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本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案,结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料,以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享,全面解析这一领域的实践策略。
Apache RocketMQ 自诞生以来,因其架构简单、业务功能丰富、具备极强可扩展性等特点被众多企业开发者以及云厂商广泛采用。历经十余年的大规模场景打磨,RocketMQ 已经成为业内共识的金融级可靠业务消息首选方案,被广泛应用于互联网、大数据、移动互联网、物联网等领域的业务场景。由于其业务场景愈加丰富,在工业界的使用率日益提高,开发者们也必须更完善地考虑 RocketMQ 的可靠性、可用性。 由于 RocketMQ 底层实际上是一种基于日志的存储系统,而前人为了避免这种存储系统中单个机器可能出现的数据丢失、单点故障等问题,已经有了相对成熟的解决方案——例如同时复制数据到多个机器上。在这个过程中,需要解决的问题便被简化了:如何保证多个机器上的数据是一致的,而且这种一致性强大到可以对抗宕机、脑裂等问题。而这些问题,可以通过分布式一致性算法来彻底解决。 本文将介绍 RocketMQ 如何利用Raft(一种简单有效的分布式一致性算法)进行高可用的保障。
在AI技术日益渗透至各领域的背景下,本文深入探讨了B端(D2C)前端代码生成技术的核心挑战与实战解决方案,诚实地揭示了在实现自动化代码生成过程中遭遇的重重难关。