- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏后台技术汇
浅谈大模型时代的后台技术发展
2、后台工程化技术发展 2.1 成熟的后台架构技术 过去 20 年里，后台工程技术在应用领域，取得了非凡的进步，这里总结一下成熟且活跃的后台架构技术： 云计算：云计算技术的发展使得后台工程师能够更轻松地构建和管理大规模的分布式系统 我想从云计算架构和底层技术、LLM 工程化技术，浅谈一下，在大模型时代下的后台工程化技术发展。 4、大模型工程化实践 LLM 是一种基于机器学习的模型，它通过大量的文本数据进行训练，从而学习到语言的规律和模式，并能够生成具有语法和语义正确性的文本，因此 LLM 训练过程也必然涉及到机器学习中的模型构建 组件 4：文档加载器和工具（Document Loaders and Utils） LangChain 的文档加载器和工具模块方便连接到数据源和计算源。 6、总结 以上是我从后台开发工程师，结合后台技术架构，对大模型技术栈的一点理解，另外也说说自己一些心得： 大模型短期内确实可以平替局部编程，但仍替代不了工程架构思维 在这个充满机遇和挑战的时代，要经常关注新兴技术发展
1.8K30编辑于 2023-09-18 - 来自专栏网络收集
4、后台项目的开发
4、后台项目的开发1.后台项目的目标我们已经学习完了 KOA2 的快速上手, 并且对 KOA2 当中的中间件的特点页进行了讲解. 接下来就是利用KOA2 的知识来进行后台项目的开发，后台项目需要达到这以下几个目标:1.计算服务器处理请求的总耗时计算出服务器对于这个请求它的所有中间件总耗时时长究竟是，我们需要计算一下2.在响应头上加上响应内容的 ，前端图表所要的数据, 并没有存在数据库当中，而是将存在文件当中的，这种操作只是为了简化咱们后台的代码. 每一个目标就是一个中间件需要实现的功能, 所以后台项目中需要有三个中间件2.后台项目的开发步骤创建一个新的文件夹, 叫做 koa_server , 这个文件夹就是后台项目的文件夹1.项目准备1.安装包npm contentType = 'application/json; charset=utf-8' ctx.set('Content-Type', contentType) await next() }4.
67130编辑于 2022-06-18 - 来自专栏DevOps运维
4、shell脚本后台运行知识
隐藏可能就会有脚本或命令在执行期间不能中断的需求，若中断，则不仅前功尽弃，还可能破坏系统数据，下面是防止脚本执行终端的3种方法： 1）使用sh /server/scripts/while_01.sh & 命令，即使用&在后台运行脚本 2）使用nohup /server/scripts/while_01.sh & 命令，即使用nohup加&在后台运行脚本 3）使用screen保持会话，然后在执行命令或脚本，即使用screen保持当前会话状态 2.脚本前台后台运行命令 命令 命令说明 a.sh & 将a.sh放到后台执行，常用 ctrl+c 停止当前前台脚本或任务 ctrl+z 暂停当前前台脚本或任务 bg (background)把当前前台脚本或任务放到后台运行 fg (frontground)把后台脚本或任务放到前台执行,用fg加任务编号调出指定任务，如fg 2 jobs 查看当前执行的脚本或任务 kill 关闭执行的脚本任务，kill %1 3.
3.3K20发布于 2021-11-16 - 来自专栏后台技术汇
浅谈大模型时代的后台技术发展| 技术创作特训营第一期
2、后台工程化技术发展2.1 成熟的后台架构技术过去 20 年里，后台工程技术在应用领域，取得了非凡的进步，这里总结一下成熟且活跃的后台架构技术：图片云计算：云计算技术的发展使得后台工程师能够更轻松地构建和管理大规模的分布式系统 我想从云计算架构和底层技术、LLM 工程化技术，浅谈一下，在大模型时代下的后台工程化技术发展。 ……4、大模型工程化实践LLM 是一种基于机器学习的模型，它通过大量的文本数据进行训练，从而学习到语言的规律和模式，并能够生成具有语法和语义正确性的文本，因此 LLM 训练过程也必然涉及到机器学习中的模型构建 组件 4：文档加载器和工具（Document Loaders and Utils）LangChain 的文档加载器和工具模块方便连接到数据源和计算源。 6、总结以上是我从后台开发工程师，结合后台技术架构，对大模型技术栈的一点理解，另外也说说自己一些心得：大模型短期内确实可以平替局部编程，但仍替代不了工程架构思维在这个充满机遇和挑战的时代，要经常关注新兴技术发展
1.9K55编辑于 2023-08-11 - 来自专栏产品的技术小课
4个权限管理后台模版（含演示）
