能力说明:
了解变量作用域、Java类的结构,能够创建带main方法可执行的java应用,从命令行运行java程序;能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
能力说明:
掌握企业中如何利用常见工具,进行前端开发软件的版本控制与项目构建和协同。开发方面,熟练掌握Vue.js、React、AngularJS和响应式框架Bootstrap,具备开发高级交互网页的能力,具备基于移动设备的Web前端开发,以及Node.js服务器端开发技能。
自动化工程本硕。 软件工程师,六年多软件开发经验:Web+混合应用+Nodejs后端+LLM/CV应用 21-23多次参与应用开发大赛获奖 目前专注于人工智能与硬件的结合应用(嵌入式后端+web前端+云端增强)
本文详细介绍了如何在普通个人电脑上微调GPT2大模型,包括环境配置、代码实现和技术要点。通过合理设置训练参数和优化代码,即使在无独显的设备上也能完成微调,耗时约14小时。文章还涵盖了GPT-2的简介、数据集处理、自定义进度条回调等内容,适合初学者参考。
本文探讨了基于人类反馈的强化学习(RLHF)方法的优缺点。作者指出,虽然RLHF能够使模型更好地满足用户需求,但也存在缺乏多样性、创新不足、偏好固化和难以适应动态变化等问题。文章通过具体实验和示例代码,详细解析了RLHF的工作原理,并强调了其在实际应用中的潜在风险。
本文介绍了两种大模型微调方法——LoRA(低秩适应)和PPO(近端策略优化)。LoRA通过引入低秩矩阵微调部分权重,适合资源受限环境,具有资源节省和训练速度快的优势,适用于监督学习和简单交互场景。PPO基于策略优化,适合需要用户交互反馈的场景,能够适应复杂反馈并动态调整策略,适用于强化学习和复杂用户交互。文章还对比了两者的资源消耗和适用数据规模,帮助读者根据具体需求选择最合适的微调策略。
本文介绍了如何使用Deno 2.0快速构建WebSocket全栈应用,包括服务端和客户端的创建。通过一个简单的代码示例,展示了Deno在WebSocket实现中的便捷与强大,无需额外依赖,即可轻松搭建具备基本功能的WebSocket应用。Deno 2.0被认为是最佳的WebSocket全栈应用JS运行时,适合全栈开发者学习和使用。
在前端全栈开发中,Deno 2.0 和 Bun 作为新兴的 JavaScript 运行时,各自展现了不同的优势。Deno 2.0 重视安全性和多平台兼容性,尤其是对 Windows 的良好支持和原生 TypeScript 支持;而 Bun 则以卓越的性能和简便的开发体验著称,适合快速迭代的小型项目。两者在不同场景下各具特色,Deno 更适合企业级应用和serverless,Bun 则适用于追求速度的项目。
在使用 Deno 构建项目时,生成的可执行文件体积较大,通常接近 100 MB,而 Node.js 构建的项目体积则要小得多。这是由于 Deno 包含了完整的 V8 引擎和运行时,使其能够在目标设备上独立运行,无需额外安装依赖。尽管体积较大,但 Deno 提供了更好的安全性和部署便利性。通过裁剪功能、使用压缩工具等方法,可以优化可执行文件的体积。
在前端开发中,同时维护多个项目时可能会遇到不同Node.js版本的问题。低版本Node.js可能导致依赖无法安装或启动失败,而高版本Node.js则可能引起第三方库的兼容性问题。推荐使用Docker搭建独立的开发环境,以避免版本不一致带来的困扰。
Docker 成为前端工具,可实现跨设备兼容。本文介绍主机与 Docker 容器/镜像间文件传输的三种方法:1. 构建镜像时使用 `COPY` 或 `ADD` 指令;2. 启动容器时使用 `-v` 挂载卷;3. 运行时使用 `docker cp` 命令。每种方法适用于不同场景,如静态文件打包、开发时文件同步及临时文件传输。注意权限问题、容器停止后的文件传输及性能影响。
本文记录了一次解决前端应用集成到主应用后出现502错误的问题。通过与测试人员的沟通,最终发现是DNS配置问题导致的。文章详细描述了问题的背景、沟通过程、解决方案,并总结了相关知识点和经验教训,帮助读者学习如何分析和定位网络问题。
本文详细分析了 `npm install` 过程中可能出现的卡顿问题及解决方法,包括网络问题、Node.js 版本不兼容、缓存问题、权限问题、包冲突、过时的 npm 版本、系统资源不足和脚本问题等,并提供了相应的解决策略。同时,还介绍了开启全部日志、使用替代工具和使用 Docker 提供 Node 环境等其他处理方法。
Windows Docker Desktop 使用过程中,因镜像、容器数据及构建缓存的累积,可能导致磁盘空间占用过高。通过删除无用镜像与容器、压缩磁盘以及清理构建缓存等方法,可有效释放空间。具体步骤包括关闭WSL、使用`diskpart`工具压缩虚拟磁盘、执行`docker buildx prune -f`清理缓存等。这些操作能显著减少磁盘占用,提升系统性能。
本文简要介绍了SSL证书的生成与部署方法,包括使用OpenSSL生成自签名证书和从CA获取证书的步骤,以及在Apache和Nginx服务器上的配置方法。此外,还提供了测试证书是否生效的方法和常见问题的解决策略,帮助确保证书正确安装并解决调试过程中可能遇到的问题。
本文介绍了一个纯前端实现的增强列表搜索应用,通过使用Transformer模型,实现了更智能的搜索功能,如使用“番茄”可以搜索到“西红柿”。项目基于Vue3和Ant Design Vue,使用了Xenova的bge-base-zh-v1.5模型。文章详细介绍了从环境搭建、数据准备到具体实现的全过程,并展示了实际效果和待改进点。
本文介绍了大规模语言模型(LLM)中的两个核心概念:Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID,而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法,帮助读者理解其基本原理和应用场景。
本文介绍了大语言模型(LLM)的HTTP API流式调用机制及其在前端的实现方法。通过流式调用,服务器可以逐步发送生成的文本内容,前端则实时处理并展示这些数据块,从而提升用户体验和实时性。文章详细讲解了如何使用`fetch`发起流式请求、处理响应流数据、逐步更新界面、处理中断和错误,以及优化用户交互。流式调用特别适用于聊天机器人、搜索建议等应用场景,能够显著减少用户的等待时间,增强交互性。
McCabe度量法(McCabe's Cyclomatic Complexity)是一种经典的方法,用于度量软件程序的复杂度。通过计算程序中独立路径的数量,帮助开发人员评估代码的维护难度和测试覆盖率。本文详细介绍了McCabe度量法的原理、计算方法及其在实际应用中的作用。
本文将分两部分教大家如何在网页中实现一个RAG系统,本文聚焦于深度搜索功能。通过浏览器端本地执行模型,可实现文本相似度计算和问答匹配,无需依赖服务器。RAG搜索基于高维向量空间,即使不完全匹配也能找到意义相近的结果。文中详细介绍了如何构建知识库、初始化配置、向量存储及相似度计算,并展示了实际应用效果。适用于列表搜索、功能导航、文档查询及表单填写等多种场景。
除了调用API接口使用Transformer技术,你是否想过在浏览器中运行大模型?Xenova团队推出的Transformer.js,基于JavaScript,让开发者能在浏览器中本地加载和执行预训练模型,无需依赖服务器。该库利用WebAssembly和WebGPU技术,大幅提升性能,尤其适合隐私保护、离线应用和低延迟交互场景。无论是NLP任务还是实时文本生成,Transformer.js都提供了强大支持,成为构建浏览器AI应用的核心工具。