在科技日新月异的今天，AIGC已经成为了一个热门话题，技术成为行业发展的核心动力。2022年11月，OpenAI发布ChatGPT，仅用2个月就创造了APP用户过亿的新记录。ChatGPT强大的内容生成能力，引起了业界普遍关注，也加速了人工智能行业从决策式/分析式AI（Discriminant/AnalyticalAI）到生成式AI（GenerativeAI）的演化。 2023年5月14日，Sota.AI联合CSDNCMeet&CDC、全球青年领航计划，于上海虹口举办了首场线下智能AI交流Meetup，来自NVIDIA、达观数据、彬复资本的多位技术专家围绕智能AI的主题，围绕着AIGC技术前沿

文章目录1.数据聚合1.1聚合介绍1.2Bucket聚合1.3Metrics聚合1.4使用RestClient进行聚合2.自动补全2.1安装补全包2.2自定义分词器2.3自动补全查询2.4拼音自动补全查询2.5RestClient实现自动补全2.5.1建立索引2.5.2修改数据定义2.5.3补全查询2.5.4解析结果1.数据聚合1.1聚合介绍聚合（aggregations）可以实现对文档数据的统计、分析、运算。聚合常见的有三类：桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组TermAggregation：按照文档字段值分组DateHistogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组度

相信大家都对未来的职业发展有着憧憬和规划，要做架构师、要做技术总监、要做CTO。对于如何实现自己的职业规划也都信心满满，努力工作、好好学习、不断提升自己。规划职业发展当涉及未来职业发展时，我们都怀揣着远大的目标和野心。对许多人而言，成为一名优秀的架构师、技术总监或CTO是一种梦想，更是一个可以实现的现实目标。为了踏上这个职业征程，我们需要不断奋斗，不断完善自我。这意味着持续投入努力工作、培养专业技能、掌握行业趋势并积极寻求成长机会。通过不断的学习和经验积累，我们才能站在行业前沿，成为解决复杂技术难题的领军人物。这种积极的态度和持续的学习精神是我们实现职业规划的关键。架构师的多元工作范围优秀的架

授权声明：本文基于九天Hector的原创课程资料创作，已获得其正式授权。原课程出处：九天Hector的B站主页，感谢九天Hector为学习者带来的宝贵知识。请尊重原创，转载或引用时，请标明来源。全文共8000余字，预计阅读时间约18~28分钟|满满干货(附代码案例)，建议收藏！本文目标：详解ChatCompletionModels的参数及应用实例，并基于该API实践如何构建本地知识库的问答系统代码&文件下载点这里一、介绍在OpenAI大模型生态中的文本模型包括了Completion模型和Chat模型，如果您还不清楚相关内容的话，强烈建议先阅读这两篇文章再学习本文OpenAI开发系列（三）：Op

1写在前面的话该篇文章创建pytorch环境部分，大家谨慎参考。本以为已经完全解决错误，但实际上pytorch最终并未配置在所创建虚拟环境中，本人能力有限，实在搞不定，故大家可在此博客的踩坑基础上，继续前行，争取一次创建成功，加油！2TX2NX安装Archiconda3Archiconda下载链接:https://github.com/Archiconda/build-tools/releases进入界面如下，下载即可：将下载文件拷贝到JetsonTX2NX中，如图所示：输入命令安装./Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh可能无法正常安装，这里需要给文件Arch

今天继续给大家介绍Linux运维相关知识，本文主要内容是Docker的CPU资源限额配置。当我们在一台设备上运行多个Docker时，我们会对一个Docker容器的使用进行限制，避免其使用过多的系统硬件资源，而造成其他的容器“饿死”的现象。在Docker的使用中，我们通过使用cgroup来对Docker的容器资源使用进行限制。Docker对容器CPU的限制可以分为三种，即相对份额限制、绝对使用限制以及CPU核心控制。一、CPU相对份额限制所谓CPU相对份额限制，指的是给Docker的镜像分配一个“份额”，使得当CPU资源紧张时，不同的Docker镜像之间对CPU资源的竞争大致上是按照这个份额的比

📘北尘_：个人主页🌎个人专栏:《Linux操作系统》《经典算法试题》《C++》《数据结构与算法》☀️走在路上，不忘来时的初心文章目录一、泛型编程1、如何实现一个通用的交换函数呢？2、引出模板二、函数模板1、函数模板概念2、函数模板格式3、函数模板的原理4、函数模板的实例化1、隐式实例化2、显式实例化5、模板参数的匹配原则三、类模板1、类模板的定义格式2、类模板的实例化一、泛型编程1、如何实现一个通用的交换函数呢？使用函数重载虽然可以实现，但是有一下几个不好的地方：重载的函数仅仅是类型不同，代码复用率比较低，只要有新类型出现时，就需要用户自己增加对应的函数代码的可维护性比较低，一个出错可能所有的

十、数组1、数组的概念1）引出数组需求：学校为了统计学生的信息，需要设计一个程序，要求如下，一共有十个学员，要求依次输入各位学员的学号，并将其打印出来。#includeintmain(){intstudentId1,studentId2,studentId3,studentId4,studentId5;std::cin>>studentId1;std::cin>>studentId2;std::cin>>studentId3;std::cin>>studentId4;std::cin>>studentId5;std::cout问题描述：实际生活中，我们经常会需要处理多个具有相同性质的数据，比如

请求和响应一、请求相关（request对象）：在Flask中，可以使用request对象来获取和处理当前请求的相关信息。request对象是一个全局对象，可以在任何视图函数中直接使用。需要注意的是，在使用request对象之前，需要先导入它：fromflaskimportrequest以下是request对象的一些常用属性和方法：1.method：是一个属性，获取当前请求的HTTP方法（字符串/只读属性），例如GET、POST、PUT等。request.method2.args：获取URL查询参数的字典形式。如果有相同的键，只会获取最后一个值。具体来说，request.args包含了当前请求U

1.别名使用1）别名作用在开发中，随着业务需求的迭代，较⽼的业务逻辑就要⾯临更新甚⾄是重构，⽽对于es来说，为了适应新的业务逻辑，可能就要对原有的索引做⼀些修改，⽐如对某些字段做调整，甚⾄是重建索引。⽽做这些操作的时候，可能会对业务造成影响，甚⾄是停机调整等问题。由此，es提供了索引别名来解决这些问题。索引别名就像⼀个快捷⽅式或是软连接，可以指向⼀个或多个索引，也可以给任意⼀个需要索引名的API来使⽤。别名的应⽤为程序提供了极⼤地灵活性2）别名使用查询GET/_alias创建别名POST/_aliases{"actions":[{"add":{"index":"my_data_index","