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这篇文档描述SQLite库的基本架构。对那些想要理解和修改SQLite的人很有帮助。下面这张图表展示了SQLite的组件和它们之间的关系。

生产者组（ProducerGroup）同一类Producer的集合，这类Producer发送同一类消息且发送逻辑一致。如果发送的是事务消息且原始生产者在发送之后崩溃，则Broker服务器会联系同一生产者组的其他生产者实例以提交或回溯消费。消费者组（ConsumerGroup）同一类Consumer的集合，这类Consumer通常消费同一类消息且消费逻辑一致。消费者组使得在消息消费方面，实现负载均衡

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揭秘OozieBundle：架构、组件与核心概念1.背景介绍在大数据领域，数据处理工作流程通常由多个复杂的作业组成,这些作业之间存在着依赖关系。

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Python开发：掌握如何处理技术债务和遗留系统作为软件开发者，我们经常会遇到两种问题：技术债务和遗留系统。技术债务是指在软件开发过程中，为了尽快完成项目而采用的短期解决方案，这会导致代码质量下降，维护成本增加。而遗留系统则是指那些已经存在很长时间，但不再适应现代技术需求的系统。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python来处理这两种问题。理解技术债务技术债务可以理解为一种“借债”。想象一下，你正

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transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术

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然后，就是我们的View层的代码，同样，我对代码做了删减：@Route(path=BaseConstants.EYEPETIZER_MENU)publicclassHomeActivityextendsCommonActivityimplementsHomeContract.IView{//实例化PresenterprivateHomeContract.IPresenterpresenter;{p

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瓦力算法学研所技术总结专栏作者：vivida本篇从基座模型选择、模型整体架构、数据设计、训练微调四个角度总结垂直领域大模型微调经验。

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多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModel,MLLM），在LLM原有的强大泛化和推理能力基础上，进一步引入了多模态信息处理能力。相比于以往的多模态方法，例如以CLIP为代表的判别式，或以OFA为代表的生成式，新兴的MLLM展现出一些典型的特质，在下面这两种特质的加持下，MLLM涌现出一些以往多模态模型所不具备的能力！模型大。MLLM通常具有数十亿的参数量，更多的参数

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