
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
Dify平台提供了一套完整的文本语意识别与问题补全解决方案。该方案包含数据预处理、模型训练、意图识别、问题补全和验证反馈五大模块,通过结合规则引擎和生成式模型(如GPT-4)的优势,实现对不完整问题的智能补全。平台支持基于知识库的填充式补全和模式匹配,并提供Python API接口示例,展示如何调用Dify服务。实际应用中建议构建领域知识库、管理多轮对话并收集用户反馈,以持续优化补全效果。该技术可

摘要:本文针对PB级数据处理场景的调度系统痛点,提出基于DolphinScheduler的分布式解决方案。通过YAML配置中心实现任务编排自动化,自研工具链提升数据同步性能4倍以上,采用图数据库构建实时血缘图谱,使任务失败率从8.2%降至0.1%。关键技术包括Go模板动态编译、SQL拦截解析血缘、双跑校验迁移方案等,最终实现日均延迟任务减少94%,血缘维护耗时降低95%。系统支持StarRocks

LLM 微调经验分享:从数据到部署的全流程实践指南

摘要:本文提供了Java多版本管理解决方案,推荐使用SDKMAN!工具安装Java 8/11/17/21/23各版本,并给出了智能切换的环境变量配置脚本。文章包含版本验证、IDE集成配置、性能优化建议以及常见问题解决方案,如终端与GUI版本不一致、命令不可用等问题。最后还介绍了版本卸载方法,全面覆盖Java开发环境管理需求。(149字)

在创建Hive表时,默认行分隔符"^A",列分隔符"\n",这两项也是可以设置的。在实际开发中,一般默认使用默认的分隔符,当然有些场景下也会自定义分隔符。创建表1:spark-hiveuse test_db;# 创建外部表CREATE EXTERNAL TABLE test_tb (user_id bigint COMMENT '用户ID',user_name string ...
ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据。ETL的设计分三部分:数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一
新建选项卡一::Active Server Page 活动服务器页Binary File 二进制文件Bitmap File 位图文件C/C++ Header File C/C++头文件C++ Source File C++源文件Cursor File 光标文件HTML File HTML文件Icon File 图标文件Macro File 宏文件Resource Script 资源
Linux 关闭桌面方法
<br /><br />自动换行问题,正常字符的换行是比较合理的,而连续的数字和英文字符常常将容器撑大,挺让人头疼,下面介绍的是CSS如何实现换行的方法<br />对于div,p等块级元素<br />正常文字的换行(亚洲文字和非亚洲文字)元素拥有默认的white-space:normal,当定义的宽度之后自动换行<br />html<br /><div id=”wrap”>正常文字的换行(亚洲文字
Druid 是什么 Druid 单词来源于西方古罗马的神话人物,中文常常翻译成德鲁伊。 本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统(Data Store)。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目,并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生,它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面