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最强分类器调优秘诀！AdaBoost让性能飙升！

本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！ 作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。 各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。 负责： 中央/分销预订系统性能优化 活动&券等营销中台建设 交易平台及数据中台等架构和开发设计 车联网核心平台-物联网

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置顶 原创 精选 9月前 304 阅读

微服务、容器、DevOps的三角恋

0 前言 容器的普及，带来了微服务架构和DevOps的高速发展。 1 微服务的弊端 1.1 测试、发布工作量剧增 单体应用拆分成多个微服务后，虽能实现快速开发迭代，但带来更大测试和运维部署的成本。 很多业务早期就是一个大的单体Web应用，测试和运维时，只需把Web应用打WAR包，部署到Tomcat完事 拆成微服务后，很多业务需求就需同时修改多个服务的代码，那么这些服务都要打包、测试和发布上线，还

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置顶 原创 10月前 46 阅读

MongoDB身份认证机制揭秘！

检查MongoDB服务器的身份验证状态，使用MongoDB的shell或者命令行工具。 1 使用MongoDB Shell 1.1 连接到admin数据库 因为大多数身份验证相关的命令需要在admin数据库中运行： use admin 1.2 检查服务器的身份验证状态 db.runCommand({getParameter: 1, authenticationMechanisms: 1}) 如

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置顶 原创 10月前 71 阅读

LLM部署，你必须要知道的几个技巧！

0 前言 今天我会首先解释为什么 LLM 的部署很难，因为许多人可能并不理解其中的复杂性。接着，我会分享七个提高 LLM 部署效果的技巧和方法。 1 为啥 LLM 部署困难？ “最近在忙啥？” “我一直在让 LLM 服务变得更简单。” “LLM 部署难吗？不是直接调用 OpenAI API 就行？” “某种程度上是这样。”因为提到 LLM，大多数人只会想到 OpenAI，调用 API 确实简单。她

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置顶 原创 10月前 116 阅读

这份数据库知识指南让程序员拍案叫绝！

4 数据库 关系型数据库 关系型数据库，或称为 SQL 数据库，是结构化的，具有预定义的模式，类似于存储和地址的电话簿。SQL 数据库以行和列的形式存储数据。每一行包含关于单个实体的所有信息，每一列则保存所有分开的数据点。常见的 SQL 数据库包括： MySQL Oracle MS SQL Server SQLite PostgreSQL MariaDB MySQL 开源关系型数据库管

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置顶 原创 10月前 33 阅读
模式：每个服务一个数据库

模式：每个服务一个数据库

Pattern: Database per service。 背景 如用微服务架构模式开发一个在线商店应用程序。大多数服务需要在某种数据库中持久化数据。如，订单服务存储订单信息，而客户服务存储客户信息。 问题 微服务应用程序中的数据库架构是什么？ 驱动力 服务必须松耦合，以便能够独立开发、部署和扩展。 某些业务事务必须在多个服务之间强制执行不变量。例如，下订单用例必须验证新订单不会超出客户的信

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置顶 原创 10月前 34 阅读

顶级企业如何用数据脱敏保护用户隐私！

0 前言 ShardingSphere提供数据访问安全性：通过数据脱敏，完成对敏感数据的安全访问。本文介绍ShardingSphere数据脱敏功能。 数据脱敏，指对敏感信息通过脱敏规则进行数据转换，实现敏感隐私数据的可靠保护。相较传统私有化部署方案，互联网应用对数据安全要求更高，涉及范围更广。根据行业和业务场景属性，不同系统敏感信息不同，但诸如身份证号、手机号、卡号、用户姓名、账号等一

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置顶 原创 10月前 46 阅读

ShardingSphere 如何完美驾驭分布式事务与 XA 协议？

0 前言 基于上一文基础，详细展开 ShardingSphere 分布式事务实现。先看支持强一致性事务的XAShardingTransactionManager。 1 XAShardingTransactionManager 回到 ShardingSphere，来到 sharding-transaction-xa-core 工程的 XAShardingTransactionManager 类，分布

