关于我从2022年末开始接触AIGC，便一直紧跟最近技术与实践落地。期间参与copilot项目研发，落地了多个垂类AIGC大模型应用，熟悉各种AIGC相关技术如Agent，Langchain，chatdoc，向量数据库等。关于本系列请你认真看完，了解最佳食用方式。本系列是结合AI搜索技术所得素材然后整理笔记而成。所有问题答案均由AI提供初稿，而后修缮而成。每个问题回答后面我都会放上原文的链接，方便大家深度阅读。另外有覆盖不到的问题，尽请留言，会在下期更新。本期问题快浏1.大模型LLM的架构介绍2.目前有哪些主流大模型?3.大模型的涌现能力是因为什么？4.了解Bert的结构吗？5.Bert和GP
Spark最初是由美国伯克利大学AMP实验室在2009年开发，Spark时基于内存计算的大数据并行计算框架，可以用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台之一。Spark的特点运行速度快 ：Spark使用现金的DAG（DirectedAcyclicGraph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比HadoopMapReduce快百倍，基于磁盘的执行速度也能快十倍；容易使用：Spark支持使用Java、Python以及scala等编程语言，简洁的API有助于用户轻松构建并行程序；通用性：Spar
前言又到了一年一度的金三银四了，大家在面试的时候一定被问到过Redis缓存问题吧。可能有些初学者对“缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩”这几个名词感到陌生，或者了解过但是一时半会没办法理解。没关系，希望通过本文可以让你轻松理解这些概念并掌握其解决方案，然后在即将到来的金三银四面试中对你有所帮助。面试题剖析花里胡哨的名词刚开始我以为“缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩”说的是3个问题，在各个博客以及视频的讲解下越来越绕。最后我捋了一下，这TM不是一个问题吗。为了让大家也绕一绕，我把各博客对“缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩”的描述贴在这里：缓存击穿是指一个热点的Key在某个瞬间过期失效了，大量的并发请求在缓存获
目录1.合并两个有序数组2.移动元素 3.删除有序数组中的重复项 4.删除排序数组中的重复项II5.多数元素暂时更新到这里，博主会持续更新的1.合并两个有序数组题目（难度：简单）：给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。请你 合并 nums2 到 nums1 中，使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。注意：最终，合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组 nums1 中。为了应对这种情况，nums1 的初始长度为 m+n，其中前 m 个元素表示应合并的元素，后 n 个元素为 0 ，应忽略
微服务的通讯方式主要有以下几种：RESTfulAPI：基于HTTP协议的RESTfulAPI是最常用的微服务通讯方式之一。服务之间通过HTTP请求和响应进行通讯，实现数据交换。这种方式简单、通用，适用于各种场景，但可能不适合对实时性要求非常高的场景。RPC（远程过程调用）：RPC允许一个服务像调用本地方法一样调用另一个服务的方法。它通过将方法调用封装成网络数据包并在不同的进程之间传输，实现不同服务之间的互相调用。RPC方式可以提高调用的效率和性能，但可能需要更多的配置和管理工作。消息队列通讯：如RabbitMQ、Kafka、RocketMQ等，服务之间不直接调用，而是通过消息队列进行异步消息传
一.前言（更新世界观） 在“微机世界”，普通的城市(单片机)里，人又有一个别的名字叫做“数据”，人有0有1；人们也有住房，这些住房在这个世界叫做“存储器”；地上有路，这些路叫做“数据总线”,交通系统则统称为总线；这里也有行政部门，比如公安局之类的，又有个名字叫“寄存器”；有中央政府，政府又叫做“中央处理器(CPU)”，这里也会发生的一些自然灾害(内部中断)和人为活动(外部中断)，I/O接口是城市(单片机)的城门和检查站，串行接口是连接城市与乡村的小路。 随着科学技术的进步，诞生了一种现代化城市诞生：RTOS(实时多任务操作系统)，它有一个高效的城市管理系统:一整套完善的任
1.spark是什么spark官网地址：https://spark.apache.org/Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台之一。2.Spark的特点运行速度快：与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。计算的中间结果是存在于内存中易用性好：Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的Shell，可
目录1.经验总结2.HR面可能会问的问题1.经验总结**经验一：**1.**能内推尽量不走官网**。现在大厂的简历数量都非常吓人，可能几个算法岗位收到几百甚至上千的简历都不为过，那面试官怎么能从中捞出你的简历呢?一个有效的方法就是内推，内推意味着你能拿到正式员工的背书，有了这样的背书，相当于有了加分。内推还有一些好处，包括免笔试等(也有不免的，不绝对)。 2.**能投提前批尽量不等正式批**。HC(headcount)就那么多，提前批发的差不多了，正式批的hc就少了，道理就是这么个简单的道理。另外如果部门有10个hc的时候，你水平差不多，招你一个问题不大，反正还有9个。但是只剩1个hc的时候，
一、需求在ODPS上我们有如下数据：idcategory_idattr_idattr_nameattr_value205348100000462最优粘度["0W-40"]205348100000461基础油类型["全合成"]205348100000463级别["BMWLonglife01"]我们希望得到的结果如下：(205348, 10000046,"基础油类型：全合成\n最优粘度：0W-40\n级别：BMWLonglife01\n")需求解读：需要将(id,category_id)作为key，然后将(attr_id,attr_name,attr_value)进行reduce操作，在reduc
一.什么是spark1，Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎， 是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台之一。2，spark的生态圈SparkCoreSpark的核心，提供底层框架及核心支持。BlinkDB一个用于在海量数据上进行交互式SQL查询的大规模并行查询引擎，允许用户通过权衡数据精度缩短查询响应时间，数据的精度将被控制在允许的误差范围内。SparkSQL可以执行SQL查询，支持基本的SQL语法和HiveQL语法，可读取的数据源包括Hive、HDFS、关系数据库（如MySQL）等。SparkStreaming可以进行实时数据流式计算。MLBa
