面对AIGC生图时代的到来， 我们每个人都会看到它的强大和野蛮， 开始疯狂的学习和收集咒语，可真正用到实际项目中，却总是让它给我们上一课，得不到想要的图； 下班后，还时不时的会想，是不是突然有一天会被它完全替代，丢失自己，从而彻夜难眠。 叮叮，同学请看这里，面对时代的变化，我们要学会迎接AI，驯化AI，让AI成为我们的小跟班。
服务器内存问题是影响应用程序性能和稳定性的重要因素之一，需要及时排查和优化。本文介绍了某核心服务内存问题排查与解决过程。首先在JVM与大对象优化上进行了有效的实践，其次在故障转移与大对象监控上提出了可靠的落地方案。最后，总结了内存优化需要考虑的其他问题。
随着计算力、算法和数据量的巨大发展，人工智能迎来第3次发展高潮，开始了各行业的落地探索。然而，在“大数据”兴起的同时，更多行业应用领域中是“小数据”或者质量很差的数据。“数据孤岛”现象广泛存在，例如在信息安全领域的应用中，虽然多家企业推出了基于人工智能技术的内容安全审核、入侵检测等安全服务，但出于用户隐私和商业机密的考虑，企业之间很难进行原始数据的交换，各个企业之间服务是独立的，整体协作和技术水平很难在短时间内实现突破式发展。如何在保护各机构数据隐私的前提下促成更大范围的合作，能否通过技术手段破解数据隐私保护难题，联邦学习是解决这一问题、实现跨企业协同治理的有效方式。
首先，总体了解什么是"整洁架构"，并熟悉领域、用例和应用层等概念。然后，讨论它如何应用于前端，以及它是否值得使用。然后，按照整洁架构的规则设计一个商店应用，并从头开始设计一个用例，看看它是否可用。这个应用使用 React、TypeScript 编写，编写过程中会考虑可测试性，并对其进行改进。
从2022年12月以来，chatGPT 的横空出世掀起了新一波的 AI 浪潮，热度一直居高不下直到现在。半年时间里，从底层模型 API 到上层应用的生态逐渐建立，经过一轮轮迭代不断完善创新。本文将结合开源框架和应用程序，从工程师的角度，与大家讨论如何对大语言模型进行封装和应用，并从工程层面解决现有问题，搭建完整可商用的 AI 应用程序。 LLM，Large Language Model，即大语言模型。这个“大”是说参数量大（通常数十亿个权重或更多），是一种语言模型的概念。为了更深入理解，我们选用OpenAI 公司的 GPT 模型进行讨论。本文实验都在 GPT3.5 的模型上进行（GPT4 太贵了）。
在日常的研发工作中，编写前端界面结构占据了一部分工作量。很多UI组件都存在共性，如何减少编写UI界面的开发时间，以及提取公用的前端组件，从而达到提升研发效能的目的，是我们的重要课题。 在《前端智能化探索，骨架屏低代码自动生成方案实践》中，我们曾经探索过一种自动生成骨架屏代码的方案，在此基础上，我们设计了一套代码生成器的定制流程，到达可以定制任意目的代码的效果。本文将围绕视觉稿生成任意代码，探讨代码生成器的原理与细节，最后是落地的效果展示。
第一部分为看清：大模型的训练及推理过程是如何的，以及内部逻辑 第二部分为理解：大模型的训练及推理和算力的关系 第三部分为推演：用简单的公式量化大模型算力的需求 第四部分为优化：我们如何提高算力利用率
时下流行的 AI 写真工具，为用户提供了用现成的照片遨游于广袤素材与想象中的可能性，也启发 AI 从业者对于大众消费产品的构想。对于个人来说，是否可以上手 AI 技术，做出自己的“数字分身”呢？本文将介绍一种高效率、易上手、低成本、高安全的“数字分身”制作方式。看完本文，你也会用一张图片“穿越古今”，做出自己的 N 个“数字分身”。
