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AI大模型..
langchainai大模型LLM人工智能大模型大模型应用私有化大模型
LangChain的介绍和入门什么是LangChainLangChain由HarrisonChase创建于2022年10月,它是围绕LLMs(大语言模型)建立的一个框架,LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言,GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表,国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身并不开发LLMs,它的核心理念是为各种LLMs实现通用的
- 为什么说好的数据可视化可以节省你的时间?
大象数据工场
信息可视化
为什么说好的数据可视化可以节省你的时间?在当今数字化时代,数据如潮水般涌来,无论是企业运营、科学研究还是日常决策,都面临着海量数据的处理与解读。如何高效地从这些数据中提取有价值的信息,成为了决定工作效率与决策质量的关键因素。而数据可视化,作为一种强大的工具,正逐渐崭露头角,展现出其在节省时间方面的巨大潜力,有观点认为好的数据可视化可以节省高达80%的时间,这并非空穴来风。一、数据可视化的定义与原理
- 深入解析:数仓建模之雪花模型,解锁数据仓库的高效架构
AAEllisonPang
数仓spark大数据分布式
引言在当今数字化时代,企业面临着海量数据的挑战,如何高效地存储、管理和分析这些数据成为关键。数据仓库建模作为数据管理的重要环节,其设计的合理性直接影响到数据查询的性能和数据的可维护性。今天,我们将深入探讨雪花模型这一强大的数据仓库建模方法,解锁其在数据管理中的独特魅力。背景数据仓库建模是数据仓库设计的核心环节,它通过定义数据的存储结构,帮助我们更好地组织和管理数据。常见的数据仓库建模方法包括星型模
- Python在数据分析领域的应用:从入门到精通的实战指南
AAEllisonPang
Pythonpython数据分析开发语言
引言在当今数字化时代,数据如同石油般珍贵,而数据分析则是挖掘数据价值的“钻井机”。Python,这门简洁而强大的编程语言,凭借其丰富的库和工具,已成为数据分析领域的不二之选。本文将深入探讨Python在数据分析中的应用,结合真实案例,为读者提供实用的知识、经验与建议,帮助大家在数据海洋中乘风破浪。背景数据分析是通过对海量数据的收集、整理、分析和可视化,提取有价值的信息,为企业决策、科学研究、市场预
- 【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Hadoop
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Hadoop作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:Hadoop,分布式计算,大数据,数据处理框架,YARN,MapReduce1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网的快速发展,数据量呈爆炸式增长。传统的数据处理方法已经无法满足日益增长的数据处理需求。为了高效处理海量数据,分布式计算技术应运而生。H
- 大数据(7.2)Kafka万亿级数据洪流下的架构优化实战:从参数调优到集群治理
一个天蝎座 白勺 程序猿
大数据开发从入门到实战合集大数据kafka架构
目录一、海量数据场景下的性能之殇1.1互联网企业的数据增长曲线1.2典型性能瓶颈分析二、生产者端极致优化2.1批量发送黄金法则2.1.1分区选择算法对比2.2序列化性能突破三、消费者端并发艺术3.1多线程消费模式演进3.1.1消费组Rebalance优化3.2位移管理高阶技巧四、Broker集群深度调优4.1操作系统级优化4.2JVM垃圾回收革命4.3磁盘IO性能突围五、企业级调优案例5.1在线教
- 构建高可用大数据平台:Hadoop与Spark分布式集群搭建指南
朱公子的Note
分布式hadoopspark大数据测试
想象一下,你手握海量数据,却因为测试环境不稳定,频频遭遇宕机和数据丢失的噩梦。Hadoop和Spark作为大数据处理的“黄金搭档”,如何在分布式高可用(HA)环境下稳如磐石地运行?答案就在于一个精心构建的HA运行环境。它不仅能扛住故障,还能让你的测试效率起飞。无论是处理PB级日志,还是实时分析流数据,一个可靠的Hadoop和Spark分布式HA环境都是成功的关键。这篇文章将带你从零开始,解锁构建这
- HBase学习笔记
等等等等等再等
