AES（AdvancedEncryptionStandard）是一种对称加密算法，是比DES更好的对称加密算法类。使用AES，在前后端之间传送密码等相关数据时，能简单高效的提高安全性。前端的AES（javascript/typescript）前端的加密库一般用crypto-js。crypto-js支持很多加密和hash算法，使用AES算法很简单。varCryptoJS=require("crypto-js");varsecretKey="len16secretkey"//Encryptvarciphertext=CryptoJS.AES.encrypt('mysqlpassword',secr
这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数，只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微调参数量，是轻量级的微调替代品。和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比，微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型（Embedding），而非和Token对应的离散型模板。核心在于我们并不关心prompt本身是否是自然语言，只关心prompt作为探针能否引导出预训练模型在下游任务上的特定能力。固定LM微调Prompt的范式有以下几个优点性价比高！微调参数少，冻结LM只微调prompt部分的参数无人工参与！无需人工设计prompt模板，
这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数，只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微调参数量，是轻量级的微调替代品。和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比，微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型（Embedding），而非和Token对应的离散型模板。核心在于我们并不关心prompt本身是否是自然语言，只关心prompt作为探针能否引导出预训练模型在下游任务上的特定能力。固定LM微调Prompt的范式有以下几个优点性价比高！微调参数少，冻结LM只微调prompt部分的参数无人工参与！无需人工设计prompt模板，
借着ChatGPT的东风，我们来梳理下prompt范式的相关模型。本系列会以ASystematicSurveyofPromptingMethodsinNaturalLanguageProcessing这篇综述为基础，分门别类的整理下这几年比较有代表性的prompt模型。或许你还以其他形式看到过prompt概念，例如Demonstration，Instruction，In-Contextlearning，few-shotlearning等等开篇我们简单介绍下Prompt范式，并以其中的冻结参数Tunning-FreePrompt为线索串联GPT2，GPT3，LAMA和AutoPrompt这四种冻
借着ChatGPT的东风，我们来梳理下prompt范式的相关模型。本系列会以ASystematicSurveyofPromptingMethodsinNaturalLanguageProcessing这篇综述为基础，分门别类的整理下这几年比较有代表性的prompt模型。或许你还以其他形式看到过prompt概念，例如Demonstration，Instruction，In-Contextlearning，few-shotlearning等等开篇我们简单介绍下Prompt范式，并以其中的冻结参数Tunning-FreePrompt为线索串联GPT2，GPT3，LAMA和AutoPrompt这四种冻
7月14日晚间，周杰伦最新专辑《最伟大的作品》在QQ音乐正式上线，立即成为全网最大的热点事件。作为一张“六年等一回”的新专辑，《最伟大的作品》于7月8日开启预售，截止到7月18日，已在QQ音乐售出超500万张。当全国人民沉浸在音乐的狂欢中，对于QQ音乐团队来却有着更多的涵义：海量的数据意味着更高标准的数据分析业务，底层的数据库，将迎来流量峰值期间的高并发和快速响应挑战。同时，如何通过用户行为以及音乐内容标签数据，深入洞察用户需求，为亿万用户带来更优质的音乐体验？是对QQ音乐大数据团队的挑战以及机遇。海量数据场景下，如何保证用户体验？作为一款国民级音乐应用，QQ音乐月活跃用户人数超过2.2亿，周
7月14日晚间，周杰伦最新专辑《最伟大的作品》在QQ音乐正式上线，立即成为全网最大的热点事件。作为一张“六年等一回”的新专辑，《最伟大的作品》于7月8日开启预售，截止到7月18日，已在QQ音乐售出超500万张。当全国人民沉浸在音乐的狂欢中，对于QQ音乐团队来却有着更多的涵义：海量的数据意味着更高标准的数据分析业务，底层的数据库，将迎来流量峰值期间的高并发和快速响应挑战。同时，如何通过用户行为以及音乐内容标签数据，深入洞察用户需求，为亿万用户带来更优质的音乐体验？是对QQ音乐大数据团队的挑战以及机遇。海量数据场景下，如何保证用户体验？作为一款国民级音乐应用，QQ音乐月活跃用户人数超过2.2亿，周
摘要：究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构。本文分享自华为云社区《【高并发】秒杀系统架构解密，不是所有的秒杀都是秒杀（升级版）！！》，作者：冰河。究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构。电商系统架构在电商领域，存在着典型的秒杀业务场景，那何谓秒杀场景呢。简单的来说就是一件商品的购买人数远远大于这件商品的库存，而且这件商品在很短的时间内就会被抢购一空。比如每年的618、双11大促，小米新品促销等业务场景，就是典型的秒杀业务场景。我们可以将电商系统的架构简化成下图所示。由图所示，我们可以简单的将电
摘要：究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构。本文分享自华为云社区《【高并发】秒杀系统架构解密，不是所有的秒杀都是秒杀（升级版）！！》，作者：冰河。究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构。电商系统架构在电商领域，存在着典型的秒杀业务场景，那何谓秒杀场景呢。简单的来说就是一件商品的购买人数远远大于这件商品的库存，而且这件商品在很短的时间内就会被抢购一空。比如每年的618、双11大促，小米新品促销等业务场景，就是典型的秒杀业务场景。我们可以将电商系统的架构简化成下图所示。由图所示，我们可以简单的将电
3月18日，由中国图象图形学会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG企业行”系列活动将正式举办，通过搭建学术界与企业交流合作平台，为企业创新发展提供科技支撑，为图像图形领域高校师生提供与企业互动机会，集结产学研力量，共同推动图像图形领域的发展。此次活动以“图文智能处理与多场景应用技术展望”为主题，聚焦图像文档处理中的结构建模、底层视觉技术、跨媒体数据协同应用、生成式人工智能及对话式大型语言模型等热门话题，特邀来自上海交大、厦门大学、复旦、中科大的知名高校的学者与合合信息技术团队一道，以直播的形式分享文档处理实践经验及NLP发展趋势，探讨ChatGP
