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开源企业微信 Java 开发包 wecom-sdk 发布 1.0.12、1.0.13 版本

wecom-sdk 是开源的企业微信开放 API 的 Java 实现。经过近三年的迭代,目前已经实现了企业微信通讯录管理、上下游、客户管理、微信客服、素材管理、消息推送 、企微机器人、 身份验证 、 应用管理 、OA 办公相关接口,开发人员不需要很高的学习成本就能快速优雅地接入企业微信。 仓库地址 gitee: https://gitee.com/felord/wecom-sdk github: https://github.com/NotFound403/wecom-sdk 特性 支持多企业微信同时配置作业 目前实现企业微信接口180多个,能满足大部分场景的需求 全参数封装,入参、出参高度语义化封装,再也不担心组织参数、解析参数的问题 实现统一回调,所有回调事件可集中异步处理,开发者只需要关心业务逻辑的处理 由SDK接管AccessToken生命周期,开发者无需关心Token的管理。 Maven 中央仓库坐标 <dependency> <groupId>cn.felord</groupId> <artifactId>wecom...

每日一博 | 大语言模型技术原理

在今天这个时代,人们的工作和生活已经离不开数据访问,而几乎所有平台背后的数据存储和查询都离不开数据库。SQL作为一种数据库的查询和处理语言历史悠久,最早由IBM于上世纪70年代初研究关系数据模型时提出,后续发展为一种广泛使用的数据库标准访问接口。 今天大语言模型的发展给了我们一个契机,重新审视这层标准,如何让人们以更加自然的方式访问数据库,数据以更直接、更灵活的方式返回给客户。由于历史发展的原因,从数据库分析出一个结论,需要“分析人员+报表前端+数据后端+SQL+数据存储”的全路径,这一使用范式在未来将受到挑战。除了自然语言本身的优势外,语境的上下文学习能力、迁移学习和文字总结能力也有很大的发挥空间,带着这些思考,我们有必要了解一下大语言模型背后的发展及其技术原理。 一、大语言模型的发展 大语言模型作为一个被验证可行的方向,其“大”体现在训练数据集广,模型参数和层数大,计算量大,其价值体现在通用性上,并且有更好的泛化能力。相较于传统特定领域训练出来的语言模型,有更广泛的应用场景。这篇文章参考Google和OpenAI相关论文及部分作者的补充,结合我的理解尝试用大家普遍看得明白的语言,对...

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