构建数据工程师能力模型,实战八大企业级项目构建数据工程师能力模型并实战八大企业级项目，需要综合考虑数据工程的多个方面，包括但不限于数据分析技术、数据管理、数据质量管理、以及如何将这些技术应用于实际的企业级项目中...以下是基于我搜索到的资料，对构建数据工程师能力模型和实战项目的建议：数据分析技术：数据工程师需要掌握从统计学、机器学习、模式识别到神经网络等多种数据分析技术4。...实现实时和可扩展的大数据系统：构建可扩展、可靠的大数据系统是数据工程师面临的主要挑战之一。数据工程师需要了解如何解决这些挑战，包括如何处理和存储大量复杂的数据10。...构建数据工程师能力模型并实战八大企业级项目，需要数据工程师具备广泛的技术知识、项目管理能力、团队协作能力和对社会技术过程的理解。...构建一个可扩展且可靠的实时大数据系统需要综合考虑多个方面，包括数据处理模型、存储方案、网络通信、以及数据分析和查询能力。
4.2 配置前端构建工具 — 在使用npm脚本时，通常有三种配置前端构建前端工具的方法。 指定命令行参数 ：....监控文件系统的变化。...尽管可以构建客户端资产，但是不如专门做这件事的工具：webpcak。webpack专注于打包javascript和css模块。。...用Webpack构建web程序 — 打包器与插件： webpack插件：用来改变构建过程的行为的。 webpack加载器：是函数，负责将输入的源文本转换成特定的文本输出。既可以同步，又可以异步。...filename:'dist/bundle.js'} } 打开dist/bundle.js，应该可以看到webpcakBootstrap垫片，然后从源文件结构中过来的每个文件都被封存在了闭包内模拟模块系统中
如何获取数据、传输数据、管理数据、发挥数据的价值？ 如何用数据来驱动企业的业务运作和正确决策？ 为什么要构建数据驱动的企业？ 如何构建数据驱动的企业？ 对这些问题，本文将进行深入剖析。...制造企业应当实现基于模型的产品定义（MBD），构建产品的Digital Twin（数字孪生模型），在交付实体产品的同时，交付产品的Digital Twin，建立数据供应链。...而创成设计（Generative Design）技术则是基于零件的设计约束和边界条件，由计算机自动生成满足条件的海量方案供设计师选择，再通过增材制造和传统制造的结合，从而制造出重量轻、强度大、结构优化的零件...企业可以建设主数据管理系统（MDM），将企业的物料、设备、人员、组织结构等静态数据统一管理，信息系统需要企业的基础数据，直接从MDM系统调用。...4 数据驱动企业构建和谐生态 企业必须关注整个供应链、生态系统中的数据，以实现对市场波动的快速反应。
在现代系统中，特别是互联网软件，通常会涉及到大量用户的并发访问，我们的系统一定要在架构上支持高性能、大并发的访问。...一个高性能的系统通常由很多的方面组成，包括数据库高性能、Web服务器高性能、负载均衡、缓存、软件架构等。我们这篇文章先从软件开发架构的角度作为切入点来介绍如何构建高性能的系统。...传统架构性能的问题 我们先来看看DDD经典架构中，在多用户、大并发访问的情况下，对性能产生不利影响的因素。先来看看简单架构图： ?...通过CQRS的理念，可以有效的提高系统对大并发的支持。 命令指的是要更改对象状态的行为，对系统有副作用；查询指的是不更改对象状态的行为，对系统无副作用。...其实CQRS不仅仅用于大并发的处理，在日常开发中，其实也是可以利用这种理念的。
本质上Agents是一个LLM的编排与执行系统：一个精简的Agents决策流程，一个循环一个任务：2 LangChain 中的 Agents 咋实现？
1 langchain是啥及其发展过程LLM大模型与AI应用的粘合剂。...LangChain是一个开源框架，旨在简化使用LLM构建端到端应用程序的过程，也是ReAct（reason+act）论文的落地实现。...构造提示词 -> LLMs -> 模型生产结果 -> 结果处理 -> 最终结果模型 N...构造提示词 -> LLMs -> 模型生产结果 -> 结果处理 -> 最终结果2.1 Langchain I/O系统...+------------------------+ Langchain I/O系统解决...这些 Chain 会先和外部数据源交互以获得对应数据，再利用所获数据与 LLMs 交互。典型应用场景如：基于特定数据源的问答机器人。
从大语言模型（Large Language Model, LLM）角度而言，上面的需求是在两阶段训练模式下，面向下游场景进行适配的问题。...需要构建特定领域微调的训练语料，可以参考Dataset Engineering for LLM finetuning。如果想要获得较好的结果，高质量训练数据集的构建需要精心设计，开销也是不容忽视的。...这里提出第三种方法，尝试克服这些困难，基本思想是：使用传统搜索技术构建基础知识库查询。...好处在于： 问答可控性更高一些无论是数据规模、查询效率、更新方式都可以满足常见知识库应用场景的需要技术栈成熟，探索风险低使用 LLM 作为用户和搜索系统件沟通的介质，发挥其强大的自然语言处理能力：对用户请求进行纠错...本地搜索系统。
背景信息 由于 RDS 提供的关系型数据库服务与原生的数据库服务完全兼容，所以对用户来说，将原有数据库迁移到 RDS 实例的过程，与从一个 MySQL 服务器迁移到另外一台 MySQL 服务器的过程基本类似...操作步骤 在正式迁移之前，需要先在本地数据库中创建迁移账号，并将要迁移的数据库的读写权限授权给迁移账号。 1. 在本地数据库中创建迁移账号。...在本地数据库中给迁移账号授权。...使用 mysqldump 的数据导出工具，将本地数据库数据导出为数据文件。 说明： 导出期间请勿进行数据更新。本步骤仅仅导出数据，不包括存储过程、触发器及函数。...IP 地址 userName：本地数据库的迁移账号 dbName：需要迁移的数据库名 /tmp/dbName.sql：备份生成的文件名 4.
