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iperf是一款常用的网络测试工具，用于测试网络带宽、吞吐量和延迟等性能指标。它支持TCP和UDP协议，并可以在客户端和服务器之间进行双向测试。以下是iperf命令的详解：基本语法：常用选项：示例：在一台服务器上启动iperf服务端：在另一台客户端连接到服务器进行测试：将 替换为服务器的IP地址。使用UDP协议进行测试，并设置测试时间为30秒：使用指定端口进行测试：设置报告输出的间隔时间
Spring Framework为与消息传递系统的集成提供了广泛的支持，从使用JmsTemplate简化JMS API的使用到异步接收消息的完整基础结构。Spring AMQP为高级消息队列协议提供了类似的功能集。Spring Boot还为RabbitTemplate和RabbitMQ提供自动配置选项。Spring WebSocket本身包含对STOMP消息传递的支持，Spring Boot通过启
欢迎你和我一起学习AI时代的软件工程。今天我们开始第一章的学习，掌握知识工程的整体框架。在开篇词我曾提到随着LLM的兴起，，即提取知识、组织知识为LLM易于理解的形式，再通过LLM将这些知识转化为可工作的软件。不难发现，。为此我们需要先了解知识有哪些种类，以及知识是如何进行传递的。
上节课我们介绍了在不同的认知行为模式下与大语言模型（Large Language Model，LLM）不同的交互模式。我们可以通过提示词模版建立任务和流程，来应用显式知识和充分学习的不可言说知识；通过已经提取完成的思维链，指导知识生成、产生任务列表，以消费不可言说知识。那么通过LLM辅助的不同认知模式，真的会带来效率的提升吗？这是我们今天讨论的问题。
设计原则分区数是关键设计因子，影响并行度和吞吐上限消费者组数量与业务逻辑解耦度成正比副本配置决定可用性等级（推荐性能铁三角[吞吐量] ←→ [延迟] ←→ [持久性]注：需要根据业务场景权衡三者优先级未来演进KRaft模式取代ZooKeeper（2.8+）分层存储（Tiered Storage）降低成本加强Exactly-Once语义支持作为分布式系统的消息中枢，Kafka的架构设计直接影响整个技
本文介绍了LINQ中的聚合与数值计算方法，包括Max/Min/Sum/Average等基础操作，以及.NET 6+新增的MaxBy/MinBy和灵活的Aggregate方法。这些方法可用于快速计算序列中的最大值、最小值、总和、平均值等统计信息，支持数值类型和对象属性。其中，MaxBy/MinBy返回符合条件的元素本身，Aggregate则支持自定义累积逻辑。需要注意的是，不同方法对空序列的处理方式
Thomas LebrunMicrosoft C# MVP本文介绍了c#3.0中的一个新特性—扩展方法。扩展方法使程序员无需通过继承或重编译原程序集等途径来向原有类型中增加新方法。甚至一些你可能都没有源程序的程序集中的类型也可以增加。比如“System.String”。初看扩展方法因为扩展方法可能难于理解。我们先来看看一个传统的示例。看看下列简单的程序：虽然上述程序
在业务开发过程中除了业务逻辑、数据库之外主要就是数据转换处理过滤等相关的内容，比如合法性验证（可以使用”go-playground/validator“）但是golang在数据处理上面尤其是对结构体上官方几乎没有提供一些便捷的方式，大部分都只能使用for、if等方式自己来处理，也有研发用偷懒的方式全部交给数据库写出了N张表的关联导致了数据库瓶颈等问题。那么有没有什么更加方便好用的方法来更加方便的处
版权声明：原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://blog.csdn.net/topmvp - topmvpProfessional ADO.NET 3.5 with LINQ and the Entity FrameworkLINQ and the Entity Framework are revolutioniz
如何下载WebCast视频教程 MSDN WebCast 是一系列网络实时互动在线讲座，通过网络将微软最新的产品技术知识传递给大家，时效性强，互动性好。在这里可以学习到微软的最新技术，比如，Silverlight，VS2008，Linq等等，作为入门的教材是再好不过了。讲师基本上都是微软MVP，实战经验丰富，不像学院派，注重理论。虽然我没有时间去在线观看讲座，但是这些视频教程以及代码都是可以下
