内核模式也被称为插件架构模式。将附加应用程序功能作为插件添加到核心应用程序，以提供可扩展性以及功能分离和隔离。这种模式由两种类型的架构组件组成：一个核心系统和插件模块。应用程序逻辑分布在独立的插件模块和基础核心系统之间，提供应用程序特性和定制处理逻辑的可扩展性、灵活性和隔离性。从业务应用的角度看，核心系统通常被定义为没有特殊情况、特殊规则或复杂条件处理的定制代码的通用业务逻辑。

推荐引擎是根据用户过去的行为和偏好向用户提供个性化推荐的一系列算法。这些引擎通常被在线购物、音乐流媒体平台、在线约会、新闻媒体、视频游戏平台、旅游预订网站、社交媒体平台和其他行业使用。他们使用有关用户及其与产品或内容的交互的数据来建议用户可能感兴趣的项目。推荐引擎用于通过提供个性化的推荐来改善用户体验。

这是软件架构模式博客系列第 2 章，我们将讨论分层架构模式。分层架构模式是一种n层模式，其中组件按照水平层次进行组织。这是设计大多数软件的传统方法，旨在实现自我独立。这意味着所有组件之间相互连接，但彼此之间不相互依赖。该体系结构中有四层，其中每一层都在模块化和组件之间建立联系。从上到下，它们是：这种架构模式有四个层，每个层中的模块性和组件之间都有连接。：包含与展示相关的所有类别。：它包含业务逻辑。

Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。LLM 通常基于神经网络模型，使用大规模的语料库进行训练，比如使用互联网上的海量

让我们来看一个带有流水线的简单应用程序，它只会在控制台中显示 3 个步骤。流水线类还实现了 IOperation 接口，因此它们可以。在完成数据处理后，每个操作现在都必须调用流水线中的下一个操作。可以访问用户余额的线程。流水线的最基本实现是一个简单的操作序列。中运行，当时间到时，它将调用下一个。使用流水线设计模式的主要原因通常是。第一个插件将在流水线的第二个插槽中。另一个有用的功能是能够在与单个项

Java 是当今最流行的编程语言之一，常年位居最受欢迎编程语言排行榜前三。一个优秀的java程序员，在研发时离不开对测试框架的了解，从而开发出更安全和更高效的代码。使用这些测试框架的其中一个最重要的原因是减少出错的可能性，提高开发效率，并降低研发成本。在本文中，我们将介绍用于 Java 测试的最常见的测试框架。...

Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。LLM 通常基于神经网络模型，使用大规模的语料库进行训练，比如使用互联网上的海量

今年ChatGPT 火了半年多，热度丝毫没有降下来。深度学习和 NLP 也重新回到了大家的视线中。有一些小伙伴问我，作为一名 Java 开发人员，如何入门人工智能，是时候拿出压箱底的私藏的学习AI的 Java 库来介绍给大家。这些库和框架为机器学习、深度学习、自然语言处理等提供了广泛的工具和算法。根据 AI 项目的具体需求，可以选择最合适的库或框架，并开始尝试使用不同的算法来构建AI解决方案。

Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。LLM 通常基于神经网络模型，使用大规模的语料库进行训练，比如使用互联网上的海量

随着数据科学领域的深入发展，大型语言模型—这种能够处理和生成复杂自然语言的精密人工智能系统—逐渐引发了更大的关注。LLMs是自然语言处理（NLP）中最令人瞩目的突破之一。这些模型有潜力彻底改变从客服到科学研究等各种行业，但是人们对其能力和局限性的理解尚未全面。LLMs依赖海量的文本数据进行训练，从而能够生成极其准确的预测和回应。像GPT-3和T5这样的LLMs在诸如语言翻译、问答、以及摘要等多个N