表与业务的关系、表之间的关系。产品在不停迭代的过程中，表的结构也会有相应的变化，我们需要将变化更新的表设计文档中。以前我们是人工方式更新文档，效率是比较慢的，慢慢的我们通过工具来维护表设计文档。

LangChain 就是一个 LLM 编程框架，你想开发一个基于 LLM 应用，需要什么组件它都有，直接使用就行；甚至针对常规的应用流程，它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。下面我们从新兴的大语言模型（LLM）技术栈的角度来看看为何它的理念这么受欢迎。其官方的定义。

引用：2月25日晚间，阿里云旗下视觉生成基座模型万相2.1（Wan）正式开源，此次开源采用最宽松的Apache2.0协议，14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源，同时支持文生视频和图生视频任务。发现第三方有flash_attn-2.7.4.post1+cu124torch2.6.0cxx11abiFALSE-cp310-cp310-win_amd64.whl，下载后手动安装。两只

AI时代，有了这个玩意儿，人人都能写代码了，太可怕了。作为程序员，我们只能顺应时代的潮流，掌握AI让他成为我们工作的助手，提高工作效率，创造更多的价值。有需要源码的小伙伴可以在以下链接下载，也可以加我v交流。

‌时间序列预测‌：LSTM网络（需结合TensorFlow或PyTorch）‌推荐系统‌：协同过滤算法（示例见‌4中的特征工程方法）‌。‌图像识别‌：使用OpenCV+Keras处理图像数据。‌数据集‌：Iris数据集（3类，4个特征）‌。‌数据集‌：波士顿房价数据集（13个特征）‌2。‌技术要点‌：使用TF-IDF进行文本向量化。案例3：垃圾邮件分类（监督学习-文本分类）案例2：波士顿房价预测（

LangChain 就是一个 LLM 编程框架，你想开发一个基于 LLM 应用，需要什么组件它都有，直接使用就行；甚至针对常规的应用流程，它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。下面我们从新兴的大语言模型（LLM）技术栈的角度来看看为何它的理念这么受欢迎。其官方的定义。

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