CodeFuse-CGE 项目在外滩大会展出，吸引众多技术与产品从业者的关注。“文搜代码”功能备受好评，模型表现令人期待。CodeFuse-CGE 采用大语言模型，通过 LoRA 微调提取文本与代码嵌入，实现在多个 NL2Code 基准测试中超越现有 SOTA 模型。现已开源 CGE-Large 与 CGE-Small 两种模型，欢迎访问 GitHub 页并支持本项目。[项目地址](https://github.com/codefuse-ai/CodeFuse-CGE)

在 Java 中，对象和类是面向对象编程的核心。

s3fs（Simple Storage Service File System）是一个基于FUSE（Filesystem in Userspace）的文件系统，它允许将S3（Simple Storage Service）或其他兼容S3 API的对象存储服务挂载到本地文件系统中，从而能够像访问本地磁盘一样访问远程对象存储。以下是通过s3fs挂载OBS（Object Storage Service，对象存储服务，这里以华为云OBS为例）对象桶的基本步骤： ### 一、环境准备 1. **安装s3fs**： - 对于CentOS系统，可以使用yum安装s3fs-fuse： ```

在处理云效中的OOM（可能指内存溢出）问题时，可以通过以下措施缓解或解决：首先，进行**诊断与监控**，包括启用详细日志记录和性能监控；其次，**优化应用**，如代码审查及资源限制设定；再者，采用**垂直与水平扩展**策略增加内存或分散负载；此外，优化**垃圾回收与内存管理**；最后，充分利用**云服务特性**如自动弹性伸缩。这些方法有助于提高云效应用的稳定性和效率。

在Java中，"Remote" 的概念通常与Java RMI（Remote Method Invocation，远程方法调用）技术相关，它允许一个Java虚拟机（JVM）上的对象调用另一个JVM上对象的方法，就像调用本地对象一样。但是，值得注意的是，从Java 9开始，RMI已经被标记为不推荐使用（deprecated），并且在新版本的Java中可能不再得到支持和更新。尽管如此，了解RMI的基本概念仍然对理解分布式Java应用程序的设计和开发有所帮助。 ### RMI的基本步骤 1. **定义远程接口**： 远程接口是扩展了 `java.rmi.Remote` 接口的Java接口。它

本次评测体验了《告别资源瓶颈，函数计算驱动多媒体文件处理》解决方案。整体引导和文档帮助较为完善，但部分进阶内容仍需优化。部署过程中，代码示例实用，便于修改应用，但依赖库版本兼容问题略有不便。函数计算在多媒体处理的性能与稳定性表现良好，尤其在处理大文件时，弹性扩展和按需计费模式有效降低成本，适合企业上云场景。云产品体验上，操作简便但文档有待增强，整体推荐企业使用该方案

在Git中，你可以通过几种不同的命令来查看远程仓库的地址。以下是一些常用的方法： ### 1. 使用`git remote -v`命令 这是查看远程仓库地址最常用的命令。它会列出所有远程仓库的名称（如`origin`）以及对应的URL（包括fetch和push的URL，如果它们不同的话）。 ```bash git remote -v ``` 输出示例： ``` origin https://github.com/username/repo.git (fetch) origin https://github.com/username/repo.git (push) ``` ###

在阿里云平台上，可以通过创建应用并使用模型服务完成特定任务，如生成文章内容。本示例展示了一段简化的Java代码，演示了如何调用阿里云模型服务生成关于“春秋战国经济与文化”的简短文章。示例代码通过设置系统角色为历史学家，并提出文章生成需求，最终处理并输出生成的文章内容。在实际部署前，请确保正确配置环境变量中的密钥和ID，并根据需要调整SDK导入语句及类名。更多详情和示例，请参考相关链接。

从.NET Framework 迁移到.NET 5/6 是一次重要的技术革新，涵盖开发环境与应用架构的全面升级。本文通过具体案例详细解析迁移流程，包括评估现有应用、利用.NET Portability Analyzer 工具识别可移植代码、创建新项目、逐步迁移代码及处理依赖项更新等关键步骤。特别关注命名空间调整、JSON 序列化工具更换及数据库访问层重构等内容，旨在帮助开发者掌握最佳实践，确保迁移过程平稳高效，同时提升应用性能与可维护性。

