很实用的ChatGPT网站——http://chat-zh.com/今天介绍一个好兄弟开发的ChatGPT网站，网址[http://chat-zh.com/]。这个网站功能模块很多，包含生活、美食、学习、医疗、法律、经济等很多方面。下面简单介绍一些部分功能与大家一起分享。登录和注册页面主页面1.左侧功能区ChatGPT问答示例：我儿子的婚礼邀请函，如下图所示。GPT4高清绘图示例：编程、读书、咖啡、书房，AI生成的图片如下所示。MJ高清绘图示例：fruitsdroppinginwater,AI生成的图片如下所示。2.右侧功能区全能问答助手示例问题：怎样学好爬虫？给出的答案如下图所示。办公自动化
文章目录前言1.基础概念BrokerProducerConsumerConsumerGroupTopicPartitionReplica2.命令行操作2.1查看所有topic2.2创建topic2.3删除topic2.4查看某个Topic的详情2.5修改分区数2.6发送消息2.7消费消息2.8查看消费者组2.9更新消费者的偏移位置前言kafka官网1.基础概念Broker 一台kafka服务器就是一个broker，可容纳多个topic。一个集群由多个broker组成；Producer 生产者，即向kafka的broker-list发送消息的客户端；Consumer 消费者，即向kafka
本文分享自华为云社区《Pulsar消息积压topic级别策略老化的两种方案》，作者：张俭。Pulsar像大多数消息中间件一样,支持按时间和大小对消息积压进行老化。但是默认的策略只能在namespace级别配置。本文将介绍如何在topic级别实现老化策略的两种方案。方案一：开启TopicLevelPolicy来实现默认的策略配置通过在Zookeeper上配置对应的策略，可以通过./pulsarzookeeper-shell命令来登录zookeeper集群查询。但是如果将这一实现方式扩展到topic级别，将会产生大量的（百万、千万级别）的ZooKeeper节点，这对于ZooKeeper集群来说几乎
本文分享自华为云社区《Pulsar消息积压topic级别策略老化的两种方案》，作者：张俭。Pulsar像大多数消息中间件一样,支持按时间和大小对消息积压进行老化。但是默认的策略只能在namespace级别配置。本文将介绍如何在topic级别实现老化策略的两种方案。方案一：开启TopicLevelPolicy来实现默认的策略配置通过在Zookeeper上配置对应的策略，可以通过./pulsarzookeeper-shell命令来登录zookeeper集群查询。但是如果将这一实现方式扩展到topic级别，将会产生大量的（百万、千万级别）的ZooKeeper节点，这对于ZooKeeper集群来说几乎
spacy简介spacy是Python自然语言处理软件包，可以对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画，以及词嵌入向量的计算和可视化等。1.安装spacy使用“pipinstallspacy"报错，或者安装完spacy，无法正常调用，可以通过以下链接将whl文件下载到本地，然后cd到文件路径下，通过pip安装。pipinstallspacy下载链接：Archived:PythonExtensionPackagesforWindows-ChristophGohlke(uci.edu)选择对应的版本：2.语言库安装2.1zh_core_web_sm2.1：英文=python-mspac
JSON工具-JSONUtil(hutool.cn)报错内容Causedby:cn.hutool.json.JSONException:Expecteda':'afterakeyat5[character6line1]atcn.hutool.json.JSONTokener.syntaxError(JSONTokener.java:396)atcn.hutool.json.JSONParser.parseTo(JSONParser.java:69)atcn.hutool.json.ObjectMapper.mapFromTokener(ObjectMapper.java:239)atcn.hu
1，关于bisheng项目https://www.bilibili.com/video/BV1xi4y1e7MD/【大模型知识库】（2）：开源大模型+知识库方案，docker-compose部署本地知识库和大模型，毕昇+fastchat的ChatGLM3，BGE-zh模型2，关于bisheng项目Bisheng是一款领先的开源大模型应用开发平台，赋能和加速大模型应用开发落地，帮助用户以最佳体验进入下一代应用开发模式。“毕昇”是活字印刷术的发明人，活字印刷术为人类知识的传递起到了巨大的推动作用。我们希望“毕昇”同样能够为智能应用的广泛落地提供有力的支撑。欢迎大家一道参与。Bisheng基于Apa
文章目录1.文章引言2.Topic&Partition的存储3.Kafka的消息分发4.关于Metadata5.消费端如何消费指定分区6.Kafka分区分配策略6.1Rangestrategy（范围分区）6.2RoundRobinstrategy(轮询分区)7.参考文献1.文章引言最近在学习kafka相关的知识，特将学习成功记录成文章，以供大家共同学习。首先要注意的是，Kafka中的Topic和ActiveMQ中的Topic是不一样的。在Kafka中，Topic是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到Kafka集群的消息都有一个类别。物理上来说，不同的Topic的消息是
在Kafka中，Topic是消息的逻辑容器，用于组织和分类消息。本文将深入探讨KafkaTopic的各个方面，包括创建、配置、生产者和消费者，以及一些实际应用中的示例代码。1.介绍在Kafka中，Topic是消息的逻辑通道，生产者将消息发布到Topic，而消费者从Topic订阅消息。每个Topic可以有多个分区（Partitions），每个分区可以在不同的服务器上，以实现横向扩展。2.创建和配置Topic2.1创建Topic使用Kafka提供的命令行工具（kafka-topics.sh）或Kafka的API来创建Topic。下面是一个使用命令行工具创建Topic的示例：bin/kafka-to
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