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。

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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

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。

基于AI算法的流行，对话式机器人现几年越来越流行，在各行各业都在推广使用。从基本的基于按钮的自动化机器人到 以NLP 驱动的对话聊天机器人，它们的区别是什么呐？最重要的是我们应该如何设计一个满足业务需求的对话机器人？在这里我们一起来讨论一下。...