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大型语言模型（LLMs）的快速发展显著提升了性能，但也带来了计算与能耗挑战。清华大学刘知远团队提出“能力密度”概念，定义为有效参数规模与实际参数规模的比值，揭示LLMs能力密度每100天翻倍的“Den

北京大学研究团队提出Lift3D框架，通过增强2D预训练模型的隐式与显式3D机器人表示，实现鲁棒的3D操作策略。核心包括任务感知掩码自编码器和2D模型提升策略，有效提高3D空间感知能力。实验表明，Li

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使用的是flink sql处理流程是从mysql进kafka之后通过kafka插入hive在插入数据时会报错选了upsert-kafkasql没有更新或者删除操作 Flink SQL> [ER

LSS（Lift-Splat-Shoot）是将多视角图像转换为BEV表示的经典技术，算法虽然老，但应用依然非常广泛

缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是Redis使用过程中可能遇到的常见问题。理解这些问题的成因并采取相应的解决措施，可以有效提升系统的稳定性和性能。在实际应用中，应根据具体场景，选择合适的解决方案，并持续监

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通过以上步骤，你已经在Windows 11的WSL2中成功编译并安装了 `perf`工具。尽管在WSL2中可能会遇到一些限制，但大部分基本性能分析功能应当可以正常使用。使用 `perf`进行性能分析，

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本文详细探讨了Java系统中内存溢出(OutOfMemory，简称OOM)问题的成因与解决方法。首先分析了线上系统因OOM挂掉的常见场景及处理思路，接着深入讲解了JVM中可能发生OOM的三大区域：Me

作为一名金融行业数据工程师，我参与了阿里云Dataphin智能研发版的评测。通过《离线数仓搭建》实践，体验了其在数据治理中的核心能力。Dataphin在环境搭建、管道开发和任务管理上显著提效，如测试环

本文解析了Java中`ArrayList`的扩容机制。

本文总结了 Java 开发中的几个重要编码规范与优化建议： 1. **Map 初始化大小**：避免直接初始化 HashMap 时指定不准确的容量。 2. **线程池创建**：禁止使用 `Executo

Xshell 7 是一款由韩国 NetSarang 公司开发的终端模拟器，专为Windows系统设计，广泛用于远程连接和服务器管理。本文详细介绍其下载、安装流程及配置方法，包括界面语言设置、新建会话连

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前馈神经网络（FFN）是自然语言处理（NLP）领域中不可或缺的组件，尤其在Transformer等架构中发挥重要作用。FFN通过非线性变换和特征提取，增强模型对复杂语义的理解能力，同时平衡注意力机制输

多头注意力机制是自然语言处理（NLP）领域的核心技术，基于人类大脑选择性关注的灵感，通过多个“注意力头”从不同角度分析输入数据，显著提升模型对语言的理解和表达能力。它在Transformer架构中广泛

BERT与GPT系列模型是自然语言处理（NLP）领域的里程碑。基于Transformer架构，BERT通过双向编码实现深度语言理解，适用于情感分析、命名实体识别等任务；GPT则以单向生成见长，能够创作

表锁： 不会出现死锁，发生锁的冲突几率高，并发性低。 存储引擎在进行SQL数据读写请求前，会对涉及到的表进行加锁。 其中锁分为共享读锁和独占写锁：读锁会阻塞写，写锁会阻塞读和写。 行级锁： 会出

当对表中的数据进行增加、删除、修改时，同时需要动态维护索引，降低了整体的维护速度。 索引需要占据物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大，因为会将数据存储于叶子节点。 创建索引和维护索引要

非空字段：索引字段不能有NULL，如果有NULL值将不会包含在索引中。 索引字段越小越好：数据库的数据存储以页为单位一页存储的数据越多一次IO操作获取的数据越大效率越高。 唯一、不为空、经常被查询的字

原子性：指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。 一致性：指事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被

首先两者都是用的是B+树索引，但二者的实现方式不同。 对于主键索引，InnoDB中叶子节点保存了完整的数据记录，而MyISAM中索引文件与数据文件是分离的，叶子节点上的索引文件仅保存了数据记录的地址.

聚簇索引并不是单独的索引类型，而是一种数据存储方式。 B+树索引分为聚簇索引和非聚簇索引，主键索引就是聚簇索引的一种，非聚簇索引有复合索引、前缀索引、唯一索引。 在innodb存储引擎中，表数据本身就

● 普通索引：最基本的索引，没有任何限制。 ● 唯一索引：索引列的值必须唯一，但可以有空值。可以创建组合索引，则列值的组合必须唯一。 ● 主键索引：是特殊的唯一索引，不可以有空值，且表中只存在一个该值

● B+树更便于遍历：由于B+树的数据都存储在叶子结点中，分支结点均为索引，方便扫库，只需要扫一遍叶子结点即可，但是B树因为其分支结点同样存储着数据，我们要找到具体的数据，需要进行一次中序遍历按序来扫

关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库，所谓关系模型就是“一对一”、“一对多”、“对多对”等。常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。非关系型数据库主要基于“非关系型模

死 信交换机和正常的交换机没有什么不同 , 如果一个包含死信的队列配置了dead-letter-exchange属性，指定了一个交换机，那么队列中的死信就会投递到这个交换机中，而这个交换机称为死信交换

当一个队列中的消息满足下列情况之一时，就会成为死信（dead letter）： ● 消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败，并且消息的requeue参数设置为false

在使用RabbitMQ进行消息收发的时候, 如果发送失败或者消费失败会自动进行重试, 那么就有可能会导致消息的重复消费 , 具体的解决方案其实非常简单, 为每条消息设置一个唯一的标识id , 将已经消

消息从发送，到消费者接收，会经理多个过程 , 其中的每一步都可能导致消息丢失 针对这些问题，RabbitMQ分别给出了解决方案： ● 消息发送到交换机丢失 : 发布者确认机制publisher-co

选择使用RabbitMQ是因为RabbitMQ的功能比较丰富 , 支持各种消息收发模式(简单队列模式, 工作队列模式 , 路由模式 , 直接模式 , 主题模式等) , 支持延迟队列 , 惰性队列而且天

● closed：关闭状态，断路器放行所有请求，并开始统计异常比例、慢请求比例。超过阈值则切换到open状态 ● open：打开状态，服务调用被熔断，访问被熔断服务的请求会被拒绝，快速失败，直接走降级

服务调用过程中的负载均衡一般使用SpringCloud的Ribbon 组件实现 , Feign的底层已经自动集成了Ribbon , 使用起来非常简单 客户端调用的话一般会通过网关, 通过网关实现请求的

微服务就是一个独立的职责单一的服务应用程序，一个模块 1．优点：松耦合，聚焦单一业务功能，无关开发语言，团队规模降低 , 扩展性好, 天然支持分库2．缺点：随着服务数量增加，管理复杂，部署复杂，服务器

早期我们一般认为的Spring Cloud五大组件是 ● Eureka : 注册中心 ● Ribbon : 负载均衡 ● Feign : 远程调用 ● Hystrix : 服务熔断 ● Zuul/G

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springboot项目在启动的时候, 首先会执行启动引导类里面的SpringApplication.run(AdminApplication.class, args)方法 这个run方法主要做的事情

在SpringBoot项目的启动引导类上都有一个注解@SpringBootApplication 这个注解是一个复合注解, 其中有三个注解构成 , 分别是 ● @SpringBootConfigura

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缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大 解决方案 : ● 热点数据提前预热 ●

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