大数据面试SQL每日一题系列：最高峰同时在线主播人数。字节，快手等大厂高频面试题 之后会不定期更新每日一题sql系列。 SQL面试题每日一题系列内容均来自于网络以及实际使用情况收集，如有雷同，纯属巧合。 1.题目 问题1：如下为某直播平台各主播的开播及关播时间数据明细，现在需要计算该平台最高峰期同时
经常有小伙伴和我咨询大数据怎么学，我觉得有必要写一下关于大数据开发的具体方向，下次就不用苦哈哈的打字回复了。直接回复文章。 1.大数据岗位划分 我们通常说的大数据开发主要分为三大方向： 1.1数据平台开发工程师 主要从事后端开发，结合Hadoop，flink，spark等做二次开发，基于底层框架开发
背景 关于为什么做这个代码生成器，其实主要有两点: 参与的项目中有很多分析报表需要展示给业务部门，公司使用的商用产品，或多或少有些问题，这部分可能是历史选型导致的，这里撇开不不谈；项目里面也有很多CRUD的功能，而这些功能的实现代码基本上差不多，这些功能都去手写，也比较浪费时间而且效率很低，还可能会
如果让你来做一个有状态流式应用的故障恢复，你会如何来做呢？ 单机和多机会遇到什么不同的问题？ Flink Checkpoint 是做什么用的？原理是什么？
近期，上海合合信息科技股份有限公司发布的文本向量化模型 acge_text_embedding 在中文文本向量化领域取得了重大突破，荣获 Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 中文榜单（C-MTEB）第一名的成绩。这一成就标志着该模型将在大模型领域的应用中发
今天在ChatGLM2-6B 的仓库里看到了这么一个issue： https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/issues/122： 这位兄弟说的挺好，其中有点小错误：三星Tizen架构 其实不是架构，是属于arm架构 ，Tizen是 三星的一个操作系统。由此我想到了C
好家伙,搬砖 今天在做组件迁移(从一个旧平台迁移到一个新平台)的时候,发现了一些小小的问题: 1.错误描述: 在穿梭框组件中,使用"节点配置"方法添加数据的时候,左测数据选择框直接消失了 这里我们猜测一下,大概是数据处理出了问题 此处,我们使用"数据绑定"绑定数据方法: 定义数据: 绑定数据 2.错
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1732605947328279992&wfr=spider&for=pc 这两天，国产CPU替代的风刮得很大，从刮的风来看，或许国产CPU这次迎来了真正的发展大机遇，国产CPU的新时代真的要来了。 毕竟信息安全、自主可控，是我们必须
大页内存（hugepages） 为优化内存管理引入了hugepages 可以自定义设置、将原来标准内存也4k设置为更大。 hugepages 优点： 使得Oracle SGA 不可交换； 减轻 TLB 的压力； 减少页表的开销； 减少页表查询的开销； 提升内存访问的整体性能； oracle建议设置h
大页内存设置 先查看 cat /proc/meminfo |grep -i huge 获取大页内存的大小信息. AnonHugePages: 42022912 kB HugePages_Total: 158720 HugePages_Free: 1005 HugePages_Rsvd: 0 Huge
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1761150458273739276&wfr=spider&for=pc 2023-03-23 17:33湖北匠心计划创作者,媒体人,优质科技领域创作者,内容评审官,活力创作者 关注 说到芯片，特别是底层硬件基础设施核心CPU中央处
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 大资金如何做现金管理 做B圈交易时，通常都会保留一部分以usd计价的稳定币，用来作为保证金的安全垫，或是备用等待可能的交易机会。例如，我们做USDT本位合约的交易，往往不会完全满仓，会预留一部分保证金应对
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大模型材料收集 360安全大模型 推动大模型 B 端落地，360 想怎么做？ 企业安全智控系统 安全问答 安全运营 通用大模型 数据安全问问题 专业知识缺乏 成本控制难 专业大模型 垂直专业性 安全合规性 使用成本 知识确权 B端：面向消费者 C端：面向商家 小米大模型 雷军：小米手机已跑通大模型，
转载：大模型研发核心：数据工程、自动化评估及与知识图谱的结合 本文将介绍大模型研发中数据工程，包括数据以及自动化相关的内容，并介绍在当前的情况下，知识图谱的定位以及如何融入到大模型的整个研发当中。 分享将会围绕下面四个方面展开： 大模型研发中的数据工程，起底当前一些大模型的数据构造以及360的构造方
[toc] # 简介 最近随着chatgpt的兴起，人工智能和大语言模型又再次进入了人们的视野，不同的是这一次像是来真的，各大公司都在拼命投入，希望能在未来的AI赛道上占有一席之地。因为AI需要大规模的算力，尤其是对于大语言模型来说。大规模的算力就意味着需要大量金钱的投入。那么对于小公司或者个人来说
大数据技术的发展是一个非常典型的技术工程的发展过程，荣辛通过对于谷歌经典论文的盘点，希望可以帮助工程师们看到技术的探索、选择过程，以及最终历史告诉我们什么是正确的选择。 何为大数据 “大数据”这个名字流行起来到现在，差不多已经有十年时间了。在这十年里，不同的人都按照自己的需要给大数据编出了自己的解释
 的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。 CDC 的种类 CDC 主要分为基于查询和基于 Binl
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