本文记录一下最近项目中遇到的 Android 10 构建系统问题及解决方法。...既然 Android 10 构建系统支持老式的 Android.mk，我窃喜，不用做什么修改就可以用了。可问题没那么简单，原因在于 Google 又引入了 Ninja 构建系统。...Soong 构建系统也是这样，先生成 Ninja 文件，最后通过 Ninja 进行构建。...在网上搜了一圈，没找到答案，决定还是从 Android 10 构建系统入手，大致浏览了一下 Android Soong 构建系统的源码（使用 Go 语言编写，为此还快速入门了一下 Go 语言），很快找到解决方法...就拿构建系统来说，有 Make、Cmake、GYP、GN、Soong、Ninja、Bazel 等等，以后也不知道会整出什么花样，但只要你熟悉一两个构建系统，其它的也相差不太多。
这个开发系列的由来是这样的，两年前作为一个软件公司的技术总监，完成了一个企业的ERP系统开发，我在这个项目中担当了架构师的角色，主要负责核心技术架构搭建与业务建模的工作。...这个系统的规模达到13个人12个月，涉及到企业的各个方面，包括客户关系管理、销售管理、采购管理、项目管理、财务管理、行政与人力资源管理等，业务流程70多支，而且对权限有极高的要求。...这个系列包含并不局限于以下内容：需求分析、业务建模、技术架构、开发、测试、构建的一个真实软件项目全生命周期，这个系列大概的分为以下几大部分。 1.需求分析与领域驱动设计（不是很虚的那种哦）。...2.业务建模 3.搭建并实现满足领域驱动设计的项目架构 4.设计与实现通用查询子系统 5.设计与实现通用权限子系统 6.设计与实现工作流扩展子系统 7.Asp.net MVC前端与EasyUI框架 8....测试与构建 整个系列涉及到的方法论包括敏捷软件开发、四色原型、领域驱动设计等，涉及到的技术或框架包括Asp.net MVC,EasyUI、EF、WF等，如果作为视频讲解与演示的话，大概60个小时左右。
构建多云策略 安全专家表示，随着多云环境的发展，出现了许多安全最佳实践，并且组织在制定自己的安全策略时都应采取一些关键步骤。...报告表明90%的企业将其基于云计算的数据的一半归类为敏感数据。 该报告还发现，82%的受访者担心组织的员工不遵守云计算安全策略，38%的受访者担心检测和响应云计算安全事件。...“企业投入的努力水平应取决于数据的风险和敏感性。因此，如果企业使用云平台进行非机密数据存储/处理，那么就不需要采用更高级别的安全方法。”Gadia说。...然后，企业能够围绕其试图保护的数据和服务构建控制措施。”他解释道。...安全专家表示，与云计算提供商的谈判以及随后的服务协议应解决提供的数据隔离类型、数据存储以及供应商方可以访问的数据，以及供应商如果出现问题应如何应对，其中包括他们将如何与为企业提供服务的其他云计算供应商合作和协调
问题导读 1.作为一个技术人员，你认为该如何搭建大数据平台？ 2.构建大数据平台，你认为包括哪些步骤？ 3.本文是如何构建大数据平台的？ 亲身参与，作为主力完成了一个信息大数据分析平台。...整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步： 1、linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统–CentOS作为底层平台。...例如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。...4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。...另外有些公司如明略数据等还提供一体化的解决方案，寻求这些公司合作对 于入门级的大数据企业或没有大数据分析能力的企业来说是最好的解决途径。
我们可以从企业数据应用的成熟度来评估企业要不要构建数据中台。...企业数据应用能力程度越高构建数据中台越有价值，下面分别介绍四个阶段。...这个时候很多企业往往不会只建一个业务系统，而是针对公司每条业务线都建立一个业务系统，这些系统将业务的开展情况通过数据保留下来，但是使用数据时候出现以下问题： 第一：业务从线下迁移至线上之后，每天产生大量业务数据的同时...，正是沿着这个思路很多企业构建了企业级的数据仓库，并同时开始了BI工具、大屏可视化等系统的建设，这些可以将大量复杂的原始数据抽象为指标，以可视化的方式呈现在决策者面前，为决策提供决策支持。...项目规模大：一般只有大的中台服务商才能承建 7、央企 数据应用能力成熟度 处于决策支撑向数据驱动过度阶段 对数据中台的诉求 业务多元化：集团形态业务板块多元，数据跨业态 信息化基础好：规模较大且业务复杂
