本文分享自华为云社区《鲲鹏DevKit23.0：流水线中便捷迭代鲲鹏版本，迁移、开发、调优无缝衔接》，作者：华为云社区精选。数字时代，海量的行业应用驱动着多样性算力的飞速发展，以鲲鹏为代表的ARM架构驶入快车道。为了帮助广大用户和开发者快速适应鲲鹏生态，四年前，鲲鹏开发者套件DevKit（下文简称“鲲鹏DevKit”）正式发布，提供迁移、开发、编译调试、测试、调优&诊断等覆盖全研发作业流程的能力，实现鲲鹏应用的极速迁移、极简开发。四年来，鲲鹏DevKit研发团队持续创新，围绕着开发者的核心诉求不断丰富和提升工具的功能、性能和易用性。9月22日下午，在华为全联接大会2023鲲鹏DevKit分论坛
文/小包总。 2022年7月5号星期二遇到一个HR的小姐姐闲聊，她问我你觉得一个做销售工作的人应该具备什么条件？我想了一下。回答到：销售应该具备三个点：第一是有效沟通的能力，第二要有耐心，能够坚持，第三的话就是自信吧，她听完笑了，补充到：哈哈哈，你要好好学习一下了，不然要落伍了，接着又说：其实销售关键的就是两个点：沟通能力和学习能力，其他的都是素养问题，跟能力关系不大，我听之后点了点头，可能阶段不一样吧，如果是刚毕业实习阶段的话，我认为什么沟通能力呀，学习能力啊都比较重要，但是当你做过一些项目，带过团队和培训过一些人之后，我就会有不一样的观点，不过她说的这个学习能力我还是比较认可的，
目录🌟写在前面🌟内容简介🌟读者对象🌟专家推荐🌟图书目录🌟直播预告🌟文末福利 🦐博客主页：大虾好吃吗的博客 🦐专栏地址：免费送书活动专栏地址写在前面 作为计算机科学的一个重要领域，机器学习也是目前人工智能领域非常活跃的分支之一。机器学习通过分析海量数据、总结规律，帮助人们解决众多实际问题。随着机器学习技术的发展，越来越多的企业将机器学习技术作为核心竞争力，并运用在实际业务中。 但是，机器学习应用落地并非一件轻松的事情，AI开发者往往需要面对各个环节的挑战。这些环节包括目标定义、数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型部署和模型监控等，其中任何
一、前言大家好，我是苍何。话说，小明和小华都是程序员，小明今年刚毕业在一家小金融公司实习，小华是工作了8年的Java开发，他们两最近都面临同样的问题「技术能力和业务逻辑哪个更重要？」，于是他们都向大师求道。程序员小明：“大师，我们公司的技术太low了，我感觉学不到东西，技术能力和业务逻辑哪个更重要？”程序员小华：“大师，我感觉学不动了，年龄大了加班也加不动，35岁危机快来了，技术能力和业务逻辑哪个更重要？”大师：“提早理清业务和技术的重要性，早做规划！”程序员小明/小华：“大师，此话怎讲？”大师：“说来话长…，你还是直接去看苍何文章吧…”在IT圈子有一个有趣的现象，一面是供给市场的饱和，一面又
一、多线程并发概述1、简介并发模型是用来实现不同应用场景中并发任务的编程模型，常见的并发模型分为基于内存共享的并发模型和基于消息通信的并发模型。Actor并发模型作为基于消息通信并发模型的典型代表，不需要开发者去面对锁带来的一系列复杂偶发的问题，同时并发度也相对较高，因此得到了广泛的支持和使用，也是当前ArkTS语言选择的并发模型。由于Actor模型的内存隔离特性，所以需要进行跨线程的数据序列化传输。2、数据传输对象目前支持传输的数据对象可以分为普通对象、可转移对象、可共享对象、Native绑定对象四种。普通对象普通对象传输采用标准的结构化克隆算法（Structured Clone）进行序
【前言】对于原子化服务我们通常的入口是服务中心内搜索相应的服务，然后点击打开我们想要的服务。但是我们都知道的是：原子化服务具有免安装特性，如果我们想在应用推广时直接跳转到相应的原子化服务，而不通过服务中心是不是可行呢。【思路】对于HamronyOS常用的跳转方法，在JavaUI中我们会使用startAbility(intent)方法；在ArkUI中我们可以使用featureAbility.startAbilit(want)方式实现页面跳转的功能。对于我们免安装跳转原子化服务的想法系统给大家提供了一个跳转的FLAG：FLAG_INSTALL_ON_DEMAND@ohos.ability.wan
人工智能大模型（LLM）的核心能力、具体的应用场景和具体的落地步骤文章目录人工智能大模型（LLM）的核心能力、具体的应用场景和具体的落地步骤I.人工智能大模型（LLM）的核心能力1.语言建模能力2.零样本学习能力3.上下文感知能力4.文本生成能力5.多语言支持能力6.高效推断能力7.交互式学习能力8.强大的预测能力II.大模型的核心能力的具体的应用场景和具体的落地步骤1.语言建模能力的应用场景和落地步骤2.零样本学习能力的应用场景和落地步骤3.上下文感知能力的应用场景和落地步骤4.文本生成能力的应用场景和落地步骤5.多语言支持能力的应用场景和落地步骤6.高效推断能力的应用场景和落地步骤7.交互
LLMs：《ASurveyonEvaluationofLargeLanguageModels大型语言模型评估综述》翻译与解读导读：该文章首先介绍了人工智能（AI）对机器智能的专注，并探讨了评估AI模型的方法。随后，重点介绍了大语言模型（LLMs）的背景和特点，以及它们在自然语言处理、推理、生成等各类任务中的表现。文章还详细探讨了现有的评估基准和评估方式，包括自动评估和人工评估。在总结部分，突出了LLMs在不同任务中的成功与失败案例，并提出了未来评估LLMs的挑战与机遇，包括设计AGI基准、完整行为评估、鲁棒性评估、动态演进评估、可信度评估等。该文章为评估和提升AI模型提供了全面概述和指导。LL
目录人工智能中的大模型大模型的涌现能力的原理大模型的涌现能力的本质涌现能力的定义
目录通用人工智能：涌现能力、代理执行、功能可见性、具身应用——人与机器的共同进化
