大型语言模型（LLM）正在深刻地影响自然语言处理（NLP）领域，其强大的处理各种任务的能力也为其他领域的从业者带来了新的探索路径。推荐系统（RS）作为解决信息过载的有效手段，已经紧密融入我们的日常生活，如何用LLM有效重塑RS是一个有前景的研究问题•图1.

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

随着AI技术的飞速发展，特别是大模型的出现，传统的程序员角色正在经历深刻的变革，我们不得不重新对自己进行审视和思考。通用领域大模型的“泛化能力”在过去的二十年内，AI领域的大部分研究和应用都集中在完成一项特定的任务中，例如：分类图片、总结文章、多语言翻译等

Kotlin中的循环结构让你能轻松遍历数组或范围内的元素。使用for循环结合in操作符，可以简洁地访问数组中的每个项，如字符串数组或整数数组。对于范围，可以用..来定义一系列连续的值并进行迭代。此外，Kotlin支持通过break和continue控制循环流程。函数则允许封装可复用的代码块，你可以定义接受参数并返回值的函数，利用简写语法使代码更加紧凑。例如，myFunction(x:Int,y:Int)xy简洁地定义了一个计算两数之和的函数。

FunctionCalling赋予大语言模型调用外部工具的能力，弥补其缺乏行动力、信息滞后等缺陷。它像“指挥家”般，理解用户意图，选择合适的工具执行操作，并将结果反馈给用户，从而连接虚拟与现实。这一机制让大语言模型如虎添翼，更好地服务于人类。

AI设计能够在瞬间分析海量的数据和图像，从中汲取灵感，创造出令人惊叹的视觉效果。无论是精美的平面设计、富有创意的插画，还是复杂的3D模型，AI都能以其高效的运算能力和独特的算法，为设计师提供丰富的创意选择。

随着互联网的快速发展，网页上的内容变得越来越丰富，尤其是图像资源。对于需要大量图像资源的设计师、内容创作者或数据分析师来说，手动下载这些图片不仅耗时耗力，而且效率低下。因此，自动化网页图像下载成为了一个迫切的需求。本文将通过一个实践案例，详细介绍如何使用R