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2024年7月23日
扫码支付后都发生了啥?
摘要: 1 金融业务 业务模式划分: 交易类业务,如扫码支付 信贷类业务 扫码支付普遍但不简单: 扫码支付是最具代表性,最常见的金融场景 传统银行业务的标志性机构大多参与到扫码支付过程,可通过扫码支付了解国家金融系统运作 扫码业务同时具有互联网应用和机构应用的技术特点:既要对接互联网用户,也要对接金融机构
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posted @ 2024-07-23 13:06 公众号-JavaEdge
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2024年7月22日
一文看懂AI的 Transformer 架构!
摘要: 1 AI的转换器是啥? 转换器,一种将输入序列转换或更改为输出序列的神经网络架构。它们通过学习上下文和跟踪序列组件之间的关系来做到这一点。例如,请考虑以下输入序列:“天空是什么颜色的?” 转换器模型会使用内部数学表示法来识别颜色、天空和蓝色这三个词之间的相关性和关系。利用这些知识,它会生成输出:“天
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posted @ 2024-07-22 23:00 公众号-JavaEdge
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2024年7月21日
区块链的基石:工作量证明机制,如何驱动数字货币革命?
摘要: 1 工作量证明(PoW,Proof of Work) 为防止恶意攻击,节点需完成复杂计算任务(即“挖矿”)来证明他们的工作量。这是一种共识机制,确保只有合法的区块可被添入区块链。 第一代共识机制,比特币的基础,即“按劳取酬”,你付出多少工作量,就获得多少报酬。 网络世界里,劳动就是你为网络提供的计算
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posted @ 2024-07-21 19:00 公众号-JavaEdge
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2024年7月14日
JDK14新特征最全详解
摘要: JDK 14一共发行了16个JEP(JDK Enhancement Proposals,JDK 增强提案),筛选出JDK 14新特性。 - 343: 打包工具 (Incubator) - 345: G1的NUMA内存分配优化 - 349: JFR事件流 - 352: 非原子性的字节缓冲区映射 - 3
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posted @ 2024-07-14 15:56 公众号-JavaEdge
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2024年7月13日
Neo4j:图数据库的革命性力量
摘要: 本文已收录在Github,关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续! 🚀 魔都架构师 | 全网30W技术追随者 🔧 大厂分布式系统/数据中台实战专家 🏆 主导交易系统百万级流量调优 & 车联网平台架构 🧠 AIGC应用开发先行者 | 区块链落地实践者 🌍 以技术驱动创新,我们的征途是改变世
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posted @ 2024-07-13 22:30 公众号-JavaEdge
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2024年7月9日
三分钟,快速了解区块链技术!
摘要: 区块链,一种分布式账本技术,是一种分布式数据存储技术。 链式存储结构: 区块链是一种分布式账本技术,其核心是通过去中心化的方式来存储和管理数据。 1 交易发起与验证 发起交易:用户在计算机上发起交易请求。这交易可以是转账、资产交换或其他类型的信息交换。 节点传播:交易请求会通过网络传播到多个节点。这
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posted @ 2024-07-09 22:47 公众号-JavaEdge
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2024年7月2日
AI Agent项目实战(03)-利用TTS技术让你的AI Agent发声
摘要: 1 语音逻辑设计 一个AI Agent应用的语音逻辑设计流程图。 1.1 基本流程 - 用户 -> Agent -> 文本回答 最基础的交互模式。用户输入被传递给Agent,Agent生成文本回答。 1.2 添加语音功能 - 用户 -> Agent -> 文本回答 | v TTS服务 -> MSTT
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posted @ 2024-07-02 13:35 公众号-JavaEdge
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2024年6月26日
01-如何查看你的Python版本?
摘要: 你可能听说过Python 2和Python 3。尽管它们是同一种语言的两个版本,但它们的语法不同;用Python 3编写的代码可能无法在Python 2中运行。让我们来看看如何在Windows、macOS和Linux系统的命令行和脚本中检查你的Python版本。 Python是最流行的编程语言之一。
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posted @ 2024-06-26 13:43 公众号-JavaEdge
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AI大模型企业应用实战(25)-为Langchain Agent添加记忆功能
摘要: 0 前言 在开发复杂的AI应用时,赋予Agent记忆能力是一个关键步骤。这不仅能提高Agent的性能,还能使其在多轮对话中保持上下文连贯性。本文将详细介绍如何在Langchain框架中为Agent添加记忆功能,并深入解析每个步骤的原理和最佳实践。 Agent记忆功能的核心组件 在Langchain中
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posted @ 2024-06-26 09:55 公众号-JavaEdge
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2024年6月25日
AI大模型企业应用实战(24)-什么是zero-shot, one-shot和few-shot Learning?
摘要: 1 Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 任务定义 利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。 Zero-shot learning 就是希望我们
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posted @ 2024-06-25 22:06 公众号-JavaEdge
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