演示地址：https://el-admin.xin/ 用户名密码：已经默认填好 1）用户管理 2）角色管理 3）菜单管理 4）部门管理 5）岗位管理 二、TIMO 适用于公司内部的成员管理， 演示地址：http://42.194.205.137:8080/ 用户名密码：admin/123456 1）用户管理 2）角色管理 3）菜单管理 4）部门管理 三、VUE-ADMIN 演示地址： https://lanux.github.io/Vue-Admin/#/login 用户名密码：随意填 1）资源管理 2）菜单管理 3）角色管理 4）用户管理 四、mall 这是一个电商管理后台 演示地址：http://www.macrozheng.com/ 用户名密码：admin/macro123 1)用户管理 2）角色管理 3）菜单管理 4）资源管理 --- end ----
4.3K22编辑于 2022-04-01 - 来自专栏木字楠の空间
4、 后台服务配制以及代码生成
文章目录 1、Log4j2配制 1.1、pom文件配制 1.2、resource中添加log4j2.xml 1.3、启动测试 1.4、日志简单使用 2、Swagger3引入 2.1、依赖引入 2.2、Swagger 我们需要剔除掉spring Web模块中slf4j的日志部分，否则将会与slf4j2产生依赖冲突 <! </groupId> <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId> </exclusion >2.0.4</knife4j.version> <! private ApiInfo apiInfo() { return new ApiInfoBuilder() .title("标题：木字楠博客系统后台接口文档
55630编辑于 2022-11-15 - 来自专栏销声匿迹
Core + Vue 后台管理基础框架4——前端授权
上篇，我们讲了后端的授权。与后端不同，前端主要是通过功能入口如菜单、按钮的显隐来控制授权的。具体来讲，就是根据指定用户的制定权限来加载对应侧边栏菜单和页面内的功能按钮。我们一个个来讲。
1.1K10发布于 2020-09-03 - 来自专栏全栈技术
前端技术发展历程
随着互联网的不断发展，前端技术也在不断地进步和发展。本篇博客将介绍前端发展的历程，从早期的HTML、CSS，到现代前端框架的兴起。
87520编辑于 2023-03-09 - 来自专栏学习/读书笔记
4. 许愿墙后台管理系统（前端页面）
许愿墙的后台管理系统主要有4个模块：登录模块、首页模块、许愿管理模块和管理员管理模块。使用前后端分离方式，后端接口使用Express框架，前端使用Vue框架，页面使用Element组件。 许愿墙后台管理系统（后端接口） 4.1 页面效果 4.1.1 登录页面 4.1.2 首页 4.1.3 许愿管理 4.1.4 管理员管理 4.2 创建前端项目 4.2.1 生成项目目录 wish-admin --登录页面-->
许愿墙后台管理系统 许愿墙后台管理系统 ="name" placeholder="请输入搜索的姓名"></el-input> </el-col> <el-col :span="<em>4</em>"1.2K21编辑于 2022-04-07来自专栏SDNLAB移动通信技术发展简史
例如5G中要支持的大规模物网的功能已经在4G中出现。 1G移动通信以语音为中心，基于模拟和蜂窝技术，在20世纪80年代是其辉煌的时候。其功能非常有限，仅能服务于军事、政府机构和名人等市场。 3GPP Release 4带来的重大变化是让移动通信离开了E1/T1线路并在IP数据包内传输流量，这是控制/用户平面分离的首个版本，其中CS内核被分成用作控制平面的MSS（MSC服务器）和用作用户平面的 4G技术应运而生，其重点是增加数据和语音容量并提高整体体验质量。WiMAX和LTE是提供4G技术的两个系统，两者都基于类似的技术，但全球的运营商都偏爱LTE到WiMAX。 4G推出了全IP系统，彻底取消了电路交换技术，它使用OFDMA来提高频谱效率，MIMO和载波聚合等新的4G组件进一步提高了整体网络容量。 随着带宽量的增加和延迟的减少，4G可以提供诸如LTE语音（VoLTE）和WiFi语音（VoWiFi）等许多附加服务。
1.6K80发布于 2018-03-28来自专栏Java学习网如何突破技术发展瓶颈
技术发展趋势和迭代的快速，你任何当前选择的技术或框架都可能在2-3年后就过时，但是如果当前的技术能够很好的支撑业务就是最好的技术。
1.1K80发布于 2018-02-28来自专栏存储知识存储技术发展史
信息是人类认知外界的方式，最初的信息都会对应到现实世界的一个客体或者相关描述。人类是通过不断增加、完善信息来接触、认知并改变世界的。
1.4K30发布于 2021-10-28来自专栏人工智能AIAI 技术发展趋势
