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5176 search results

在软件开发领域,代码的可读性是一个不容忽视的问题。一个常见的挑战是变量命名的规范性。不规范的定义和随意的命名习惯常常使得研发人员难以理解变量的具体含义及其用途。 那当研发人员没有写注释时,这就要求在写变量名称的时候,需要让其他研发同学看得懂这是什么意思,它的用途是什么。如果看不懂的情况下,乱猜的场景下,就可能导致传错参数,出现bug。

42 Technology lddgo Shared on 2024-11-13

炫酷的AI手机背后,难以绕开数据处理的方式与规则,更无法将数据安全责任置于真空地带。迄今为止,作为人类最为亲密的信息终端产品——手机,其上承载了大量的个人隐私数据信息,如何面向消费者建立值得信任的手机端侧AI处理服务,是摆在产业界面前的重大课题。

32 Technology lddgo Shared on 2024-11-13

数据湖系列之四 | 数据湖存储加速方案的发展和对比分析

39 Technology lddgo Shared on 2024-11-13

随着公司业务不断地发展,我们推出了众多数据产品以满足商家在各种经营场景下的数据分析需求,然而,这些数据产品在应对复杂用户问题时,仍然缺乏足够的便捷性和灵活性。为此,我们尝试结合大语言模型(LLMs)构建交互式智能问答类的数据产品。然而,当数据产品与AI结合后,传统的烟囱式开发模式,即为满足各自数据产品需求的定制化开发,已无法支持AI灵活的数据查询需求。在这种背景下,指标服务应运而生。

37 Technology lddgo Shared on 2024-11-13

一年一更的彩虹桥系列又来了,在前面两期我们分享了在稳定性和性能2个层面的一些演进&优化思路。近期我们针对彩虹桥 Proxy 负载均衡层面的架构做了一次升级,目前新架构已经部署完成,生产环境正在逐步升级中,借此机会更新一下彩虹桥架构演进之路系列的第三篇。

43 Technology lddgo Shared on 2024-11-13

介绍 App 包体积优化的必要性,游戏中心 App 在实际优化过程中的有效措施,包括一些优化建议以及有优化思路。

44 Technology lddgo Shared on 2024-11-13

本文从原理、模型演进到代码工程实践,全面探讨了人工智能领域的核心内容。通过深入浅出的讲解,笔者不仅介绍了神经网络的基本原理,还详细阐述了Transformer模型的实现机制及其在自然语言处理(NLP)中的应用。文章结合了实际案例和代码示例,旨在帮助读者理解AI技术的全貌,并能够在实际项目中应用这些知识。

39 Technology lddgo Shared on 2024-11-13

通义千问Qwen2.5-Coder 全系列来咯!强大、多样、实用!

63 Technology lddgo Shared on 2024-11-12

商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素,使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一,本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材,提升商品竞争力。

44 Technology lddgo Shared on 2024-11-12

程序员的技术面试,每一轮都不轻松。要么是手撕代码环节露了怯,要么是项目经历环节没说好,要么是抗压能力没表现出来,最终都可能导致与心动的 offer 失之交臂。求职者在变多,HC 在变少,岗位要求还更高了,面对这样的困境,技术人员应该如何突围? 本文特邀腾讯云 TVP 史海峰,为大家分享了技术面试中的那些弯弯绕绕,分析了工程师面试通过率低现象背后的问题,并提出了 10 大提升面试表现的策略,希望能帮助大家,找到心仪的工作!

32 Technology lddgo Shared on 2024-11-12