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在线医学咨询（OMC）[3, 15]作为一种新兴的医疗服务形式，极大地增强了寻求医疗服务的便利性，特别是在医疗资源不足的地区。然而，与传统面对面咨询相比，在线咨询存在显著的局限性。由于缺乏直接的体格检查和辅助诊断工具，医生必须仅依赖患者的描述和问题以收集相关信息。这种方法限制了对患者健康状况的全面评估，显著增加了诊断的复杂性。图1：使用相同的患者记录和医生模型，比较我们的患者模拟器（如图右侧所示）
Apache Storm以其强大的实时数据处理能力，成为了大数据领域的关键技术之一。随着数据量的不断增长和实时性需求的提高，Storm在企业中的应用将越来越广泛。如果你对实时数据处理感兴趣，或者正在寻找一个能够处理高速数据流的解决方案，那么Storm绝对值得你深入了解和尝试。
storm软件包中lib目录下的所有jar包。
storm的nimbus、Supervisor进程启动后自动关闭在安装配置zookeeper、storm之后，通过下述命令先启动zookeeper，后启动Supervisor、nimbus进程：/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start/usr/local/storm/bin/storm supervisor/usr/local/storm/bin/sto
实时计算大作业，股票数据实时计算可视化展示
Gartner发布的《全球商业智能和分析平台魔力象限评估报告》显示，ableau长期占据领先地位，其市场占有率、技术能力、价格和服务等方面表现优异，与微软的power bi并列为海外市场最广泛使用的BI工具之一。今天，我们将以tableau和瓴羊Quick BI为例，详细探讨两者之间的差异，以便大家更好地了解它们之间的区别。例如，瓴羊Quick BI的即席分析工具可以让用户通过便捷操作，如拖拽方式
1.是什么？Apache Storm是一种侧重于极低延迟的流处理框架，也许是要求近实时处理的工作负载的最佳选择。该技术可处理非常大量的数据，通过比其他解决方案更低的延迟提供结果。2.怎么干？ 流处理模式 Storm的流处理可对框架中名为Topology（拓扑）的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）进行编排。这些拓扑描述了当数据片段进入系统后，需要对...
一、逻辑思维逻辑思维即了解价值链，了解各项数据中的联系; 该方法的关键在于了解其间的联系要求你对这项作业要了解、熟悉，要细致和慎密，要清楚充分性和必要性的联系。实际上也就是指：你需求那些数据?如何获得这些数据?数据之间的联系如何?二、向上思维在看完数据之后，要站在更高的角度去看这些数据，站在更高的位置上，从更长远的观点来看，从组织、公司的角度来看，从更长的时间段（年、季度、月、周）来看...
简单和明了，Storm让大数据分析变得轻松加愉快。当今世界，公司的日常运营经常会生成TB级别的数据。数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据，网站、社交媒体、交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据。考虑到数据的生成量，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。我们经常用的一个非常有效的开源实时计算工具就是Storm ——Twitter开发，通常被比作“实时的Hadoop”。
3月16日，由培训中心举办的“大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/MLlib的大数据挖掘”在北京厦门大厦开课。20位来自政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人参加了培训。
使用Storm实现实时大数据分析标签： hadoopstorm2012-12-31 10:12 56162人阅读 评论(11) 收藏 举报分类： 大数据处理（11）数据结构与算法（28）版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。目录(?)[+]摘要：随着数据体积的越来越大，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。Shruthi Kumar和Siddharth
使用Storm实现实时大数据分析！发表于2012-12-24 16:56| 126322次阅读| 来源Dr.Dobb’s| 56 条评论| 作者Shruthi Kumar、Siddharth Patankar实时Storm大数据摘要：随着数据体积的越来越大，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合
点击查看全文为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。一、Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统
摘要：随着数据体积的越来越大，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视，为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析。CSDN在此编译、整理。简单和明了，Storm让大数据分析变得轻松加愉快。当今世界，公司的日常运营经常会生成TB级别的数据。数据来源囊括了互联网装置可以捕获
文章讨论了AI模型，特别是大型语言模型（LLMs）如GPT，如何通过采用类似人类迭代问题解决的代理工作流程来自主学习。代理工作流程通过逐步细化任务来提高AI性能，类似于人类反复审查和改进他们的工作以获得更好的结果。介绍了四种关键代理设计模式——反思、工具使用、规划和多代理协作——作为使AI系统更加自主和有能力的策略。代理设计模式被引入作为使LLMs更加自主的解决方案。与其只给模型一个提示并期望得到
本篇论文是：Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Modelsps: 虽然是 NAACL（CCF-B 类会议）的论文，但一方面是斯坦福 NLP 实验室的文章，一方面其 工程代码 在 Github 达到了 7.8k 的 star，证明其含金量和工程的参考价值还是有不少的，更像是一个工
项目介绍本项目总体分为平台搭建模拟数据源生成实时流数据处理实时数据大屏这几个部分，我将分成几个博客分别介绍这些部分的工作，本文主要介绍最后一个部分，实时数据大屏。前面的几篇文章已经将平台的搭建，数据模拟生成，流数据处理部分做了详细的介绍，这篇文章主要是对前面所做的工作进行一个升华，关分析出数据不够直观，而能将所做的东西更加直观的表达出来就需要进行可视化了，下面我将为大家介绍可视化...
