到目前为止，通过前面介绍我们已经有了流数据源，再后面我们已经实现了一个用于构建单节点流计算应用的框架。接下来，我们就要用它们做一些真正有意义的事情了。那么问题来了，我们千辛万苦构建的流计算系统到底能够计算什么呢？总的来说，我们使用流计算主要是为了计算以下几类问题。流数据操作可以说是流计算系统与生俱来的能力，它本身是针对数据流的转化或转移处理，所以实现和使用起来都相对更加直观。流数据操作的内容主要包

转型AI的过程必然伴随挑战，但Java程序员拥有扎实的工程化能力与业务理解基础，这是转型的核心优势。通过拆解障碍、制定针对性策略，并坚持“理论+实践”双轮驱动，即可将挑战转化为机遇。记住：AI不是取代程序员，而是赋予程序员更强大的工具——转型的关键在于学会如何驾驭这些工具，并创造更大的价值。

最近大模型很火热，deepseek也很火热，所以所有的企业都想把AI大模型加入进来，当想到这里的时候，就会遇到这个问题，大模型能做什么，不能做什么，能做到什么程度，为此，今天先分享一下一个AI大模型应用开发涉及到的技术栈有哪些？—基石：基础设施层（一）硬件核心1、GPU：并行计算的 “超级引擎”在大模型的世界里，GPU 堪称是并行计算的 “超级引擎”。就拿 ChatGPT 来说，其训练过程涉及海量

最近大模型很火热，deepseek也很火热，所以所有的企业都想把AI大模型加入进来，当想到这里的时候，就会遇到这个问题，大模型能做什么，不能做什么，能做到什么程度，为此，今天先分享一下一个AI大模型应用开发涉及到的技术栈有哪些？—基石：基础设施层（一）硬件核心1、GPU：并行计算的 “超级引擎”在大模型的世界里，GPU 堪称是并行计算的 “超级引擎”。就拿 ChatGPT 来说，其训练过程涉及海量

通过上图可以看出，PTransform针对不同输入或输出的数据的特征，实现了一个算子（Operator）的集合，而Apache Beam除了期望实现一些通用的PTransform实现来供数据处理的开发人员开箱即用，同时也在API的抽象级别上做的非常Open，如果你想实现自己的PTransform来处理指定数据集，只需要自定义即可。Apache Beam还在开发之中，后续对应的API设计可能会有所变

这样做的结果是，系统每秒处理的请求数可能通过拼命“压榨”CPU和I/O得到了提升，但同时各个环节任务队列中的任务过多，增加了请求处理的时延。需要注意的是，在提高并行度的整个过程中，任何时候都必须保证请求处理的时延是满足时延指标要求的。在上面的代码中，channelRead0函数的输入参数是一个ChannelHandlerContext对象和一个HttpRequest对象，它们针对每次的请求处理而创

在Redis中，还有一些使用得非常少的数据类型，简单给大家普及一下。实际上，所谓的应用场景，其实就是合理的利用Redis本身的数据结构的特性来完成相关业务功能，就像mysql，它可以用来做服务注册，也可以用来做分布式锁，但是mysql它本质是一个关系型数据库，只是用到了其他特性而已。缓存——提升热点数据的访问速度共享数据——数据的存储和共享的问题全局ID —— 分布式全局ID的生成方案（分库分表）

也许很多程序员担心, AI工具未来会不会替代程序员的工作.从我使用的一些经验来看, 现在这一类的编程类AI大模型, 确实能根据需求生成各种代码, 很多代码质量也比较高. 但也仅此为止, 它现在承担的角色更多的是你的助手, 能节省你相当一部分时间.不管如何, 做为程序员, 你应当拥抱AI. 这是不可逆转的趋势.

也许很多程序员担心, AI工具未来会不会替代程序员的工作.从我使用的一些经验来看, 现在这一类的编程类AI大模型, 确实能根据需求生成各种代码, 很多代码质量也比较高. 但也仅此为止, 它现在承担的角色更多的是你的助手, 能节省你相当一部分时间.不管如何, 做为程序员, 你应当拥抱AI. 这是不可逆转的趋势.

可通过官方文档、在线教程学习框架的使用，从简单的线性模型搭建到复杂的卷积神经网络、循环神经网络构建，逐步深入。- 实践锻炼：参与知名的开源大模型项目，如 BERT、GPT-3、CLIP 等，了解大模型的实际开发过程和挑战，尝试使用现有的大模型进行微调和应用，或者自己从头开始训练一个小规模的语言模型。- 交流合作：加入 NLP 和大模型的社区，如 Hugging Face、GitHub、Reddit