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如果你也会这样调试,那真是泰酷辣

一、引言 工欲善其事,必先利其器,学会如何利用 IDEA 高效 debug ,将会大大提升我们的工作效率。基本的断点调试方式就不讲解了,网上有很多优秀的文章,这里会主要举一些我们日常工作中重要但是容易被忽视的调试技巧。 二、正文 2.1 不暂停的 debug 通常情况下,我们断点的时候,会卡住当前线程。假设我们在主预发或者公用环境进行debug,就老感觉背后有人在骂我,谁又在debug,环境怎么又不通了!所以当我们想要愉快在公用环境debug的时候要: 查看变量值 不暂停直接观察相关变量值 强行改变变量值 是谁调用了我 可以直接观察到调用堆栈,类似 Arthas 的 trace 你进来了不 如果执行了断点所在位置,会在控制台打出一行日志: 2.2 快速执行表达式 我们通常在调试的时候,利用 Evaluate Expression...(option + F8),可以进行我们的表达式执行。 有一定开发经验的小伙伴肯定使用过这个功能,因为在工作中,这个调试技巧使用的频率还蛮高的,我们可以利用快捷键高效调试,例如下图: 快捷键:alt + d 唤起执行窗口 -> option + F9...

【云栖2023】林伟:大数据AI一体化的解读

本文根据2023云栖大会演讲实录整理而成,演讲信息如下: 演讲人:林伟 | 阿里云研究员,阿里云计算平台事业部首席架构师,阿里云人工智能平台PAI和大数据开发治理平台DataWorks负责人 演讲主题:大数据AI一体化的解读 今年是AI大爆发的一年,大语言模型的诞生推动了席卷整个行业的大模型热潮,许多人认为“AI的iPhone时代”到来了。训练大模型其实不简单,因为模型参数量的增加意味着需要更好的算力、更多的数据去锤炼,并且需要合适的工具让开发者快速迭代模型,只有这样才能更快地提高模型精度。这几年来阿里云一直在宣传AI工程化和规模化,其实是这轮AI爆发的主要推手。 我们看一个典型的模型开发过程,包括数据预训练、模型训练到模型部署。我们往往会非常关注训练,而忽视了整个生产流程。但是要训练出好的模型,数据越来越重要。包括数据采集、数据清理、特征提取、数据管理,再到训练过程中,需要分发哪些数据参与训练、哪些数据用来评测模型质量。所有数据都需要有验证部分,用于验证质量,这一步非常关键。低质量数据对模型的伤害力是超出想象的。这也是为什么吴达恩一直宣传了一个观点,就是更好的机器学习是80%的数据处...

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