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用Rust生成Ant-Design Table Columns | 京东云技术团队

经常开发表格,是不是已经被手写Ant-Design Table的Columns整烦了? 尤其是ToB项目,表格经常动不动就几十列。每次照着后端给的接口文档一个个配置,太头疼了,主要是有时还会粘错就尴尬了。 那有没有办法能自动生成columns配置呢? 当然可以。 目前后端的接口文档一般是使用Swagger来生成的,Swagger是基于OpenAPI规范的一种实现。(OpenAPI规范是一种描述RESTful API的语言无关的格式,它允许开发者定义API的操作、输入和输出参数、错误响应等信息,并提供了一种规范的方式来描述和交互API。) 那么我们只需要解析Swagger的配置就可以反向生成前端代码。 接下来我们就写个CLI工具来生成Table Columns。 平常我们实现一个CLI工具一般都是用Node,今天我们搞点不一样的,用Rust。 开始咯 swagger.json 打开后端用swagger生成的接口文档中的一个接口,一般是下面这样的,可以看到其json配置文件,如下图: swagger: 2.0表明了这个文档使用的swagger版本,不同版本json配置结构会不同。 path...

快速玩转 Llama2!阿里云机器学习 PAI 推出最佳实践(二)——全参数微调训练

本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-DSW模块针对 Llama-2-7B-Chat 进行全参数微调。PAI-DSW是交互式建模平台,该实践适合需要定制化微调模型,并追求模型调优效果的开发者。 前言 近期,Meta 宣布大语言模型 Llama2 开源,包含7B、13B、70B不同尺寸,分别对应70亿、130亿、700亿参数量,并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型Llama-2-Chat。Llama2 可免费用于研究场景和商业用途(但月活超过7亿以上的企业需要申请),对企业和开发者来说,提供了大模型研究的最新利器。 目前,Llama-2-Chat在大多数评测指标上超过了其他开源对话模型,并和一些热门闭源模型(ChatGPT、PaLM)相差不大。阿里云机器学习平台PAI第一时间针对 Llama2 系列模型进行适配,推出全量微调、Lora微调、推理服务等场景最佳实践,助力AI开发者快速开箱。以下我们将分别展示具体使用步骤。 【往期最佳实践】: 快速玩转 Llama2!PAI 推出最佳实践(一)——低代码 Lora 微调及部署 最佳实践二:Llama2 全参数微调训练 一、运行环境要求...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

Rocky Linux

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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。