你是否热衷于AI科技的最新动态？你是否觉得AI无比神秘，却不知如何挖掘其深度？或者，你是否期望精通大模型技术，然而无法找到一条完整的学习路径？有幸的是，我们为你准备了一门别开生面的课程-"AIGC深度训练营：大型模型工程师与产品专家在线版"。这将是你步入AI领域先河的助推器，引领你在大模型领域站稳脚跟！马上加入我们的AIGC在线Demo课程，感受AI的无限魅力！在12月15日，我们即将启动第五期的AIGC深度训练营！在此课程中，你将从无到有，逐步走进大模型的核心领域。课程内容涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等多个细分领域。接口（Interface）在技术领域，接口起到了连接与沟通的重要作

对于Go的一些思考沉淀前言开山之词：简洁度比较大不相同：Go的独特之处Go的并发Go的指针Go的性能分析器Go的类型Go的CGoGo的将函数作为参数瑕疵劣势：Go的不足没有泛型没有注解依赖管理百家争鸣：主流语言对比C：优势、缺点、就职方向C++：优势、缺点、就职方向Java：优势、缺点、就职方向Python：优势、缺点、就职方向Go：优势、缺点、就职方向前言现在的后端主流语言无非是C++、Go、Java、Python这几类，这4个语言是近些年来不同时代不同业务阶段的后端语言开发代表。Go是这两三年的后起之秀，其设计理念是“正交化组件设计的哲学”。目前大部分大厂的新型业务都开始全面拥抱Go了，我

（艾比森全球总部）艾比森集团始创于2001年，是全球知名的至真LED显示应用与服务提供商。目前旗下设有深圳总部，艾比森东江智造中心，以及艾比森美国、德国、日本、迪拜、俄罗斯、墨西哥、巴西、中国香港等18家海内外公司。产品远销美洲、欧洲、澳洲、亚洲、非洲等140多个国家和地区，优秀产品案例包括总统新闻发布会、进博会、世界杯、NBA球赛、纽约时代广场等，目前已成功实施了50000多个应用实例。艾比森的高速发展离不开创新驱动。从2007年开始数字化布局，艾比森以数字化赋能企业发展，成为行业数字化转型的先行者。同时通过拥抱全球化进程，艾比森始终将海外出口业务视为核心，单品牌显示产品出口额连续12年稳居

自从事测试工作八年多以来，经历过三个部门多条业务线，也经历过测试转型再回到测试，在此过程中对测试工作和角色的认知也逐步有些思考，想把这些思考分享给大家，希望为业务测试同学提供一些有价值的思路。一、质量保障的本质是什么质量保障有很多工作，如发布前对业务需求的功能测试、性能测试、a/btest等，如发布后对线上的功能回归、冒烟巡检、异常监控等，我们做这些工作都围绕着“缺陷发现”，尽可能去发现系统潜在的bug，这似乎就是质量保障的所有内容和目的，但是可以跳出这些具体的工作内容，质量保障的本质到底是什么？我认为质量保障的本质：是一个尽力穷尽各种手段，不断去“证伪”的过程；是一个在有限条件和时间内，尽力

美国办公用品巨头Staples本周一遭遇的网络攻击导致了严重的业务中断，至今未能完全恢复。Staples在美国和加拿大拥有994家门店以及40个用于全国产品存储和配送的配送中心。业务系统瘫痪多日自周一遭受攻击以来，Staples内部运营陷入混乱，员工无法使用Zendesk、VPN、员工门户、电子邮件甚至电话。一位Staples员工在Reddit上吐槽说：“一切仍处于瘫痪状态。我在线下店面工作，我们无法访问电子邮件、bizfit、pogs、电子帮助台。DM表示他们昨晚正在整夜修复，但显然什么都没有修复。”另一位员工表示：“这太疯狂了。我在Staples工作20年里从未见过这样的事情。”此外，有未

一、引言在数字化浪潮中，云原生技术已成为推动企业快速创新的重要动力。本文将深入探讨云原生的核心理念、技术架构以及其在实际业务环境中的应用，带领读者深入理解云原生技术的复杂性和优势。云原生技术的定义云原生（CloudNative）是指利用云计算提供的灵活性、可伸缩性和敏捷性来构建和运行应用的一种方法。它不仅仅是技术的一个组合，更是一种软件开发和部署的哲学。云原生的核心组成包括：微服务架构：将应用分解成小的、独立的服务，每个服务实现特定的业务功能。容器化：使用Docker等技术将应用及其依赖打包在一起，实现一致的运行环境。动态管理：利用Kubernetes等容器编排工具，自动化容器的部署、扩展和管

在 BPM 中部署 AI 的发现和自动化功能，可以推动前台流程、流程数据分析、业务流程映射和流程建模方面的进步。业务流程管理在帮助企业进行流程工程工作和数字化转型计划方面有着悠久的历史。现在，BPM 正在从 AI 中得到巨大的推动。数据和分析咨询公司DAS42的首席顾问JeffSpringer表示：“人工智能技术正在迅速发展，使开发更复杂、更有效的人工智能驱动的流程发现和自动化解决方案成为可能。他补充说，其中许多进步是由于来自企业系统、传感器和社交媒体等许多来源的数据可用性不断提高，从而导致更大规模的人工智能部署。例如，深度学习算法的发展使人工智能系统能够从数据中学习，并识别人类难以或不可能识

除了技术，副业也可以帮助我们在业务上获得新认知，保持敏感性。之前我们在做程序员职业成长服务的时候，发现了一个问题。很多初阶的程序员没法升到中高阶，有两个很大的非技术影响因素：1管理能力每个程序员即使把自己的潜力发挥到极致，成为十倍开发者（10xdeveloper），他可以处理的事情也有限。但若管理能力好，他就能培养出很多拥有和自己同等技能的人，就不只是十倍、而是可成百上千倍地复制能力，为公司增加更多生产力。2业务理解力在绝大部分的公司里，技术都是为业务服务。所以需要针对业务的各种需求、各种流程来做解决方案。若对业务不了解，那么即使技术很不错，因为不知道某些业务细节，最后设计出来的方案可能也不是

在现代化的数字界面中，组件是不可或缺的一部分。无论是在问卷调查、投票，还是在购物车等场景中，单选和多选组件都扮演着重要角色。它们让用户能够在一系列选项中做出决定，从而提高交互的效率和用户体验。JVS低代码表单组件中提供了单选与多选的组件，接下来我们结合场景详细介绍单选与多选组件配置说明。单选与多选组件配置通常在用户界面中如问卷调查或投票中可能需要从多个选项中选择一个，这个时候我们就可以使用单选组件配置，有按钮式、圆形组合等不同样式可以应用于不同的场景。例如用户在购物车场景下则可以用多选组件配置。单选的基础设置说明如下：①：组件绑定模型的字段，点击字段名称后，系统会把本表单对应的模型字段展示出来

一、背景得物大模型训练与推理平台上线几个月后，我们与公司内部超过10个业务领域展开了全面的合作。在一些关键业务指标方面，取得了显著的成效，例如：效率相关部门的合作，多维度打标总正确率取得2倍以上提升。利用大模型开辟了新的业务，提升了效率部门的人力产出。某业务订单NPS的识别准确率由70%(PROMPT方式)提升到85%(平台训练大模型)。本文基于我们与业务合作的经验，将分享如何在大模型平台上实现业务效果指标提升。我们将以大模型平台上从训练到推理部署的全链路流程为基础，提供优化思路，最终达成业务效果指标的提升。这些流程包括大模型选择、数据准备、大模型训练、效果评估和推理部署。图片我们期望更多的业