大家好，我是walking，今天我们来聊一聊什么是消息队列，为什么要用消息队列，有什么好处呢？同样使用消息队列有什么坏处？...好激动啊，要用新技术了。...即便你没有听过消息队列，那队列你应该听说过，所以在学习什么是消息队列之前我们先来说一下什么是队列（queue）。...了解了队列之后，我们来看一下什么是消息队列，消息队列就是我们常说的MQ，英文叫Message Queue，是作为一个单独的中间件产品存在的，独立部署。 ? 二、为什么要用消息队列呢？...如下图所示，系统A产生数据之后，将该数据写到MQ中，系统A就不管了，不用关心谁消费，谁不消费，即使是再来一个系统E，或者是系统D不需要数据了，系统A也不需要做任何改变，而系统B、C、D是否消费成功，也不用系统
BGP线路是由两条或两条以上的线路组组Q成的多线路带宽，每条线路都在运营商996那里广播了，如电信、联通、移动组成的三线BGP，就是机房的线路39分别在电信、联通、移动运营商429那里都做了广播的，自动识别来自不同线路的访问用户...，并快速响应；通常把多线统称BGP，但实际上真正的BGP区别于普通多线，BGP线路是只有一个IP线路连接到服务器上，而普通双线或多线，需要有两个或多个IP线路连接到服务器上。
当BufferedReader在读取文本文件时，会先尽量从文件中读入字符数据并置入缓冲区，而之后若使用read()方法，会先从缓冲区中进行读取。...如果缓冲区数据不足，才会再从文件中读取，使用BufferedWriter时，写入的数据并不会先输出到目的地，而是先存储至缓冲区中。如果缓冲区中的数据满了，才会一次对目的地进行写出。 ...3、System.in是一个位流，为了转换为字符流，可使用InputStreamReader为其进行字符转换，然后再使用BufferedReader为其增加缓冲功能。...BufferedReaderWriterDemo { public static void main(String[] args) { try { //缓冲System.in输入流 //System.in是位流
我是黄啊码，从今天开始我们来讲讲拍P黄H片P，嘴快说错了，是PHP，别误会，简单入门的东西我就不过多描述，说多你们也觉得我是在教傻瓜，今天的课程是PHP的FPM。...「web 服务器」决定如何与 PHP 进行通信，然后传递请求的类型，数据和头部信息到 PHP 进程。...因此，对于每个传入的请求，Nginx都通过这个文件写入数据，在接收到输出后，将其发送回浏览器。我必须再次强调，对于如何运行这不是最完整或者最准确的，但对于大多数 DevOps 任务是完全准确的。...(图片来源：数据狗)到目前为止都不错, 那么关键问题来了：PHP-FPM到底是什么呢?...我是黄啊码，码字的码，退。。。退。。。退。。。朝！
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。...预测分析（结合数据预测未来） 简单来说就是告诉你将来会发生什么。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。...分布式技术 什么是分布式 分布式系统是指：一个硬件或软件，其组件会分布在不同的计算机上，彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信和协调的系统。
不过经过这几个月对十多个组件的重构之后，我们发现这两部分工作在很大程度上是同一件事的两个方面：好的设计往往可以带来更好的性能，反之亦然。...这是一个非常有趣的发现，我们在讨论性能优化的时候，一个经常被忽略的因素恰恰是软件本身的设计。...另一方面，如果一个组件写的不符合S.O.L.I.D原则，我们会认为它的可扩展性不够好，或者由于文件体量过大，且职责不清而变得难以维护，但是往往不会认为糟糕的设计会对性能造成影响（也可能是由于性能总是在实现已经完成之后才被注意到...内联编辑器（Inline Edit） 内联编辑器（inline edit）是另一个在很多产品中都在使用的组件，通过它你可以在页面中对内容进行实时编辑并保存。从根本上来说，它相当于只有一个字段的表单。...方案1 事实上，我们在此处关注的是：如果定义了校验函数， 而且如果校验失败，则触发一个行为。这个行为既可以是在控制台上打印一个错误语句，也可以是使用浏览器的alert，也可以是任意其他用户定义的组件。
