自回归模型是基于历史信息逐元素生成序列的模型，核心特点是时序依赖和串行生成。GPT是典型的自回归模型，采用Transformer解码器架构，通过掩码自注意力机制确保生成每个token时仅依赖前面内容。与非自回归模型相比，GPT生成更连贯但速度较慢。这种设计使GPT能生成逻辑清晰的长文本，成为优秀对话和创作模型的基础。

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项目场景：使用用2.x跑任务，产看耗时的spark job, stage，发现job和stage的dag信息缺失问题描述：sparkUI 显示dag信息缺失问题： 使用用2.x跑任务，查看spark 性能问题，从spark ui选择出最耗时的任务，进去查看，有一个任务有100多个job, 有几百个stage，程序跑完看前面 job和stage的dag图，提示没有了按照UI提示，提高这两个值，发现一

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实践数据湖icerberg专栏本专栏记录iceberg菜鸟到专家的过程，记录踩坑，填坑，iceberg特征的了解与原理的认知

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数据湖iceberg 系列文章目录提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档数据湖实践第一课 flink+iceberg入门数据湖iceberg 系列文章目录前言一、数据湖iceberg实践环境说明二、启动flink sql客户端1. 启动flink standalone集群2.下载flink iceberg runtime的包，启动flink-sql3.创建基于hadoop

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项目场景：项目场景：使用hbase1.2.0发起批写入请求，很容易出现RegionServerTooBuzyException,问题描述：项目场景：使用hbase1.2.0发起批写入请求，很容易看到RegionTooBusyException,出现这种问题：一般先百度一下，发现百度回来的方案，由于hbase有多个版本0.96,0.98,1.x,2.x，版本间的参数不一样。由于水平不足，百度回来的方