java技术圈 为您找到相关结果 56

C/C++ 气象数据中心实战:手把手教你做工业级项目(完结)

获课:weiranit.fun/1961/获取ZY↑↑方打开链接↑↑C/C++ 气象数据中心实战:手把手教你做工业级项目(完结)本课程将带你使用 C/C++ 语言,从零开始开发一个工业级的气象数据中心系统。课程内容涵盖需求分析、系统设计、模块开发、性能优化、项目部署等,最终你将拥有一个可以处理海量气象数据的高性能数据中心项目。课程目标:掌握 C/C++ 语言在工业级项目中的应用掌握高性能服务器开发技术掌握海量数据处理与存储技术掌握 Linux 系统编程与网络编程能够独立开发和部署一个工业级的气象数据中心系统课程内容:一、 项目概述与需求分析气象数据中心系统概述需求分析与功能设计数据采集模块数据存储模块数据处理模块数据展示模块系统监控模块技术选型与开发环境搭建Linux 操作系统C/C++ 编...阅读全文

创建云主机你不知道的那些事

本文分享自天翼云开发者社区《创建云主机你不知道的那些事》,作者:乐道在界面上简简单单点击了一下创建云主机,但是后台发生了什么?大家清楚吗?本文将详细为大家讲述整个云主机创建的流程1、根据资源ID查询云主机基础信息表,如果该表里面存在云主机相关信息,会抛出异常(应该只是针对云主机名称重复场景)2、上述云主机表查询云主机信息不存在,之后便会会生成云主机名称和云主机展示名称信息,同时生成云主机的一些其他基础信息(这块是创建云主机传入的一些参数信息)3、前置校验如果走到克隆场景,克隆的话会校验被克隆的云主机是否存在(即云主机A是否存在),云主机A不存在抛异常4、前置校验image镜像是否存在,不存在抛异常5、前置校验flavor规格是否存在,不存在抛异常6、根据image镜像和flavor规格,来更...阅读全文

RAG全栈技术从基础到精通 ,打造高精准AI应用【资料齐全】

<<<下栽科>>>:789it.top/14274/RAG(Retrieval-Augmented Generation)架构是一种结合了检索和生成技术的深度学习模型架构。它通过将传统的生成模型与外部知识库的检索功能结合,能够有效地增强生成模型的表现,特别是在处理信息量大且依赖背景知识的任务中。RAG的核心思想是利用外部检索来补充和增强生成模型的知识,而不仅仅依赖于模型本身的参数。RAG架构的工作原理RAG架构主要分为两个步骤:检索和生成。检索(Retrieval): 在生成模型处理用户输入时,首先通过检索模块(通常是一个基于文本的检索系统,例如BM25、FAISS等)从一个大型知识库中寻找相关信息。这个过程类似于检索引擎,模型会根据输入的查询从预先构建的知识库中找出若干个相关的文档或者段落...阅读全文

大数据工程师2023版 | 完结

download https://www.daxiacode.com/7410.html【资源介绍】:大数据已成为高薪岗位的代名词,更是前景无限的热门技术2023版,硬核技能带你攻克热点商业项目,从入门直达中级工程师水平,掌握DT时代淘金利器!【资源目录】:├──{1}–阶段一:走进大数据| ├──{1}–学好大数据先攻克Linux| | └──{1}–第1章 笑傲大数据成长体系课【必看】| ├──{3}–Hadoop之HDFS的使用| | ├──{2}–第2章 HDFS基础操作| | └──{3}–第3章 Java操作HDFS| └──{4}–Hadoop之HDFS核心进程剖析| | ├──{3}–第3章 HDFS高级| | └──{4}–第4章 【扩展内容】HDFS写数据源码剖析├──{...阅读全文

博文 2023-09-18 11:22:23 xiaotu

高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战 结果fx

“高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战”这一课程或培训项目,聚焦于Prometheus这一强大的开源监控工具,旨在帮助运维人员掌握企业级Prometheus监控系统的实战技能,从而提升其职业竞争力。结合“果fx”这一可能的品牌或平台名称,以下是对该课程的详细解析:一、课程背景与目标在数字化转型和云计算时代,系统监控对于确保业务连续性和性能优化至关重要。Prometheus作为业界领先的开源监控解决方案,以其强大的数据收集、存储、查询和告警功能,成为众多企业首选的监控工具。本课程旨在通过企业级实战演练,帮助学员深入掌握Prometheus监控系统的应用,提升其在复杂环境下的监控和运维能力。二、课程内容与特色Prometheus基础入门Prometheus架构与组件介绍数据模型与指...阅读全文

RAG全栈技术从基础到精通 ,打造高精准AI应用【资料齐全】

<<<下栽科>>>:789it.top/14274/RAG(Retrieval-Augmented Generation)架构是一种结合了检索和生成技术的深度学习模型架构。它通过将传统的生成模型与外部知识库的检索功能结合,能够有效地增强生成模型的表现,特别是在处理信息量大且依赖背景知识的任务中。RAG的核心思想是利用外部检索来补充和增强生成模型的知识,而不仅仅依赖于模型本身的参数。RAG架构的工作原理RAG架构主要分为两个步骤:检索和生成。检索(Retrieval): 在生成模型处理用户输入时,首先通过检索模块(通常是一个基于文本的检索系统,例如BM25、FAISS等)从一个大型知识库中寻找相关信息。这个过程类似于检索引擎,模型会根据输入的查询从预先构建的知识库中找出若干个相关的文档或者段落...阅读全文

博文 2025-03-14 22:54:19 ghfjhk