8月2日，Flink1.20版本发布，一边听歌一边看我分析。（戳上面????听歌）本文基于官方网站的Release Note做一个简单的分析，看看哪些内容是更加值得我们关注的。在定位上，这个版本是一个2.0版本之前的过渡版本，也是1.x时代最后一个版本。这个版本中有很多细小的变动，和一些MVP版本的开发，那站在用户的角度，比较值得注意的几个特性有哪些：物化表1.20版本引入了一个 物化表(Mate
Silverlight是什么？作为一个Silverlight用户它能为我做什么？作为一个Silverlight开发者我能用它来做什么？下面，我们带着这些问题，让微软MVP Chad Campbell 来给我们揭开Silverlight的面纱。 “Silverlight是一个客户端运行时，这个运行时为开发者提供设计与开发的平台，并在互联网上传递丰富互动的体验”。可以想象，从我写的那本“S
配置.env telegram接口ID和HASH以及接口地址 REACT_APP_TELEGRAM_API_ID= REACT_APP_TELEGRAM_API_HASH= REACT_APP_HOST_A=配置 .env WEB_URL= JK_HOST= DB_DATABASE= DB_PASSWORD= DB_WEB_ADMIN_USERNAME= DB_WEB_ADMIN_PASSWORD
对于“数据源”：它提供了“高吞吐、低延迟”的接入方式；对于“数据处理引擎”：它提供了“可回溯、可重复”的数据源；对于“业务应用”：它提供了“实时、可靠”的数据支撑。随着云原生与AI的发展，Kafka的角色会从“数据中枢”进化为“智能中枢”——它不仅能搬运数据，还能“理解数据”（比如实时提取数据中的“用户意图”）。未来，Kafka可能会成为**“实时AI的基础架构”**，支撑更多“实时决策”场景（比
Kappa架构通过"单一流处理管道"统一处理流数据和批数据，解决了Lambda架构的"双重维护"和"逻辑不一致"问题，为大数据领域注入了新的活力。其核心优势是简化架构、降低维护成本、统一业务逻辑，适合实时性要求高的大数据场景。随着云原生、Serverless、AI/ML等技术的融合，Kappa架构的应用场景将越来越广泛。未来，我们需要解决状态管理、历史数据处理性能等挑战，让Kappa架构更加成熟和
不支持非结构化数据：图片、视频、音频等AI核心数据无法存储；Schema-On-Write限制：必须先定义表结构才能写入，无法应对快速变化的业务需求（比如新增用户行为类型）。存储任意类型数据：结构化（SQL表）、半结构化（JSON）、非结构化（图片）全兼容；：读取时才解析数据结构，灵活应对业务变化；低成本：云存储（如AWS S3、阿里云OSS）的成本仅为数据仓库的1/10；分布式友好：无缝对接Sp
大数据早已超越 “海量数据” 的原始定义，成为一套通过采集、存储、处理、分析、可视化全链路技术挖掘价值的完整体系，更是驱动企业决策、产业升级、社会治理的核心生产力。随着云原生、AI、隐私计算等技术的发展，大数据分析将朝着更高效、更智能、更安全的方向演进，成为企业数字化转型的核心支柱。本文将从技术架构拆解、典型应用场景、Jupyter 实战代码、避坑指南、未来趋势五个维度，系统解析大数据分析与应用的
Milvus 依赖于 MinIO、Kafka、Pulsar 和 etcd 等各种依赖项。扩展这些组件可以增强 Milvus 对不同需求的适应性。
当Logstash或Elasticsearch因维护或故障而变慢时，Kafka可以积压大量数据（数小时甚至数天），防止数据回压到应用服务器。图中显示了一组Logstash节点，它们从Kafka集群消费数据。Kafka是一个分布式、高吞吐量的消息队列。任何一个环节的短暂故障都不会导致数据丢失或管道中断。是Kafka中的逻辑分类，图中使用。可能用于区分不同业务或优先级的日志。这个架构的核心思想是。
适当的调优可能显著提升运行AI函数的吞吐量和稳定性。此外，Flink 2.1的ML框架已经原生支持「Embedding→向量存储→向量检索→LLM」的RAG链路，我们后面再单独分享。扩展ML_PREDICT表值函数，支持通过Flink SQL实时调用AI模型，为构建端到端实时AI工作流奠定基础。新增AI模型DDL，支持通过Flink SQL与Table API创建和修改AI模型，实现AI模型的灵活
它类似于一个集中化的目录，帮助用户发现和管理各种MCP服务器的信息，包括它们的元数据、配置和功能。它支持多种 AI 模型（如 OpenAI、Azure AI 等），可以构建智能聊天助手、多代理协作系统，还能通过插件扩展功能，比如调用外部工具或处理结构化数据。ZLinq 是一个零分配的 LINQ 库，支持 LINQ to Span、LINQ to SIMD 和 LINQ to Tree，适用于所有
