答:Promise.race 接收一个 Promise 数组(或者一个具有迭代器的对象)作为参数,返回一个新的Promise,这个新的 Promise 结果是
数组中第一个状态变更的Promise对象,无所谓这个状态是否是成功(fulfilled)还是失败(rejected)。后续Promise数组中的其他Promise对象状态变更都不再关注。
108. “将来不再需要程序员,而是需要会驾驭AI的程序员”—大胆设想—未来的编程开发—自然语言的逻辑性—设定prompt标准
在最近使用AI编程(即模型+工具)我只是一个普通的学者学生
顶多做的也就是一个较为复杂的微服务项目 尚未涉及过多复杂的逻辑业务
我对AI还停留在 询问问题 然后解决问题 找出你编写的问题
但现在AI编程正在又进入一个层次 即构建或再写你的项目
1分钟对接500个大模型?这才叫 AI 开发!

夜莺监控设计思考(四)关于机器那些事儿
本系列其他文章:
【每日Arxiv热文】北大新框架 Edit-R1 炸场!破解图像编辑 3 大难题,双榜刷 SOTA
Uniworld-V2:ReinforceImageEditingwithDiffusionNegative-awareFinetuningandMLLMImplicitFeedback
LangChain RAG 学习笔记:从文档加载到问答服务
首先回忆一下RAG 系统的核心思想,是将用户查询与知识库中的相关信息进行匹配,再结合大语言模型生成准确回答。
这里我将一套 RAG 系统通分成以下几个模块:
面向智能体与大语言模型的 AI 基础设施:选项、工具与优化
无论采用云、本地还是混合云部署,基础设施在 AI 架构落地过程中都起着关键作用。本文是 AI 基础设施系列文章的一部分,聚焦于部署和优化 AI 智能体与大语言模型的多样化基础设施选择,深入剖析了基础设施在 AI 架构(尤其是推理环节)实现中的核心价值。我们将详细介绍包括开源解决方案在内的各类工具,通过图表展示推理流程,并强调高效、可扩展 AI 部署的关键考量因素。
吴恩达深度学习课程二: 改善深层神经网络 第一周:深度学习的实践(二)L2正则化
【大数据高并发核心场景实战】 数据持久化层 – 查询分离
基本思路:将更新的数据放在主数据库里,而查询的数据放在另外一个专门针对搜索的存储系统里。主库单表查询,无关联无外键,所以写数据无压力。数据查询通过一个专门处理大数据量的查询引擎来解决。
如何区分应用所在的运行环境:物理机、虚拟机、容器还是 K8s?
物理机和虚拟机因为都是完整的操作系统。因此可以用dmidecode来检查计算机所在的环境。dmidecode是一个可以将DMI table中的内容以人类可读格式导出的工具。DMI (也被称为
SMBIOS) Table中保存的是该表包含系统硬件组件的描述,以及其他有用的信息,例如序列号和BIOS版本。
小狮博客