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浅谈大模型时代的后台技术发展
； 下面我从一名后台开发工程师的角度，浅析一下在大模型时代下，后台工程技术将面临哪些变革、挑战和机遇。 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。 5、大模型产业发展 5.1 新范式技术栈 陆奇老师发表过演讲：大模型带来的新范式，就提到过新范式产业正在高速形成，新范式技术堆栈见下图： 陆奇讲到：这次新范式的产业扩散，开发者堆栈技术发展和开发者生态的形成 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Python
6-3、Python 数据类型-列表
6-3、Python 数据类型-列表列表列表介绍列表是Python中最基本也是最常用的数据结构之一。列表中的每个元素都被分配一个数字作为索引，用来表示该元素在列表内所排在的位置。
40100编辑于 2023-11-08 - 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
；……下面我从一名后台开发工程师的角度，浅析一下在大模型时代下，后台工程技术将面临哪些变革、挑战和机遇。 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。 5、大模型产业发展5.1 大模型技术栈陆奇老师发表过演讲：大模型带来的新范式，就提到过新范式产业正在高速形成，新范式技术堆栈见下图：图片这次新范式的产业扩散，开发者堆栈技术发展和开发者生态的形成，是至关重要的 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 - 来自专栏全栈开发那些事
6-3 求链式表的表长 (10分)
函数接口定义： int Length( List L ); 其中List结构定义如下： typedef struct LNode *PtrToLNode; struct LNode { ElementType Data; PtrToLNode Next; }; typedef PtrToLNode List; L是给定单链表，函数Length要返回链式表的长度。 裁判测试程序样例： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef int El
32130编辑于 2023-02-27 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译：6-3 Django异常
DoesNotExist异常的基类；对ObjectDoesNotExist的try/except会为所有模型捕获到所有DoesNotExist 异常。
2.1K20编辑于 2022-11-27 - 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SDNLAB
移动通信技术发展简史
5G时代即将到来，它有望带来一系列令人兴奋的服务和功能。关于5G有很多技术性的文章，但在此之前，我们来回顾下过去几十年来移动通信的发展。 移动技术的演进 每一代移动技术的发展时间在10年左右，但是每个
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AI
AI 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wayn的程序开发
大数据技术发展史
大数据（Big Data）是指在传统数据处理方法难以处理的情况下，需要新的处理模式来具有更强的决策力、洞察发现力和过程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特征通常被概括为“4V”，即：
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AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 6-3 线性回归中的梯度下降法
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在线性回归中使用梯度下降法。
1.3K20发布于 2019-11-13 - 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
7.6K40发布于 2019-09-02 - 来自专栏用户9378866的专栏
Java 定时任务技术发展历程
定时任务是每个业务常见的需求，比如每分钟扫描超时支付的订单，每小时清理一次数据库历史数据，每天统计前一天的数据并生成报表等等。常见的解决方案有XXL-JOB、Spring-Task等。本篇文章着重于探讨Java 定时任务技术的发展历程。
72830编辑于 2022-11-04 - 来自专栏NewBeeNLP
搜推广生死判官：重排技术发展
全文1.2W字，PC阅读戳：https://f0jb1v8xcai.feishu.cn/wiki/LPlAwm6vSiesFBkysh8csZYfn1g
3.4K12编辑于 2024-06-17 - 来自专栏毕业设计
分布式电商系统的设计与实现⑦-1
因为该部分内容比较多，避免大家审阅疲劳，这篇是后台主要功能测试。下篇是前台功能测试。 中括号代表的是参考文献，后面会有列出来1 系统测试1.1 后台测试该模块测试主要包含后台系统的关键功能进行测试[48]。比如说后台登录，管理员管理，商品管理功能，广告管理等相关功能进行测试。 该模块的测试用例分析表如下表6-3所示：表 6-3 商品测试用例分析表测试主题测试步骤预期结果实际结果品牌管理（1）点击品牌管理，对于商品品牌进行增删改查等操作对于品牌的相关信息进行增删改查均可正常执行符合预期结果商品类型管理 （2）以及对于商品上下架商品的增改查以及上下架均能成功执行符合预期结果秒杀商品管理（1）点击秒杀商品管理，对于秒杀商品的增删改查等操作对于秒杀商品的增删改查均能正常执行符合预期结果修改商品界面如下图6- 3所示：图 6-3 修改商品界面1.1.4 广告管理相关功能测试广告管理，可以对于广告进行增删改查等功能，以及修改广告的状态，该模块的测试用例分析表如下表6-4所示：表 6-4 广告管理测试用例分析表测试主题测试步骤预期结果实际结果广告管理
34400编辑于 2024-06-22 - 来自专栏脑机接口
脑成像技术发展现状
脑结构错综复杂，包含上千亿个神经元，彼此之间又有着百万亿个连接。时至今日，脑的核心功能，如情绪和情感等，仍然是未解的难题。这是攻克严重危害人类身心健康的神经系统重大疾病的关键，也将为发展类脑计算系统和器件、突破传统计算机架构的束缚提供重要依据，决定着未来人工智能的深度发展方向。
1.2K20发布于 2020-07-01
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