1.在config目录下index.js文件中设置proxyTable：proxyTable:{'/v1':{target:'https://api.douban.com',changeOrigin:true,pathRewrit

在说明这四个关键字之前，我想就class之间的关系做一个简单的定义，对于继承自己的class，baseclass可以认为他们都是自己的子女，而对于和自己一个目录下的classes，认为都是自己的朋友。1、public：public表明该数据成员、成员函数是对所有用户开放的，所有用户都可以直接进行调用2、private：private表示私有，私有的

1\.环境配置服务器1：sqlmirror01IP：192.168.10.176服务器2：sqlmirror02IP：192.168.10.177操作系统：Windows2012R2安装.NetFramework3.5/4.0关闭服务器防火墙或设置白名单数据库版本：SQLServer20

近日，Meta发布旗下最新Llama4系列AI模型，包含Llama4Scout、Llama4Maverick和Llama4Behemoth，Meta称相应模型都经过了“大量未标注的文本、图像和视频数据”的训练，具备“广泛的视觉理解能力”。Llama4是Ll

近日，字节跳动Seed团队正式开源了自研的编程方向大模型SeedCoder，再次引发AI技术圈广泛关注。该模型专为代码生成与逻辑推理任务而设计，参数规模达8B，覆盖Base、Instruct、Reasoning三大版本，在多个权威代码评估基准中实现领先表现

近年，大模型技术加速演进，从通用对话、图文生成到多模态理解，AI能力持续跃升。模型愈强，对训练数据的要求也愈加严苛，尤其在数据标注环节，精度、复杂度和效率的门槛被不断抬高。在此背景下，标注员角色该如何进化？

国内外AI大模型层出不穷，训练数据复杂程度更是呈指数级增加。如今，在万亿级参数时代，单个资源池已无法满足大模型训练场景中动辄PB级的数据存储量，对于企业来说，启用多个资源池构成的分布式存储势在必行。

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。