很多圈友说自己的GPT好像在胡说八道，给出的问题答案不够精确、质量不高，这难道都是GPT的错吗？其实并不是，常言道：好的问题就是好的答案，如何能高效的提问变的非常关键，今天给大家推荐一个超级好用的插件，让你用ChatGPT的效率提升100倍！首先在google搜索中直接搜索：AIPRMforChatGPT千万搜索错了，结果如下，直接点击第一个，看网址就知道是谷歌的应用商店，官方科普然后点击进去看一眼自己是否搜索错误，核对一下信息，然后点击添加至chrome，接下来在弹出的框中点击添加扩展程序即可按照以上的操作完成之后，启动你的ChatGPT，就会出现如下的界面比如展示的几个热门，可以写10
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摘要：本文结合Karmada社区对大规模场景的思考，揭示Karmada稳定支持100个大规模集群、管理超过50万个节点和200万个Pod背后的原理本文分享自华为云社区《Karmada百倍集群规模多云基础设施体系揭秘》，作者：云容器大未来。随着云原生技术在越来越多的企业和组织中的大规模落地，如何高效、可靠地管理大规模资源池以应对不断增长的业务挑战成为了当下云原生技术的关键挑战。在过去的很长一段时间内，不同厂商尝试通过扩展单集群的规模来扩展资源池。然而，Kubernetes社区很早就发布了大规模集群的最佳实践，其中包括几项关键数据：节点数不超过5k，Pod数不超过150k，单个节点的Pod数量不超
?作者：韩信子@ShowMeAI?数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/409?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容?引言我们在处理本地存储的数据时遇到了一些问题。在相对较小的数据集上，读取-处理-写入操作可能很舒服，但对于大型.csv文件来说，这些操作非常麻烦，可能会消耗大量时间和资源。为了解决这个问题，我将介绍两种文件类型，它们可以提高您的数据读写速度，并压缩存储在磁盘上的数据大小：?Parqu
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☞☞☞[我是如何将一个老系统的kafka消费者服务的性能提升近百倍的](https://juejin.cn/post/7116337330968854564"点击查看")☜☜☜○○○○○○○☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝○○○○○○○○大家好，又见面了~kafka作为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，在业务系统中被广泛的使用。如果问你，如何提高kafka队列中的消息消费速度呢？答案很简单，topic多分几个分片，然后使用消费者组（ConsumerGroup）去消费topic即可。如果加个条件，对同一个对象的操作请求必须要严格按照顺序进行处理呢？答案也不难，topic分片之后，生产
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