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HBase简介Hbase(HadoopDatabase),是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库;利用HadoopHDFS作为其文件存储系统,利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务;主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库)。HBase数据模型ROWKEY决定一行数据;按照字典顺序排序
- 代理IP服务如何优化AI大模型训练的分布式计算效率
http
AI大模型训练就像一场接力赛,每个计算节点都是接力选手,而代理IP则是保证选手们“跑得更稳、交接更顺”的隐形教练。在分布式计算中,效率瓶颈往往不是算力本身,而是数据调度与通信协作的隐性损耗。接下来,我们从三个实操场景拆解代理IP的增效逻辑。场景一:数据采集与分发的“高速公路”分布式训练的第一步是将海量数据切分到不同计算节点。假设某团队要训练法律文书解析模型,需从20个省级法院网站抓取判例。如果所有
- ClkLog埋点分析系统-环境部署配置指南
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在今天的数字化世界中,数据管理和分析工具的选择对于企业的成功至关重要。ClkLog作为一款强大的日志分析工具,能够帮助企业从海量数据中洞察业务、提升效率。然而,如何才能顺利部署ClkLog系统,使其最大化地服务于您的业务呢?本篇文章将提供一站式的ClkLog部署指南,无论您是IT新手还是资深工程师,都能通过我们的指南,轻松掌握ClkLog的部署步骤和技巧,使得数据的收集、分析和管理变得更加简单、高
- Redis最佳实践——搜索与分类缓存详解
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Redis常见问题与最佳实践缓存redis数据库
Redis在电商搜索与分类缓存中的最佳实践全面详解一、电商搜索与分类的挑战海量数据:百万级商品数据实时检索复杂查询:多条件组合过滤(价格、品牌、评分等)动态排序:按销量、价格、新品等多维度排序实时性要求:库存状态、价格变动需及时反映高并发访问:大促期间每秒数万次查询二、整体架构设计客户端API网关搜索服务Redis集群ElasticsearchMySQL本地缓存核心组件说明:RedisCluste
- Python爬虫-爬取百度指数之需求图谱近一年数据
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爬虫案例1000讲python爬虫百度指数需求图谱一年数据搜索指数
前言本文是该专栏的第51篇,后面会持续分享python爬虫干货知识,记得关注。百度指数,对于接触SEO领域项目或者频繁跟搜索热词打交道的同学来说,并不陌生。而百度指数是基于百度搜索引擎的海量数据,对网民搜索行为进行统计分析后得出的数值。其对市场销售人员来说,在市场趋势分析,目标客户定位,品牌推广等等领域非常有帮助;对市场研究人员来说,在社会热点研究,行业研究辅助等等领域也非常有帮助。而本文,笔者将
- LLM大模型教程——什么是AI大模型
西木风落
AI大模型人工智能
引言当GPT-4展现出惊人的上下文理解能力,当StableDiffusion创造出媲美人类画师的图像作品,当AlphaFold2破解蛋白质折叠密码——这些里程碑事件标志着人工智能发展进入大模型主导的新纪元。本综述将深入解析这一技术革命的核心载体——AI大模型。一、AI大模型是什么概念:AI大模型,本质上是基于深度学习理论构建的超大规模模型。这些模型借助海量数据训练,拥有强大的泛化能力,能够处理多种
- MySQL数据库的特点和基本操作以及三大范式
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数据库mysqljavasqleclipse
概述随着互联网技术的高速发展,网民的数量也急剧增加,并带动了电商、社交、微博,网络视频等产业的发展。那么,随之而来的就是庞大的海量数据。为了高效且条理分明地存储数据,人们引入了数据库的概念,使用数据库让人们能够更加迅速和方便地管理数据。接下来,我来总结一下关系型数据库——MySQL,MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统,它有如下优点和缺点:优点:1、性能卓越服务稳定,很少出现异常宕机;
- 大数据时代的深度学习技术
AI天才研究院
Python实战深度学习实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介大数据时代已经到来。根据市场研究数据显示,截至2021年,全球每天产生的数据量已超过9.7万亿条,而海量数据的价值也逐渐成为社会共识。如何从海量数据中提取有效信息,成为成为一门新的必修课。近些年来,深度学习技术(DeepLearning)在图像、文字、音频等领域取得了显著的成就。深度学习技术背后的主要思想是模仿人脑神经网络,从原始数据中学习特征并自动进行分析,这