【翻译】Big Data Analysis: Apache Storm Perspective 大数据分析：Apache Storm视角摘要 Abstract技术的繁荣导致了新概念和新挑战的出现。大数据是当今人们谈论的术语之一。在商业竞争中，大数据正成为竞争优势的同义词。尽管大数据带来了巨大的好处，但也伴随着一些严峻的挑战，当涉及到大数据分析时，它需要一些严肃的思考。在业界最受信任的实时处理和容错
大数据bigdata Storm实战-股票可视化+阿里云rds,datav组件使用
在使用 DeepSeek 的推理模型时，构建有效的 Prompt 是获取高质量输出的关键。采用结构化的框架可以提高 Prompt 的效率。通过以上方法，你可以更高效地利用 DeepSeek 的推理模型，获取准确且符合需求的输出。在上传数据后，构建 Prompt 的第一步是明确你的需求和具体应用场景。：具体说明你希望模型完成的任务，例如生成代码、分析数据或提供解决方案。：假设模型是一个特定领域的专家
作为一个通用 NLP 模型，适用于广泛的应用场景，能够高效处理各种文本生成、摘要和对话任务。则专注于逻辑推理和问题求解，借助强化学习优化推理能力，适用于推理密集型任务。现在 DeepSeek 的 Chat 应用，应该是结合了两个模型的优势。在对话框中如果开启了深度思考模式，就会启用 R1模型。想必其它 AI 厂商很快就会跟进，也会加入深度思考模式。
初期接触LLM即大语言模型，觉得虽然很强大，但是有时候AI会一本正经的胡说八道，这种大模型的幻觉对于日常使用来说具有很大的误导性，特别是如果我们要用在生成环境下，由于缺少精确性而无法使用。为什么会造成这种结果那，简单来说就是模型是为了通用性设计的，缺少相关知识，所以导致回复的结果存在胡说八道的情况，根据香农理论，减少信息熵，就需要引入更多信息。从这个角度来说，就有两个途径，一是重新利用相关专业知识
打开浏览器→下载 Ollama→输入 1 条命令→搞定！这不是魔法，而是本地部署大语言模型的全新方式。Ollama 简化了大型语言模型的运行，让每个人都能在本地轻松体验 AI 的强大。但是，仅仅运行一个大语言模型还不够。如何让它真正理解你的数据，回答你的问题？这时，AnythingLLM 就派上用场了。它能将你的文档、笔记、网页等各种数据源连接到本地 Ollama 运行的 DeepSeek 模型，
过年这几天，DeepSeek 算是彻底破圈了，火遍大江南北，火到人尽皆知。虽然网络版和 APP 版已经足够好用，但把模型部署到本地，才能真正实现独家定制，让 DeepSeek R1 的深度思考「以你为主，为你所用」。关于本地部署，大多数人使用的是蒸馏后的8B/32B/70B版本，本质是微调后的Llama或Qwen模型，并不能完全发挥出DeepSeek R1的实力。
包括三个步骤：（1）
2）通过知识蒸馏实现小模型超车o1-mini的黑科技；我们曾针对大模型开源的特点，参考当前行业的通行实践，特别引入 DeepSeek License 为开源社区提供授权，但实践表明非标准的开源 License 可能反而增加了开发者的理解成本。我们在开源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时，通过 DeepSeek-R1 的输出，蒸馏了 6 个小模
最近，DeepSeek v3（一个MoE模型，拥有671B参数，其中37B参数被激活）模型全球爆火。作为一款能与Claude 3.5 Sonnet，GPT-4o等模型匹敌的开源模型DeepSeek v3不仅将其算法开源，还放出一份扎实的技术报告，详尽描述了DeepSeek是如何进行大模型架构、算法工程协同设计，部署，训练，数据处理等方面的思考，堪称是一份DeepSeek给开源社区送上的年末大礼。本
1.指令：为[产品]写一段30秒的广告文案，突出核心卖点和用户痛点。示例：输入“为智能手表写一段广告文案”。2.指令：设计一个[节日]促销活动，包含活动主题、优惠规则和推广渠道。示例：输入“设计一个双十一促销活动”。3.指令：以[品牌]的背景写一篇品牌故事，突出品牌理念和用户共鸣。示例：输入“为一个环保品牌写一篇品牌故事”。4.指令：为[活动]设计一张社交媒体海报，包含主标题、副标题和行动号召。示
它基于 Waymo 的自主驾驶模型 EMMA，结合了视觉语言模型（VLMs）如 GPT-4 和 LLaVA 的预训练世界知识，整合文本和前视摄像头输入，从而能够精确预测未来的自我路径点，并提供决策的合理解释。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将
