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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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躺不平,卷不赢。约不到,面不过。我的这点努力够吗?

经过了长达一个半月的复习、刷题和面试,最终拿到了几个offer,在求职过程中的累和心理压力还是记忆犹新的!
原创
博文更新于 2025.03.27 ·
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可选值 Optional 的妙用,让代码更短更简洁

Optional 是什么呢?Optional 类是 jdk8 引入的一个新的特性,它可以帮助我们编写更简短的代码从而实现和使用了多层 if 语句嵌套相同的功能。Optional 类是一个可以为 null 的容器对象,如果调用 ifPresent() 方法为 true,则可以通过 get() 返回获取到对象值。Optional 新特性的引入很好的解决了空指针异常的问题。
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博文更新于 2024.12.07 ·
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既然选择不了躺平,那就只能卷到底!【2024年8、9月份面试总结】

今非昔比,记得在几年前面试,但凡你肚子里有点货,学历是本科,面试找工作就跟闹着玩似的,而如今,这都是情理之中的事情了,什么呢?待遇持平算你运气好,面试问题回答到百分之八九十,那都算你复习的不够扎实,此篇就我个人8、9月份找工作面试心得总结,希望对正在突围的码友们有所帮助。而如今,这都是情理之中的事情了,什么呢?待遇持平算你运气好,面试问题回答到百分之八九十,那都算你复习的不够扎实。
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博文更新于 2024.10.08 ·
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Spring AI 集成【千帆 QianFan】大模型

了解 AI,学习 AI,拥抱 AI!自 2022年11月30日 ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer)发布,人工智能已正式以产品化的形式出现在大众面前,也迅速累计了大量用户,仅仅 5 天时间就破了百万用户,ChatGPT 的问世可谓是百年一遇的 “奇异点而如今,被称之为是大模型时代,人工智能领域的产品层出不穷,各个大厂也是争先恐后有自己的大模型应用,百度有文心一言,阿里有通义千问,还有昆仑万维的天工,月之暗面的Kimi,抖音的豆包。
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博文更新于 2024.10.08 ·
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PostgreSQL的基本类型和 Schema,我又学废了

PostgreSQL 数据库提供了及其丰富的数据类型,我们在定义表结构的时候,要指定每个字段的类型,就需要明了每个数据类型的特性,以便我们在指定字段类型的时候能根据业务需要指定合适的类型。一个 PostgreSQL 数据库集群中包含一个或多个数据库,角色和一些其他对象类型被整个集群共享,连接到服务器的客户端只能访问单个数据库中的数据,可以在连接请求中指定那一个。
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博文更新于 2024.09.02 ·
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Spring 学习之AOP总结之基础介绍(六)

在 Spring之扩展点几篇文章中,对Spring的扩展点的使用进行了简单的使用,那么这些其实上都属于IOC的内容了,我们都知道Spring和主要组成就是 IOC, AOP,IOC 我们说它就是一个 Bean 的管理容器,管理着 Bean 的什么周期,从Bean扫描定义到注册销毁,都是在 IOC 中完成的。此篇就开始 AOP吧!
原创
博文更新于 2024.07.06 ·
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ElasticSearch学习随笔之高级检索

本文主要介绍 ES 的一下高级检索功能,80% 的业务场景,简单搜索就可以实现了,但是在一些复杂的业务场景中,我们必须使用一些高级的功能来满足,比如在一些与舆情监测项目或者智能推荐、猜你想搜这种复杂的功能,有时候需要搜索中需要提高相关度,有时候搜索需要减低相关度等。让我们来准备一些数据来进行高级搜索测试,但是问题来了,这些数据真的是头疼,不好生成一些示例数据出来,这时候,chatGTP这是无敌了,简直太方便了。ES 是目前全文检索排行榜。
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博文更新于 2024.07.03 ·
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ElasticSearch 8.x 版本如何使用 SearchRequestBuilder 检索

那如果特殊情况下,比如需要和老项目融合的时候,可能需要使用到 SearchRequestBuilder 来检索,该如何做呢?就是用 ElasticsearchClient 来包装 RestHighLevelClient 来执行查询,真正的检索使用 RestHighLevelClient 来执行的,而ElasticsearchClient则是构建为了融合并初始化 SearchRequestBuilder而创建的。
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博文更新于 2024.07.03 ·
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ElasticSearch学习随笔之基础介绍

ElasticSerarch学习随笔ElasticSearch基础操作文章目录ElasticSerarch学习随笔前言一、ElasticSearch是什么?1.1 ElasticSearch 与 Lucene 的关系ES 解决Lucene使用缺点的最好方案二、基本操作1.2.读入数据总结前言此文章仅仅对ElasticSearch基础操作进行记录,方便后续工作中使用,一些查询可以从这里cpoy CQL一、ElasticSearch是什么?ElasticSearch(简称 ES) 是用 JAV
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博文更新于 2024.07.03 ·
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ElasticSearch学习随笔之简单操作

