文章目录前言01《深入实践Kotlin元编程》02《SpringBoot学习指南》03《Kotlin编程实战》文末送书前言与Java一样，Kotlin也是用于Android应用程序开发的编程语言，是Android官方支持的第二种编程语言。2016年Kotlin正式发布，在Android“官宣”后曾在2017年进入TIOBE编程语言排行榜前20，这次回归用了5年多时间。如果说第一次上榜是靠“蹭热点”，那么这次上榜完全是“凭实力”。TIOBE首席执行官PaulJansen认为：Kotlin几乎在所有方面都胜过Java。反对Kotlin的主要论点是Java是一种更成熟的语言，因此有更多的程序员、书籍
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介20世纪90年代，由于互联网的蓬勃发展，使得企业内部的信息化技术越来越完善，信息系统也日益复杂，传统的单体应用架构已无法支撑如此庞大的业务量，需要引入分布式架构模式。分布式架构模式既能够有效地解决硬件成本过高的问题，也能有效地减少单点故障，但是这种架构模式带来的一个问题就是系统的复杂度增加，开发难度也提升了。随着云计算的发展，越来越多的公司选择了基于云平台搭建自己的应用系统。云平台为公司节省了硬件资源投入，降低了资本支出成本，也方便了系统部署、扩容和维护工作。但是，云平台并非万无一失，它也会给公司带来一些不利的因素，比如安全性、数据隐私保护、网络延迟、响应时
随着云计算技术的不断发展，人们对于云计算的认识和理解也在不断深入。作为云计算核心技术之一，弹性伸缩是云计算中一个重要的概念。它是指根据需求对云计算资源进行自动化的增加或减少，以实现资源的最佳利用和效率。弹性伸缩是云计算中实现高度可用性、可扩展性、灵活性和成本效益的重要手段之一。本文将围绕弹性伸缩展开，依次介绍其定义、优点和应用场景，并分析当前面临的挑战和未来发展前景。弹性伸缩是指对云计算资源进行自动化的增加或减少，以适应负载的变化。当负载增加时，系统会自动增加资源以满足需求；当负载减少时，系统会自动减少资源以提高资源利用效率。弹性伸缩的目的是实现资源的最佳利用和效率，从而提高云计算的服务质量和
引言引出AI伦理和社会影响的主题，强调AI的快速发展和广泛应用。概述博客的主要内容：探讨AI的伦理挑战以及它对社会的影响。第一部分：AI的伦理挑战算法偏见：解释什么是算法偏见，以及它为何在AI中成为一个重要问题。提供示例，说明算法偏见如何影响决策和社会公平性。隐私问题：探讨AI对个人隐私的潜在威胁，如数据收集和个性化广告。提供隐私保护的最佳实践和政策建议。自主系统的责任：讨论自主AI系统如何引发责任问题，尤其是在自动驾驶车辆等领域。探讨AI伦理框架和法规的必要性。第二部分：AI的社会影响就业和劳动力：分析AI对就业市场的潜在影响，包括自动化工作和新职位的出现。讨论培训和转型计划，以帮助人们适应
#介绍Python指令的基本类型，以及如何使用Python交互式环境来尝试运行代码#准备工作python解释器是一种运行python程序的软件，编辑器有很多种，根据教程，我选择使用Mu编辑器（听说比较适合新手）首先安装python，然后软件自带一个编辑器IDLEpython自带编辑器IDLE安装本课程要用的编辑器Mu----https://codewith.mu/en/downloadMu编辑器1.1操作符**指数，优先求值%取余//整除/除*乘+-加减1.2数据类型（整数、浮点数、字符串）整数→int() 1 2 3浮点数→float() 1.2 1.0 45.0字符串→str()'a'
这是一篇关于微软Spotlight推出学习活动的同时，如何获得免费考试券的方法，如果该文章在未来时间已经失效，那么建议你关注一下这个博客，有AzureChinaCloud最新的消息会进行更新通知。文章目录1.所需准备注册账号2.参加MicrosoftLearn云技能挑战参加云技能挑战的注意事项选择挑战内容参加学习挑战中途退出如何继续回来学习，完成挑战1.所需准备注册账号首先进入到网站MicrosoftIgnite(点我链接跳转)，该网站提供了一些微软的直播课和一些活动，点击右上角登陆按钮出现如下图的注册选项，有两个方式任选一个即可。选择登陆注册方式进行注册如果你有微软账号，可以直接绑定微软账号
业务挑战与痛点随着互联网技术的发展、云计算技术的成熟、人工智能技术的兴起和数字化经济的崛起，数据已成为企业的核心资产。在金融行业中，数字化已成为了支撑各类业务场景的核心力量，包括个人理财、企业融资、股票交易、保险理赔、贷款服务、支付结算、投资咨询、资产管理等等。然而，在基于大数据分析与处理技术的业务建设中，当下的金融企业也面临许多挑战与不足：实时与查询性能不足，高并发支持挑战大：金融行业中常见的风控、决策分析、高管看板、实时营销等业务场景均要求数据的高时效性以及秒级甚至毫秒级的查询性能；同时金融行业常见的支付、转账、账务业务场景均对吞吐量有很高的要求，需要稳定的高并发数据服务支持。然而基于离线
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本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。预算10万美元（约73万人民币），从头训练一个全新的千亿参数大模型。智源研究院与国内多所高校及南洋理工联合团队，挑战成功。要知道，当GPT-3的训练成本可是高达460万美元，近一些的Llama2据估算也大概是这个数。这个用10万美元训练出的大模型名叫FLM，拥有1010亿参数量，目前已经开源。得益于研究团队的新型训练策略，FLM只用了2.17%的花销，就达到了可以比肩GPT-3的效果，在开发社区引起不小关注。那么，FLM团队是如何把训练成本降低近50倍的呢？“成长策略”降低训练成本不管是租还是买，硬件的价格都摆在那动不
以云计算、大数据、人工智能、区块链等为代表的新一代技术已经崛起，不断向金融领域渗透、银行也通过信息科技转型、数字化来应对挑战，保持传统金融行业“高可用、高标准、低风险”特性的同时，也增加了互联网金融对“高性能、高弹性、低成本”方面的要求。经过多年的发展和演进，走出了一条解决海量数据存储、计算以及应对高并发交易的道路，通过微服务分布式架构、云计算和大数据等技术构建了一套能满足业务发展要求的技术体系。1.1容灾在系统高可用架构设计中，容灾能力的建设不可或缺，容灾设计强调的是系统对灾难时间具备快速响应能力，保障系统持续高可用，系统面对异常情况，如软硬件自身故障，外界环境影响（自然灾害）需具备快速恢复
