场景实时聚合需求✅ 写入即聚合，适合高频写入 + 实时查询❌ 依赖合并周期，延迟较高复杂聚合逻辑✅ 内置多种聚合函数，SQL 简单✅ 支持更灵活的自定义聚合，但需复杂配置运维复杂度✅ 自动分片、负载均衡，运维简单❌ 需手动管理分片和副本数据一致性要求✅ 强一致❌ 最终一致，需额外处理Doris 更适合那些对实时性要求极高，需要快速写入数据并且马上能查询到聚合结果的场景，比如实时监控、实时数据看板等

Superset 是一个现代的数据探索和数据可视化平台。Superset 可以为许多团队取代或增强专有的商业智能工具。Superset 可以很好地与各种数据源集成。使用supervisor管理进程。superset 官网简介链接。为何选择 Superset？Superset 提供。

分布式minIO 2个节点8个磁盘搭建 （测试使用；生产环境中建议至少4个节点4个磁盘；单租户最后可搭建16个节点|16个磁盘）192.168.1.22192.168.1.23分别在22,23服务器上搭建minio服务对22服务器进行设置1、wgethttp://dl.minio.org.cn/server/minio/release/linux-amd64/minio2、chmod +x min

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在业务初期，Doris 的聚合模型由于其便捷的创建和维护方式，以及实时聚合的特点，使得开发效率更高，更适合快速搭建数据模型和实时查询场景。而 ClickHouse 虽然在初期设置上相对复杂，但其强大的分布式处理能力和灵活的物化视图机制，使其在处理大规模数据时具有显著优势。在业务中期，随着数据量的增长和查询需求的复杂化，Doris 和 ClickHouse 都可以通过拓展和优化来满足业务需求。

Fish Speech V1.2 是一款领先的文本到语音 (TTS) 模型，使用 30 万小时的英语、中文和日语音频数据进行训练。我尝试用1066运行，但是质量不尽如人意，建议使用RTX系列的显卡进行推理。

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安装pip install opencv-python构建要保存的视频格式fps = 20 #视频每秒24帧size = (1280,720) #需要转为视频的图片的尺寸fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v')video = cv2.VideoWriter("VideoTest1.mp4", fourcc, fps...