前言看了那么多chatGPT的文章，作为一名不精通算法的开发，也对大模型心痒痒。但想要部署自己的大模型，且不说没有算法相关的经验了，光是大模型占用的算力资源，手头的个人电脑其实也很难独立部署。就算使用算法压缩后的大模型，部署在个人电脑上，还要忍受极端缓慢的计算速度以及与chatGPT相差甚远的模型效果。有什么办法能够部署属于我们自己的大模型呢？其实很简单，我们将目标拆解一下：有编程基础：作为一个合格的程序员，这应该是必备素质。有足够的算力资源：专业GPU自己买不起怎么办，阿里云最近推出了”飞天“免费试用计划，AI模型训练，GPU资源免费用！要懂大模型：真的要精通大模型吗？不需要。如果只是简单的
经过了几天的奋战，终于把微信服务号的模板消息给写完了。后端其实没花多少时间，因为之前已经有同学提过pullrequest了，我在这基础之上简单优化下就完事了，主要的时间都是花在前端上，对前端页面和参数的适配比较麻烦。消息推送平台?推送下发【邮件】【短信】【微信服务号】【微信小程序】【企业微信】【钉钉】等消息类型。https://gitee.com/zhongfucheng/austin/https://github.com/ZhongFuCheng3y/austin不多说了，先来看看效果图吧。要实现微信服务号的模板消息推送，首先我们得有一个服务号。要值得注意的是，服务号是服务号，订阅号是订阅号
经过了几天的奋战，终于把微信服务号的模板消息给写完了。后端其实没花多少时间，因为之前已经有同学提过pullrequest了，我在这基础之上简单优化下就完事了，主要的时间都是花在前端上，对前端页面和参数的适配比较麻烦。消息推送平台?推送下发【邮件】【短信】【微信服务号】【微信小程序】【企业微信】【钉钉】等消息类型。https://gitee.com/zhongfucheng/austin/https://github.com/ZhongFuCheng3y/austin不多说了，先来看看效果图吧。要实现微信服务号的模板消息推送，首先我们得有一个服务号。要值得注意的是，服务号是服务号，订阅号是订阅号
今日，群友提问，如何实现这么一个Loading效果：这个确实有点意思，但是这是CSS能够完成的？没错，这个效果中的核心气泡效果，其实借助CSS中的滤镜，能够比较轻松的实现，就是所需的元素可能多点。参考我们之前的：使用纯CSS实现超酷炫的粘性气泡效果巧用CSS实现酷炫的充电动画圆弧的实现首先，我们可能需要实现这样一段圆弧：这里需要用到的技术是：角向渐变conic-gradient()+mask以及两个伪元素。图片示意如下：核心代码如下图：:root{--headColor:hsl(130,75%,75%);--endColor:hsl(60,75%,40%);}.g-container{posi
今日，群友提问，如何实现这么一个Loading效果：这个确实有点意思，但是这是CSS能够完成的？没错，这个效果中的核心气泡效果，其实借助CSS中的滤镜，能够比较轻松的实现，就是所需的元素可能多点。参考我们之前的：使用纯CSS实现超酷炫的粘性气泡效果巧用CSS实现酷炫的充电动画圆弧的实现首先，我们可能需要实现这样一段圆弧：这里需要用到的技术是：角向渐变conic-gradient()+mask以及两个伪元素。图片示意如下：核心代码如下图：:root{--headColor:hsl(130,75%,75%);--endColor:hsl(60,75%,40%);}.g-container{posi
大家好，这篇文章跟大家聊下SpringCloudAlibaba中的微服务组件Nacos。Nacos既能做注册中心，又能做配置中心，这篇文章主要来聊下做配置中心时client端的一些设计，主要从源码层面进行分析，相信看完这篇文章你对Nacosclient端的工作原理应该有比较深刻的了解。SpringCloud应用启动拉去配置我们之前写过一篇文章，介绍了一些Spring提供的扩展机制。其中说到了ApplicationContextInitializer，该扩展是在上下文准备阶段（prepareContext），容器刷新之前做一些初始化工作，比如我们常用的配置中心client基本都是继承该初始化器，
大家好，这篇文章跟大家聊下SpringCloudAlibaba中的微服务组件Nacos。Nacos既能做注册中心，又能做配置中心，这篇文章主要来聊下做配置中心时client端的一些设计，主要从源码层面进行分析，相信看完这篇文章你对Nacosclient端的工作原理应该有比较深刻的了解。SpringCloud应用启动拉去配置我们之前写过一篇文章，介绍了一些Spring提供的扩展机制。其中说到了ApplicationContextInitializer，该扩展是在上下文准备阶段（prepareContext），容器刷新之前做一些初始化工作，比如我们常用的配置中心client基本都是继承该初始化器，
作者：京东科技徐传乐背景在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在StopTheWorld问题，因此很容易导致服务超时，引发性能问题。事情最初是线上某应用垃圾收集出现FullGC异常的现象，应用中个别实例FullGC时间特别长，持续时间约为15~30秒，平均每2周左右触发一次；JVM参数配置“-Xms2048M–Xmx2048M–Xmn1024M–XX:MaxPermSize=512M”排查过程Ø分析GC日志GC日志它记录了每一次的GC的执行时间和执行结果，通过分析GC日志可以调优堆设置和
作者：京东科技徐传乐背景在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在StopTheWorld问题，因此很容易导致服务超时，引发性能问题。事情最初是线上某应用垃圾收集出现FullGC异常的现象，应用中个别实例FullGC时间特别长，持续时间约为15~30秒，平均每2周左右触发一次；JVM参数配置“-Xms2048M–Xmx2048M–Xmn1024M–XX:MaxPermSize=512M”排查过程Ø分析GC日志GC日志它记录了每一次的GC的执行时间和执行结果，通过分析GC日志可以调优堆设置和
作者：京东科技徐传乐背景在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在StopTheWorld问题，因此很容易导致服务超时，引发性能问题。事情最初是线上某应用垃圾收集出现FullGC异常的现象，应用中个别实例FullGC时间特别长，持续时间约为15~30秒，平均每2周左右触发一次；JVM参数配置“-Xms2048M–Xmx2048M–Xmn1024M–XX:MaxPermSize=512M”排查过程Ø分析GC日志GC日志它记录了每一次的GC的执行时间和执行结果，通过分析GC日志可以调优堆设置和
