有一个事情已经困扰我很久了——大中台、小前台作为战略已经提出很久了，在业界也掀起了不小的波澜，可是反观阿里的业务中台，为什么总觉得旁边有朵小乌云，感觉哪里不对劲。业务中台小乌云建一所房子，你要挖坑打地基，铺钢筋，然后一块砖头一块砖头的往上磊。没办法，原子世界就是这么物质，一块砖头都少不了。软件是比特世界，软件开发很少是从买服务器开始，特别是在这个Cloud Native的时代，很多基建的事情云厂商

说到人工智能必然要了解机器学习，从信息化软件，到电子商务，然后到高速发展互联网时代，到至今的云计算、大数据等，渗透到我们的生活、工作之中，在互联网的驱动下，人们更清晰的认识和使用数据，不仅仅是数据统计、分析，我们还强调数据挖掘、预测。机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。机器学习的核心是”使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据作出决定或预测”。

Playwright是一个强大而灵活的Python库，用于自动化浏览器操作和测试。它提供了一套简洁、直观的API，使得编写可靠、可扩展的浏览器自动化脚本变得非常容易。无论是模拟用户交互、抓取网页数据还是进行端到端的Web应用程序测试，Playwright都是一个值得信赖的选择。

这本书的学习方式是实践驱动的，3 大实践项目，助你上手。从最基础的 Python 语法开始，以一种循序渐进、由浅入深的方式逐步展开讲解，即使你是毫无编程基础的读者，也完全能够轻松跟上节奏，不会有丝毫的吃力感。无论是最基本的变量、丰富多样的数据类型、严谨的控制结构，还是相对复杂一些的函数、模块等重要概念，书中都进行了极为清晰、透彻且易于理解的阐释，让人能够在脑海中迅速构建起清晰的知识框架。理论知识只

520，谐音：“我爱你”，一直觉得，520真正的意义，不单是用于表达爱，也不是为了收礼物和红包，而是提醒我们，不要忘记爱与被爱。废话不多说，下面整理了9个效果图和参考代码，感兴趣的朋友可以看看

DDD：指领域驱动设计,是domain driven design的缩写。介绍DDD基础知识的相关文章很多，本文就不普及相关的基础知识了，基础理论知识可参考如下文章：《DDD基础知识与总结》《DDD与分层架构》1. 初识DDD脚本式编程（dao+service）与DDD领域驱动模式区别如下：其每一层的作用范围和含义如下：1）展现层（Presentation Layer）：负责以Restful的格式

斯坦福大学数据科学博士Chris Albon在GitHub上发布了一份超火的机器学习漫画小抄，发布仅仅一天就斩获GitHub榜首标星暴涨120k，小编有幸获得了一份并把它翻译成中文版本，今天给大家分享出来！轻松的画风配上让人更容易理解的文字讲解，可以让你快速搞定机器学习的所有知识点，一边看漫画一边学习！

当 Deepspeek 以逼真到难辨真假的语音合成和视频生成技术横空出世，瞬间引发了全球对 AI 伦理与技术边界的激烈讨论。从伪造名人演讲、制造虚假新闻，到影视行业的特效革新，这项技术以惊人的速度渗透进大众视野。但在 Deepspeek 强大功能的背后，深度学习无疑是其核心驱动力。事实上，无论是掀起热潮的 Deepspeek，还是其他炙手可热的 AI 大模型，都离不开深度学习的技术支撑，它就像幕后

受到 Barnett 等人的论文《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval AugmentedGeneration System》的启发，本文将探讨论文中提到的七个痛点，以及在开发检索增强型生成(RAG)流程中常见的五个额外痛点。更为关键的是，我们将深入讨论这些 RAG 痛点的解决策略，使我们在日常 RAG 开发中能更好地应对这些挑战。

大型语言模型 (LLM) 是人工智能 (AI) 的一个类别，代表旨在模仿人类智能并执行各种任务的深度学习算法。这些模型在庞大的数据集上进行了广泛的训练，使它们能够识别、翻译、预测和生成文本和其他内容。这些模型被称为神经网络，其灵感来自人脑结构。与人脑非常相似，它们经过训练和微调以处理各种任务，包括回答问题、生成各种内容和解决问题。一个流行的例子是 ChatGPT，一个训练有素且经过精细调整的 LL