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)
本文介绍了如何使用 JavaScript 神经网络库 **Brain.js** 实现不同类型的神经网络,包括前馈神经网络(FFNN)、深度神经网络(DNN)和循环神经网络(RNN)。通过简单的示例和代码,帮助前端开发者快速入门并理解神经网络的基本概念。文章还对比了各类神经网络的特点和适用场景,并简要介绍了卷积神经网络(CNN)的替代方案。
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。
我是一位软件工程师,用通义灵码个人版vscode插件的workspace做项目分析和复盘,对比之前没有灵码,现在提效了80%,本文介绍了具体的使用流程。
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。
Deno 是由 Node.js 创始人 Ryan Dahl 开发的新一代 JavaScript 和 TypeScript 运行时,旨在解决 Node.js 的设计缺陷,具备更强的安全性和内置的 TypeScript 支持。本文介绍了如何使用 Deno 内置的 `Deno.serve` 快速创建 HTTP 服务,并详细讲解了 Oak 框架的安装和使用方法,包括中间件、路由和静态文件服务等功能。Deno 和 Oak 的结合使得创建 RESTful API 变得高效且简便,非常适合快速开发和部署现代 Web 应用程序。
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。
本文介绍了如何搭建 Meteor 开发环境,包括全局安装 Meteor 工具和使用 Docker 镜像两种方法,以及创建和运行一个简单的 Meteor 项目的基本步骤。 Meteor 是一个全栈 JavaScript 框架,适用于构建实时 Web 应用程序。文章还提供了遇到问题时的解决建议和调试技巧。
本文比较了Vue和React两大前端框架,从状态管理、数据流、依赖注入、组件管理等方面进行了详细对比。当前版本和下载量数据显示React更为流行,但Vue在国内用户量增长迅速。Vue 3通过组合式API提供了更灵活的状态管理和组件逻辑复用,适合中小型项目;React则更适合大型项目和复杂交互逻辑。文章还给出了选型建议,强调了多框架学习的重要性,认为技术问题已不再是选型的关键,熟悉各框架的最佳实践更为重要。
Vue 3 相较于 Vue 2 在性能、特性和开发体验上都有显著提升。本文介绍了如何利用通义灵码逐步将 Vue 2 项目升级到 Vue 3,包括备份项目、了解新特性、选择升级方式、升级依赖、迁移组件和全局 API、调整测试代码等步骤,并提供了注意事项和常见问题的解决方案。
Nix 是一个独特的包管理工具和构建系统,采用声明式方法管理软件包和运行环境。它通过精确控制依赖关系和环境配置,确保软件的可重复性、隔离性和可追溯性。Nix 支持多语言开发环境,提供声明式配置、环境隔离、回滚与版本控制等核心功能,适用于复杂开发场景,有效解决依赖冲突和环境不一致问题。
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。
一个月前,o1发布时,虽然让人提前体验,但自己并未进行测试。近期终于有机会使用,却仍忘记第一时间测试。本文通过两个测试案例展示了o1的强大能力:一是关于丹田及练气的详细解答,二是解决一道复杂的中学生物理奥赛题。o1的知识面广泛、推理迅速,令人印象深刻。未来,或许可以通过赋予o1更多能力,使其在更多领域发挥作用。如果你有好的测试题,欢迎留言,一起探索o1的潜力。
本文介绍了在多版本Node.js环境中使用nvm进行版本管理和遇到的问题,以及通过Docker化构建流程来解决兼容性问题的方法。文中详细描述了构建Docker镜像、启动临时容器复制构建产物的具体步骤,有效解决了不同项目对Node.js版本的不同需求。
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。
llama3.1支持128K上下文,6万字+输入,适用于多种场景。模型能力超出预期,但处理中文时需加中英翻译。测试显示,其英文支持较好,中文则需改进。llama3.2 1B参数量小,适合移动端和资源受限环境,可在阿里云2vCPU和4G ECS上运行。
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。
本文详细介绍了五种Langchain文本分割器:`CharacterTextSplitter`、`RecursiveCharacterTextSplitter`、`TokenTextSplitter`、`MarkdownTextSplitter` 和 `LatexTextSplitter`,从原理、优缺点及适用场景等方面进行了对比分析,旨在帮助开发者选择最适合当前需求的文本分割工具,提高大模型应用的处理效率和效果。
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。
本文继续探讨了RAG的后半部分,通过在浏览器中运行qwen1.5-0.5B模型实现了增强搜索全流程。然而,由于浏览器与模型性能限制,该方案更适合研究、离线及高隐私场景。文章提供了完整的前端代码,让读者能够动手尝试。此外,详细介绍了代码框架、知识库准备、模型初始化及问答实现等步骤,并展示了实际运行效果。受限于当前技术,除非在离线或高隐私环境下,网页大模型的应用仍需进一步优化。
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。