第一章：微服務(wù)部署的挑戰(zhàn)與Docker化轉(zhuǎn)型在現(xiàn)代軟件架構(gòu)演進(jìn)過(guò)程中，微服務(wù)因其高內(nèi)聚、低耦合的特性被廣泛采用。然而，隨著服務(wù)數(shù)量的增長(zhǎng)，傳統(tǒng)部署方式暴露出環(huán)境不一致、依賴沖突、部署效率低下等問(wèn)題。開發(fā)人員常遇到“在我機(jī)器…

? 博主簡(jiǎn)介：擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)搜集與處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、仿真代碼、論文寫作與指導(dǎo)，畢業(yè)論文、期刊論文經(jīng)驗(yàn)交流。?成品或者定制，掃描文章底部微信二維碼。(1) 基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的混合密度估計(jì)優(yōu)化算法設(shè)計(jì)黑盒優(yōu)化問(wèn)題是指目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)形式…

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在人工智能領(lǐng)域，如何有效結(jié)合大型語(yǔ)言模型（LLM）的常識(shí)性知識(shí)與特定的專有數(shù)據(jù)，一直是業(yè)界探索的熱點(diǎn)。微調(diào)（Fine-tuning）與檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation，簡(jiǎn)稱RAG&am…

開發(fā)者如何接入VibeThinker-1.5B？API文檔獲取途徑 在當(dāng)前大模型“軍備競(jìng)賽”愈演愈烈的背景下，動(dòng)輒千億參數(shù)、耗資數(shù)百萬(wàn)美元訓(xùn)練的通用模型似乎成了行業(yè)標(biāo)配。然而，對(duì)于大多數(shù)個(gè)人開發(fā)者或中小型團(tuán)隊(duì)而言，這類龐然大物不僅難以部…

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如何激活小模型的強(qiáng)推理能力？深度解析 VibeThinker-1.5B 的系統(tǒng)提示詞調(diào)用藝術(shù) 在當(dāng)前大模型動(dòng)輒數(shù)百億、數(shù)千億參數(shù)的時(shí)代，一個(gè)僅含15億參數(shù)的小型語(yǔ)言模型竟能在數(shù)學(xué)與算法推理任務(wù)中擊敗比它大上百倍的對(duì)手——這聽起來(lái)像天方夜譚，但 Vib…

在自動(dòng)化測(cè)試中，Flaky測(cè)試指那些在相同輸入和環(huán)境條件下，時(shí)而通過(guò)時(shí)而失敗的測(cè)試用例。它們像“幽靈”一樣困擾著測(cè)試團(tuán)隊(duì)：一次運(yùn)行中測(cè)試綠燈通過(guò)，下一次卻無(wú)故失敗，導(dǎo)致CI/CD流水線中斷、團(tuán)隊(duì)時(shí)間浪費(fèi)，甚…