特别需要说明的是，在 Embedding 模型的第一阶段弱监督训练中， qwen构建了多任务适配的 Prompt 体系，利用 Qwen3 基础模型的文本生成能力， qwen针对不同任务类型和语言特性，动态生成了一系列弱监督文本对，突破了传统方法依赖社区论坛或开源数据筛选获取弱监督文本对的局限性，实现了大规模弱监督数据的高效生成。Qwen3 Embedding 系列模型是一个新的起点，依托于 Qwe

然后当你网络环境可能从 wifi 切换到有线，或者其他原因变更了本地代理端口时，由于代理端口变了，所以还想科学上网就会报错。你之前因为科学上网，设置了操作系统全局的网络代理。

此时，IDEA将通过网络自动下载相关依赖，并存放在Maven的本地仓库中。作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。右键pom.xml文件，选择”addasmavenproject”,即可自动导入pom所依赖的jar包。把阿里sentinel项目下载本地后，IDEA中却没显示maven工具栏。具有丰富的引领团队经验，深厚业务

刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？比如：大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计拥有百万千万粉丝的大v，给全部粉丝推送消息案例常见错误写法SELECT *FROM tablewhere kid = 1342and type = 1order id asclimit 149420,20;典型的排序+分页查询：order

Strands 的设计既适用于简单应用，也能扩展到复杂的智能体场景，支持从本地开发到生产部署，为开发者提供从原型到生产级别智能体的一站式路径。tools 包提供了扩展智能体功能的示例实现，而 builder 包内置了一个智能体，可协助开发者创建自己的 Strands 智能体和工具。该框架还支持高级功能，如“多智能体协作和自主智能体”，可实现“智能体团队协作，以及智能体随时间自我优化”的能力。实际运

点击下方“JavaEdge”，选择“设为星标”第一时间关注技术干货！免责声明~任何文章不要过度深思！万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更「没有适用于所有人的解决方案」；别急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段」才不为俗人。怎么想、怎么做，全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」本..

可像 Ollama 通过暴露本地端口，实现本地客户端调用。

等推理引擎，都内置了强大的量化工具。你只需要把原始的FP32模型丢给它，配置好量化参数（比如INT8），它就能自动帮你生成一个“瘦身”后的模型。如一个模型有80层，1号GPU负责1-20层，2号GPU负责21-40层... 数据像在流水线一样，流过一张张GPU，每张GPU只做自己那部分工作。把GPU显存划分成一个个固定大小“块（Block）”，一个请求来了，按需分配块，而非一次性预分配一个巨大的连

下载后右边工具栏上会出现BITO的小蓝标，这样就可以使用了但是里面是全英文的。1.打开BITO点击右上角设置。

Hi,久违了，冬至数九寒冬，安静了近三个月的PDMan，在这个寒冷的圣诞冬日里，终于热气腾腾的冒起来了，可以拿出来给大家见面了。 希望可以温暖到大家，就像 @红薯 照亮大家一样。 在工作任务那么紧急的情况下，我们依然坚持抽出一些时间，牺牲业余时间，不断优化升级这款产品。 这是又一次用心的雕琢：我们解决了 (https://gitee.com/robergroup/pdman)上的所有ISSUE。.