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置顶 原创 10月前 121 阅读

AI大模型的潜在风险，如何做好管控？

0 前言 这是一系列技术和组织协议，旨在帮助管理开发日益强大的 AI 系统的风险。随 AI 模型强大，我们认为它们将为经济和社会带来巨大价值，但也将带来日益严重的风险。RSP 主要关注灾难性风险，即 AI 模型直接导致的大规模毁灭性风险。这些风险可能源于对模型的故意滥用（例如被恐怖分子或行为者用来制造生物武器），也可能因模型以自主且违背设计者意图的方式行动而造成的破坏。 RSP 定义了一个名

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置顶 原创 10月前 140 阅读

LM Studio让你的Mac秒变AI神器！

0 前言 M芯片Mac想跑大模型，强烈推荐LM Studio。因为它支持专门为M系列芯片优化过的模型文件，运行速度快了不止亿点点！intel mac 不支持哦！ 本地运行大模型的工具中，LM Studio和Ollama是最受欢迎的两款。最近LM Studio新增了对MLX的支持。 1 MLX是啥？ 苹果公司开源的一个机器学习框架，专门为M系列芯片做了优化，如采用了统一内存模型、对应统一内存架构。所

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置顶 原创 10月前 498 阅读
软件架构演变：从单体架构到LLM链式调用

软件架构演变：从单体架构到LLM链式调用

0 前言 软件架构——我们数字世界的蓝图——自20世纪中叶计算机时代诞生以来，已经发生了巨大演变。 20世纪60年代和70年代早期，以大型主机和单体软件为主导。而今天，数字领域已完全不同，运行在由云计算、API连接、AI算法、微服务和编排平台组成的分布式网络上。 软件架构是如何随着岁月演变的？回顾几十年来的技术进步，我们可以看到商业需求、市场趋势和工程实践的变化如何影响了软件架构。 1 大型主机和

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置顶 原创 10月前 49 阅读

颠覆编程！通义灵码、包阅AI、CodeGeeX三大AI助手解锁无限潜力！

随着科技的疾速前行，人工智能（AI）辅助编程工具已跃然成为软件开发领域及编程爱好者群体中不可或缺的得力助手。这些融入了尖端智能化算法的工具，不仅深刻改变了编程工作的面貌，通过自动化和优化手段显著提升了编程效率，还以其精准的分析与改进能力，确保了代码质量的飞跃。 接下来，我们将深入探讨几款备受欢迎的AI辅助编程工具，以及它们如何在细节之处彰显出对工作效率的卓越贡献。 1 包阅AI 点击直达官网：你能

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置顶 原创 2024-10-23 13:25:38 543 阅读

Redis Quicklist 竟让内存占用狂降50%？

0 引言 Redis 作为一种高效的内存型键值数据库，得益于其底层数据结构的精妙设计。对于 List 类型的数据，Redis 从早期的简单链表（linkedlist），到压缩列表（ziplist），再到如今的 quicklist 和 listpack，不断优化以平衡内存利用率和性能。这篇文章将深入剖析 Redis 的 quicklist 和 listpack 数据结构，帮助 Java 技术专家理解

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置顶 原创 2024-10-22 23:01:45 93 阅读

别再用老旧架构了！单元化构建超强弹性和容错系统！

0 关键收获 单元化架构提高了微服务的弹性和容错性。 可观察性对于开发和运营单元化架构至关重要。 单元路由器是单元基础架构的关键组件，它需要快速响应单元可用性和健康变化。 要成功采用单元化架构，需要全面和综合的方法来实现可观察性。 单元化架构利用与微服务相同的可观察性支柱，但需要以适应这种架构特有的元素。 在过去的几年中，单元化架构作为一种新兴的范式，公司如: Slack（将最关键的用户

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置顶 原创 2024-10-21 22:43:14 34 阅读

Java21虚拟线程：我的锁去哪儿了？

0 前言 最近的文章中，我们详细介绍了当我们迁移到 Java 21 并将代际 ZGC 作为默认垃圾收集器时，我们的工作负载是如何受益的。虚拟线程是我们在这次迁移中兴奋采用的另一个特性。 对虚拟线程新手，它们被描述为“轻量级线程，减少编写、维护和观察高吞吐量并发应用程序的工作量。”威力来自在阻塞操作发生时，能够通过延续挂起和恢复，从而释放底层操作系统线程以供其他操作重用。在适当的上下文中利用

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置顶 原创 2024-10-19 22:19:19 74 阅读

