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...

程序员必知的几种软件架构模式前序分层架构模式多层模式管道 - 过滤器架构客户端 - 服务器架构模型 - 视图 - 控制器架构（MVC）事件驱动架构微服务架构前序架构模式是对给定上下文的软件架构中常见问题的一种通用的可复用的解决方案。一种模式就是特定上下文的问题的一种解决方案。然而，很多开发者至今还对各种软件架构模式之间的差别搞不清，甚至对其所知甚少。大体上，主要有下面这几种架构模式：分层架构管道

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，

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数据埋点的设计

综上所述，DeepSeek是一家专注于开发先进大语言模型和相关技术的创新型科技公司。其产品在多项测试中表现出色，且训练成本远低于行业平均水平。然而，DeepSeek也面临着多元化功能不足和交互体验差异等挑战。未来，随着技术的不断进步和市场的深入拓展，DeepSeek有望在人工智能领域取得更加显著的成就。

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，

#!/bin/shSHELL=/bin/bashPATH=/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/binMAILTO=rootHOME=/#需求：获取上月年月，本月年月，下月年月#2016-062016-072016-08##坑01#2016年当month为01的时候，上年月份为2015-12#2016年当month为12的时候，下年月

flume启动flume-ng agent -n agent1 -c conf -f /home/flume-1.6.0/conf/flume-zhuis-conf.properties -Dflume.root.logger=DEBUG,console -Dflume.monitoring.type=http -Dflume.monitoring.port=34545 >/h