ElasticSerarch学习随笔之简单操作ElasticSearch,创始人 Shay Banon(谢巴农)本文主要讲解ElasticSearch 基础操作,Kibana 以及 java api 调用操作。文章目录ElasticSerarch学习随笔之简单操作ElasticSearch,创始人 Shay Banon(谢巴农)本文主要讲解ElasticSearch 基础操作,Kibana 以及 java api 调用操作。前言一、分词器测试二、索引的增删改2.1 新建索引2.1.1 新建最简单
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博文更新于 2024.07.03 ·
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ElasticSearch学习随笔之java api 操作

ElasticSerarch学习随笔之java api 操作ElasticSearch,创始人 Shay Banon(谢巴农)本文主讲 ElasticSearch Java api 调用操作。文章目录ElasticSerarch学习随笔之java api 操作ElasticSearch,创始人 Shay Banon(谢巴农)本文主讲 ElasticSearch Java api 调用操作。前言一、引入ES Client jar包二、操作案例2.0 实例化 ES Client 客户端2.1 增2.2
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博文更新于 2024.07.03 ·
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ElasticSearch学习随笔之SpringBoot Starter 操作

总结 spring boot 如何操作 ES,以及简单快速上手的案例,单元测试,可复制执行。
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博文更新于 2024.07.03 ·
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ElasticSearch学习随笔之嵌套操作

本文主要对ElasticSearch嵌套(Nested) 操作,以便上手 用。
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博文更新于 2024.07.03 ·
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ElasticSearch学习随笔之分词算法

本文主要对ElasticSearch分词算法进行简单讲解,在了解算法之前,我们先要知道两点,什么是相关性和相关性算分。站在用户的角度来看,检索是什么呢?是否找到所有相关的内容。是否得到了很多内容是不相关的。排在最前面的搜索结果打分是否合理。结合需求,结果排名是否平衡。那如何衡量相关性呢?Precision(查准率),尽可能的返回较少的无相关的文档。Recall(查全率),尽量返回较多的相关的文档。Ranking(排序),能够按照相关性进行排序。
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博文更新于 2024.07.03 ·
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ELK技术栈介绍

ELK技术栈由三个技术组成:Elasticsearch、Logstash和Kibana。每个技术都有自己的功能点和用法,同时它们也可以相互关联使用,形成一个完整的日志解决方案。此外,还有一个名为Beats的技术,它是一个轻量级的数据收集器,可以收集各种类型的数据并将其发送到Logstash或Elasticsearch进行处理和存储。ELK技术栈的三个技术可以相互关联使用,形成一个完整的日志解决方案。
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博文更新于 2024.07.03 ·
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Logstash部署与使用

Logstash是一个收集与处理数据的引擎,就像ElasticSearch是专门用来检索的引擎一样,Logstash用于收集、处理和转换各种数据源(文件、数据库、网站等)的数据,并将其转换为统一的格式。Logstash支持多种插件,进行数据过滤、转换和输出,可以方便地与 ES 和 Kibana 集成使用。还支持多线程处理和事件模型,可以在大规模数据处理场景下提供高性能、高可用的服务。
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博文更新于 2024.07.03 ·
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ElasticSearch 7.x 版本使用 BulkProcessor 实现批量添加数据

BulkProcessor是 ElasticSearch 客户端中的一个功能,用于批量执行索引、更新或删除操作,BulkProcessor 运行将多个操作打包成一个请求进行发送,以提高效率和性能。性能优势:将多个操作打包成一个请求,这样可以减少网络开销,提高数据传输效率,从而可以加快数据写入索引速度。减少开销:较少的网络开销和较少的服务器的交互,减少服务器开销,尤其是大规模写入数据时。原子性:批量操作可以保证一组操作要么全部成功,要么全部失败,报错数据的一致性。
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博文更新于 2024.07.03 ·
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ElasticSearch 8.x 弃用了 High Level REST Client,移除了 Java Transport Client,推荐使用 Elasticsearch Java API

从 ElasticSearch 7.0.0 版本开始,ElasticSearch 官方就不建议使用 TransportClient 客户端了,推荐使用 High Level REST Client 客户端了。然后接下来,从 ElasticSearch 7.15.0 版本开始,ElasticSearch 官方就不建议使用 High Level REST 客户端了,推荐使用 ElasticSearch-java 客户端了。
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博文更新于 2024.07.03 ·
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ElasticSearch 8.x 使用 snapshot(快照)进行数据迁移

Elasticsearch 的快照就是指对数据和元数据的定期备份。因为快照中不仅包含了所有数据,也包含了所有的相关信息,比如:映射、配置等;这些快照可以保存在本地文件系统,也可以保存在共享文件系统或者专门存储快照的地方。在快照的概念中,数据并不都是每次全部备份一遍,而是采用增量的方式进行进行备份。首次备份会进行全力备份,而后续的备份则是在上一次备份后的更新的数据,增量备份可以有效地减少备份所需的存储空间和节省时间。
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博文更新于 2024.07.03 ·
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ElasticSearch 8.x 使用 High Level Client 以 HTTPS 方式链接,SSL 证书、主机名验证器 各是什么,如何忽略

生产环境的 ElasticSearch 有时可能是通过域名来访问的,并且是 https 开头的,那就需要 SSL/TLS 认证了,但是我们并不需要,那只能忽略了。那该如何忽略呢?
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博文更新于 2024.07.03 ·
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