很多同学下载了开源大模型（Qwen、DeepSeek、GLM 等），但卡在"模型下载下来怎么跑起来"这一步。搞清楚自己的显卡/服务器到底能跑多大的模型（给出量化估算公式和对照表）；掌握三种主流部署方式的完整操作步骤：Ollama（快速体验）、vLLM（生产高并发）、Docker + vLLM（容器化交付）；学会用量化技术在显存不够的情况下"硬塞"进更大模型；掌握OpenAI 兼容 API的调用方式

MQ

## 1.1 百度Palo对决ClickHouse，谁快？https://mp.weixin.qq.com/s/9sZswZve24xG5EF5Yx32sQ## 1.2 HBase测试## 1.3 链家大数据多维分析引擎实践https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=2653549008&idx=1&sn=71

参考https://mp.weixin.qq.com/s/PV1GTtIQ2oVjrIAZ1ED0Ng

运维日常做运营，常用的工具有 superset、kibana、grafana。1. Grafana2. superset3. kibana

大数据框架，多支持SQL on模式，如何测试？可参考使用TPC-H、TPC-DS。TPC-DS测试基准是TPC组织推出的用于替代TPC-H的下一代决策支持系统（OLAP）测试基准。参考：http://www.csdn.net/article/2015-05-14/2824680

1、1.1、Python编程语言1.2、R统计工具R is not really a programming language.2、2.1、全面性，从这点来说，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，

1、流式数据的并行分类算法研究http://www.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?QueryID=16&CurRec=18&recid=&filename=1015427070.nh&dbname=CMFDTEMP&dbcode=CMFD&pr=&urlid=&yx=&v=MTc0MjFYMUx1eFlTN0RoMVQzcVRyV00xRnJDVVJMeWZ