亚马逊云科技展示AI Agent技术实现惊人效率提升（6人76天完成原30人18个月项目）。Agentic AI正从"技术奇迹"转向"实用工具"，亚马逊通过自研芯片、开放模型生态和Agent工具链构建全栈解决方案。AI Agent作为新型生产力工具，正解决企业技术债务、流程优化等实际问题，商业化已进入"实用主义"阶段，企业聚焦于安全、可控、可衡量地用AI解决业务痛点。
认识MCP。
1. 环境配置与模型初始化：首先配置项目环境并初始化大语言模型，本次同样使用deepseek模型，需要提前执行安装相关的依赖包，并在项目文件夹下新建.env文件，将注册的DeepSeek API填入该文件中。import os智能体的状态设计需要与工作流节点相匹配，确保每个节点的输入输出都有明确的数据结构。的设计从上到下分别是读取邮件节点、分类节点、bug追踪节点、文档查询节点、自动撰写节点的相关
本文详细盘点Salesforce、AKKA、Leena AI等10个企业级Agentic AI架构，针对系统集成、数据质量、安全合规等六大落地难题提供解决方案。通过分层设计、模块化构建和智能体协同，实现AI Agent与企业现有业务系统的无缝集成，助力企业从流程自动化向目标自主化转型，是开发者部署AI Agent的实用参考指南。
需三台服务器配置根据要求改，一台x86架构的centos，一台arm架构的centos和openEuler1.安装鲲鹏应用开发工具DevKit要求：安装到home下，并且解压完文件属组为当前操作用户（root）#--no-same-owner是更改成当前使用操作系统用户的权限作为文件所属（背）2.以web方式安装一路回车到底关闭防火墙3.安装待迁移软件ragel要求：安装到/opt路径下4.用po
本文总结了C#多线程编程的核心知识点，主要包括：1）多线程基础概念及创建线程的5种方式（Thread类、ThreadPool、Task、Parallel类和async/await）；2）线程同步机制（lock、Mutex等）和线程安全集合；3）任务并行库TPL的关键特性；4）异步编程最佳实践；5）性能优化建议；6）常见问题解决方案。文章建议在新项目中优先使用Task和async/await等现代异
新建一个说明：以下字段名称是根据当前 Bitnami Chart 的典型用法示意，实际字段名请以你环境的 chart 版本为准。# 命名空间与通用设置（可选）# 存储设置示例size: 20GistorageClass: "" # 留空使用默认，或填写你实际的 storageClass 名称# 启用 KRaft 模式kraft:# 集群 ID 可以自定义一个合法字符串，也可以留空让 chart 自
图源：旺知识作者：张长旺，旺知识。
提示学习是预训练模型发展史上的一个重要里程碑，它以一种更自然、更高效的方式，释放了PLMs蕴含的巨大潜力。随着技术的不断演进，提示学习必将成为推动人工智能迈向更通用、更智能未来的核心驱动力之一。
在大模型与智能体日常使用场景层出不穷的今天，作为一名不断学习的信息化数字化从业者，我们可以实践一下AI Agent基本开发流程，理论联系实践，加深我们对AI Agent的了解。Chaiys同学基于一个实际业务场景详细描述了AI Agent的开发实践案例，可以用于熟悉RAG、工具调用、ReAct等概念，可以体验LangChain和QwenAgent等AI Agent主流开发框架。
仓颉宏是一种编译时代码生成工具，允许开发者操作代码片段(Tokens)并生成新的代码逻辑，从而减少重复代码并提升抽象能力。而LINQ(Language Integrated Query，语言集成查询)是一种DSL(Domain Specific Language，领域特定语言)，它是微软.NET框架中的一个关键技术，它允许开发者使用熟悉的编程语言(如C\#和Visual Basic)来编写查询。通
参考文章：https://www.internetsociety.org/deploy360/tls/basics/?gclid=Cj0KCQjwpcOTBhCZARIsAEAYLuXVTtaCVNbegx5XuY-WxZ7BwerSisLhr3GEhNiP-3VkXxGzPY5f6UMaAtAmEALw_wcBhttps://www.internetsociety.org/deploy360/t
本文全面解析RAG（检索增强生成）技术，从基本原理到工程实践，详细介绍其各种构型、索引优化、召回策略及效果评估。文章探讨了RAG与微调的适用场景，分析语音、图片、文档等多模态数据处理方法，并介绍BM25与Embedding混合召回、GraphRAG等技术。最后展望RAG向Agentic RAG的发展趋势，强调其在提升大模型知识库能力方面的重要价值。
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