🔥51CTO热榜:2024-11-27

本文汇总了一些 SQL 面试中经典且具有代表性的题目,涵盖普通和困难模式,帮助读者熟悉一些常考的 SQL 问题。每道题均附有详细解答,提供示例代码和解析。
Spring Boot还提供了丰富的服务配置选项,允许开发者根据需要调整Tomcat服务器的默认行为,如端口,线程数等等,这极大地提升了开发效率。
具体来说,OpenAI 泄露的只是 API 访问权限。并且根据爆料者的公开信,这个 API 原本只是提供给被 OpenAI 选中的艺术家进行测试的。
我们应该从用户最关心的方面入手,而不是目前可以监控度量什么着手(当然目前UMP监控度量的维度已经很多,部分指标可作为SLI)。制定适当的SLO的第一步是讨论SLO应该是什么以及应该涵盖什么。SLO为服务的客户设置了目标可靠性级别。
文本编辑,可以看作是对一个个矩形块进行编排,我们计算好每个字形 glyph 的包围盒,编排成一行或多行的文字。
“海勒姆定律” 和 Go 源码中的 “被动实践” 都很好的印证了。只要你开放出去的东西,无论是接口,又或是参数。都有可能神不知鬼不觉中被用户依赖了。
OpenAI科学家Jason Wei预测,未来一年内,AI重点将从推广大众需求转为促进科学发现,无独有偶,DeepMind刚刚发布的36页报告也揭示出:全球实验室AI使用正在指数级增长,AI for Science真正的黄金时代即将来临。
拥有得州大学奥斯汀分校背景四名华人学者,提出了大模型训练优化器Cautious Optimizers。
这是来自清华大学丘成桐数学科学中心助理教授魏朝晖团队的最新研究成果,刚刚登上Science子刊。
LLaVA 的视觉编码器通过 LLM2CLIP 微调后的 CLIP 增强了对细节和语义的理解能力,使其在视觉问答、场景描述等任务中取得了全面的性能提升。
原来早在 2017 年,百度就进行过 Scaling Law 的相关研究,并且通过实证研究验证了深度学习模型的泛化误差和模型大小随着训练集规模的增长而呈现出可预测的幂律 scaling 关系。只是,他们当时用的是 LSTM,而非 Transformer,也没有将相关发现命名为「Scaling Law」。
近日,面对EDA界对于自家AlphaChip的质疑,谷歌首席科学家Jeff Dean以论文回应论文,并表示:大家注意,这是同行竞争!
监督微调(SFT)等现有训练方法,尽管提升了代码质量,但在代码生成过程中存在关键局限——没有完全训练模型在正确与错误解决方案之间做出偏好选择。
一个有效的复杂系统总是从一个有效的简单系统演化而来的。——John Gall
线程池是工作线程的集合,创建这些线程是为了同时执行多个任务并等待新任务的到来。这意味着一开始创建了多个线程,并且所有线程都处于空闲状态。
C# 13 和 .NET 9 为专业开发者提供了构建高性能、可维护和高效应用的强大工具。从增强的模式匹配和静态抽象成员到优化的集合处理、异步流以及原生 AOT,这些功能将大大提高开发效率。
为了理解该模型,让我们跟踪数据从你的计算机到另一个系统,并探索它在此过程中是如何变化的。假设你正在使用你的计算机,需要与同事聊天。
负责处理与消费者直接相关的库存操作,包括商品详情页的库存展示、订单提交时的库存检查和占用、订单支付过程的库存扣减等操作。系统需要确保这些操作的实时性和准确性,为用户提供良好的购物体验。
Akamai已从最初的内容分发网络(CDN)平台发展成为值得信赖的云分发和网络安全平台之一,许多优秀品牌和企业都在这个平台上构建和保护其数字体验。
不论是日常编程,还是在面试当中,数据库事务都是绕不开的一个话题,所以有必要深入掌握,特别是它的隔离级别,也是经常被经常问起的问题。​