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京东商品详情数据接口(H5、APP 端)
京东商品详情数据接口是为H5和APP开发者提供的工具,支持获取商品名称、价格、库存、销量、评价、图片等详细信息,优化应用功能。接口返回JSON或XML格式数据,方便解析处理。适用于电商导购、社交媒体分享、活动推广、价格监控等场景,提升用户体验和购物决策效率。示例代码展示了使用Python发送GET请求的方法。
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6天前
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Next.js 实战 (五):添加路由 Transition 过渡效果和 Loading 动画
这篇文章介绍了Framer Motion,一个为React设计的动画库,提供了声明式API处理动画和页面转换,适合创建响应式用户界面。文章包括首屏加载动画、路由加载Loading、路由进场和退场动画等主题,并提供了使用Framer Motion和next.js实现这些动画的示例代码。最后,文章总结了这些效果,并邀请读者探讨更好的实现方案。
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6天前
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JS中的隐式类型转换规则
JavaScript 是一门弱类型语言,变量类型在运行时会进行隐式转换。本文总结了常见的隐式转换规则,包括运算符转换、等号比较和布尔值转换等。例如,`1 + {a: 1}` 会先调用对象的 `toString()` 方法,最终结果为 `'1[object Object]'`。此外,还详细解析了 `undefined` 和 `null` 的运算行为,以及 `![] == []` 等特殊情况。通过这些例子,帮助开发者更好地理解 JavaScript 中的类型转换机制。
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6天前
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NeurIPS 2024 (Oral):如何量化与提升思维链的推理能力边界?
论文提出推理边界框架(RBF),通过定义推理边界(RB)及其组合定律,提供了一种量化CoT上限的新方法,并提出了三种类别的RB及优化策略。该研究在27个模型和5个任务上进行了广泛实验,验证了RBF的有效性,为理解与优化LLMs的推理能力提供了新见解。 此外,MIT的一项研究探讨了完全微调和低秩适配(LoRA)的差异。尽管两者在模型准确性上相似,但它们在谱结构、泛化行为和参数空间访问方面存在显著不同。完全微调保留了预训练模型的大部分谱结构,而LoRA引入了“入侵维度”,导致在多任务学习中的泛化能力较差。研究还提出了一些减少入侵维度影响的方法,以改善LoRA模型的表现。
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6天前
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SpringMVC--获取请求参数
在SpringMVC中,获取请求参数有多种方法,分别适用于不同的场景。通过使用 `@RequestParam`、`@PathVariable`、`@RequestBody`、`HttpServletRequest`和 `@ModelAttribute`等注解和对象,可以方便地从请求中提取所需的数据。了解和掌握这些方法,有助于编写高效且健壮的Web应用程序。
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6天前
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Qt异步实现事件的定时执行 - QTimer和QThread的联合使用
通过将QTimer和QThread结合使用,Qt开发者可以实现高效的异步定时任务执行。这种方法不仅可以提升应用程序的响应能力,还可以在复杂的多线程环境中保持代码的简洁和可维护性。希望本文的详细介绍和示例代码能够帮助您更好地理解和应用这一技术。
新版灵码AI程序员体验简评
通义灵码AI程序员是阿里云推出的智能开发工具,能够自主完成缺陷修复、需求实现和研发问答等任务。用户只需输入需求,AI程序员即可自动生成代码并提交合并请求。尽管目前仍处于内测阶段,存在一些问题,但其潜力巨大,有望大幅提升开发效率与质量,成为跨时代的产品。本文详细介绍了该工具的功能及实操体验,并对其未来发展提出了建议。
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6天前
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鸿蒙元服务项目实战:备忘录UI页面开发
UI页面绘制没什么好说的,就是组件的位置摆放,和组件的显示逻辑,有很多的属性并没有文章记录,大家可以去仓库中查看即可,文章中用到了我的一个标题栏组件,如果大家不想用,可以使用自己写的即可。
分布式大模型训练的性能建模与调优
阿里云智能集团弹性计算高级技术专家林立翔分享了分布式大模型训练的性能建模与调优。内容涵盖四大方面:1) 大模型对AI基础设施的性能挑战,强调规模增大带来的显存和算力需求;2) 大模型训练的性能分析和建模,介绍TOP-DOWN和bottom-up方法论及工具;3) 基于建模分析的性能优化,通过案例展示显存预估和流水线失衡优化;4) 宣传阿里云AI基础设施,提供高效算力集群、网络及软件支持,助力大模型训练与推理。
开源中国【专访】 | CodeFuse:让研发变得更简单
CodeFuse 是蚂蚁集团自研的代码生成大模型,旨在简化研发流程,提供智能建议和实时支持。它能自动生成代码、添加注释、生成测试用例并优化代码。通过创新的 Rodimus 架构,CodeFuse 实现了“小体量,大能量”,显著提升了资源利用效率。其特色功能“图生代码”可将设计图一键转换为代码,准确率超过90%,大幅提高前端开发效率。此外,CodeFuse 还引入了“Code Graph”概念,帮助 LLM 更好地理解仓库级代码结构,缩短任务处理时间。未来,CodeFuse 将致力于全生命周期的研发支持,涵盖需求分析、代码生成到运维监测,推动行业技术迭代与创新。
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