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奥耶可乐冰
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擅长的技术
- Java
- C#
- C++
- Python
- 开发工具
- 编译器
- Serverless
- 供应链
- 机器学习/深度学习
- SQL
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发表了文章 2024-09-13
【Prompt Engineering：自我反思（Reflexion）】
自我反思（Reflexion）是一种通过语言反馈强化基于语言的智能体的新范式，无需微调模型即可提升其在决策、推理和编程等任务中的表现。该框架包括参与者（生成动作）、评估者（评分）和自我反思（生成反馈）三个部分，利用大语言模型生成具体反馈，帮助智能体从错误中快速学习，显著提高了多种任务的性能。
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发表了文章 2024-09-13
【Prompt Engineering：ReAct 框架】
ReAct 框架由 Yao 等人（2022）提出，结合大语言模型（LLMs）生成推理轨迹与任务操作，交替进行推理与行动。此框架允许模型与外部环境（如知识库）互动，以动态更新操作计划并处理异常。ReAct 在语言和决策任务上表现优异，提升模型的人类可解释性和可信度。研究显示，ReAct 优于多个基准模型，尤其在结合链式思考时效果最佳。通过实例演示，ReAct 能有效整合内外部信息，优化推理过程。
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发表了文章 2024-09-11
【Prompt Engineering：自我一致性、生成知识提示、链式提示】
自我一致性是提示工程技术之一，旨在改进链式思维提示中的解码方法。通过少样本CoT采样多个推理路径并选择最一致的答案，有助于提升涉及算术和常识推理任务的性能。例如，在解决年龄相关问题时，通过多次采样并挑选多数答案来提高准确性。此外，生成知识提示技术可预先生成相关信息辅助模型做出更准确预测，进一步优化模型表现。链式提示则通过将复杂任务分解为多个子任务来逐步处理，从而提高模型的透明度和可靠性，便于定位和改进问题。
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发表了文章 2024-09-11
【Prompt Engineering提示工程技术：思维树 (ToT)、检索增强生成 (RAG)、自动推理并使用工具 (ART)】
思维树（ToT）框架，旨在解决复杂任务，通过构建一棵思维树，利用语言模型生成并评估中间步骤，结合搜索算法（如广度优先搜索）进行系统探索。ToT在不同任务中需定义思维步骤及候选数量，如“算24游戏”需三分步骤，每步评估可行性。实验表明，ToT显著优于其他提示方法。此外，ToT框架可结合强化学习不断进化，提升解决复杂问题的能力。
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发表了文章 2024-09-10
【Chain-of-Thought Prompting】链式思考（CoT）提示、零样本 COT 提示、自动思维链（Auto-CoT）
链式思考（CoT）提示是一种通过中间推理步骤实现复杂推理能力的方法，由Wei等人（2022）引入。它能够与少样本提示结合，提高任务处理效果。通过逐步推理，即使是大型语言模型也能展示出更强的推理能力。例如，在解决数学问题或逻辑判断上，CoT提示能显著提升正确率，尤其是在缺乏大量训练数据的情况下。
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发表了文章 2024-09-10
【Prompt Engineering提示：Active-Prompt、方向性刺激提示、PAL（程序辅助语言模型）】
Diao等人（2023）提出了一种名为Active-Prompt的新方法，通过自适应提示来优化大型语言模型（LLMs）在特定任务中的表现。此方法通过不确定性评估选择需标注的问题，利用少量人工标注的思维链（CoT）示例逐步优化模型，提高其解决问题的能力。相比固定范例，Active-Prompt能够更有效地针对不同任务调整提示，从而提升模型性能。
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发表了文章 2024-09-09
【LLM提示技术：零样本提示、少样本提示】
本文介绍了零样本和少样本提示技术在大型语言模型中的应用。零样本提示指模型无需示例即可完成任务，而少样本提示则通过提供少量示例提升模型的表现。文中详细探讨了这两种技术的特点与限制，并通过具体示例说明了其在不同任务中的效果。研究表明，指令调整和人类反馈可增强模型性能，而对于复杂任务，则需更高级的提示工程，如思维链提示。
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发表了文章 2024-09-09
【Prompt Engineering 提示词工程指南】文本概括、信息提取、问答、文本分类、对话、代码生成、推理
本文介绍了使用提示词与大语言模型（LLM）交互的基础知识。通过调整参数如温度（Temperature）、最高概率词元（Top_p）、最大长度（Max Length）及停止序列（Stop Sequences），可以优化模型输出。温度参数影响结果的随机性；Top_p 控制结果的多样性；最大长度限制输出长度；停止序列确保输出符合预期结构。此外，频率惩罚（Frequency Penalty）和存在惩罚（Presence Penalty）可减少重复词汇，提升输出质量。提示词需包含明确指令、上下文信息、输入数据及输出指示，以引导模型生成理想的文本。设计提示词时应注重具体性、避免歧义，并关注模型的具体行为
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发表了文章 2024-05-31
【Java——SPI机制详解】
SPI（Service Provider Interface），是JDK内置的一种服务提供发现机制，可以用来启用框架扩展和替换组件，主要是被框架的开发人员使用，比如java.sql.Driver接口，其他不同厂商可以针对同一接口做出不同的实现，MySQL和PostgreSQL都有不同的实现提供给用户，而Java的SPI机制可以为某个接口寻找服务实现。Java中SPI机制主要思想是将装配的控制权移到程序之外，在模块化设计中这个机制尤其重要，其核心思想就是 解耦。 当服务的提供者提供了一种接口的实现之后，需要在classpath下的META-INF/services/目录里创建一个以服务接口命名的
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发表了文章 2024-05-30
【Serverless架构组成及优势适用场景】
Serverless的弹性伸缩、按需计费、无状态等特性使得开发者能够更加专注于业务逻辑，摆脱繁琐的服务器管理。它的优势在于灵活应对突发性工作负载、降低成本、提高开发效率，尤其在事件驱动、微服务、后端API等场景中表现出色。虽然Serverless仍然在不断发展，但其已经在云计算领域掀起了一场革命，成为当今应用开发的热门选择。随着技术的不断演进，我们有理由期待Serverless将继续推动应用开发的创新，为我们构建更加高效、可靠的应用提供更多可能。
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发表了文章 2024-05-30
【平衡点：解锁中国大模型开源闭源的新时代】关于大模型是否开源的分析
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
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发表了文章 2024-05-30
为什么0.1 + 0.2 不等于 0.3 ？
