当Scheduler调用一个Job，就会将JobExecutionContext传递给Job的execute()方法；Job能通过JobExecutionContext对象访问到Quartz运行时候的环境以及Job本身的明细数据。// 输出当前时间 Date date = new Date();// 工作内容 System . out . println("数据库正在进行备份，备份时间是：" +

有些网站登录需要验证码，我们可以讲验证码图片进行下载，进行人工肉眼识别或者第三方自动识别。例如，我们爬取古诗文网，先进行手动登录登录之后，在开发者工具上可以得到登录请求，请求参数就有账号密码以及验证码。因此，我们可以获得验证码图片，然后将验证码信息作为参数获得请求。import requestsfrom lxml import etreeurl='https://so.gushiwen.cn/us

高性能异步爬虫目的：在爬虫中使用异步实现高性能的数据爬取操作。异步爬虫的方式：1.多线程，多进程（不建议）：好处：可以为相关阻塞的操作单独开启线程或者进程，阻塞操作就可以异步执行。弊端：无法无限制的开启多线程或者多进程。2.线程池、进程池（适当的使用）：好处：我们可以降低系统对进程或者线程创建和销毁的一个频率，从而很好的降低系统的开销。弊端：池中线程或进程的数量是有上限。爬取百度视频案例首先进入网

Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，旨在解决海量数据存储和计算分析问题。狭义上来说，Hadoop是指Apache Hadoop开源框架，包含以下三种核心组件：广义上来说，Hadoop通常是指围绕Hadoop打造的大数据生态圈，部分技术栈如下图:Hadoop最初是由Doug Cutting和Mike Cafarella于2002年左右创建的，最早起源于Nutch，其最初的目

这个时候使用国内镜像加速器。

现在我们说的大模型，一般指定都是LLM，全称是Large Language Model，也就是大语言模型。比如我们常用的ChatGPT、DeepSeek、通义千问等等，都是大语言模型。所谓大语言模型，其实就是用于做和自然语言相关任务的深度学习模型，它是基于海量文本数据训练出来的，能够理解和生成人类的自然语言。大模型，和以前的模型相比，主要的差异就在于大。

在大语言模型（Large Language Model, LLM）的应用中，我们和模型对话的时候，给到模型的内容不叫question，也不叫request，而是叫Prompt。提示词（Prompt）就是用户输入给大语言模型的一段文本，用于引导模型生成期望的输出。它可以是一个问题、一段指令、一个上下文描述。它是我们与模型对话的“语言”，也是模型理解我们需求的“钥匙”。你可以把 Prompt 理解为—

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1. 写 Undo Log（在 Buffer Pool 中修改 Undo 页，同时生成对应的 Redo Log）2. 修改数据页（Buffer Pool）3. 写 Redo Log（Redo Log Buffer）4. 提交时：Redo Log prepare → 刷盘（fsync）5. 提交时：写 Binlog → 刷盘（fsync）6. 提交时：Redo Log commit（仅内存，不强制刷