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SpringBoot开发秘籍 - 集成参数校验及高阶技巧

对于 web服务来说,为防止非法参数对业务造成影响,在 Controller层一定要对参数进行校验!本章我们以SpringBoot项目为例,介绍参数校验的基本用法以及一些高级技巧,希望能对你有所帮助。 简单使用 要在Springboot项目中加入参数校验功能首先得加入 spring-boot-starter-validation依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId> </dependency> 然后给需要校验的字段添加上约束性注解,如我们对实体类参数进行校验 @Data publicclassValidEntity{ privateintid; @NotBlank privateStringappId; @NotBlank privateStringname; @Email privat...

看MindSpore加持下,如何「炼出」首个千亿参数中文预训练语言模型?

摘要:千亿参数量的中文大规模预训练语言模型时代到来。 本文分享自华为云社区《MindSpore开源框架加持,如何「炼出」首个千亿参数、TB级内存的中文预训练语言模型?》,原文作者:chengxiaoli。 千亿参数量的中文大规模预训练语言模型时代到来。 近段时间,中文大规模预训练语言模型圈有些热闹。26 亿参数量的「悟道 · 文源」, 270 亿参数量的 PLUG,以及昨天华为云发布的千亿级别「盘古」NLP 大模型,预训练语言模型已经成长到仅加载就需要 TB 级的内存或显存。 我们可以直观地想到,「盘古」效果理应更好,但计算量需求也更大,训练起来更困难。 然而「盘古」实际上是这样一次探索:开源框架 MindSpore,昇腾基础软硬件平台,加上超大规模中文预训练模型,意味着基础设施已然完善了。 这项工作由华为以及北京大学相关技术团队联手完成,在昇腾基础软硬件平台,以及 MindSpore 框架自动并行等黑科技的帮助下,训练出当前最大的中文预训练模型。 那么量级不断拔高的盘古大模型是如何训练出来的?接下来,让我们细致解读下「盘古」背后的关键技术。 千亿参数,TB 级内存的模型 以盘古 20...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。