各种垃圾收集器的实现细节虽然并不相同,但总体而言,垃圾收集器都专注于两件事情:查找所有存活对象抛弃其他的部分,即死对象,不再使用的对象。一、标记可达对象(Marking Reachable Objects)现代JVM中所有的GC算法,第一步都是找出所有存活的对象。下面的示意图对此做了最好的诠释: 首先,有一些特定的对象被指定为 Garbage Collection Roots(GC根元素)。包括:
转载
2023-12-27 13:36:26
54阅读
GPT技术（Generative Pre-trained Transformer）是一种用于自然语言处理的深度学习技术，可以提供高精度的文本生成功能，可以有效改善在线聊天体验，提高用户体验和满意度。它通过利用深度学习和自然语言处理技术来实现自动生成文本，以提高在线聊天体验。
首先，GPT技术可以有效利用文本数据，从而提供良好的自然语言理解能力，更准确地分析用户输入的内容，计算出用户的需求，并自动生
转载
2024-01-31 02:57:59
87阅读
1. GPT全称是什么? GPT全称是Generative Pre-trained Transformer。2. GPT是由谁研发的? GPT是由OpenAI的研究人员研发的。3. GPT的目的是什么? GPT的目的是通过无监督的预训练 obtain 语言理解能力,然后应用于下游的NLP任务。4. GPT是什么类型的模型? GPT属于transformer模型家族,是一种基于注意力机制
转载
2023-11-16 14:55:29
173阅读
AutoGPT 目标是建立和使用 AI Agent，设定一个或多个目标，AutoGPT 自动拆解成相对应的任务，并派出 Agent 执行任务直到目标达成，无需编程。
原创
2024-02-29 11:10:25
0阅读
为什么目前设计的 GPT 产品都是 copilot?为什么我不看好目前的 AutoGPT？为什么不需要担心被 GPT 替代？
转载
2023-12-05 14:18:45
4689阅读
搭建完整的 RAG 系统，与 FastGPT 相比，界面比较简单。但是底层支持比较丰富，**可用于知识库的完全本地部署，包含大模型和向量库**。
原创
2024-02-29 11:10:23
124阅读
# GPT的NLP应用
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要方向，旨在让计算机能够理解和处理人类语言。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer模型的预训练语言模型，由OpenAI开发。它在NLP领域有着广泛的应用，本文将介绍GPT的一些常见应用，以及如何使用代码
原创
2023-07-21 06:03:09
154阅读
地址；://github.com/alibaba/Sentinel/releases/tag/1.8.1
原创
2022-02-10 16:10:43
53阅读
一、AIOps在运维的五个基本要素即质量、性能、效率、成本、安全。有很好的应用前景。统筹规划的优先级方面，效率相对独立，安全也相对独立，接下来要先关注质量，即系统可用性，其次是性能，在此基础上再进行优化成本。我们主要聚焦在运维质量上进行讨论，而在性能和成本上的落地原则大同小异。类比历史著名医学案例，扁鹊三兄弟。对于常出故障的系统，最需要的是扁鹊——治大病，其次需要扁鹊二哥——治小病，最后需要扁鹊大
原创
精选
2022-08-17 09:48:08
918阅读
1.Sentinel 介绍随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。 Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景： Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、实时熔断下游不可用应用等。 完
原创
2021-12-07 10:57:50
73阅读
作者 | 皮特潘 前言AI虐我千百遍，我待AI如初恋。什么才是好AI？答：能落地的AI才是好AI。AI项目从无到有，最终落地开花，无非不是挖坑、踩坑、填坑的过程。本文从笔者的一些经历、经验、血泪教训展开，说一下AI项目研发过程中的感想。被虐的案例 「案例1」：经过N次版本迭代与优化，最终定稿。支持切换型号、云端训练、人工调参等貌似高大上的功能。最后，才发现客户的要求
GPT，全称为 Generative Pre-trained Transformer，是一种基于 Transformer 架构的自然语言处理（NLP）模型。这种模型通心任务是生成语言。
在探讨“gpt应用的系统架构”时，我们首先需要明确背景。自从OpenAI在2020年推出GPT-3以来，这项技术迅速普及。不同企业和开发者利用这一技术，创新性地解决各种应用场景中的问题。这篇文章将详细阐述gpt应用的系统架构，涵盖其技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及案例分析。
```mermaid
timeline
title GPT应用的系统架构 时间轴
2018 :
# 自然语言处理（NLP）在GPT中的应用
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）和计算语言学的一个重要领域，其目标是使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型中，NLP的应用尤为广泛。本文将探讨NLP在GPT中的应用，并通过代码示例、甘特图、序列图等形式进行详细说明。
## 什么是GPT？
GPT是一种基于T
全局唯一标识分区表（GUID Partition Table，缩写：GPT）是一个物理硬盘的分区结构。它是可扩展固件接口标准的一部分，用来替代BIOS中的主引导记录分区表。但因为MBR分区表不支持容量大于2TB的分区，所以也有一些BIOS系统为了支持大容量硬盘而用GPT分区表取代MBR分区表。GPT分区表支持最多128PB的硬盘和分区。 EFI介绍： 了解GUID分区表之前我们
最近，Intellij IDEA的插件商店推出了一款新的插件——Bito，据说使用了GPT-4和ChatGPT来帮助开发人员编写代码，并且下载量已经达到了65K以上。这款插件可以将GPT-4和ChatGPT引入IDE来大大提高开发人员的效率。它使用了OpenAI的模型，开发者不需要拥有OpenAI密钥。Bito可以节省一个小时的时间，让开发人员轻松编写代码、理解语法、编写测试用例、解释代码、注释代
转载
2024-01-28 06:57:40
43阅读
我们现在所理解的SPAD能够做什么，能够有什么落地的应用，大家最熟悉的就是dToF，1D dToF, 2D dTo
原创
2023-01-28 06:11:33
10000+阅读
l 多模态 文本、 图片、 音频、 视频 l A I工具（国内） DeepSeek、 豆包、 Kimi、腾讯元宝、 智谱清言、 通义千
文章主要介绍Iceberg在百度MEG图灵湖仓生态中的能力建设及业务场景的落地实践。
Service Mesh 是一种用于微服务架构中的基础设施层，提供了服务间通信的统一管理和控制。它通过抽象化服务间的通信，提供了诸如负载均衡、服务发现、流量控制、安全（如加密）、监控、故障恢复等功能，从而使微服务能够更易于管理、扩展和维护。在 Java 应用中，Service Mesh 可以无缄地与微服务应用结合，为 Java 服务提供强大的网络管理功能，而不需要开发者手动处理各个服务之间的复杂通
