完整卸载IDEA = 常规卸载 + 配置文件清理 + 注册表/环境变量处理遵循此指南可解决99%的残留问题，确保系统环境纯净如初。

资源需求：全参数微调计算开销最大，但性能最高；BitFit和Prompt-tuning最轻量。适用场景：数据丰富时用全参数微调；资源受限时推荐LoRA或Adapter；少样本学习优先考虑P-tuning或Prefix-tuning。实践建议：初学者可从Adapter或LoRA入手，逐步探索高级方法。所有方法均开源实现（如Hugging Face库），确保实验可复现。通过掌握这些方法，您能更灵活地部

实现精确的线程状态控制提供低级别的线程通信机制构建高效资源协调模型未来演进方向与虚拟线程（Project Loom）的集成响应式编程中的异步适配机器学习场景下的动态等待策略"掌握wait()/notify()机制，就握住了Java并发编程的命脉" —— Brian Goetz（Java并发之父）附录：扩展阅读Java内存模型（JMM）与happens-before原则工具包实现对比操作系统级线程调

实现精确的线程状态控制提供低级别的线程通信机制构建高效资源协调模型未来演进方向与虚拟线程（Project Loom）的集成响应式编程中的异步适配机器学习场景下的动态等待策略"掌握wait()/notify()机制，就握住了Java并发编程的命脉" —— Brian Goetz（Java并发之父）附录：扩展阅读Java内存模型（JMM）与happens-before原则工具包实现对比操作系统级线程调

大模型本质上是一种人工智能程序，专门用于理解和生成自然语言（如中文、英文）。它的核心在于“大”——参数规模巨大。参数是模型内部的“可调旋钮”，在训练过程中学习数据规律。类比一下：大模型像一座城市的大脑，每个参数代表一个“神经元”，共同协作处理信息。参数是模型中的数值，用于存储知识。例如，一个简单模型可能有几千个参数，而大模型动辄数十亿个。参数越多，模型能捕捉的细节越丰富。比如，在语言任务中，参数帮

近年来，“996”已成为程序员群体的集体痛点。随着AI IDE（智能集成开发环境）和AI辅助编程工具的爆发式增长，不少声音宣称这些技术将“终结加班文化”。本文将深入探讨AI工具的实际效能与局限性，解析其能否真正解放程序员。程序员真正的解放，不在于工具多强大，而在于人类如何定义工具的价值边界。当$\alpha > 0.3$时，996工作制理论上有缩减空间。：本文为CSDN独家原创，转载请注明出处。数

近年来，“996”已成为程序员群体的集体痛点。随着AI IDE（智能集成开发环境）和AI辅助编程工具的爆发式增长，不少声音宣称这些技术将“终结加班文化”。本文将深入探讨AI工具的实际效能与局限性，解析其能否真正解放程序员。程序员真正的解放，不在于工具多强大，而在于人类如何定义工具的价值边界。当$\alpha > 0.3$时，996工作制理论上有缩减空间。：本文为CSDN独家原创，转载请注明出处。数

言：第一部分：AI在IT领域的具体能力与应用现状第二部分：AI与IT从业者的关系：替代还是重塑？第三部分：IT从业者的未来：适应与进化结论：

AI擅长执行明确指令，但无法自主发现新问题。例如，在开发医疗AI系统时，程序员需结合医学知识，定义“如何用算法预测疾病风险”，而AI只负责实现细节。人类能洞察模糊需求（如用户未表述的痛点），并将其转化为可执行提示。这类似于数学优化：AI是求解器，但程序员设定目标函数。设问题空间为$S$，AI的生成能力为$f(x)$，但人类定义$x$的范围和约束，如$ \text{maximize } f(x) \

await是 JavaScript 中用于处理异步操作的关键字，通常与async函数一起使用。在 Vue2 中，await主要用于处理异步任务，如 API 调用、定时器或 Promise 操作。await会暂停当前异步函数的执行，直到 Promise 完成并返回结果，从而避免回调地狱，使代码更加清晰和易读。Vue2 本身并不直接提供await的支持，但可以在 Vue 组件的方法或生命周期钩子中使用