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本文深入探讨了Kafka与Hadoop两大大数据处理技术的集成应用案例。首先，文章概述了Kafka作为分布式流处理平台的优势，包括其高吞吐量、低延迟以及强大的容错能力，这些特性使其成为处理实时数据流的首选工具。接着，文章介绍了Hadoop生态系统，强调了其在批处理大数据集方面的卓越性能和广泛应用的组件，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce编程模型。
还增加了用于考察的图片数据集的丰富性，不再受图片打印的局限。如上文智能视觉组任务所述，赛场内存在两种摆放形式的立方体，一种是摆放在赛道中间任意位置，一种是摆放在赛道两旁（赛道内），小车从起跑线后出发后，沿赛道行驶并同步搜索立方体，发现立方体后，小车自行完成图片识别，并根据识别结果按要求推离至赛道两旁。箱子和图片没有方向限制，不一定是正放，由现场裁判随机放置箱子的位置和图片的方向，基本要求是箱子之间
JVS是企业级数字化服务构建的基础脚手架，主要解决企业信息化项目交付难、实施效率低、开发成本高的问题，采用微服务+配置化的方式，提供了 低代码+数据分析+物联网的核心能力产品，并构建了协同办公、企业常用的管理工具等，所有的应用与能力采用模块化构建，按需开箱使用。
西交大一附院的刘冰教授团队，基于华为云一站式AI辅助药物研发平台和盘古药物分子大模型，发现近40年来首个新靶点与新类别抗生素，药物设计周期从数年缩短至数月，研发成本削减70%。面向医疗健康场景，华为云发布了可溯源可信赖的盘古医学大模型，赋能更多的医疗服务平台构建全方位的智慧医疗场景能力。当人工智能逐渐成为医药健康产业基础设施的一部分，聚焦生命科学、药械企业、医疗健康三大关键场景，华为云还将持续推进
中国移动咪咕公司党委委员、副总经理王刚在致辞中表示，咪咕公司将承担起国资央企的责任，致力于满足用户对美好数字文化生活的需求，通过全面升级云游戏赛道的战略和定位，充分发挥渠道和内容特色，为合作伙伴提供业界领先的分发服务，助力优秀的内容触达更多的场景和用户。另一方面，咪咕快游立足益智健康调性和高品质云游戏，打造差异化内容特色，汇聚了丰富的益智健康游戏内容，并不断提升内容的广度、厚度、锐度，为用户提供“
同时，华为云提供垂直行业可复用的领域知识库，涵盖行业数据标准、行业领域模型、行业数据主题库、行业算法库和行业指标库等，支持智慧政务、智慧金融、智慧能源等场景，帮助企业快速定制数据资产运营端到端解决方案。数据集成与存储，DataArts Studio提供一键数据入湖工具，支持50+数据源集成，一套平台支持批、流、CDC增量等场景数据联动入湖，结合低代码开发和可视化监控能力，实现全形态数据的统一入湖，
FlinkFlink 是一个分布式流处理框架，其架构基于流计算，将一切都看作是流。它采用了一种基于事件驱动的架构，数据以流的形式源源不断地进入系统，并且能够实时处理这些数据。例如，在实时监控网络流量的场景中，网络流量数据作为一个持续的数据流进入 Flink 系统，Flink 可以对每一个数据包（事件）进行实时分析，如检测异常流量。Flink 的运行时系统基于作业（Job）和任务（Task）的概念。
Langchain-Chatchat是一个基于ChatGLM大语言模型与Langchain应用框架实现，开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型的本地知识库问答应用项目。
前面几篇介绍了InfluxDB的添加，删除修改数据，接下来进入查询篇，掌握一定的SQL知识对于理解本篇博文有更好的帮助，下面在介绍查询的基础操作的同时，也会给出InfluxSql与SQL之间的一些差别<!-- more -->在开始之前，先看一下供查询的数据> show...
在influxdb中measurement相当于mysql中的表，可以理解为一条一条记录都是存与measurent中的，一个数据库中可以有多个measurement，一个measurement中可以存很多的数据。虽然可将measurement类比为mysql中的表，但是他们之间的差别也挺明显的...
接下来开始进入influxdb的curd篇，首先我们看一下如何添加数据，也就是insert的使用姿势在进入本篇之前，对于不了解什么是retention policy, tag, field的同学，有必要快速过一下这几个基本概念，可以参考文后的系列教程<!-- more -->...
前言InfluxDB 是一个用于存储和分析时间序列数据的开源数据库，内置 HTTP API，类 SQL 语句的支持和无结构的特性对使用者而言都非常友好。它强大的数据吞吐能力以及稳定的性能表现使其非常适合 IoT 领域。通过 EMQ X 消息引擎，我们可以自定义 Template 文件，然后将 Json 格式的 MQTT 消息转换为 Measurement 写入 InfluxDB：...
