程序员正在经历一场AI革命18世纪后半叶，一场起源于英国的技术革命爆发，随后蔓延至全世界，史无前例地改变了人类的生活方式，史称“蒸汽革命”。随后，人类社会又经历了“电力革命”，“信息革命”，技术革命迭代速度越来越快，周期越来越短，直至今日。现如今，各种迹象

前言：ai绘画软件StableDiffusion（软件下载，自己还原：/s/1Ayqx1caFcUluUFgflXEAg提取码:53h7）是一种通过模拟扩散过程，将噪声图像转化为目标图像的文生图模型，具有较强的稳定性和可控性，可以将文本信息自动转换成高质量

OpenStack刚开始只有nova（计算）和swift（存储）两个核心组件，尤其是nova，几乎负责了云主机生命周期的所有操作，包括cpu、内存、磁盘、网络等，后来随着功能越来越多，项目越来越庞大，社区才把镜像管理（novaimage）服务、存储管理（novavolume）服务、网络管理（novanetwork）服务等独立出来，于是有了glance、cinder、neutron等服务。在OpenStack里有两个概念：组件和服务。我们把每个完成独立功能的项目称为一个组件，比如nova、cinder、glance、neutron。每个组件里会细分很多个服务，用来承担不同的职责，比如nova里会有novaapi服务，负责api请求的处理；novascheduler服务负责宿主机的调度；novacompute服务负责与虚拟化软件进行交互，来操作云主机。

TiDB体系中三大组成部分：PD、TiDBServer、TiKV

HPC（HighPerformanceComputing）是一种高性能计算技术，它利用大规模并行处理器集群或超级计算机等高性能计算设备，以及高速网络互联技术，实现对大规模数据和复杂计算任务的高效处理和分析。

近年来，注意力机制在各项深度学习任务中表现出色。研究表明，人类视觉感知过程中，注意力机制发挥了积极的效果，可以帮助人们高效和自适应的处理视觉信息并聚焦于显著的画面区域，从而能够做出最准确的判断。因此，通过模拟视觉注意力机制，在网络结构中加入注意力模块，使模型可以更加关注待分类图像中的关键信息，抑制不相关的特征信息，促使模型对重要的特征区域更加敏感，从而有效提升相关任务的性能。本文简要介绍一种经典的混合注意力模型CBAM。

AI大模型实战课最近在和helloworld社区的粉丝接触的过程中，对于AI，有很多人有不少问题问题一：现在是学习AI大模型的时机吗有人会有这种想法：AI现在很火，但是没有看到现象级的应用，只是用来问个问题，辅助写个代码，写个文案认为AI是处于早期，等AI

一、背景从Web诞生之日起，UI自动化就成了测试的难点，到现在近30年，一直没有有效的手段解决WebUI测试的问题，尽管发展了很多的webdriver驱动，图片diff驱动的工具，但是这些工具的投入产出比一直被质疑，自动化率越多维护成本越高，大部分都做着就

一、现状问题国际系统当前的多语言是国际业务的普遍特点，仅仅仓储管理系统，当前系统语言种类已经达到了九种，并且随着业务的开展还在不断的扩展，现有的国际系统支持的语言有中文、英语、日语、韩语、葡萄牙语、西班牙语、法语、德语、越南语。其中每个语言包的词条都有上万

本篇文章旨在希望大家对大模型的本质、技术和发展趋势有简单的了解。由于近期大模型技术发展很快，这里对大模型的技术、本质及未来趋势进行总结和探讨时，因为水平有限，疏漏在所难免。请大家谅解。引言大模型将成为通用人工智能的重要途径。在这个由0和1编织的数字时代，人