李好秀

摘要： CompletableFuture及反应式编程背后的概念 :::info ❏线程、Future以及推动Java支持更丰富的并发API的进化动力 ❏ 异步API ❏ 从“线框与管道”的角度看并发计算 ❏ 使用CompletableFuture结合器动态地连接线框❏ 构成Java 9反应式编程Flow 阅读全文

摘要： Java性能提升的其他技巧 虚拟线程 Java 19 引入的一种轻量级线程，即 虚拟线程（Virtual Thread），并在 Java 21 中正式 GA。 虚拟线程是 Java 21 引入的一个新特性，用于简化并发编程。它与传统的操作系统线程相比，具有显著的优势： 轻量级：虚拟线程由 JVM 管 阅读全文

摘要： 接任务：明确要求，精准定位 在接收新任务时，首要之务是清晰理解任务的具体需求与标准。这如同厨师准备晚宴前需了解客人的口味偏好，以确保每道菜都符合客人期望。同样地，在职场中，准确把握上司的意图和任务的核心，能够使工作更高效，避免无谓的时间和精力浪费。 教问题：备选方案，展现专业 面对难题寻求上级指导时 阅读全文

摘要： windows docker desktop docker-compose.yml services: #Hadoop namenode: image: bde2020/hadoop-namenode:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: namenode 阅读全文

摘要： 知识点 注意力机制（Attention）的主要用途是什么？ 选择重要的信息并忽略不相关的信息 Transformer 模型是基于什么理论构建的？ C. 注意力机制（Attention） GPT 和 BERT 的主要区别是什么？ C. GPT 使用了单向自注意力，而 BERT 使用了双向自注意力 在注 阅读全文

摘要： 用Optional取代null null引用引发的问题，以及为什么要避免null引用 从null到Optional：以null安全的方式重写你的域模型 让Optional发光发热： 去除代码中对null的检查 读取Optional中可能值的几种方法 对可能缺失值的再思考 null带来的种种问题 是错 阅读全文

摘要： LLM 目录LLM1. 人工智能（AI）：2. 自然语言处理（NLP）：3. Transformer：Transformer 的核心特点：它们之间的关系：1. AI 是 NLP 的基础：2. Transformer 是 NLP 的核心技术之一：3. Transformer 在 AI 中的影响：总结： 阅读全文

摘要： 安装Ollama 下载地址 Ollama 点击跳转链接 千问模型搜索 Ollama 点击跳转链接 下载Qwen2.5和中文嵌入层 ollama pull qwen2.5 ollama pull shaw/dmeta-embedding-zh 下载安装RagFlow 参考ragflow官方安装文档 点 阅读全文

摘要： 名称 Hudi Paimon Iceberg Delta Lake 安装依赖 基础：JavaHudi依赖于Apache Hadoop和Apache Spark 基础：Java集群：Hadoop、Zookeeper 基础：Java 基础：Java Docker 部署 可Docker 部署 ACID 事 阅读全文

摘要： 传统离线大数据架构 ​ 21世纪初随着互联网时代的到来，数据量暴增，大数据时代到来。Hadoop生态群及衍生技术慢慢走向“舞台”，Hadoop是以HDFS为核心存储，以MapReduce（简称MR）为基本计算模型的批量数据处理基础设施，围绕HDFS和MR，产生了一系列的组件，不断完善整个大数据平台的 阅读全文