千帆大模型必看系列博客！写在前面一、千帆大模型平台介绍查看预置模型33个二、Prompt模板库不使用Prompt模板，直接询问使用Prompt模板，控制输入，可以得到更加精准的回答三、自制Prompt模板四、创建应用，通过程序调用Prompt模板access_token获取接口代码写在前面2023年AIGC火爆全网之后，由于公司主要云服务都在百度智能云上，所以一直在关注文心一言的相关动作，忽然在某天上午，打开熟悉的百度智能云官网，出现了一个顶部通栏宣传图。注意亮点：全面接入Llama2等33个大模型。点击宣传图即可进入申请体验，而且从slogan中可以很明确了解到该产品的用途。千帆大模型平台：

前言最近在写一个透传项目，需要实现一个TCPClient模式的透传。在没有连接上时会去不断发起连接直至连接成功，还有断连后又会不断发起请求连接，直至再次连接成功。作为小白，第一反应就是去百度，结果百度搜索出来的，全是CSDN，而且清一色都是上来贴一大堆代码，令人头晕，还一大堆重复的，越看越烦而且搜索无果。既然没有路，那就由我自己来开辟！连接成功前进行不断发起请求连接其实这个功能思路非常简单，无非就是尝试连接=>连接失败=>重连（连接成功就跳出）。用代码写出来：//创建一个新的Socket对象Socketclient=newSocket(AddressFamily.InterNetwork,So

目录引入一、计算机芯片1、芯片的制造2、复杂指令集&精简指令集3、并行计算的GPU二、协作计算1、分布式技术“三论文”2、不可兼得的CAP定理3、故障类型续下篇...往期精彩：引入早在2016年DeepMind就公布了AlphaGo的算法细节，但是时至今日并未看到第二个与AlphaGo旗鼓相当的围棋人工智能！因为“数据”、“算法”、“算力”三者都是AI不可或缺的！电子计算机发展不到100年，随着集成工艺的提升，集成电路可安装更多的晶体管。19世纪Intel创始人戈登.摩尔提出的“摩尔定律”——当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目每隔18到24个月增加一倍，性能提升一倍，精准预测了芯片发展

第一章：引言 在当今数字化时代，大数据已经成为了各行各业的核心资源之一。海量的数据源源不断地涌现，如何高效地处理和分析这些数据已经成为了许多企业和研究机构面临的重要挑战。作为一种功能强大的数学软件工具，MATLAB为我们提供了一种高效、灵活的方式来处理和分析大数据。本文将介绍MATLAB在处理和分析海量数据方面的应用，并给出相应的技术案例和示例代码。第二章：MATLAB中的大数据处理工具MATLAB提供了一系列用于处理和分析大数据的工具和函数，这些工具和函数可以帮助我们高效地处理和分析大规模的数据集。其中，最常用的工具之一是MATLAB的分布式计算工具箱（ParallelComputingTo

近日，北京焱融科技有限公司（简称“焱融科技”）携手上海英方软件股份有限公司（简称“英方软件”）共同实现海量非结构化数据副本保护方案。这是双方针对海量非结构化数据保护、存储异构，以及成本过高问题提出的优质解决方案，进一步帮助企业用户解决海量非结构化数据问题，为各个行业用户输出领先的数据保护方案。当前面临的高难度业务挑战海量非结构化数据安全难保障非结构化数据是企业增长速度最快的数据类型，通常面向海量非结构化数据的存储传统选择采用传统NAS文件存储、分布式文件存储、云存储等多种方式作为海量非结构数据生产存储。由于在对海量非结构化数据进行保护时，常常遇到存储容量过大、共享存储提供商异构、传输效率低、成

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为什么使用缓存在程序内部使用缓存，比如使用map等数据结构作为内部缓存，可以快速获取对象。通过将经常使用的数据存储在缓存中，可以减少对数据库的频繁访问，从而提高系统的响应速度和性能。缓存可以将数据保存在内存中，读取速度更快，能够大大缩短数据访问的时间，提升用户体验。在业界中，通常在数据库之前添加一层Redis缓存，这样可以避免数据库的性能被大量的请求耗费。当有大量的并发请求时，数据库可能会成为瓶颈，而使用缓存可以有效地缓解数据库的压力。Redis作为一种高效的缓存解决方案，可以将热门数据存储在内存中，以快速响应用户的请求。这种缓存层的引入不仅可以提高系统的性能和吞吐量，还可以提高系统的可靠性和

主要是涉及到kafka消费端到es的数据处理kafka端1、批量消费（效果相当明显）2、kafka设置topic多分区，增加kafka的消费并行度（效果相当明显）es端1、采用批量插入，批量插入效率较单条插入效率高很多（效果相当明显，一次批量插入数据大小限制在5M内）2、调整es中索引的副本为0（效果相当明显，es无需做主副分片的复制，减少插入数据请求等待时间）以下图为kibana中调整索引xxxx的副本数

一、背景魔笛活动平台要记录每个活动的用户行为数据，帮助客服、运营、产品、研发等快速处理客诉、解决线上问题并进行相关数据分析和报警。可以预见到需要存储和分析海量数据，预估至少几十亿甚至上百亿的数据量，所以需要选择一款能存储海量数据的数据库。由于是通过接收MQ存储或者API方式存储，所以对实时写入性能也有一定要求。同时可能后续还需要一些实时数据分析等。这里总结一下需求点：可以存储海量数据；写入性能好；可以进行实时计算分析；查询性能最好不要太差。 二、技术选型2.1MySQL单表MySQL数据库我们是算用得最多了。但众所周知，MySQL是单机的。MySQL能存储多少数据，取决于那台服务器的硬盘大小。