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2023年伊始，ChatGPT的爆火出圈，迅速引发了业界对于生成式AI应用的关注，AI大模型的竞争更是愈演愈烈。

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Java 异常处理是程序设计中的重要特性，用于捕获和响应运行时错误，确保程序稳定或优雅退出。异常包括由程序逻辑或外部环境引起的错误，分为 `Error` 和 `Exception`。`Error` 通常无法处理，而 `Exception` 可被捕获。异常处理机制包括 `try-catch-finally` 块，其中 `try` 块监控代码，`catch` 块处理异常，`finally` 块执行清理操作。此外，还可以手动抛出异常和创建自定义异常。异常链则用于传递原始异常信息。合理使用异常处理可以提高程序的稳定性和可靠性。

该HTML页面展示了一个可交互的表格，用户可以通过点击表格行来高亮显示所选行。使用了基本的`<table>`结构，并通过CSS设置了表格样式及行悬停效果。JavaScript函数`toggleSelect`实现了行选中的切换功能。

Java中的自动类型转换（隐式类型转换）是指编译器在无需显式指定的情况下自动将一种数据类型转换为另一种类型。这一特性简化了代码，提高了可读性，并在多态中发挥了重要作用。例如，在数学运算时，较小类型会自动转换为较大类型以避免精度损失；在面向对象编程中，子类对象可以自动转换为父类引用，增强了代码的灵活性和兼容性。此外，它还使得数组和集合的使用更加方便，整体上让编程更加优雅和高效。

根据Github Trendings的统计，本周（2024年6月24日统计）共有15个项目上榜。按开发语言分类，项目数量如下：JavaScript项目5个，Python项目5个，TypeScript项目2个，Go项目2个，Dockerfile项目1个，C#项目1个，Java项目1个，Jupyter Notebook项目1个，Rust项目1个，Dart项目1个，Tcl项目1个。

根据Github Trendings的统计，本周（2024年6月17日）共有15个项目上榜。按开发语言分类，Python项目最多，达6项；TypeScript和JavaScript各有3项；PHP、Blade、Lua、Dart及非开发语言项目各1项。这些项目涵盖从零构建技术、智能家居、高性能数据库到情感语音模型等多个领域，体现了开源社区的多样性和创新力。

根据Github Trendings的统计，本周（2024年7月8日统计）共有15个项目上榜。按开发语言分类，Python项目最多，有6项；其次是C++和TypeScript，各有3项；Jupyter Notebook和JavaScript各2项；QML、非开发语言项目、Rust则各有1项。这些项目涵盖了多种领域，包括编程教育、API集合、语言模型、十六进制编辑器等。

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手把手教你java CPU飙升300%如何优化

**LangChain框架** 是一个开源工具，由Lang.AI开发，专为基于大语言模型（LLM）的应用程序设计。它简化了与LLM的交互，整合数据检索和功能模块，支持上下文感知和逻辑推理。框架包括**基础层**（Models、LLM、Index）、**能力层**（Chains、Memory、Tools）和**应用层**（Agent），提供模型集成、提示管理、内存系统、索引、链和代理等模块。LangChain的特点包括上下文感知、逻辑推理、预制链和组件，以及开发工具如LangSmith和LangServe。广泛应用在文档分析、聊天机器人、智能助手、代码生成、内容创作和数据科学等领域。

JavaScript 对象

JavaScript 数据类型

JavaScript 变量

本文探讨了如何避免高成本的模型微调，通过任务拆解和提示词调优实现业务目标。文中提到，当大语言模型不能直接满足需求时，微调涉及大量工作，包括数据准备、模型训练及GPU资源。为降低成本，作者提出了两步方法：1) 任务拆解，将复杂任务分解为简单子任务，利用模型优势处理部分；2) 提示词调优，优化输入以引导模型更高效地响应。虽然这可能不适用于所有情况，但能有效减少对模型微调的依赖。

生成式AI（Generative AI）是指一类能够自主创造新内容的人工智能技术，这些内容可以是文本、图像、音频、视频等。与传统的分析性或分类性AI系统不同，生成式模型的主要任务不是对现有数据进行分类或预测，而是生成全新的、之前不存在的数据实例。这些模型通过学习现有数据集中的模式和规律，能够创造出逼真或富有创意的内容。

本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到图谱存储至Es，且支持Es的向量检索，还有解决了一部分基于属性值倒查实体的场景，且效果相对提升。

【6月更文挑战第5天】Nature文章探讨了人工智能，尤其是ChatGPT这类大型语言模型（LLMs）的思考机制。随着AI复杂性的增加，理解其决策过程成为挑战。可解释AI（XAI）领域致力于揭示这些“黑盒子”的工作原理，但LLMs的规模和潜在问题（如错误信息和隐私泄露）使这一任务更具紧迫性。研究人员借助心理学和神经科学方法尝试理解模型决策，但目前仍处于早期阶段，且有争议认为模型可能只是模拟而非真正理解文本。

【6月更文挑战第5天】Nature发表的论文显示，GPT-4在心智理论任务中表现出色，特别是在识别讽刺上超越了人类。然而，在理解失礼行为和相关社会意识方面，GPT-4逊于人类，而LLaMA2-Chat在此类情境中表现更佳。尽管如此，GPT-4在失礼行为可能性测试中展现出高超的理解力。该研究强调了AI在模拟人类心理状态方面的进步与局限性。[链接](https://www.nature.com/articles/s41562-024-01882-z)

本文探讨了开源与闭源软件在大模型技术发展中的角色，深入比较了两者在质量、安全、产业化、适应性和可靠性等方面的优缺点。开源软件得益于全球开发者社区，通常在创新和适应性上表现出色，但安全性和质量可能因分散的开发而有所波动。闭源软件则在代码质量和安全性上有一定优势，但可能限制了产业的协作与创新。 在商业模式方面，开源通常依赖服务和支持盈利，闭源则通过软件授权和订阅服务获利。开源模式的市场竞争更激烈，闭源模式则更注重市场份额和控制。企业需要根据自身情况选择合适的战略，有些可能会采用

软件系统有三个追求：高性能、高并发、高可用，俗称三高。本篇讨论高并发，从高并发是什么到高并发应对的策略、缓存、限流、降级等。

知识图谱是结构化知识表示工具，用于领域知识的共享和应用。在中国，它在医疗、教育领域有广泛应用，如疾病诊断、教学辅助。知识图谱能克服大模型幻觉，提高文本生成准确性，并在构建中国自主知识体系中发挥关键作用，如学术世界平台对哲学社会科学的贡献。这项技术对未来各领域发展具有重大意义。

综上所述，Tomcat作为JavaWeb应用的Servlet容器，在接收请求、解析请求、查找Servlet、创建请求和响应对象、请求分发、生成响应、连接管理等方面起着关键作用。其底层机制通过Socket通信、Servlet生命周期管理、线程池、Session管理等技术实现了整个JavaWeb应用的运行。