使用LangGraph构建多Agent系统架构！

0 前言 Agent是一个使用大语言模型决定应用程序控制流的系统。随着这些系统的开发，它们随时间推移变得复杂，使管理和扩展更困难。如你可能会遇到： Agent拥有太多的工具可供使用，对接下来应该调用哪个工具做出糟糕决策 上下文过于复杂，以至于单个Agent无法跟踪 系统中需要多个专业领域（例如规划者、研究员、数学专家等）。 为解决这些问题，你可能考虑将应用程序拆分成多个更小、独立的，并将它

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置顶 原创 2024-10-18 17:53:21 211 阅读

利用LangGraph和Waii实现你的chat2db！

0 前言 在数据分析领域快速发展的今天，通过自然语言与数据交互的能力变得越来越有价值。对话式分析旨在使复杂数据结构对没有专业技能的用户更易于访问。 LangGraph 是个框架，用于构建使用语言模型的状态化、多应用程序。Waii 提供文本到 SQL 和文本到图表的功能，使用户能够通过自然语言与数据库和数据可视化进行交互。 本文探讨 Waii 的能力如何增强 LangGraph 应用程序在对话式

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置顶 原创 2024-10-16 23:19:03 97 阅读
为什么普通AI不够用？定制AI Agents工具是关键！

为什么普通AI不够用？定制AI Agents工具是关键！

1 新建一个实时搜索工具@tool def web_search(query: str): """ 实时搜索工具 """ serp = SerpAPIWrapper() result = serp.run(query) print("实时搜索结果:", result) return result# 初始化工具列表 tools = [web_search]#

API
sed
搜索
置顶 原创 2024-10-15 21:49:04 28 阅读 yyds干货盘点

从小白到大神：快速掌握数据挖掘的学习路径！

0 前言 数据分析的最关键部分是数据挖掘，啥是数据挖掘？ 普通人很难感知大海，更别说寻宝 但对石油开采人员，大海有坐标。他们对地质勘探，分析地质构造，发现哪些地方可能有石油。然后用开采工具，深度挖掘，直到打到石油。大海、地质信息、石油对开采人员就是数据源、地理位置及分析结果。 而数据挖掘工作，就像钻井，通过分析这些数据，从庞大的数据中发现规律来寻宝。只有对知识有全面认知，才能确保在以后工作即使

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置顶 原创 2024-10-13 19:56:51 83 阅读
01-程序员如何正确学习数据分析？

01-程序员如何正确学习数据分析？

掌握数据，就是掌握规律：当你了解市场数据，对它分析，就可得到市场规律当你掌握了产品自身的数据，对它进行分析，就可以了解产品的用户来源、用户画像等1 谈论数据分析时，都在讲啥？数据分析分成三个重要部分：数据采集。原材料，也最“接地气”，因为任何分析都要有数据源数据挖掘。最“高大上”部分，也是整个商业价值所在。数据分析，就是要找到其中的规律，来指导业务。因此数据挖掘的核心是挖掘数据的商业价值，也就是我

数据挖掘
数据分析
数据
置顶 原创 2024-10-12 21:53:15 144 阅读 yyds干货盘点

LangChain4j支持的API类型

本文描述了底层的大语言模型（LLM）API。高级的LLM API参见AI服务。 1 LLM API的类型 1.1 LanguageModel 非常简单—，接受一个String作为输入，并返回一个String作为输出。 该API现正逐渐被聊天API（第二种API类型）取代。 1.2 ChatLanguageModel 这种API接受一或多个ChatMessage作为输入，并返回一个AiMessage

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置顶 原创 2024-09-21 23:09:52 109 阅读
LangChain4j炸裂！Java开发者打造AI应用从未如此简单

LangChain4j炸裂！Java开发者打造AI应用从未如此简单

LangChain4j 的目标是简化将大语言模型（LLM）集成到 Java 应用程序中的过程。 1 实现方式 1.1 标准化 API LLM 提供商（如 OpenAI 或 Google Vertex AI）和向量嵌入存储（如 Pinecone 或 Milvus）使用专有 API。LangChain4j 提供了标准化 API，避免了每次都需要学习和实现特定 API 的麻烦。要试验不同的 LLM 或嵌

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置顶 原创 2024-09-19 13:31:32 1036 阅读 yyds干货盘点

