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ChatGLM3-6B有3个参数可以设置。max_length:模型的总token限制,包括输入和输出的tokens。temperature:模型的温度。温度只是调整单词的概率分布。它最终的宏观效果是,在较低的温度下,我们的模型更具确定性,而在较高的温度下,则不那么确定。数字越小,给出的答案越精确。top_p:模型采样策略参数。每一步只从累积概率超过某个阈值 p 的最小单词集合中进行随机采样,而不

Kafka Streams 是 Kafka 提供的用于构建流处理应用程序的 Java 库。它提供了丰富的转换算子(transformations),允许开发者对输入的 Kafka 流数据进行各种处理,如过滤、映射、聚合、连接等,以生成新的输出流。

Kafka Streams 提供了一套丰富的 API,使得开发者能够便捷地处理 Kafka 中的数据流。基本概念如流、KStream、KTable、时间概念、窗口和状态管理构成了流处理的基础。而其 API 层面,高级 DSL 与低级 Processor API 结合,满足了从简单到复杂的不同应用场景的需求。通过熟练掌握这些概念和 API,开发者能够构建出高效、健壮的实时数据管道和流处理应用程序。

是 Java 8 中 Stream API 提供的一个收集器,它可以用来连接流中的元素成为一个字符串。joining()主要用于将流中的元素转换为字符串形式,并且可以指定分隔符、前缀和后缀等。下面是joining()这个版本会简单地将流中的元素连接起来,每个元素之间没有分隔符。这个版本会在每个元素之间添加指定的分隔符。这个版本除了分隔符之外,还可以为最终的字符串添加前缀和后缀。下面通过一些示例来展

在 Apache Spark 中,Shuffle 操作是导致性能瓶颈的主要原因之一。Shuffle 发生在需要重新分区数据的时候,例如执行groupByKeyjoin等操作时。

第一种方法利用了Java 8的Stream API,具有较高的代码可读性和潜在的性能优势。第二种方法使用传统的循环,更为直观,适用于所有版本的Java。第三种方法借助LambdaJ库,提供了更简化的表达式式语法,但需要额外引入依赖。根据项目的实际情况和偏好选择合适的方法即可。Java 8引入了强大的Stream API,可以简洁高效地处理集合操作。假设你有一个包含对象的列表。以上三种方法都可以实现

方法时,需要提供一个Lambda表达式作为参数,该表达式指定了过滤的条件。在上面的示例中,我们使用了一个简单的Lambda表达式。,表示只保留数字大于等于3的元素。可以根据具体的需求,使用不同的Lambda表达式来过滤不同的数据。在上面的代码中,我们首先创建了一个包含一些数字的List对象。方法将过滤后的元素收集到一个新的List对象中,并输出结果。方法将List对象转换为一个Stream对象,并
我们通过新建一个Dubbo项目回顾了Dubbo的总体架构,主要有五个角色,Provider 暴露接口提供服务,Consumer 调用已暴露的接口,Registry 管理注册的服务与接口,Monitor 统计服务调用次数和调用时间,Container 为服务的稳定运行提供运行环境。今天只是把各个环节涉及的基础知识点粗略过了一遍,如果你对每个环节的细节存有疑问,也不用担心,后面我们会深入学习。

通过上述步骤,我们成功地配置了两个数据源,并为每个数据源定义了对应的以及Repository接口。这种方式使得Spring Boot应用能够同时操作多个数据库,并保持数据的一致性和事务的正确性。
起初,LangChain只是一个技术框架,使用这个框架可以快速开发AI应用程序。这可能是软件开发工程师最容易和AI接触的一个点,因为我们不需要储备太多算法层面的知识,只需要知道如何和模型进行交互,也就是熟练掌握模型暴露的API接口和参数,就可以利用LangChain进行应用开发了。LangChain发展到今天,已经不再是一个纯粹的AI应用开发框架,而是成为了一个AI应用程序开发平台,它包含4大组件
