在有些情况下，为了保持历史的一些状态，需要用拉链表来做，这样做目的在可以保留所有状态的情况下可以节省空间。拉链表适用于以下几种情况吧数据量有点大，表中某些字段有变化，但是呢变化的频率也不是很高，业务需求呢又需要统计这种变化状态，每天全量一份呢，有点不太现实，不仅浪费了存储空间，有时可能业务统计也有点麻烦，这时，拉链表的作用就提现出来了，既节省空间，又满足了需求。一般在数仓中通过增加begi...

Value型Transformation1、集合中创建RDD，Spark主要提供了两中函数：parallelize和makeRDD2、下划线 '_' 代表集合中所有值3、map、filter为Transformation算子4、parallelize(1 to 10,6)，位产生1到10的集合，且分六个区5、toDebugString查看一下RDD依赖关系6、cache()加

ReMA 通过分离元思考与推理过程，结合 MARL 实现了 LLMs 推理能力的增强，在泛化性、探索效率和可解释性上有显著优势。扩展到多轮设置后，可处理更复杂的长程推理任务。未来可进一步应用于多智能体交互场景，并深入探索多轮强化学习的动态机制。ReMA（Reinforced Meta-thinking Agents）通过多智能体强化学习（MARL）分离元思考与推理过程，实现更高效的协作优化。代码开

ReMA 通过分离元思考与推理过程，结合 MARL 实现了 LLMs 推理能力的增强，在泛化性、探索效率和可解释性上有显著优势。扩展到多轮设置后，可处理更复杂的长程推理任务。未来可进一步应用于多智能体交互场景，并深入探索多轮强化学习的动态机制。ReMA（Reinforced Meta-thinking Agents）通过多智能体强化学习（MARL）分离元思考与推理过程，实现更高效的协作优化。代码开

作者： 余辉微信公众号：辉哥大数据购买地址：读者须知：本书配套示例源码、PPT课件、教学视频与作者答疑服务，购买之后可加粉丝群。

MACNET 有效支持超千个智能体协作，揭示了协作缩放定律：性能随智能体数量呈逻辑增长，协作涌现早于神经涌现。现有多智能体研究多局限于 10 个以内智能体，缺乏对大规模协作的探索。因此，论文旨在构建可扩展的多智能体协作框架，揭示协作缩放规律，推动 LLM 系统在推理阶段的高效扩展，避免资源密集型的重训练。这篇发表于 ICLR 2025 的论文聚焦于基于大型语言模型（LLM）的多智能体协作缩放问题，

ReMA 通过分离元思考与推理过程，结合 MARL 实现了 LLMs 推理能力的增强，在泛化性、探索效率和可解释性上有显著优势。扩展到多轮设置后，可处理更复杂的长程推理任务。未来可进一步应用于多智能体交互场景，并深入探索多轮强化学习的动态机制。ReMA（Reinforced Meta-thinking Agents）通过多智能体强化学习（MARL）分离元思考与推理过程，实现更高效的协作优化。代码开

MACNET 有效支持超千个智能体协作，揭示了协作缩放定律：性能随智能体数量呈逻辑增长，协作涌现早于神经涌现。现有多智能体研究多局限于 10 个以内智能体，缺乏对大规模协作的探索。因此，论文旨在构建可扩展的多智能体协作框架，揭示协作缩放规律，推动 LLM 系统在推理阶段的高效扩展，避免资源密集型的重训练。这篇发表于 ICLR 2025 的论文聚焦于基于大型语言模型（LLM）的多智能体协作缩放问题，

[root@hadoop14 ~]# docker rmi ubuntu:v2Failed to remove image (ubuntu:v2): Error response from daemon: conflict: unable to remove repository reference "ubuntu:v2" (must force) - container d63a819c3eaf

数据埋点的设计