最近遇到一个需求，需要从一个表里读取数据，并解密其中一个字段，然后写入另一个表中，表的数据量大概是一千多万，一开始直接用MyBatis-Plus3.5.4开始支持的一个流式查询来完成这一功能，但是实践起来发现数据同步的效率十分低；后来采用了DataX自定义Transformer的方式实现了高效数据同步。
LLMs 被视为 AI 领域的一个里程碑式的突破，但要将其应用于实际生产环境，并且还能用对、用好并非易事。模型的使用成本和响应延迟是目前将大语言模型（LLMs）应用于生产环境中的核心难题之一。在本期刊载的这篇文章中，作者从自身项目的实践经验出发，分享了一系列实用技巧，帮助优化 LLM Prompt ，能够一定程度上降低大模型的使用成本和响应延迟。文章首先解析了导致高成本和高延迟的根源在于输入输出
作者 | 车漾（阿里云高级技术专家）、顾荣（南京大学 副研究员）导读：Alluxio 项目诞生于 UC Berkeley AMP 实验室，自开源以来经过 7 年的不断开发迭代，支撑大数据处理场景的数据统一管理和高效缓存功能日趋成熟。然而，随着云原生人工智能（Cloud Native AI）的兴起，灵活的计算存储分离架构大行其道。在此背景下，用户在云上训练大规模深度学习模型引发的数据缓存需求日益旺盛
前面一篇介绍了influxdb中基本的查询操作，在结尾处提到了如果我们希望对查询的结果进行分组，排序，分页时，应该怎么操作，接下来我们看一下上面几个场景的支持在开始本文之前，建议先阅读上篇博文: 190813-Influx Sql系列教程八：query数据查询基本篇<!-- mo...
文档来源文档来源：How to setup Docker Monitoring由garyond翻译、校正及整理Docker监控简介我们提供的Docker主机和容器越来越多，对Docker服务器和容器的监控越来越必要。本文将引导你了解如何通过多个不同组件的配置和协作，以实现Docker监控。Docker监控组件首先， 我们假设在您的主机上已经安装、配...
探索如何从自然语言提问创建地理空间搜索。在下面的示例中，我们将演示一个请求在地铁站或兴趣点周围一定半径内的 Airbnb 房源列表的问题。你可以将这一日常用例扩展到其他地理空间搜索，例如在指定区域内寻找餐馆、景点、学校和其他地方。我们提供了一本 [Jupyter Notebook]，它将引导你完成设置数据集、将它们导入 Elasticsearch 以及设置生成式 AI 和 LLM 部分的过程。我们
本项目基于NIM的模型接口，结合Langchain的链式编程，Gradio作为UI界面以及Funasr，Edge-tts等开源模型，实现了一套完整的RAG智能对话助手（多模态）项目整体完成了对于本次培训内容的实际应用以及场景构想。成功的让我接触了很多以往没有测试过的模型。熟悉了langchain的基于chain的快速搭建流程（熟悉了以后确实很方便）实现了文字，图片，语音等多模态输入方式。
influxdb 时序数据库，因为实际业务中使用到了，然而并没有发现有特别好的文章，完整的介绍influx sql的使用姿势，因此记录下实际开发中学习的体会，主要参考来自于官方文档 Influx Query Language (InfluxQL)<!-- more -->inf...
influxdb中的一条记录point，主要可以分为三类，必须存在的time（时间），string类型的tag，以及其他成员field；而series则是一个measurement中保存策略和tag集构成；本篇教程将介绍一些这几个概念<!-- more -->1. tagin...
如图 2 所示，
NL2SQL任务的目标是将用户对某个的自然语言问题转化为相应的SQL查询。随着LLM的发展，使用LLM进行NL2SQL已成为一种新的范式。在这一过程中，如何利用提示工程来发掘LLM的NL2SQL能力显得尤为重要。一个面向复杂任务的prompt的一般都包含Instruction，Context，Input Data，Output Indicator。
近来，随着新一代AI大型聊天机器人ChatGPT火遍科技圈，人工智能生成内容(AIGC)这一领域开始受到学术界、工业界甚至普通用户的广泛关注。AIGC凭借其独特的“创造力”与人类无法企及的创作生成速度掀起了一股人工智能狂潮。但是，利用人工智能模型生成图片、视频等要用到大量数据训练模型，对于算力的要求相较于简单模型也呈指数级的提升，为了快速高效的处理数据集和构建生成模型，在云中训练和部署人工智能模型
通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。这里进行lora微调的效果是比官方的p-tuning v2效果好的，并且没有出现严重的知识遗忘特点，比如问题你是谁，他能回答自己是chatglm blabl
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