- 数学建模在大数据与数据挖掘、复杂网络与系统建模方面的应用
人工智能_SYBH
数据挖掘大数据人工智能数学建模matlab
数学建模在大数据与数据挖掘、复杂网络与系统建模方面的应用越来越广泛。本文将分别介绍这两个方面的数学建模方法,并且以一个基于酒店评论数据的情感分析和一个社交网络分析的案例来演示如何使用数学建模进行大数据分析和复杂网络建模。一、大数据与数据挖掘随着互联网和物联网技术的发展,数据的规模和复杂程度越来越大。大数据和数据挖掘成为了处理和分析这些海量数据的重要方法。在数学建模中,大数据和数据挖掘可以用来预测未
- Python与链上数据分析:解锁区块链数据的潜力
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Python!实战!python数据分析区块链
Python与链上数据分析:解锁区块链数据的潜力引言区块链技术的兴起不仅改变了金融行业,也为数据分析领域带来了全新的机遇。链上数据(On-chainData)是区块链网络中公开透明的交易记录和活动数据,它为我们提供了一个独特的视角,去观察用户行为、市场趋势以及网络健康状况。然而,如何高效地分析这些海量数据,成为了一个关键问题。作为一名深耕区块链与Python领域的创作者,我将通过本文带你了解如何利
- ClickHouse常见问题总结
zxhl0927
clickhouse大数据
1.ClickHouse在项目中扮演的是什么角色ClickHouse是一个高性能的实时分析型数据库,能够存储海量数据并且进行低延迟查询,并且支持复杂的聚合计算。存储海量数据:列式存储+优秀的压缩能力,并且索引采用稀疏索引和跳数索引。低延迟查询:数据都是顺序存储,并且会以压缩数据块的形式被写入.bin文件中,还支持向量化查询支持复杂的聚合计算:通过AggregatingMergeTree表引擎或物化
- 数字政府建设如何开展数据共享与整合效率
AI糊涂是福
数字政府政务
数字政府建设如何开展数据共享与整合效率一、技术手段(一)数据中台与数据湖数据中台:数据中台是将不同系统、不同格式的数据进行整合、分析和共享的平台。通过构建数据中台,企业或政府部门可以在统一的数据结构下进行多业务系统的数据集成和数据共享。例如,某大型制药公司通过数据中台技术,整合了研发、生产、销售等环节的数据,实现了数据的实时共享和高效利用。数据湖:数据湖通过集中存储海量数据,支持多种数据类型和格式
- ClickHouse 的“独孤九剑”:极速查询的终极秘籍
程序员
作者:京东零售夏百科引言在大数据时代的江湖,数据量呈爆炸式增长,如何高效地处理和分析海量数据成为了一个关键问题。各路英雄豪杰纷纷亮出自己的绝技,争夺数据处理的巅峰宝座。而在这场激烈的角逐中,ClickHouse以其“独孤九剑”般的绝世武功,横空出世,令群雄侧目。ClickHouse是一个用于联机分析处理(OLAP)的开源分布式数据管理系统。它由俄罗斯的Yandex公司开发,为海量数据的实时分析处理
- COBOL语言的字典
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COBOL语言的字典引言COBOL(CommonBusinessOrientedLanguage),即通用业务导向语言,是一种高级程序设计语言。自20世纪50年代开发以来,COBOL在企业、金融和政府领域中得到广泛应用,尤其是在批处理和事务处理系统中。尽管现代编程语言层出不穷,COBOL依然保持其重要地位,尤其是在处理海量数据和维护老旧系统方面。本文将深入探讨COBOL语言的特点、历史、应用、语法
- 当AI助理接管云计算-走向智能运维的新时代
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人工智能云计算运维
目录时代背景AI在云计算运维上的帮助新时代产物:WatchAlert新时代思考时代背景代理人工智能:自主决策的未来--Gartner2025十大顶级科技预测第一名Gartner将代理人工智能列为2025年的顶级技术趋势。该技术通过快速分析用于药物发现的海量数据集,其应用跨多个行业,包括制造、客户服务、物流和医疗保健。在金融领域,代理人工智能被用来分析市场趋势、评估投资机会并制定个性化的财务计划。代
- 【面试篇】Es
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面试elasticsearch职场和发展
基础概念类问题:请简要介绍Elasticsearch是什么,它的主要特点有哪些?答案:Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源分布式搜索引擎和分析引擎。它能对海量数据进行实时搜索与分析,被广泛应用于日志分析、全文搜索、监控指标分析等场景。其主要特点包括:分布式架构:可轻松扩展到多个节点,实现水平扩展,以处理大规模数据和高并发请求。实时性:数据写入后能近乎实时地被搜索到,满足对数据实