HTTP是在计算机中用于两点之间传输文字、图片、音频、视频等超文本数据的约定和规范 超文本：超越了普通文本的文本，是文字、图片、视频等的混合体。...HTML是最常见的超文本，经过浏览器解释，呈现出有文字、画面的网页 传输：HTTP协议是双向协议，一方请求，另一方应答，在两点之间进行数据传输，不局限于服务器→浏览器，也可以是服务器→服务器 协议：使用计算机能理解的语言确立了一种计算机之间交流通信的规范...首部字段的值为Keep-##### Alive Content-Type用于服务器回应客户端，本次数据是什么格式 客户端使用Accept告知服务器自己可以接受哪些数据格式 Content-Type:text.../html; charset=utf-8表明发送的是网页，编码格式为utf-8 Content-Encoding说明数据的压缩方式，表示服务器返回的数据使用了什么压缩方式 客户端使用Accept-Encoding...GET方法是只读操作，无论操作多少次，服务器上的数据都是安全的，且每次结果都是相同的，因此为安全且幂等的 POST：向URL指定的资源提交数据，数据放在报文的body里。
想要访问公司网站，一般都需要通过域名进行访问，公司除了需要挑选一个优质域名外，还需要对域名进行备案，那么什么是域名备案？域名备案有什么作用？ 什么是域名备案 什么是域名备案？...域名备案有什么作用 1、在进行了域名备案后，网站可信度大大增加，能够给消费者以更真实的可靠感。 2、进行域名备案后，可以选用国内的网站服务器，国内网站服务器较为稳定，能够使网站打开速度提高。...3、进行域名备案后可以再进行推广，有效提高公司或企业的知名度；且域名备案是完全免费的，不收取任何费用。 以上为大家介绍了什么是域名备案、域名备案有什么作用？
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源（如GPU或TPU）和优化策略（如分布式训练和混合精度训练）来进行有效训练的原因。...上述并行训练方法通常使用了以下通信原语： 数据并行-通信原语 AllReduce：AllReduce 是一种将所有参与者的数据汇总起来并将结果广播回所有参与者的通信原语。...AllGather：AllGather 是将每个设备的数据收集在一起，并将结果发送到所有设备。这在某些数据并行任务中可能会用到，例如将不同设备产生的激活值或梯度拼接起来。
然而这个“熵”到底是干啥用的，实际上很多人包括我，在一开始都没好好琢磨过。 在面试算法工程师的过程中，经常会问道这样的问题：“什么是熵？” 信息熵？ 热力学那个先不说，这里准确的说是“信息熵”。...而要知道什么是信息熵，我们得知道什么是信息。 网上的“太阳从东边升起来”的例子大家应该都看过了。我们说，这是一句毫无信息量的话，因为他没有消除任何不确定性。...这个定义我之前也不理解，直到我看见一个说法，突然茅塞顿开：信息熵是用来衡量表达一个随机变量需要的最少的比特位数。 在信息论的世界里，我们追求的是用最经济实惠的方法表达信息（“好话不说二遍”嘛）。...其中x是随机变量，p是x的概率分布函数，logp(1/xi)是该概率下需要的比特位（为啥？香农定理，背就对了）。...终于到正题了，前边咱们费这么大劲说了信息熵。懂了信息熵，交叉熵就简单啦。 从上边的公式我们可以得到一个很简单的结论，就是一个随机变量的信息熵只取决于它的概率分布。
网友问及能否在知网中搜索到他的博士论文时，彼时已经获得北京电影学院博士学位的翟天临面对镜头连问 2 遍，“知网是什么东西啊？”...对比之下，国内三大数据库中，维普数据库按照流量计费较为便宜，使用淘宝网官方店铺支付单篇统一价 3 元。最贵的短信支付，6 页以上的文章定价为 5 元。...三大数据库中，知网中学术期刊和中外标准的收录好于万方数据，图书、工具书、年鉴、报纸是其独特的文献资源，出现较高频次的按页收费。对于需求量较大、论文页数较多的个人而言，在知网下载论文的花费不低。...[6] 高度依赖数据库的高校在与占据着核心期刊资源的数据库交锋中，处于弱势。妥协是高校在这场资源共享闹剧的唯一选择。 参考文献： [1] 中国知网. (2019)....我国学术文献数据库公益性和商业性的博弈——走向公益性的学术文献数据库. 科技与出版, (5), 110-114. [7] 南方周末. (2016). 一直在涨价，永远有人买 ，中国知网是个什么网.
