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AI大模型关键概念全链路梳理

人如何有效提问?→ Prompt如何自动化设定任务范围?输入处理的细节?→ Token、多模态、上下文窗口输出质量与风格?如何避免胡说?→ 幻觉、Structured Output、RAGAI如何主动去“查”?→ Embedding、向量数据库如何专精领域?→ 微调AI如何主动“干活”?扩展工具的标准化?→ MCP能力如何高度复用?→ Skill每一步都是AI工程体系进化的必然结果——让模型更懂你

#人工智能
git log 和git reflog命令的区别是什么

git log和git reflog是Git中用于查看仓库历史的两个不同命令,它们各自有不同的用途和显示的信息。

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#git
arthas的这些命令:watch、trace、monitor、stack、tt,有什么区别

watch:适用于实时监控方法的运行状态。trace:适用于分析方法调用链和性能问题。monitor:适用于周期性的方法调用统计。stack:适用于查看特定方法的调用堆栈。tt:适用于记录和分析方法的历史调用信息。在实际使用过程中,这些命令可以根据具体的诊断需求和场景相互配合,以达到最佳的诊断效果。

java类冲突

运行时找不到方法(NoSuchMethodError)类型转换异常(ClassCastException)行为异常(实际运行的不是你预期的代码)这些问题在大型项目中极其难以排查,建议在依赖管理和包命名上严格规范,使用工具及时发现和解决冲突。

#java
快速排序算法

*快速排序(Quick Sort)**是一种基于分治法的高效排序算法,由C. A. R. Hoare于1960年提出。它的平均时间复杂度为O(n log n),在实际应用中,由于其优秀的性能和较高的效率,被认为是排序算法中的佼佼者。希望以上内容能够帮助您深入理解快速排序算法及其在力扣题目中的应用。如有疑问,欢迎继续提问!在LeetCode上,有多道题目涉及到快速排序或其应用。依此类推,最终序列有序

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#java
内存带宽的计算方法

理论计算:核心用64bit × 内存标称频率 × 通道数 ÷8 ÷1024,直接得出宿主机内存最大硬件带宽,是规划宿主机性能的基础;实际性能:通过mbw/stream/AIDA64实测,虚拟化宿主机需区分物理层和虚拟机层,实际带宽通常为理论值的60%-90%;关键优化:宿主机需插满对应通道数的内存、避免混插不同规格内存、关闭过度内存超配,才能充分发挥理论带宽。

#计算机网络
超参是什么意思

超参”是“超参数”的简称,表示在模型训练之前设置的参数,用于控制训练过程和模型结构。它们在模型训练过程中保持不变,并且对模型的性能有显著影响。超参数的选择和调优是机器学习中的一个关键步骤。

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#人工智能
JPA的CrudRepository 没有update方法,那么该如何更新数据?

刚开始使用JPA 的小伙伴们,可能有些困惑:如下源码所示,JPA的CrudRepository只有save 方法,没有update和create方法。我怎样告诉JPA我是要更新(update)而不是插入(create)?@NoRepositoryBeanpublic interface CrudRepository<T, ID> extends Repository<T, ...

arthas的trace命令

Arthas 是阿里巴巴开源的 Java 诊断工具,它主要用来对 Java 应用的运行时信息进行监控和跟踪。trace命令是 Arthas 中非常强大的一个功能,它可以追踪方法的内部调用路径,并输出方法的调用树,同时展示每个方法的调用耗时,非常适用于定位复杂的性能问题。

到底了