- C 语言排序算法:从基础到进阶的全面解析一、引言
烂蜻蜓
C语言排序算法c语言算法
一、引言在C语言编程领域,排序算法是一项基础且核心的技能。无论是处理海量数据,还是优化程序性能,选择合适的排序算法都至关重要。本文将深入剖析C语言中常见的几种排序算法,包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序和快速排序,通过详细的原理介绍、代码示例和过程演示,帮助读者全面掌握这些算法。二、冒泡排序:简单却直观的交换排序冒泡排序是一种基础的交换排序算法。它通过多次遍历数列,比较相邻元素的
- Deepseek与Hadoop YARN结合:优化大数据平台中的搜索引擎性能
荣华富贵8
程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3大数据hadoop搜索引擎
引言随着大数据时代的到来,信息爆炸式增长对数据处理和检索提出了前所未有的挑战。在这个背景下,如何高效地从海量数据中提取有用信息成为了研究的核心问题。深度学习和分布式计算的结合为解决这一问题提供了新的思路。本文将探索Deepseek与HadoopYARN的结合,探讨如何通过优化搜索引擎性能,为大数据平台提供更高效的解决方案。深度学习与大数据平台的结合大数据平台,如HadoopYARN(YetAnot
- Deepseek与Flink结合:提升大数据流中的搜索效率
荣华富贵8
程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3sqlite数据库python人工智能机器学习
摘要随着大数据技术的不断发展,实时流数据处理已经成为现代数据架构中不可或缺的一部分。特别是在搜索引擎和数据分析中,如何在海量数据流中高效检索目标信息成为了关键问题。本文提出了将Deepseek与Flink结合使用的创新方案,以优化大数据流中的搜索效率。通过这种结合,我们可以利用Flink的流处理能力和Deepseek的搜索优化技术,实现对大数据流中的信息检索进行高效处理。实验结果表明,这一方案在实
- 数字资源管理革新:大数据时代信息系统的智能转型
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3深度学习python人工智能sqlite数据库
随着信息技术的飞速发展,数字资源管理(DRM)正经历着前所未有的革新。在大数据时代,如何高效管理和利用海量数据,如何通过智能化手段提高资源的获取、存储、处理与分发能力,已经成为全球信息技术领域的重要课题。本文将探讨大数据时代下数字资源管理的智能转型,结合最新的技术趋势,分析智能系统如何推动资源管理的创新,展示经典与前沿代码的实践应用,并提出创新的解决方案。1.引言:大数据驱动下的信息革命在大数据背
- PL/SQL语言的物联网
程韵珂
包罗万象golang开发语言后端
PL/SQL在物联网中的应用引言物联网(InternetofThings,IoT)是指通过互联网将各种物理设备连接起来,实现信息的传递与共享。随着智能设备的普及,物联网正在深刻地改变我们的生活、工作和学习方式。在物联网的背景下,海量数据的生成和处理对信息存储、管理和分析提出了新的挑战。PL/SQL作为一种强大的数据库编程语言,凭借其在数据处理和逻辑控制方面的优势,在物联网应用中发挥着越来越重要的作
- 自动化运维:重塑企业IT运作的未来
礼盒装童年
运维
随着企业信息化建设的不断深入,IT系统的规模和复杂性也在逐渐增加。在这个数字化时代,传统的手动运维方式已经无法满足高效、灵活、可靠的业务需求,尤其在面对海量数据和快速变化的环境时,手动干预不仅效率低下,而且易出错。自动化运维(AIOps)作为一种新兴的IT运维管理理念和技术方案,正逐步成为解决这一难题的关键。本文将从自动化运维的定义、关键技术、优势以及发展趋势等方面,探讨自动化运维如何重塑企业的I
- 《大型网站技术架构.核心原理与案例分析》笔记
水木山川
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《大型网站技术架构.核心原理与案例分析》一.概述1.大型网站架构演化1.1大型网站软件系统的特点高并发,大流量;高可用;海量数据;用户分布广泛,网络情况复杂;安全环境恶劣;需求快速变更,发布频繁;渐进式发展1.2大型网站架构师演化发展历程1.2.1初始阶段的网站架构:应用程序、数据库和文件等一体在一台服务器上1.2.2应用服务和数据服务分离:应用、数据、文件等分开部署1.2.3使用缓存改善网站性能
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author cngolon@126.com
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D