LLM 大模型作为人工智能领域的关键技术，已经在众多领域展现出了巨大的潜力和价值。尽管面临诸多挑战，但随着技术的不断进步和创新，相信这些问题将逐步得到解决。未来，LLM 大模型有望继续推动各行业的发展，为人类社会带来更多的便利和进步，成为塑造未来世界的重要力量。

Kubernetes（简称K8s）发布至今已经被越来越多的公司所接纳，其受欢迎程度更是超过了人们的想象，已逐渐成为很多公司的标配，尤为重要的是掌握Kubernetes几乎成为所有互联网技术人员必备的一项技能。Kubernetes的诞生象征着下一代云计算的时代已经来临，它的出现让很多应用和架构逐步实现了统一化、标准化、简单化，降低了公司因为架构设计不合理带来的问题，而且也大大减少了运维成本，使用Ku

作为技术开发，大家平时肯定需要记录技术笔记。甚至有的同学还开通可自己的技术博客或者技术公众号进行创作。这个时候有套趁手的写作工具尤为重要，节省下时间好好休息一下，对于咱们程序员来说更加重要。因为最近在自己学习golang，为了找个顺手的IDE尝试了一下VScode，用后总结两个字：“真香”。集编码、写作、划水于一身。话不多说，我们今天先说说写作这部分。文字内容文字写作推荐大家使用markdown。

技术与理念微服务的概念还在快速发展的过程中，它不仅给我们提供了分布式下细粒度服务设计、构建、交付、运维的方法，同时整合了过去几年行业的先进技术和最佳实践。面向服务大部分企业选择微服务架构是业务驱动的。对于基于传统J2EE技术栈的Web项目而言，早期单体架构就是所谓的“一个War包打天下”，将应用程序的所有功能都打包成一个独立的War包，部署在Tomcat的指定目录下就可以顺利运行。然而，软件项目是

微服务主要特性粒度更细的服务微服务架构相比SOA分布式架构强调按业务边界做细粒度的服务拆分。SOA架构使用粗粒度的服务模式来封装业务和技术能力，减少服务交互，但同时带来了业务耦合的复杂性。而微服务架构本质上是一个做减法的架构，将规模庞大的单体系统进行服务拆分，每个细粒度服务的功能和职责单一。当然，服务的粒度并不是拆得越细越好，如果拆分不当，还会造成服务频繁地跨网络操作，增加系统的整体复杂性。首先，

前言web开发数据大多都是存储在数据库中，但是随着数据增多会导致我们的接口很慢。这个时候我们会引入redis来缓存不会经常变动的数据达到数据响应快的效果单机在spring中引入redis我们配置redis的链接工厂等信息，到了SpringBoot中我们只需要在配置类中简单的配置redisTemplate的序列化问题和缓存工厂等。@Bean@Primarypublic RedisTemplate&l

Spring Cloud Alibaba是微服务中种解决方案，时常出现在复杂的系统中，扮演重要角色，学好 Spring Cloud Alibaba是架构师重要的一环！

他们的主要工作就是利用获得的数据集设计不同的人工神经模型，利用人工神经网络强大的学习能力提取和挖掘数据集中包含的潜在信息,编写相应的 PyTorch 程序对数据进行处理，对其价值进行进一步开发，为商业机会的获取、管理模式的创新、决策的制定提供相应的支持。今天给小伙伴们分享的这份手册使用 PyTorch 2.0 作为学习大模型的基本框架，以 Chat GLM 为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序

前几天淘到一份斯坦福大佬整理的漫画集，几乎讲到了机器学习所有的知识点，包括特征工程、算法模型、评估、优化……熬夜肝完了，真的很不错！用284张漫画几乎可以吃透机器学习所有知识，就想着赶紧分享给小伙伴们了！

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！