什么是大语言模型？ 关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...在本文中，我们将提供大语言模型的定义，并讨论 LLM 的含义。使用这个资源来探讨大语言模型是什么，LLM 在人工智能背景下是什么，为什么它们被使用，不同类型的大语言模型以及未来可能的发展。...随着这一话题变得越来越受欢迎，越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。 什么是 LLM？...大语言模型与其他机器学习模型的对比 要确定何时可以使用大语言模型而不是使用使用较小数据集的其他机器学习模型，重要的是要确定 LLM 与使用较小数据集的模型相比的优势和局限性。...在未标记数据上训练的模型可能具有一定程度的偏见。 LLM 有时可能会产生幻觉，即不准确的响应。 结论 那么，什么是大语言模型？实际上，大语言模型可以是许多不同的东西，因为大语言模型的潜力是巨大的。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
做了这么多年的程序员，是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码，数据结构和算法是前辈们的心血和经验总结，不可错过。...数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据，比如线性的表、栈、队列，非线性的树、图等，而算法是描述运算的过程，良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。...T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3，因此可简化为T(n)=O(n3)，这就大O表示法。...+n+1+n+1=2n+3，根据n的量级简化为大O表示即O(n)。...O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比，一般的循环嵌套就是这种，随着嵌套的层级增加可能是O(n3)、O(n4)等。
今天有一个同学在后台留言给我，“想问什么叫初级的前端？会哪些是初级前端啊？” 因为手机码字麻烦，我简单回复他，“就是一些业务逻辑简单的开发工作呗。” 回家之后，想了想，决定写一篇文章专门回复一下。...现在看来，这位同学的这个问题，其实是这样的， 初级前端开发，什么情况下能“确定”他变成了高级前端开发？ 其实可以从招聘网站中得到一些启发。...但这恰恰说明，业界对于“高级前端”至少在“时间”这个维度上，是没有明确标准的。 从业内的实际情况来看，事实也正是这样。有些人成长速度很快，三年之内已经开始负责千万用户的前端架构。...那么你已经是一个事实上的“高级前端开发”了。 而从这个角度来看待“初级前端什么情况下变成高级前端”这个问题，会发现答案与你所面临或接受、或是你所能够解决的工作任务相关。...也就是说，当你能够胜任“其它的高级前端才能胜任的工作”时，你就已经是一个事实上的“高级前端开发人员”了。 这位同学，加油干，你可以的。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。...想想你将来写一句sql语言，人家DBMS不但能读懂，还能按照你的要求（比如更改表），确实完成你的要求，把 表给改了，想想也挺伟大的啊！
做这个投票的主要原因是最近经常有找浪尖咨询大数据，自学，培训及找工作的事情，问题归类如下： 大数据要不要培训 自学一段时间，发现很痛苦，没人指导想放弃，培训费用太高了 培训发现跟不上，举步维艰 培训结束了...大数据需要培训吗？ 对于java 老鸟，因为有比较强的编程经验，可以买点视频或者找大牛付费专栏，自学就可以了，大数据入门没什么难度(培训机构一般也是帮你入门)，这个一般便宜几十、几百块钱。...答 ： 入门大数据必读 当然，前提是假设培训机构的老师能抓住企业需求的痛点，给大家做一些知识普及，然而这个往往会很难，培训毕竟是基础普及性质的。 2. 痛苦的自学？...大数据自学抑或培训，都是对体力，智力，情商，逆商的考验。 路途漫漫，就看你自己能坚持到哪了！ ? 3. 为何面试机会甚少？ 主要是两个原因吧： 一是企业原因。...大数据，浪尖觉得才刚刚开始，可以从很多方面来说这个问题： 1，技术本身不成熟。大数据自身的架构很多不成熟，在逐步完善过程，经过优化后的技术都是收费。。。这个是个机会。
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（...其特点是，随着数据量的不断加大，可以增加机器数量，水平扩展，一个大数据系统，可以多达几万台机器甚至更多。...二、hadoop概述 Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。...DK.Hadoop是大快深度整合，重新编译后的HADOOP发行版，可单独发布。独立部署FreeRCH（大快大数据一体化开发框架）时，必需的组件。...大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。
以上技术发展路径奠定了数据湖发展的基础，下面我们看看把数据湖打开看看。 一、什么数据湖（Data Lake） 第一次看到数据湖这个词，大部分人都很自然的想到有大量的数据的。...二、为什么需要数据湖 前文提到过，大数据时代已经加速到来了。数据湖这一概念也是随着大数据诞生的，甚至被称为“云上大数据的最佳拍档”。数据湖在处理高速生成的大量数据时，提供了更灵活的解决方案。...Iceberg 虽然Iceberg一直被称为数据湖三大解决方案之一，但是准确的来说，Iceberg并不是一个数据湖的解决方案，而是数据湖概念中的一个环节，之前我们说过，数据湖是和计算解耦的。...Iceberg有两大目标： 成为静态数据交换的开放规范 高扩展性和可靠性（这一点是几乎所有的分布式系统，可以忽略） 修复持续的可用性问题 其主要设计思想是跟踪表中所有文件的所有变化。...数据湖有什么特别 数据湖的形态发展至今，保留了大数据生态的灵活性和生态的优势外，也在往数仓的性能和企业能力上发展。
近年来，数据分析，数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。...数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库，也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤： ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。...一般包括消除噪声，推导计算缺省数据，消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。...数据挖掘任务大致可以分为两大类： ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型，并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如：给出一个顾客的消费情况，判断其是重要客户的可能性。...描述型任务 根据数据内部具有的固有联系，生成对数据集中的数据关系或整个数据集的概要描述。 典型的描述型任务包括： 摘要：用于对数据集进行总结。 聚类：把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。
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