文章目录实现实现packagecom.artisan.bootkafka.controller;importorg.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;importorg.apache.kafka.common.PartitionInfo;importorg.apache.kafka.common.TopicPartition;importorg.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;importjava.util.*;publicclassTopicBacklog{publ
一.为什么要有分区分配策略一个consumergroup有多个consumer，一个topic有多个partition，所以就会设计到分区分配的问题，需要确定哪些分区由哪些消费者消费。二.什么时候会执行分区分配策略当消费者组中的消费者发生变化，减少或者增加的时候，就会执行分区分配策略，需要重新洗牌。三.分区分配策略有哪些方案分区分配策略主要有两种，第一种是Range范围分区，按照主题划分的，是系统默认的方案。Range范围分区是针对每个topic而言。首先是把partition和consumer都拉出来分别进行排序，然后用partition的数量除以consumer的数量，以次来决定哪个范围的
1.Linux分区1.1.原理介绍 (1)Linux无论有几个分区，分给哪一目录使用，它归根结底就只有一个根目录，一个独立且唯一 的文件结构。 Linux中每个分区都是用来组成整个文件系统的一部分。 (2)Linux采用了一种叫“载入”的处理方法，它的整个文件系统中包含了一整套的文件和目录，且将一个分区和一个目录联系起来。 这时要载入的一个分区将使它的存储空间在一个目录下获得。(3)图解：硬盘上的一个分区通过挂载mount机制与文件系统中的某个目录联系起来即分区挂载到目录访问这个目录即访问这个分区可以通过指令查看挂载情况，下面会说。1.2.硬盘说明(1) Linux硬盘主要
流行的大型语言模型（LLM），如OpenAI的ChatGPT和Google的Bard，耗能巨大，需要庞大的服务器农场提供足够的数据来训练这些强大的程序。对这些数据中心进行冷却也使得AI聊天机器人对水的需求量极大。新的研究表明，仅GPT-3的训练就消耗了18.5万加仑（70万升）的水。根据一项新研究，普通用户与ChatGPT的对话基本上相当于在地面上倒掉一大瓶新鲜水。考虑到聊天机器人的空前流行，研究人员担心所有这些浪费的水瓶可能对水供应造成严重影响，尤其是在世界各地历史性干旱和迫在眉睫的环境不确定性之际。加州河滨分校和得克萨斯大学阿灵顿分校的研究人员在一篇题为《让AI更节水》的预印论文中发布了A
穷尽「全网」，生成式AI很快无数据可用。近日，著名UC伯克利计算机科学家StuartRussell称，ChatGPT和其他AI工具的训练可能很快耗尽「全宇宙的文本」。换句话说，训练像ChatGPT这样的AI，将因数据量不够而受阻。图片这可能会影响生成式AI开发人员，在未来几年收集数据，以及训练人工智能的方式。同时，Russell认为人工智能将在「语言输入，语言输出」的工作中取代人类。数据不够，拿什么凑？Russell近来的预测引起了大家重点关注。OpenAI和其他生成式AI开发人员，为训练大型语言模型，开始进行数据收集。然而，ChatGPT和其他聊天机器人不可或缺的数据收集实践，正面临着越来越
目录GPT4All: https://github.co:m/nomic-ai/gpt4allGPT4AllChatUI GPT4All聊天用户界面效果测试问题：HowtowriteamultipleThreadcodeInJava?
近日，ChatGPT这个代表着通用版的大型语言模型以其出色的表现在全球互联网上引人注目。它所使用的GPT技术基础为人工智能应用开启了全新的世界。“大模型时代已经到来。它已变成基础设施，变成算力，变成生产力。大模型可能有通用技术，但更重要的是如何跟各个行业、各个场景相结合。”北京邮电大学人工智能学院教授何召锋在“GPT+医疗健康”机会与挑战交流会上说。在健康医疗领域，GPT可以被应用于多个方面。GPT可以应用于医学文献和病历数据的处理和分析。它可以自动从大量的医学文献中提取相关信息，帮助医生和研究人员获取有价值的医学知识。此外，GPT还可以用于分析病历数据，帮助医生更好地理解患者的疾病状况和制定
xxx系列文章xxxx系列(1)―xxxx系列(2)―xxxxx系列(3)―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文章目录xxx系列文章前言一、问题描述二、问题解决二、验证结论前言在最近使用Kafka过程中，发现使用@KafkaListener指定分区消费时（指定了所有分区），如果服务是多节点，会出现重复消费的现象，即两个服务节点中的消费者均会消费到相同信息，这与消费者组中只有一个消费者可以消费到消息的规则不相符，于是花时间找了找原因参考链接：Consumer机制小龙虾你抓不到(上面博主的专栏)KafkaConsumerassignVSsubscribeKafka的a
GPT基本概念："GPT是一种先进的自然语言处理模型，由OpenAI在2018年推出。GPT全称是（GenerativePre-trainedTransformer），三个字母分别对应三个单词，其中：“Generative”表示该模型具有生成文本的能力。其中“Generative”表示该模型具有生成文本的能力，“Pre-trained”指的是在对模型进行特定任务微调之前，先对其进行大量文本数据集的预训练，“Transformer”指的是模型所用的基本架构。GPT模型的预训练和微调的两阶段过程已被证明在实现各种自然语言处理任务的最先进结果方面是非常有效的。通过迁移学习的能力，模型可以适应各种任务
2023年6月30号，微软终于在6月最后一天推出的开发者预览版更新，支持WindowsCopilot。这次更新没有延迟，可算是互联网界的一股清流。接下来，我们来看一下WindowsCopilot能够实现什么功能。上个月，软总裁萨蒂亚·纳德拉（SatyaNadella）在2023微软Build大会上宣布，WindowsCopilot将GPT-4大模型嵌入WindowsPC操作系统，这标志着Windows迎来了GPT-4时刻！这意味着用户将可以通过Windows11，在新上线的Copilot侧边工具栏，且没有任何APP作为中介的情况下，直接调用AI大模型能力以完成工作生活的各种任务。举例来说，当用
