什么是通义灵码？

随着人工智能领域的不断发展，大型语言模型已经成为人们热议的话题之一。这些模型如GPT-3、BERT和T5，以其强大的自然语言处理能力和广泛的应用领域而闻名。本文将深入探讨大型语言模型的技术、创新、挑战以及未来前景。

函数计算 X 通义千问部署预体验，5 大场景让你速成 AIGC 创作家，来这里尽情发挥想象吧！

本实验将基于函数计算，让您一键在阿里云上部署自己的对话机器人，快来打造自己的AI小助理吧！

本文详解LLaMA4-MoE模型架构与实现全流程，涵盖语料预处理、MoE核心技术、模型搭建、训练优化及推理策略，并提供完整代码与技术文档，助你掌握大模型MoE技术原理与落地实践。

本文探讨了人工智能驱动下测试左移理念在软件工程中的重要性，分析测试工程师在需求评估、AI代码生成及遗留系统优化中的关键作用，揭示AI带来的挑战与机遇，并指出测试工程师需提升技能、关注合规与可维护性，以在AI时代保障软件质量。

TortoiseSVN使用-权限配置

Centos或Linux编写一键式Shell脚本删除用户、组指导手册

本工具为小型木马静态特征查杀工具，专用于检测Windows下的EXE文件是否为可疑木马。核心功能包括：扫描恶意字符串（如keylogger、powershell）、检查熵值异常以判断加密/加壳、揪出可疑API组合（如注册表篡改、网络通信链）以及解析PE头分析编译环境与加壳痕迹。通过提示词实现功能开发，并保存为`aipy_kill_rat.py`文件。测试结果显示，工具成功扫描出426个可疑字符串、超高熵值及恶意API组合，确认目标文件为恶意木马。该工具轻量灵活，适合样本初筛与应急响应，是静态分析的高效利器。

Arthas dashboard（当前系统的实时数据面板）

Arthas vmtool（从 jvm 里查询对象，执行 forceGc）

Bolt.diy 是 Bolt.new 的开源版本，提供灵活的全栈开发支持与二次开发能力。通过 CAP 平台部署到云端，结合 deepseek-v3 模型实现代码生成，简化开发流程。方案涵盖多模型适配、高度定制化、全栈开发覆盖及智能辅助工具，支持自然语言交互生成代码、实时调试与一键部署，有效降低资源成本并提升开发效率。实验展示了从项目部署到代码生成、下载和上线的完整流程。

Arthas classloader （查看 classloader 的继承树，urls，类加载信息）

通义大模型合作计划升级发布

作为一名企业开发人员，我最近测试了 OS Copilot 的 -t、-f 功能及管道功能。-t 功能能正确识别并解释端口号，但界面操作需优化；-f 功能成功完成自定义任务，但在交互连续性上有待改进；管道功能表现最佳，支持简便的自定义任务操作。建议在 -t 功能中增加交互入口，并优化 -f 功能的后续操作体验。

我们在办理算法备案时，因找不到之前已审核通过的账号而无法重新注册。经联系网信办，得知可通过找回原账号或线下申请驳回两种方式解决。最终我们选择提交盖章的驳回申请，经过十几天的审核，成功驳回并重新提交备案。经验教训：内部沟通、使用原账户、提前了解流程和保持耐心至关重要。

作为一名运维开发工程师，我主要负责公司服务器和云资源的管理、故障排查、监控和性能优化。日常工作中常用Ansible管理多台服务器，但需记忆大量命令参数，复杂任务还需编写脚本，较为繁琐。 总体来看，OS Copilot在处理简单任务和提供指导方面表现出色，但在复杂任务处理上仍需改进。

AI驱动的操作系统服务体验：大模型时代的运维革新

【10月更文挑战第19天】

`<limits.h>` 是 C 标准库中的头文件，定义了各种基本数据类型的大小限制和特性，如 `CHAR_BIT`、`CHAR_MIN`、`CHAR_MAX` 等，涵盖了整数和字符类型的极限值。它提供了关键的宏常量，帮助程序员理解变量范围，确保代码的正确性和可移植性。

根据Github Trendings的统计，本周（2024年6月10日统计）共有15个项目上榜。按开发语言分类，上榜项目数量如下：Python 8项，Jupyter Notebook 和 Go 各2项，C++、Shell、Lua 和 JavaScript 各1项。亮点项目包括Python-100天从新手到大师、Syncthing开源同步工具、初学者的生成式人工智能（第2版）等。这些项目涵盖了代码教育、文件同步、数据分析等多个领域。

【8月更文挑战第19天】

行/函数级代码实时续写 注释生成代码 离线模型单行补全 跨文件感知能力 多结果推荐 企业代码库的生成增强

摘要（Markdown格式）： 了解**复杂度守恒定律**，源于1984年，指出应用的复杂性无法消除，只能转移。在探究设计模式时，发现了**桥接模式**。桥接模式通过组合而非继承处理多维度变化，避免类爆炸问题。当图形颜色和类型变化时，原本的抽象类和实现类会导致大量类产生。通过桥接模式优化，将颜色和形状解耦，实现了更灵活的结构。

演示了两种方式执行Ajax请求：传统的jQuery方法，包括设置URL、类型、数据类型、数据及回调函数；以及现代的fetch API，使用async/await处理POST请求，检查响应状态并转换为JSON。

大语言模型（LLMs）和知识管理（KM）之间存在紧密的关系，这种关系可以从多个角度进行理解，包括它们的目标、应用、以及相互影响等方面。

Java Stream API是Java 8引入的特性，提供函数式操作处理集合，支持链式操作和并行处理，提升代码可读性和性能。关键点包括：延迟执行的中间操作（如filter, map）和触发计算的终端操作（如collect, forEach）。示例展示了如何从Person列表过滤出年龄大于20的姓名并排序。使用Stream时注意避免中间操作的副作用，终端操作后Stream不能复用，以及并行操作的线程安全性。

RAG中，答案是大模型产生的，还是向量检索产生的？RAG是一种结合了大模型生成和向量检索的自然语言处理技术。它通过大模型生成答案的主体部分，并利用向量检索从知识库中获取相关的参考文本片段。这种结合使得RAG能够生成更丰富、更准确的答案。然而，随着技术的发展和应用场景的不断扩大，我们还需要进一步研究和解决RAG面临的一些挑战和问题。

用python调用阿里云图片OCR识别，使用的是阿里云官方给的传本地图片文件进行检测的代码，运行报错:No module named 'aliyunsdkcore'。在pycharm python软件包和终端里安装aliyunsdkcore这个模块都失败了。

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一个AI助手到底能做什么？

通义听悟再升级，上线三大实用功能

你搜到的这些“通义千问”，都是假的！