该体验报告指出，引导文档详尽，涵盖初始设置与示例代码，但需增加常见问题解答及更多高级功能实例。提供的代码示例实用但在处理大文件时存在超时和权限问题。性能方面，处理多媒体文件表现出色，系统稳定，成本控制适宜中小企业。函数计算、对象存储与API网关等云产品在实际应用中表现出色，尤其适用于需要弹性处理的企业场景。建议增强常见问题解答部分以提升用户体验。

万众瞩目的《黑神话：悟空》终于发布！作为一款采用虚幻5引擎的佳作，其画质令人惊艳。官方建议配置为i5-8400/Ryzen 5 1600+GTX 1060/RX 580起步，而推荐配置则为i7-9700/Ryzen 5 5500+RTX 2060/RX 5700 XT/Arc A750。虽然兼容性广泛，但仍有玩家因设备问题无法体验。PS5价格飙升至4200+，让人望而却步。此时，云主机成为理想选择：安全、便捷、经济，最低只需1.2元/小时，内置游戏官方镜像，即刻畅玩，同时支持多种用途。

用户在树莓派上安装了一个语音唤醒环境，并使用了CTC语音唤醒模型“小云小云”。但在执行推理时遇到了错误。已尝试安装[kws_tuil]，安装不成功，更换镜像后仍然安装失败，目前无法解决此问题。

我国工业制造数字化渗透率较低，为提升效率，某企业尝试使用无代码开发平台smardaten进行制造执行系统（MES）的开发，成功满足了超过80%的项目需求。smardaten以其全域数据资产管理、业务流程组装及智能分析可视化等特性，支持快速开发。平台可轻松实现数据对接、应用模块搭建、大屏展示、移动APP开发及OA门户集成等功能，大幅缩短开发周期并降低技术门槛。此外，smardaten提供SaaS试用版，便于更多企业探索无代码开发的可能性。

**EMQX**是一款实现了MQTT协议的高性能消息服务器软件，支持MQTT 3.1、3.1.1及5.0等协议，并兼容HTTP、QUIC和WebSocket等多种协议，确保广泛设备接入。作为全球下载量超千万的分布式物联网MQTT服务器，EMQX能支持单集群1亿设备连接，消息分发时延低于1毫秒，适用于构建关键业务的IoT平台与应用。EMQX具备SSL/TLS加密、双向认证、基于SQL的规则引擎等功能，并采用无主分布式架构确保高可用性和水平扩展性。提供开源版与企业版自托管方案及云服务选项，满足不同需求。通过Python SDK（如Paho-MQTT）可轻松集成，实现消息的发布与订阅。

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【8月更文挑战第4天】用FaceChain-FACT生成人物写真体验分享

Flux LoRA是一系列用于微调FLUX.1 AI模型的低阶适应模型，专为生成多样风格图像设计，如现实主义、动漫或艺术风格。LoRA通过调整模型权重实现特定美学或主题输出，无需大量再训练。Flux LoRA能创作从真实场景到幻想风光的各种图像，具体取决于选用的LoRA及输入提示。模型许可各不相同，使用前需确认授权范围。用户可通过ComfyUI等界面轻松集成LoRA模型。流行模型包括Flux Realism LoRA、Anime LoRA等。亦可利用自定义数据集训练个人化的LoRA。FLUX Lora提供在线免费试用。

一文带你了解多模态AI单词助记模型的优与劣

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AI的快速演进正在加速AGI的到来，不止步于工具的AI让我们意识到它也绝不仅仅意味着算法和代码。当我们真的把人工智能当作智能体的时候总要去思考“AI是什么”这一个问题。关于意识的理论模型各自提供了意识产生机制于AI的不同解释，目前尚无定论，但它们都在学术界激发了广泛的讨论与研究。也欢迎你在评论区聊聊你会怎么向别人介绍AI？你认为AI是如何奇思妙想的，它具有意识吗？

