现代大型语言模型（LLM）的演变进化树，如下图：https://arxiv.org/pdf/2304.13712.pdf基于Transformer模型以非灰色显示：decoder-only模型在蓝色分支，encoder-only模型在粉色分支，encoder-decoder模型在绿色分支。模型在时间线上的垂直位置表示它们的发布日期。开源模型由实心方块表示，而闭源模型由空心方块表示。右下角的堆积条形图显示了各公司和机构的模型数量。从时间轴上，我们可以看到：2021年前，当OpenAI决定在GPT系列中采用Decoder-Only架构时，他们实际上是在逆流而上。在那个时代，Encoder-Deco
目录一、开源项目简介 二、技术栈三、系统功能前台主要功能介绍后台主要功能介绍一、开源项目简介 分布式在线教育系统（education-cloud）是基于SpringCloudAlibaba+Docker+Rancher为微服务化开发平台构建的新一代在线教育平台。集成有Ribbon、Feign、Hystrix、Skywalking服务追踪、ELK日志系统、Nacos集中管理配置和服务组件等。系统目前主要功能有课程点播功能，支持多家视频云的接入，课程附件管理功能，支持多家存储云的接入，讲师管理功能，支持讲师入驻功能，可以帮助个人或者企业快速搭建一个轻量级的在线教育平台。二、技术栈服务注册与
🔎这里是【阿里云·云原生架构·白皮书】，关注我学习云原生不迷路👍如果对你有帮助，给博主一个免费的点赞以示鼓励欢迎各位🔎点赞👍评论收藏⭐️👀专栏介绍【阿里云·云原生架构·白皮书】主要更新一些在学习云原生架构时的一些总结，以及对白皮书内容的解读。👀本期介绍主要介绍主要架构模式文章目录👀专栏介绍👀本期介绍主要架构模式服务化架构模式Mesh化架构模式Serverless模式存储计算分离模式分布式事务模式可观测架构事件驱动架构主要架构模式云原生架构有非常多的架构模式，这里选取一些对应用收益更大的主要架构模式进行讨论。服务化架构模式服务化架构是云时代构建云原生应用的标准架构模式，要求以应用模块为颗粒度划分
目录一、什么是Gateway？1.网关的由来2.网关的作用3.网关的技术实现二、如何搭建一个简易网关服务1.引入依赖2.配置yml文件三、进阶话题：过滤器和路由配置1.gateway的执行原理2.路由断言工厂:PredicateFactory3.网关过滤器：GatewayFilter自定义网关过滤器4.默认过滤器：defaultFilter5.全局过滤器：GlobalFilter6.过滤器的执行顺序7.GlobalFilter和GatewayFilter的区别四、实战经验分享：处理微服务间通信1.跨域问题处理微服务架构的兴起已经改变了软件开发的面貌，使得开发者能够更灵活地构建、部署和维护应用程
STM32单片机项目实例：基于TouchGFX的智能手表设计（7）MVP架构下的交互逻辑设计目录一、概述二、MVP架构下的交互逻辑一、概述 本文例程是基于TouchGFX的智能手表设计—Designer软件UI设计的例程 0B-2_STM32U575_MVP_Interactive工程的拷贝，用于MVP架构下的逻辑代码添加。二、MVP架构下的交互逻辑 将资料光盘中的0B-2_STM32U575_MVP_Interactive例程拷贝至工程目录，并将文件夹重命名为0B-3_STM32U575_MVP_Interactive，打开…\0B-3_STM32U575_MVP_Interactive\T
目录0引言1HTTP基本知识1.1请求类型1.2HTTP请求报文格式1.3HTTP响应报文格式1.4拓展：GETvsPOST请求方法GET请求请求报文：响应报文POST请求请求报文响应报文其他注意事项示例：GET请求示例POST请求示例2实战2.1QtNetwork模块介绍2.2编程实现HTTP客户端2.3编程实现HTTP服务器🙋♂️作者：海码007📜专栏：C++专栏💥标题：【QTHTTP】使用QtNetwork模块制作基于HTTP请求的C/S架构❣️寄语：书到用时方恨少，事非经过不知难。🎈最后：文章作者技术和水平有限，如果文中出现错误，希望大家能指正！0引言最近项目涉及到网络HTTP相关内
系列文章目录Flink1.17实战教程（第一篇：概念、部署、架构）文章目录系列文章目录1.Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API2.Flink快速上手2.1创建项目2.1.1创建工程2.1.2添加项目依赖2.2WordCount代码编写2.2.1批处理2.2.2流处理3.Flink部署3.1集群角色3.2Flink集群搭建3.2.1集群启动3.2.2向集群提交作业3.3部署模式3.3.1会话模式（SessionMode）3.3.2单作业模式（Per-JobMode）3.3.3应
Kafka的架构和运行原理Kafka是一个分布式流处理平台，它由以下几个核心组件组成：Broker：Kafka集群中的一个节点，负责接收、存储和转发消息。Topic：消息的逻辑容器，可以理解为消息的类别或主题，每个消息都会被发布到一个特定的主题。Partition：每个主题可以被分成多个分区，分区是消息的物理顺序。每个分区在多个Broker之间进行复制，以实现数据冗余和高可用性。Producer：消息的生产者，将消息发布到指定的主题。Consumer：消息的消费者，从一个或多个主题订阅消息并进行处理。Kafka的运行原理如下：Producer将消息发布到指定的主题，并将消息发送给Broker。
AndroidMVI架构之UI状态的持有与保存我们将介绍状态持有者和其他与UI层相关的主题，例如在Android上提升状态和保存UI状态的位置。状态持有者状态持有者通过处理逻辑和/或公开UI状态来简化UI。在本节中，我们将看到如何实现状态持有者以及需要考虑的实现细节。为了确定实现细节，我们首先需要确定Android应用程序中常见的逻辑类型。逻辑类型我们已经讨论过业务逻辑涉及实现产品需求，指定应用程序数据的创建、存储和修改方式。当业务逻辑存在于UI层时，建议在屏幕级别管理此逻辑。我们稍后会详细了解更多内容。另一种逻辑类型是UI逻辑。UI逻辑确定如何在屏幕上显示状态变化。虽然业务逻辑决定如何处理数
在微服务中，一个逻辑上原子操作可以经常跨越多个微服务。即使是单片系统也可能使用多个数据库或消息传递解决方案。使用多个独立的数据存储解决方案，如果其中一个分布式流程参与者出现故障，我们就会面临数据不一致的风险-例如在未下订单的情况下向客户收费或未通知客户订单成功。在本文中，我想分享一些我为使微服务之间的数据最终保持一致而学到的技术。为什么实现这一目标如此具有挑战性？只要我们有多个存储数据的地方（不在单个数据库中），就不能自动解决一致性问题，工程师在设计系统时需要注意一致性。目前，在我看来，业界还没有一个广为人知的解决方案，可以在多个不同的数据源中自动更新数据-我们可能不应该等待很快就能获得一个。
