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TCP/IP(IP、TCP、UDP、ICMP)与 HTTP/HTTPS

摘要: 互联网通信由 TCP/IP 协议族 分层管理,分为应用层(HTTP/HTTPS)、传输层(TCP/UDP)、网络层(IP)和网络接口层。IP 负责寻址,TCP 保障可靠传输(如网页),UDP 追求低延迟(如视频通话)。HTTPS 在 HTTP 基础上通过 SSL/TLS 实现加密,防止数据泄露。关键区别: TCP:可靠但慢(三次握手、重传) UDP:快速但可能丢包 HTTPS = HTTP

#http#tcp/ip#udp
大模型(LLM)及其应用生态中的关键技术栈

本文系统梳理大模型(LLM)应用生态的关键技术栈,分六层:基础架构层(嵌入、多模态)、能力增强层(RAG、Agent、工作流)、训练优化层(微调、RLHF)、交互控制层(提示工程)、评估可信层(幻觉治理)及部署运维层。核心洞见包括:RAG与Agent互补解决知识滞后与任务复杂性;对齐机制贯穿训练至部署;需权衡成本与性能。最终,现代LLM系统是基座模型×增强架构×安全对齐×持续进化的乘积,旨在构建可

#人工智能
如何开发一个 IDEA 插件通过 Ollama 调用大模型为方法生成仙侠风格的注释

本文介绍了开发IntelliJ IDEA插件的完整流程,该插件通过Ollama调用大语言模型为Java方法生成仙侠风格注释。首先建立基础插件项目并配置plugin.xml,然后实现配置服务让用户自定义Ollama地址和模型名称。核心功能包括:创建动作处理器响应右键菜单操作,构建网络请求与Ollama API交互获取注释,并使用WriteCommandAction安全插入生成的注释。文中提供了完整的

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#人工智能#kotlin#intellij-idea +1
性能优化实战:基于方法执行监控与AI调用链分析

本文介绍了一套完整的性能优化解决方案,结合方法执行监控与AI调用链分析功能。方案采用AOP技术实现方法调用拦截,通过MDC机制追踪全链路日志,包含traceid、spanid等标识。AI分析组件提供性能评估、瓶颈识别和优化建议,并配有可视化界面。实践建议包括启用方法追踪、查看实时数据、利用AI分析等,形成从监控到优化的闭环。该方案可系统性提升应用性能,开源组件Method Trace Log已提供

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#性能优化#java#spring boot +2
到底了