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spring整合各种中间件(RocketMQ、kafka、RabbitMQ、TubeMQ、NSQ)-腾讯开源【TubeMQ】

上文:spring整合各种中间件(RocketMQ、kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ)-ZeroMQ本文源码下载:https://gitee.com/hong9...

#运维#数据库#分布式
spring整合各种中间件(RocketMQ、kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ)-ZeroMQ

上文:spring整合中间件(RocketMQ、kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ)ActiveMQZeroMQ是什么?ØMQ (也拼写作ZeroMQ,0...

#ipad
问题:ssm关于mybatis没有找到配置问题(not found)

昨天帮一位朋友ssm框架的一个问题,发现报了如下的问题:Caused by: org.springframework.core.NestedIOException: Failed to parse config resource: class path resource [mybatis.xml]; nested exception is org.apache.ibatis.builder.Bui

#java#mybatis#maven
关于@RequestBody 不存在属性问题: Caused by: com.fasterxml.jackson.databind.exc.UnrecognizedPropertyException

这里写自定义目录标题关于json@RequestBody 不存在属性导致问题发现关于json@RequestBody 不存在属性导致问题问题:调接口时候发现接口没有bean的属性参数导致JSON转换出错,如下图:发现排查如下:首先发现1.RefundCommonModifyApplyReq这个类的确没有存在属性:showCommissionOption;2.首页原来售后接口没有发...

#spring
什么是大语言模型?

背景最近chagpt3|4非常火,导致业界很多人都觉得强人工智能很快就要取代我们这些工程师了,根据了解的确大语言模型建设的人工智能在未来的确可以取代一部分岗位,但是这是否意味着可以放慢脚步?什么是大语言模型?大语言模型 (LLM),全称:Large Language Models,LLMs, 代表着 AI 领域的重大进步,并有望通过习得的知识改变该领域。在过去几年中,LLM 的规模每年增加 10

#语言模型#人工智能#自然语言处理
什么是量子计算?

spring整合各种服务注册中心(zk、eureka、nacos、consul)什么是量子计算?量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。对照于传统的通用计算...

#算法#大数据#人工智能 +2
通过ollama快速本地化部署大模型(mac)

Ollama 是一个轻量级、可扩展的框架,用于在本地机器上构建和运行语言模型。它提供了用于创建、运行和管理模型的简单 API,以及一个可在各种应用程序中轻松使用的预构建模型库。主要用web-ui 用来测试微调后的模型效果或本地有视频的一些配置更明显;(可选):要包含在消息中的图像列表(用于多模式模型,例如。:如果支持,则以 JSON 格式列出模型要使用的工具。(可选):模型想要使用的工具列表(JS

文章图片
#macos
jvm-问题分析及优化利器-gceasy的使用

什么是gceasy? gceasy是一个网站 :https://gceasy.io/ 主要为分析gc日志,形成可视化的报表快速排查问题使用。并且可以推荐jvm优化的配置(当然这块收费了!!!)。官网介绍:通用GC 日志分析器业内首款借助机器学习技术引导的垃圾回收日志分析工具。GCeasy 内置有智能功能,可自动检测 JVM 和 Android GC 日志中的问题并推...

#java#python#大数据 +2
jsonPath-快速获取/设置json指定位置

背景在一些特殊场景中,可能 一串json有几个甚至上万个节点,那么要去获取里面某一个节点或者说设置某个json指定key的值,那就非常麻烦了,一般我们是通过递归来进行获取,获取后还需要再通过递归进行遍历设置值,所以相当来说非常麻烦。是否有已有现成的工具进行设置呢?注:使用当先请跳转到:注意点进行了解性能问题。jsonPath介绍官网:https://goessner.ne...

#java#python#android
chatGLM3-LoRA微调实战

上文:chatGLM3+chatchat实现本地知识库为什么要微调?微调的主要目的是通过在特定任务上对预训练模型进行进一步训练,以适应该任务的需求,从而提高模型在该任务上的性能。具体来说,微调可以带来以下好处:提高模型的精度:预训练模型通常在大规模数据上进行训练,可以获得丰富的语言知识和语境信息。通过在特定任务上对这些预训练模型进行微调,我们可以更好地利用这些知识和信息,并将其适应到特定任务的需求

#深度学习#人工智能
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