这篇编程技术文章探讨了为什么在多种编程语言中，0.1 + 0.2 不等于 0.3 的现象。问题源于计算机使用二进制浮点数表示小数，而二进制无法精确表示某些十进制分数，如 0.1 和 0.2。这导致它们在计算机内部被近似表示，从而在相加时产生微小误差。文章通过示例和图片解释了二进制浮点数的表示原理，并提供了将小数转换为整数再相加以及使用 `toFixed()` 方法或 decimal.js 库等解决精度问题的方法。
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发表了文章 2024-05-30
代码规范（如何提高代码规范）
在软件开发中，优雅的代码规范对于编写美观且实用的代码至关重要。以下是一些提升代码质量的建议： 1. **命名清晰**：使用描述性强的命名，使代码自解释，减少误解，提高可读性。 2. **简洁性**：用最少的代码实现功能，避免冗余，简洁的代码更易维护。 3. **一致性**：保持命名和编码风格的一致性，降低团队协作成本。 4. **注释**：合理注释解释代码意图，但避免过度注释。 5. **避免复杂性**：将复杂逻辑分解为简单部分，用函数或模块封装。 6. **重构**：定期重构代码以提高可读性和性能。 7. **测试**：编写单元测试确保代码的稳定性和可靠性。
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发表了文章 2024-01-10
架构详解
每个系统都有服务的上线，所以当流量超过服务极限能力时，系统可能会出现卡死、崩溃的情况，所以就有了降级和限流。限流其实就是：当高并发或者瞬时高并发时，为了保证系统的稳定性、可用性，系统以牺牲部分请求为代价或者延迟处理请求为代价，保证系统整体服务可用。令牌桶方式(Token Bucket)令牌桶算法是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一种算法。先有一个木桶，系统按照固定速度，往桶里加入Token，如果桶已经满了就不再添加。
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发表了文章 2023-12-28
Python3 数字(Number)
Python 数字数据类型用于存储数值。数据类型是不允许改变的，这就意味着如果改变数字数据类型的值，将重新分配内存空间。以下实例在变量赋值时 Number 对象将被创建：var1 = 1var2 = 10您也可以使用del语句删除一些数字对象的引用。del语句的语法是：您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用，例如：del var- 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。
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发表了文章 2024-01-11
【分布式详解】一致性算法、全局唯一ID、分布式锁、分布式事务、 分布式缓存、分布式任务、分布式会话
分布式系统通过副本控制协议，使得从系统外部读取系统内部各个副本的数据在一定的约束条件下相同，称之为副本一致性(consistency)。副本一致性是针对分布式系统而言的，不是针对某一个副本而言。强一致性(strong consistency)：任何时刻任何用户或节点都可以读到最近一次成功更新的副本数据。强一致性是程度最高的一致性要求，也是实践中最难以实现的一致性。单调一致性(monotonic consistency)：任何时刻，任何用户一旦读到某个数据在某次更新后的值，这个用户不会再读到比这个值更旧的值。
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发表了文章
2024-09-13
【Prompt Engineering：自我反思（Reflexion）】
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发表了文章
2024-09-13
【Prompt Engineering：ReAct 框架】
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发表了文章
2024-09-11
【Prompt Engineering：自我一致性、生成知识提示、链式提示】
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发表了文章
2024-09-11
【Prompt Engineering提示工程技术：思维树 (ToT)、检索增强生成 (RAG)、自动推理并使用工具 (ART)】
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发表了文章
2024-09-10
【Chain-of-Thought Prompting】链式思考（CoT）提示、零样本 COT 提示、自动思维链（Auto-CoT）
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发表了文章
2024-09-10
【Prompt Engineering提示：Active-Prompt、方向性刺激提示、PAL（程序辅助语言模型）】
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发表了文章
2024-09-09
【LLM提示技术：零样本提示、少样本提示】
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发表了文章
2024-09-09
【Prompt Engineering 提示词工程指南】文本概括、信息提取、问答、文本分类、对话、代码生成、推理
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发表了文章
2024-06-02
【树 - 平衡二叉树(AVL)】F(n)=F(n-1)+F(n-2)+1 这个类似于一个递归的数列，1是根节点，F(n-1)是左子树的节点数量，F(n-2)是右子树的节点数量
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发表了文章
2024-06-01
【Java面试——并发基础、并发关键字】
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发表了文章
2024-05-31
【Java——SPI机制详解】
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发表了文章
2024-05-31
【Java——反射机制详解】
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发表了文章
2024-05-31
【Java 基础 - 注解机制详细解释】
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发表了文章
2024-05-31
【Java ——异常机制详解】
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发表了文章
2024-05-31
【线性表 - 数组和矩阵】
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发表了文章
2024-05-30
Java 基础
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发表了文章
2024-05-30
图解 Git
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发表了文章
2024-05-30
【Java基础 - 面向对象】
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发表了文章
2024-05-30
【Serverless架构组成及优势适用场景】
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发表了文章
2024-05-30
【平衡点：解锁中国大模型开源闭源的新时代】关于大模型是否开源的分析
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