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浅谈字节码增强技术系列1-字节码增强概览

作者:董子龙 前言 前段时间一直想参照lombok的实现原理写一篇可以生成业务单据修改记录插件的专利,再查阅资料的过程中,偶然了解到了字节码增强工具-byteBuddy。但是由于当时时间紧促,所以没有深入的对该组件进行了解。其实再我们的日常开发中,字节码增强组件的身影无处不在,例如spring-aop和mybatis。本着知其然也要知其所以然的精神,我决定沉下心来,对字节码增强技术做一个深入的学习和总结,本文作为该系列的开篇,主要是对字节码做一下简单的介绍,为我们后面的深入学习打下一个好的基础。 一、字节码简述    字节码是一种中间状态的二进制文件,是由源码编译过来的,可读性没有源码的高。cpu并不能直接读取字节码,在java中,字节码需要经过JVM转译成机械码之后,cpu才能读取并运行。 使用字节码的好处:一处编译,到处运行。java就是典型的使用字节码作为中间语言,在一个地方编译了源码,拿着.class文件就可以在各种计算机运行。 二、字节码增强的使用场景 如果我们不想修改源码,但是又想加入新功能,让程序按照我们的预期去运行,可以通过编译过程和加载过程中去做相应的操作,...

PAI-Diffusion模型来了!阿里云机器学习团队带您徜徉中文艺术海洋

作者:汪诚愚、段忠杰、朱祥茹、黄俊 导读 近年来,随着海量多模态数据在互联网的爆炸性增长和训练深度学习大模型的算力大幅提升,AI生成内容(AI Generated Content,AIGC)的应用呈现出爆发性增长趋势。其中,文图生成(Text-to-image Generation)任务是最流行的AIGC任务之一,旨在生成与给定文本对应的图像。典型的文图模型例如OpenAI开发的DALL-E和DALL-E2、Google提出的Parti和Imagen、基于扩散模型的Stable Diffusion和Stable Diffusion2.0等。 然而,上述模型一般不能用于处理中文的文图生成需求,而且上述模型的参数量庞大,很难被开源社区的广大用户直接使用。在先前文图生成模型(看这里)工作积累之上,阿里云机器学习(PAI)团队进一步开源了PAI-Diffusion系列模型,包括一系列通用场景和特定场景的文图生成模型,例如古诗配图、二次元动漫、魔幻现实等。这些模型的Pipeline除了包括标准的Latent Diffusion Model,还集成了PAI团队先前提出了中文CLIP跨模态对齐模型(...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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。

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