第一，async不是加速按钮。...这种 CPU 计算不会因为你加了async就变快。第二，await不代表并发。await a()await b()await c()这通常还是顺序执行。第三，async def里不要写阻塞代码。time . sleep() requests . get() 同步数据库查询重 CPU 循环这些都可能卡住事件循环。第四，任务并发要限流。数据量大时很危险。第五，多 w

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大数据面试题来了！ 本篇文章搜集了常见的大数据面试题以及答案，包含了Hadoop，Flume，Hbase，Hive，kafka，spark，zookeeper等方面的内容，助同学们收到心仪的Offer！1.hadoop面试题合集1、集群的最主要瓶颈磁盘IO2、Hadoop运行模式单机版、伪分布式模式、完全分布式模式3、Hadoop生态圈的组件并做简要描述1）Zookeeper：是一个开源的分布式应

概念Milvus 是一个开源的向量数据库，专门用于管理、搜索和分析大规模向量数据。适合处理像图像、文本、音频和视频等非结构化数据这些数据通过机器学习或深度学习模型转换为高维向量。用处向量检索结构化和非结构化数据管理大模型知识库RAG概念“Attu” 是一种用于管理和可视化 Milvus 向量数据库的开源用户界面工具。提供了一种直观的方式来与 Milvus 进行交互，使用户可以更方便地管理和操作存储

本文介绍了Transformer神经网络架构及其与大模型的关系。Transformer通过自注意力机制解决了传统RNN处理长文本效率低的问题，成为GPT、BERT等大模型的基础架构。文章还讲解了神经网络的工作原理和激活函数的作用，包括Sigmoid、ReLU、GELU等常用激活函数的特点及应用场景。最后总结了Transformer与大模型的关系，以及不同任务中神经网络架构和激活函数的选择方法。

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LangChain 是一个开源框架，专为开发由语言模型驱动的应用而设计。它通过提供一系列组件和工具，使开发者能够创建和部署高级功能的应用程序，如文本摘要、问题解答和聊天机器人等​ (I)​​。增强代码分析：通过对代码进行高效查询和理解，来增强代码分析和开发过程。文本摘要：利用强大的语言模型（如ChatGPT）开发能够生成精确、简洁文本摘要的应用，帮助用户快速掌握复杂文档的主要内容。问题解答应用：构