Java 23连夜官宣发布，IDEA亲测可用！

0 前言 官宣发布： IDEA已支持下载： 1 JEPs JEP 455 Primitive Types in Patterns, instanceof, and switch (Preview) 通过允许在所有模式上下文中使用原始类型模式，增强了模式匹配，并扩展了 instanceof 和 switch 以适用于所有原始类型。这是一项预览语言特性。 JEP 466 Class-File

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置顶 原创 2024-09-18 15:03:51 97 阅读

一文看完MySQL 9.0新特性！

本文总结自 MySQL 8.4 以来，在 MySQL 9.0 中新增、废弃、更改和删除的内容。MySQL 9.0 中新增或更改的功能。 1 MySQL 9.0新特性 1 VECTOR 类型支持 MySQL 9.0 支持 VECTOR 列类型。向量是一个数据结构，它由条目列表（4 字节浮点值）组成，可以表示为二进制字符串值或列表格式字符串。VECTOR 列在声明时需指定最大长度或条目数量（括号内），

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置顶 原创 2024-09-15 23:29:07 111 阅读

如何微调：关注有效的数据集！

如何微调：关注有效的数据集 本文关于适应开源大型语言模型（LLMs）系列博客的第三篇文章。在这篇文章中，我们将探讨一些用于策划高质量训练数据集的经验法则。 第一部分探讨了将LLM适应于领域数据的普遍方法 第二部分讨论了咋确定微调是否适用于你的实际情况 1 介绍 微调LLMs是一门艺术与科学的结合，该领域的实践仍在不断发展中。在本篇博文中，我们将突出微调的设计变量，并给出我们迄今为止所见的最

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置顶 原创 2024-09-14 16:47:08 108 阅读

改进大语言模型的最全方法！

这是一篇关于适应开源大语言模型（LLMs）的三部系列博客的第一篇。本文探讨将LLM适应领域数据的各种方法。 第二部分讨论如何确定微调（fine-tuning）是否适合您的用例。 第三部分探讨策划良好训练数据集的一些经验法则。 0 引言 大语言模型（LLMs）在多种语言任务和自然语言处理（NLP）基准测试中展示了出色的能力。基于这些“通用”模型的产品应用正在增加。本文为小型AI产品团队提供指导，

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置顶 原创 2024-09-13 19:17:15 254 阅读

RabbitMQ的队列模式你真的懂吗

0 前言 官网描述六类工作队列模式： 简单队列模式：最简单的工作队列，一个消息生产者，一个消息消费者，一个队列。另称点对点模式 工作模式：一个消息生产者，一个交换器，一个消息队列，多个消费者。也称点对点模式 发布/订阅模式：无选择接收消息，一个消息生产者，一个交换器，多个消息队列，多个消费者 路由模式：基于发布/订阅模式，有选择的接收消息，即通过 routing 路由进行匹配条件是否满足接收消息

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置顶 原创 2024-09-11 23:26:05 47 阅读

RabbitMQ的 RPC 消息模式你会了吗？

前文学习了如何使用工作队列在多个工作者之间分配耗时的任务。若需要在远程计算机上运行一个函数并等待结果呢？这种模式通常被称为远程过程调用 (RPC)。 本节使用 RabbitMQ 构建一个 RPC 系统：一个客户端和一个可扩展的 RPC 服务器。由于我们没有耗时的任务可以分配，因此我们将创建一个返回斐波那契数的虚拟 RPC 服务。 客户端接口 创建一个简单的客户端类，暴露 call 方法，该方法发送

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置顶 原创 2024-09-10 23:24:59 58 阅读

开放式系统互连（OSI）模型的实际意义

0 前言 开放式系统互连（OSI，Open Systems Interconnection）模型，由国际标准化组织（ISO）在1984年提出，目的是为了促进不同厂商生产的网络设备之间的互操作性。 定义了一种在层之间进行协议实现的网络框架，控制从一层传递到下一层。在概念上将计算机网络架构分7层，按照逻辑顺序进行。 用户角度： 较低层处理电、二进制数据块及这些数据在网络中的路由 较高层涵盖网络

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置顶 原创 2024-09-08 20:24:17 204 阅读

2024最新版IDEA设置启动参数

1 编辑配置 2 修改显示的的可选项 3 选择添加VM参数 面板就会多出一个可输入VM参数的框： 关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！ 作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。 各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。 负责： 中央/分销预订系统性能优化 活动&am

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置顶 原创 2024-09-04 09:39:28 230 阅读

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