这段内容介绍了一个使用Stable Diffusion与LoRA技术创建定制化二次元图像生成模型的全流程。首先，通过安装必要的软件包如Data-Juicer和DiffSynth-Studio准备开发环境。接着，下载并处理二次元图像数据集，利用Data-Juicer进行数据清洗和筛选，确保图像质量和尺寸的一致性。随后，训练一个针对二次元风格优化的LoRA模型，并调整参数以控制模型复杂度。完成训练后，加载模型并通过精心设计的提示词（prompt）生成一系列高质量的二次元图像，展示模型对细节和艺术风格的理解与再现能力。整个过程展示了从数据准备到模型训练及结果生成的完整步骤，为定制化图像提供了方向。

DataWhale AI夏令营 第四期魔搭- 大模型应用全栈开发task01笔记

阿里云的《卓越效能，极简运维，Serverless高可用架构》解决方案提供了全托管服务、自动扩展、高可用性、无缝集成以及内置安全等核心功能。该方案通过免除底层基础设施的管理，允许用户专注于应用程序开发，同时确保应用的稳定运行和资源的有效利用。 **核心功能简介**： - **全托管服务**：用户无需关心底层硬件，由阿里云负责维护和扩展计算资源。 - **自动扩展**：根据业务需求自动调整资源，确保应用在高峰期有足够的计算能力，低谷期则节省成本。 - **高可用性**：多地域和多可用区部署，实现故障自动切换，确保业务连续性。 - **无缝集成**：与阿里云的其他服务（如数据库、消息队列等）深度

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人类自古以来便致力于研究自身并尝试模仿，早在2000多年前的《列子·汤问》中，便记载了巧匠们创造出能言善舞的类人机器人的传说。

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这段代码定义了一个`predict`函数，它使用Hugging Face的`AutoModelForCausalLM`和`AutoTokenizer`来生成对话回复。模型和tokenizer分别从指定路径加载，然后对输入的`messages`（包含指令和用户输入）进行处理，通过模型生成响应。代码最后展示了一个测试用例，其中讨论了历史人物的评价。模型的输出被打印出来。整个流程涉及预处理、模型推理和后处理，用于生成与历史相关的内容。

该段Python代码演示了如何使用`modelscope`库加载预训练的因果语言模型`Qwen2-1___5B-Instruct`到CUDA设备，并进行文本生成。首先，它定义了设备为`cuda`，然后加载模型和分词器。接着，设置了一个聊天情境并准备输入文本。通过调用`tokenizer.apply_chat_template`处理输入，然后将处理后的文本转化为模型输入张量并传入设备。使用`model.generate`方法生成新的文本，截取生成的输出并解码为人类可读的字符串。最后，打印出生成的响应。

学生分享阿里云OSCopilot，体验AI助手中数据库操作与Linux命令支持。遇到AccessKey配置小困扰，发现尖括号非必需。给予9分好评，期待开源并贡献力量。与GitHub Copilot相比，OSCopilot执行效率高，但需增强错误分析功能，适合新手简化服务器运维，目前仍有改进空间。

YOLOv5原创自研，助力创新

基座模型与训练数据、代码微调、测试基准、代码Agent、低资源语言处理、AI代码安全与分析、人机交互、软件工程下游任务应用主题代码大模型论文分享，干货满满~

【7月更文挑战第3天】一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测， 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显；

D2LLM：一种针对语义搜索任务的新颖方法，它结合了大语言模型（LLM）的准确性与双编码器的高效性。实验表明，D2LLM在多项任务上的性能超越了五个领先基准模型，尤其是在自然语言推理任务中，相对于最佳基准模型的提升达到了6.45%

【7月更文挑战第2天】 💡💡💡创新点： 1）SPD-Conv特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时优势明显； 2）引入Wasserstein Distance Loss提升小目标检测能力； 3）YOLOv8中的Conv用cvpr2024中的DynamicConv代替；

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CodeFuse团队从一个全新的视角，剖析了传统的 Transformer架构在长文本推理的糟糕表现，并给出了相应的解决方案