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摘要: 目录背景和价值前端防抖并做页面加载友好提示前端预生成token,提交表单带上token,后端做校验 (推荐,复杂度中,适合金融支付场景)一、流程图概览后端分布式锁(简单,粗暴,难度度:低)2. 安全增强措施Redis全局锁二、实现步骤1. 获取锁(原子操作)2. 执行业务逻辑六、对比:Redis 锁 阅读全文
posted @ 2025-05-01 12:32 向着朝阳 阅读(77) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录背景和价值应用层。一、应用层:业务交互与展示2. 示例代码(Spring Boot)3. 需补充的职责模型服务层二、模型服务层:模型能力调度与执行1. 你的理解(部分正确)2. 示例代码(Python伪代码)3. 需补充的职责三、边界混淆点与修正建议1. 误区:将Agent代码完全归属于模型服务 阅读全文
posted @ 2025-04-29 12:41 向着朝阳 阅读(65) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录背景和价值参考资料 背景和价值 第一步:重启蓝牙模块​(无需重启整个 Mac) sudo pkill bluetoothd 第二步:打开mac蓝牙 第三步:鼠标开关拉到最后 参考资料 阅读全文
posted @ 2025-04-29 10:17 向着朝阳 阅读(144) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录实物场景1. 作为一个独立的 SKU(单品)2. 作为 SKU 集合(关联多个现有 SKU)服务类产品一、服务类产品的 SKU 设置方案1. 作为独立 SKU(整体套餐)2. 作为 SKU 集合(关联子服务)二、服务类产品的特殊考量三、淘宝平台上的操作建议四、示例对比总结参考资料 实物场景 1. 阅读全文
posted @ 2025-04-28 16:19 向着朝阳 阅读(263) 评论(0) 推荐(0)
摘要: https://www.bilibili.com/video/BV1AnQNYxEsy/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=066be1065eb1d83f6900716157e5396b 哪些能力适合集成在MCP Server 阅读全文
posted @ 2025-04-26 18:11 向着朝阳 阅读(108) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录鉴权方案对比分析适用场景再梳理方案1更适合以下场景:方案2更适合以下场景:方案2 鉴权实现BFF 层鉴权业务服务鉴权大模型MCP和业务服务查询集成四、关键决策点五、推荐架构模式混合依赖模式(Hybrid)技术实现示例六、总结参考资料 鉴权 在微服务架构,通常BFF,和业务服务。有2种鉴权方案 方 阅读全文
posted @ 2025-04-26 17:33 向着朝阳 阅读(187) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录辅助搜索和个性化推荐参考资料 辅助搜索和个性化推荐 知识图谱可以帮忙搜索和个性化推荐更准确。 在电商场景,构建 参考资料 阅读全文
posted @ 2025-04-26 12:16 向着朝阳 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录背景SFT 监督训练 -一般微调步骤一 :准备样本数据微调大模型效果测试如何提升精度RL 强化学习 -PPU :近似优化参考资料 背景 为什么要微调:领域内大模型训练。大模型预训练的知识不够,幻觉 为什么不能直接用RAG,因为用户问题可能就问错了。 影响大模型微调的效果:样本的量(覆盖的场景全面 阅读全文
posted @ 2025-04-26 11:44 向着朝阳 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录背景1. 订单聚类与顺路度计算2. 实时路径规划3. 骑手画像与压力平衡4. 经济模型与激励机制5. 系统架构与工程实现GeoHash 或 ​DBSCAN 的订单聚类 工程架构1. GeoHash:仅需离散点坐标,无需完整地图GeoHash ES支持2. DBSCAN:依赖点数据密度,无需地图拓 阅读全文
posted @ 2025-04-25 07:27 向着朝阳 阅读(534) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录背景和价值 背景和价值 bert 训练1万起,但是样本只有1000+ 使用bert+ P-tuning小样本算法, 进行多标签分类 P-tuning 是一种针对预训练语言模型(如BERT、GPT)的参数高效微调方法,专门用于小样本学习(Few-shot Learning)​场景。它通过引入可学习 阅读全文
posted @ 2025-04-25 07:04 向着朝阳 阅读(87) 评论(0) 推荐(0)
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