大模型都是一个个字打出来，免得让你觉得他每次神经网络计算太慢了，让你感觉他一直在持续输出。...# LLM类大模型的流式输出方法from langchain.llms import OpenAIimport osapi_base = os.getenv("OPENAI_PROXY")api_key...-turbo-instruct", temperature=0, openai_api_key = api_key, openai_api_base = api_base,)#定义个数据模型...return field# 将Joke数据模型传入parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Joke)prompt = PromptTemplate(
神经系统.jpg 1.4数据系统是企业的神经系统 如果把现金流当作企业的血液，数据系统完全可以称得上是企业这个有机体的神经系统，每一个数据都是企业的神经元，这些数据记录的是资源以及资源活动的信息，通过将数据传输到企业的数据中心...1.4.1 见上文 1.4.2 数据是神经元，数据系统是企业神经系统 数据记录着企业的各种资源和各种资源的活动，也记录着外部环境的变化，有效的数据是企业感知内部变化和外部环境异动的风向标，是企业的神经触角...，是企业经营和管理活动的神经元，而由数据构成的系统则成为企业的神经系统。...企业所采集的所有数据都准确、精细、真实、完整，那么这个企业就是超级敏感的，当然理想的情况是不存在的，企业需要根据不同的数据构建不同的数据采集质量要求。...【往期内容已在（明悦数据）公众号同步发布】 下期内容更实战！
大纲开源大语言模型大语言模型管理私有大语言模型服务部署方案开源大语言模型担心安全与隐私？...可私有部署的开源大模型商业大模型，不支持私有部署ChatGPTClaudeGoogle Gemini百度问心一言开源大模型，支持私有部署MistralMeta LlamaChatGLM阿里通义千问常用开源大模型列表开源大模型分支大语言模型管理大语言模型管理工具...HuggingFace 全面的大语言模型管理平台Ollama 在本地管理大语言模型，下载速度超快llama.cpp 在本地和云端的各种硬件上以最少的设置和最先进的性能实现 LLM 推理GPT4All 一个免费使用...ivanfioravanti/chatbot-ollama:main## http://localhost:3000ollama chatbotPrivateGPTPrivateGPT 提供了一个 API，其中包含构建私有的...、上下文感知的 AI 应用程序所需的所有构建块。
本文作者主要从总体思路、模型设计、数据架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。...那么基于这些特征，该如何构建数据仓库呢？我认为应该从稳定、可信、丰富、透明四个关键词入手。...，任何一个系统出现问题都会对数仓服务产生影响，因此在数仓构建时，高容错性是必不可少的因素； 第三数据质量监控需要贯穿整个数据流程，毫不夸张地说，数据质量监控消耗的资源可以等同于数据仓库构建的资源； 第四无需担心数据冗余...每个企业在构建自己数仓时，应该根据业务形态和需求场景选择合适的建模方式。...对于应用复杂性企业，可以采用多种建模结合的方式，例如在基础层采用维度建模的方式，让维度更加清晰；中间层采用实体关系建模方式，使得中间层更容易被上层应用使用。
推荐系统是大数据时代的利器，它能够为企业提升用户体验、增加用户粘性、促进销售转化、提高营销效率等。...但是，搭建一个成功的推荐系统并不容易，它需要综合考虑多方面的因素，并根据业务场景、用户需求、数据变化等不断地进行迭代和优化。...本文将以一个世界500强的B2B2C企业为案例对象，深入探讨其在不同阶段搭建与演进大数据推荐系统所采用的技术方案与方法。...在最开始做商业理解和项目计划时，我们会详细介绍流量数据埋点的规划、设计、代码部署、测试、校验等步骤，以及使用Python等库进行数据清洗、分析、可视化等操作；更重要的是如何定义商业目标以及与推荐系统的子目标协同...我们使用CRM数据、销售数据、营销活动数据等丰富用户画像和行为模式，并根据区域喜好、行业特点、跨区域销售政策等因素调整了推荐和精排序的策略；同时，利用CRM数据构建用户画像，并结合用户行为数据挖掘更多的用户行为模式
1 创建一个LLM自有算力平台+开源大模型（需要有庞大的GPU资源）企业自己训练数据第三方大模型API（openai/百度文心/阿里通义千问...）数据无所谓让LLM给孩子起具有中国特色的名字。...使用方法langchain.prompts3 输出解释器将LLM输出的结果各种格式化支持类似json等结构化数据输出让LLM给孩子起4个有中国特色的名字，并以数组格式输出而不是文本。...与chatGPT只能输出文本不同，langchain允许用户自定义输出解释器，将生成文本转化为序列数据使用方法：langchain.schema第一个实例让LLM以人机对话的形式输出4个名字名字和性别可以根据用户输出来相应输出输出格式定义为数组
Oxidized 使用 rugged/libgit2 接口， 通过 git diff 来比较配置文件差异
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