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山行AI

山行AI(原开发架构二三事),后续专注于AI应用领域
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「sd插件第一篇」sd-webui-EasyPhoto 您的智能 AI 照片生成器
在人工智能盛行的当下,各类大模型如雨后春笋般争先恐后地破土而出,AI绘画作为其中极其重要的一员也不停地向我们展示出它的强大能力。本文是笔者在做证件照时发现的一款stable-diffusion webui的插件,极其好用,向大家推荐一下。从本篇开始,笔者会陆续推出stable-diffusion和Midjourney相关的内容梳理了,后续会推出一系列的stable-diffusion webui的插件教程和讲解,敬请期待。
山行AI
2023-09-08
1.6K0
「长文」可能是目前最全的LangChain AI资源库之一
本文是对之前整理过的一版LangChain资源库的更新版本,原整理的地址为:基于LangChain的优秀项目资源库
山行AI
2023-09-08
1.7K0
LocalAI——一款可在消费级硬件上本地运行 LLMs的AI应用
在AI盛起的当下,各类AI应用不断地出现在人们的视野中,AI正在重塑着各行各业。笔者前前后后调研过无数个AI应用项目,它们都是各自应用场景中的佼佼者。今天介绍的LocalAI 是一个符合 OpenAI API 规范的 REST API,用于本地推理。它允许您在消费级硬件上本地或本地运行 LLMs(不仅仅是)支持多个与 ggml 格式兼容的模型系列,不需要 GPU。
山行AI
2023-08-10
4K0
基于中文法律知识的大语言模型——LaWGPT
在ChatGPT引领的AI浪潮下,涌现了一大批AI应用,其背后其实蕴含着一个基本事实:AI能力得到了极大突破—大模型的能力有目共睹,未来只会变得更强。这世界唯一不变的就是变,适应变化、拥抱变化、喜欢变化,天行健君子以自强不息。我们相信未来会有越来越多的大模型出现,AI正在逐渐平民化,将来每个人都可以利用大模型轻松地做出自己的AI产品。
山行AI
2023-06-14
1.8K0
从头分析一则traceId穿透问题(附解决方案)
现在常用的开源组件有google的Dapper,Twitter的zipkin和Apache SkyWalking等,商用的比较有代表性的是阿里的Eagleeye(鹰眼)。它们的工作模式不外乎是客户端在同一个trace的不同span上采点上传到server端然后server端进行存储后以web界面的形式将整个链路以traceId和spanId进行关联起来就形成了整个调用链路。用于串起整个链路的id主要分为traceId和spanId。
山行AI
2020-09-24
5.4K3
新年福利大放送-基于kotlin+springboot+vue+shiro后台管理项目开源啦
一直想做一个小巧灵活,有着细粒度的权限管理,适用于大部分公司后台管理需求的脚手架。后来看到了 vue-router 对于路由上的灵活性,想到了 shiro 结合 vue-router 来处理权限的问题是比较合适的。shiro 默认是基于 session,而对于一款灵活的后台管理系统来说,需要的自然是无状态的 token 的模式。
山行AI
2020-02-18
1.5K0
springboot jar注册成windows服务
winsw(https://github.com/kohsuke/winsw/releases),winsw 是一个可以将任何应用程序注册成服务的软件。
山行AI
2019-11-07
1.6K0
用prometheus监控java应用
2. http://192.168.1.208:6060 可以看到metrics的信息。
山行AI
2019-09-05
9.3K1
pagehelper和通用mapper与springboot整合
关于pageHelper的使用,其官方文档中介绍的比较清楚,地址为:https://pagehelper.github.io/docs/howtouse/
山行AI
2019-07-12
1.2K0
前端之一vue入门
1. 安装node.js 下载地址:https://nodejs.org/en/ 2. 环境配置 C:\Users\admin>node -v v10.16.0 C:\Users\admin>npm install -g cnpm --registry=http://registry.npm.taobao.org C:\Users\admin\AppData\Roaming\npm\cnpm -> C:\Users\admin\AppData\Roaming\npm\node_modules\cnpm
山行AI
2019-07-12
5210
disruptor源码分析一之核心组件介绍
disruptor是LAMX用于交易场景的一个环形队列。按照disruptor的官方wiki中说的,学习disruptor的最好的方式就是与java中的BlockingQueue进行比较。在disruptor中同一个进程中的线程间数据的移动是依托于 messages或者events。和queue相同的一些关键特性中,disruptor提供了更好的实现,比如:
山行AI
2019-07-01
1.1K0
Request-Response通讯模式的优化(share connection、pipline、asynchrous)
Request-Response是一种信息交换模式,在一次完整的通讯中,大概流程是这样的(文中的通讯都是基于TCP而言的)。
山行AI
2019-06-28
1.1K0
hystrix与sentinel的区别以及选型对比
1. hystrix具有的功能 线程池隔离/信号量隔离 Sentinel 不支持线程池隔离;信号量隔离对应 Sentinel 中的线程数限流。 熔断器 Sentinel 支持按平均响应时间、异常比率、异常数来进行熔断降级。 Command 创建 直接使用 Sentinel SphU API 定义资源即可,资源定义与规则配置分离。 规则配置 在 Sentinel 中可通过 API 硬编码配置规则,也支持多种动态规则源 注解支持 Sentinel 也提供注解支持 开源框架支持 Sentinel 提供 Servl
山行AI
2019-06-28
12.7K0
disruptor 3.4.2版本使用BasicExecutor
在3.4.2版本中,Disruptor的传入自定义线程池的构造方法被废弃掉了,推荐的是传入ThreadFactory的构造方法,该方法内部使用的是BasicExecutor,代码如下:
山行AI
2019-06-28
1.9K0
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