基于deepseek大模型农业专家系统farm-rag源代码这个开源系统已经完整，能运行，基于这个开源，可以开发更多更高级的DeepSeek真是国运奇迹，开源免费，全球大量用户，极大提高生产效率。DeepSeek，能够赋能农业，这个开源：基于deepseek大模型农业专家系统farm-rag这个开源系统已经完整，能运行，基于这个开源，可以开发更多更高级的畅想一下，基于DeepSeek的农业专家系统
近期在DeepSeek最新开源的推理大模型DeepSeek-R1中，强化学习（RL）GRPO（Group Relative Policy Optimization，组相对策略优化）算法是其关键技术之一。清华大学智能驾驶课题组（iDLab）将从算法原理与实际应用两个维度，对其进行深度解读。GRPO以及DeepSeek-R1的论文如下，感兴趣的读者可以先行阅读：GRPO论文：https://arxiv
3.在浏览器浏览locallhost:8080。2.在终端运行storm.yml文件。如果出现这个页面，storm搭建完成。1.编写Storm.yml文件。
在讨论项目架构时经常会提到spark、flink等大数据组件，作为小白的我对这些组件的功能总是有些模糊，趁年底工作量不大找了些资料学习一下，在此处对所理解的内容进行大概梳理，不对的地方请大家指正。1、hadoop/spark/storm/flink1）hadoop和spark是更偏向于对大量离线数据进行批量计算，提高计算速度2）storm和flink适用于实时在线数据，即针对源源不断产生的数据进行
Apache Storm作为大数据处理的实时计算系统，在大数据技术领域扮演着重要的角色，其意义主要体现在以下几个方面：实时数据处理： Storm专注于实时流数据处理，具有低延迟和高吞吐量的特性。它能够在数据流中进行实时计算和分析，使得用户能够即时获取和处理数据，满足了许多场景下对于实时性的需求，如金融交易监控、实时报警系统等。可伸缩性和高性能： Storm具备良好的横向扩展能力，能够轻松地扩展到大
知识图谱是RAG系统中的一种重要的技术， 基于知识图谱的大模型应用也成为一个典型的架构模式。但是，在一般的RAG系统中， 都会用到向量数据库，那么，当知识图谱与向量数据库相遇后，会是怎样的场景呢？
在这种背景下，IOT物联网接入数据中台架构成为了一个关键的组成部分。4. **安全和隐私保护**：由于IOT涉及大量的敏感数据，如设备状态、位置信息等，数据中台必须具备严格的安全控制和隐私保护机制，以防止数据泄露、篡改和未经授权的访问。5. **扩展性和灵活性**：随着业务规模和需求的不断增长，数据中台需要具备良好的扩展性和灵活性，能够支持快速的部署和定制化的功能扩展。6. **与业务系统集成**
现在要用storm做一个计数器,我的方案是:不断地输入一串字符串,然后统计每个单词的频数.这篇博客从以下几个方面进行阐述:基本配置流程分析与类的确定奉上代码(含注释)一:基本配置这里注意,导包的时候要注意,否则可能会出现神奇的强制类型转换或是提示你在使用一个不存在的方法三台搭建好storm集群的linux虚拟机centos7一台用于编程的window8.1虚拟机
最近正在学习Storm，为了实践一下，在虚拟机(centos)上试着搭建了一下storm的环境，具体步骤如下：一、安装python：因为系统自带的python版本有点低，所以下载安装2.7.3版本wget http://python.org/ftp/python/2.7.3/Python-2.7.3.tar.bz2tar -jxvf Python-2.7.3.tar.bz
随着5G、云计算、实时音视频、多模态、大模型、数字人等前沿技术的发展，企业与客户的交互方式正加速趋于移动化、视频化。国家有关部门也相继出台系列政策法规，确保线上业务安全合规，以保障消费者权益。如，针对保险、银行、证券等金融行业的业务办理，国家金融监督管理总局近期发布新规，明确要求远程开户，客户线上购买理财、保险，电子面签等场景，必须录音录像，核实真人身份，或增加电子（视频）调查途径等。因此，构建体
topology的四个组成部分Nodes(服务器)即为storm集群中的supervisor，会执行topology的一部分运算，一个storm集群一般会有多个nodeworkers（JVM虚拟机）node节点上运行的相互独立的jvm进程，每个节点上可以运行一个或者多个worker。一个复杂的topology会分配到多个worker上运行。Executor（线程）指某个jvm进程中运行的j
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