从感知智能走向认知智能是人工智能技术发展的趋势。 认知智能是人工智能技术的高级阶段，旨在赋予机器数据理解、知识表达、逻辑推理、自主学习等能力，使机器成为人类改造世界、提升能力的得力助手。 ▶ 多点协作： 在 AI 技术发展过程中，算力、数据和模型作为人工智能三要素被呈现，然而实际上位于大型数据中心或者说云端的大算力节点不具备访问位于边缘的具备海量数据的节点的权限；位于边缘的具备海量数据的节点不具备将数据转化为模型的算力
83810编辑于 2024-05-21来自专栏乐享123加密技术发展
比特币是建立在区块链基础上的，区块链的基本技术支撑有三个: 非对称加密 点对点网络技术 HASH现金 其中非对称加密和HASH现金技术的历史发展颇有渊源，最近仔细学习了一下密码学科普知识，总结一下。 历史回溯 虽然加密和解秘是人类诞生以来一直上演的剧目，方法也是形形色色，但到现在为止，可以简单归纳为两个历史阶段: 1976年之前 1976年以前，所有的加密算法，模式是一样的: 甲方选择某一种加密规则，对信息进行加密 乙方使用同一种规则，对信息进行解密 这时候所有的加解密都是在规则上下文章，主要有两大流派，隐
2K60发布于 2018-06-04来自专栏SAP最佳业务实践SAP S4 HANA新变化-信用管理后台配置
2、定义信用分级 3、定义信用得分计算公式 4、定义记分规则 记分规则和计算公式关联起来。 二、信贷限额检查 1、创建风险类 2、创建信用检查规则 信用检查规则，类似于动态信用控制中的控制项目。 4、定义自动信贷控制 从这里可看出，不管是高风险、低风险，控制逻辑都是一样的，似乎是SAP设计缺陷。 HANA版本中SAP的信用控制内容是在前边的信用检查规则中定义的，而信用检查规则，可以通过TCODE：UKM_MASS_UDP4修改信用检查规则，直接分配给客户。 按照正常的设计逻辑前面设计的信用得分、风险等级应该和信用检查规则关联，实现不同的风险等级，执行不同的信用检查内容，但是在后台中没有找到风险等级和信用检查规则的关联，此处设计令人费解，不知哪位朋友能帮忙解释
6K51发布于 2018-03-27来自专栏wayn的程序开发大数据技术发展史
大数据的特征通常被概括为“4V”，即： Volume（容量）：大数据的规模非常庞大，通常以 TB（太字节）、PB（拍字节）或 EB（艾字节）为单位，甚至更高。 一些著名的非关系型数据库有 MongoDB、Cassandra、Neo4j 等。
2.9K10编辑于 2024-01-19来自专栏四蛋科技驱动大数据的技术发展
据估计，每天会创建2.5百万兆字节的数据，我们需要将这些前所未有的大量数据妥善储存以便日后访问以及对其进行分析。这些数据量大到需要使用鲜为人知的单位来衡量，如ZB，PB和EB。随着公司搜集到的数据越来越多，并希望能方便的访问这些数据，这对技术和基础设施的要求更高了。21世纪初，行业分析师Doug Laney提出了一个大数据的构成定义，这个“三V”定义现在已经得到了广泛认可。“三V”定义使用三个标记来描述什么是大数据 – 不仅是对数据量的描述。
73740发布于 2018-05-31来自专栏测试游记4.寻光集后台管理系统-用户管理(用户表)
页面中有很多的功能，对于不同的权限需要展示不同的页面，不同的权限可以操作的范围也不同，所以需要进行登录操作，并进行权限管理。
94820编辑于 2022-12-02来自专栏AI研习社Prisma 技术发展的前世今生
面向读者：没有或有一定机器学习经验并对 Prisma 之类的 app 背后的原理感兴趣的读者。比较有经验的读者可以直接参照科技树阅读文章末罗列的引用论文。 阅读时间：10-20 分钟 注：多图，请注意
1.1K70发布于 2018-03-28来自专栏世民谈云计算虚拟化技术发展编年史
虚拟化技术发展编年史 开篇 1959 年 6 月，牛津大学的计算机教授，克里斯·托弗（Christopher Strachey）在国际信息处理大会（International Conference on 比如对中断的屏蔽和启用，cli（Clear Interrupts）指令在 Pentium 4 处理器上需要花费 60 个时钟周期（cycle）。 两种操作模式都支持 Ring 0~3 这 4 个特权级，因此 VMM 和 Guest OS 都可以自由选择它们所期望的运行级别。这两种操作模式可以互相转换。 早期的支持硬件辅助虚拟化技术的 Pentium 4 处理器需要花费 2409 个时钟周期处理 VM entry，花费 508 个时钟周期处理由缺页异常触发的 VM exit，代价相当高。 2008 年 9 月 4 日，Red Hat 收购以色列公司 Qumranet，并着手使用 KVM 替换在 Red Hat 中的使用的 Xen。
7.6K40发布于 2019-09-02腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059
粤公网安备44030502008569号腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号