以上就是我目前自建大模型平台的方案了，两个开源软件的安装方式在各自项目里都有，可以自行查阅，我这里就不再赘述了。我自己其实是购买了阿里云5年的2c4g的服务器（一次性投入2.6k），然后用docker的方式安装了上面这两个软件，不过后续也不需要每年花1.5k买poe或者gpt的会员服务了，只需要按token使用量付费给大模型服务商即可，我自己估算如果日常使用国内高性价比模型的话，偶尔特殊任务用下贵

尽管提供了丰富的基础注解，但有时我们还需要进行一些特定的校验操作。这时，我们可以通过自定义注解和校验器来实现这些需求。以下是一个示例，展示了如何创建一个自定义注解@Password首先，创建自定义注解@PasswordString message() default "密码必须包含至少一个大写字母、一个小写字母和一个数字";Class <?Class <?然后，创建自定义校验器=.*[a-z])(

实际上确实就这么简单，这一步中certbot会解析你的nginx配置，然后申请相应域名的证书，并修改nginx配置文件将证书配置写入，然后还会触发nginx的reload让证书生效，这时候你的网站https就已经在使用新的https证书了，打开chrome浏览器你就可以看到类似的证书声明。，还有几个其他的域名用做小工具之类的，之前一直使用阿里云免费https证书，一次申请可以用一年，但现在阿里云免

例如，如果有一个奇数宽度的视频帧，最右边会有一个无法形成完整块的列像素。的特殊之处在于，它会确保计算出的宽度或高度是偶数，这是为了满足某些视频编码器的要求，它们需要偶数的分辨率尺寸。这对于编码像H.264这样的视频时特别重要，因为（如前所述）这些编码器使用基于块的编码算法，其要求块的尺寸（通常是16×16像素或其它偶数尺寸）能够完全适应视频帧的尺寸。解决方案当然很简单，那就是将分辨率强行指定成偶数

当然，换个视角思考，人工智能的进步也在推动程序员工作的变化。人工智能可以帮助程序员完成一些重复和耗时的任务，从而提高工作效率和产出，比如像Github推出的CoPilot，据说在某些场景下可以提升60%的编码速度。但是，程序员的工作内容并不仅仅是编写代码。这个话题在近期来引起了很大讨论，尤其是当GPT4发布后，其展现出来的能力让很多岗位的从业者战战兢兢，比如像程序员，甚至有大佬跳出说三年 AI一定

前一段时间，DeepSeek宣布1M的token只需要1块钱(人民币)，率先打响了LLM价格战的第一枪，紧随其后，智谱宣布其旗下的GLM-3-Turbo也只需要1块钱（批处理只需要5毛），然后前两天字节开发布会，宣布豆包只需要8毛钱/M，国内几家公司纷纷卷大模型的价格，要知道现在OpenAI的gpt-4o需要36￥(5$)，而gpt-3.5-turbo还需要3.6￥(0.5$)，同水平的模型Ope

最近学习Netty，学习到WebSocket一章节，将Netty中WebSocket的样例代码做了一些简单的改造，实现了一个简易的WebSocket网络聊天室，源码并非完全自己实现，只是将一些别人的代码做了下整合改造，今分享至此，希望对大家学习Netty有所帮助。...

Mermaid.js 是一个强大的基于文本的图表生成工具，它通过使用类似Markdown的语法，可以通过简单的文本描述来生成复杂的图表，完全不依赖于繁琐的图形编辑软件。这极大地简化了图表的创建过程，尤其是很多Markdown渲染软件已经完全集成了Mermaid，完全可以做到仅使用一个Markdown编辑器完成写作和绘图的工作。流程图（Flowcharts）：用于展示过程或系统的操作流程。序列图（S

以上就是我目前自建大模型平台的方案了，两个开源软件的安装方式在各自项目里都有，可以自行查阅，我这里就不再赘述了。我自己其实是购买了阿里云5年的2c4g的服务器（一次性投入2.6k），然后用docker的方式安装了上面这两个软件，不过后续也不需要每年花1.5k买poe或者gpt的会员服务了，只需要按token使用量付费给大模型服务商即可，我自己估算如果日常使用国内高性价比模型的话，偶尔特殊任务用下贵

当然，换个视角思考，人工智能的进步也在推动程序员工作的变化。人工智能可以帮助程序员完成一些重复和耗时的任务，从而提高工作效率和产出，比如像Github推出的CoPilot，据说在某些场景下可以提升60%的编码速度。但是，程序员的工作内容并不仅仅是编写代码。这个话题在近期来引起了很大讨论，尤其是当GPT4发布后，其展现出来的能力让很多岗位的从业者战战兢兢，比如像程序员，甚至有大佬跳出说三年 AI一定