Lion_Long的博客

腾讯云开发CloudBase推出AI Toolkit工具，为开发者提供一站式智能开发解决方案。该工具能够基于自然语言描述自动生成全栈应用代码，显著降低开发门槛。以"个人云端书房小程序"为例，CloudBase AI Toolkit通过六大核心特性实现高效开发：AI原生代码生成、一键部署到云平台、全栈应用支持、智能问题修复、国内CDN加速以及专业领域知识库支持。特别适合缺乏全栈经验的个人开发者和中小团队，将传统需要数周的工作缩短至数分钟完成，实现从创意到产品的快速落地。

DeepSeek LLM 的核心目标是通过系统性研究语言模型的扩展规律（Scaling Law），解决开源大模型在规模化训练中的核心矛盾：高成本、闭源。简单来说，就是研究怎么让大模型变得更大更强，而且是可持续的、能让开源社区也一起玩得转的方案。论文提出了一套基于长期主义（Longtermism）的技术框架，旨在为开源社区提供可复用的扩展方法论，并推动大语言模型在代码生成、数学推理等复杂任务中的应用。论文研究了语言模型的缩放行为，并应用于两种广泛使用的大规模模型配置，即7B和67B。

GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4），这是OpenAI在扩展深度学习方面的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，发出文本输出），虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现。输出依旧是一个自回归的单词预测任务。比如，它通过了模拟律师考试，分数约为考生的前 10%；相比之下，GPT-3.5 的得分约为倒数 10%。

本文将手把手地教你如何在Windows10操作系统上搭建CUDA环境，从CUDA工具包的下载和安装开始，一直到配置环境变量和验证CUDA是否成功安装。通过本文的指导，你将能够轻松地在自己的Windows10系统上搭建起完善的CUDA开发环境。

CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。

一、背景。二、通过docker 安装 Kong。三、分布式API网关存在的意义。四、Kong 的相关特性。五、Kong 体系结构。六、Kong 工作流程。七、从 nginx 配置到 Kong 配置：Kong 核心四对象、四对象关系。八、插件机制。九、Kong 网关插件。十、使用konga：实现一个负载均衡器、实现黑白名单、实现限流、实现鉴权验证。

一、Openresty 简介。二、Openresty 应用场景。三、lua-nginx-module：Lua 模块指令顺序、Lua嵌入nginx。四、责任链。五、cosocket。

一、openresty 简介。二、openresty 安装。三、openresty开发实践：content_by_lua 阶段、 rewrite_by_lua 阶段body_filter_by_lua 阶段。六、openresty开发实践 —— 黑名单。七、openresty开发实践 —— 反向代理。