大数据分析实战：Hadoop生态圈全家桶入门教程
1. 什么是大数据？
2. 什么是Hadoop生态圈？
3. Hadoop生态圈的组成
4. 大数据分析实战案例
5. 如何学习Hadoop生态圈
6. 总结
MySQL 驱动中虚引用 GC 耗时优化与源码分析
java -jar app.jar -Dcom.mysql.cj.disableAbandonedConnectionCleanup=true
View DetailsHL7 ca.uhn.hl7v2.validation.ValidationException: Validation failed: Primitive value 'xxxxxxxxxxx' requires to be empty or a US phone number at PID-13
方案一
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1 |
context.setValidationContext((ValidationContext) ValidationContextFactory.noValidation()); |
方案二
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1 |
PipeParser pipeParser = PipeParser.getInstanceWithNoValidation(); |
View Details
Linux查看java进程
方法一
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1 |
ps -ef|grep java |
方法二
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1 2 3 |
jps -l （显示java进程的Id和软件名称 jps -lmv（显示java进程的Id和软件名称；显示启动main输入参数；虚拟机参数） |
top命令可查看所有进程（包括内存占用和PID） 使用PS命令查看大致信息:
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1 |
# ps -aux | grep -v grep | grep 121668 |
from:https://www.cnblogs.com/sunql/p/15880160.html
View DetailsSpringBoot配置MyBatis的sql执行超时时间（mysql）
mybatis:
mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
configuration:
default-statement-timeout: 180
Spring Boot 定时器突然不执行
定时器停止执行的原因：
1 线程池满
Spring Boot 使用线程池来执行定时任务，默认情况下使用的是 ThreadPoolTaskScheduler。如果定时任务的执行时间超过了线程池的容量，会导致线程池满，后续的任务无法执行。
2 任务抛出异常
如果定时任务在执行过程中抛出了异常并没有被捕获，那么该任务会停止执行，后续的任务也不会继续执行。
3 定时任务的周期设置不合理
View DetailsCentOS中如何查看系统日志文件
在CentOS中，可以使用以下几种方法查看系统日志文件： 使用journalctl命令查看系统日志：
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journalctl |
指定日志级别查看系统日志：
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1 |
journalctl -p <priority> |
其中，priority可以是0（Emergency）、1（Alert）、2（Critical）、3（Error）、4（Warning）、5（Notice）、6（Info）或7（Debug）。 查看特定服务的日志：
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journalctl -u <service_name> |
查看特定时间范围内的日志：
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1 |
journalctl --since "YYYY-MM-DD HH:MM:SS" --until "YYYY-MM-DD HH:MM:SS" |
查看特定日志文件（如/var/log/messages）：
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1 |
cat /var/log/messages |
查看最近的系统日志：
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dmesg |
通过以上方法，可以查看系统日志文件以帮助排查系统问题。 from:https://www.yisu.com/ask/68243330.html
View Details作为普通程序员，我们该如何学习大模型（LLM）
#基础篇 LLM01-作为普通程序员，我们该如何学习大模型（LLM），学习路线和知识体系 LLM02-一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念 LLM03-大模型提示工程（Prompt）（上篇），掌握Prompt原理与技巧，提高AI生成内容质量 LLM04-大模型提示工程（Prompt）（下篇），思维链和思维树的进阶 LLM05-大模型提示工程（Prompt），让LLM自己优化提示词 LLM07-OpenAI的API调用之初探，python调用GPT-API（交互式，支持多轮对话） 大模型08-大模型提示工程（Prompt）,Prompt 攻击和防范、内容审核、用prompt调优prompt #进阶篇 LLM06-大模型之带你了解plugins、GPTs的前生今世，GPT-4 turbo何以让众多创业者一夜无眠，及主要应用：RAG、Agent LLM09-大模型应用开发之业务架构和技术架构（从AI Embedded 到 Copilot,再到Agent） LLM10-用Function Calling 连接大模型和业务，用自然语言连接系统的认知 #高阶应用 LLM13-1 大模型应用RAG系列（一）之初识RAG，了解其核心知识及未来发展趋势 LLM13-2 大模型应用RAG系列（二）之RAG与Fine-Tune的区别，应用场景 LLM13-3 # 大模型应用RAG系列3-1从0搭建一个RAG：做好文档切分
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