所谓并发编程是指在一台处理器上“同时”处理多个任务。并发是在同一实体上的多个事件。多个事件在同一时间间隔发生，编写优质的并发代码是一件难度极高的事情。Java语言从第一版本开始内置了对多线程的支持，这一点在当年是非常了不起的.但是当我们对并发编程有了更深刻的认识和更多的实践后.实现并发编程就有了

日志在IT行业中被广泛使用，日志的异常检测对于识别系统的运行状态至关重要。解决这一问题的传统方法需要复杂的基于规则的有监督方法和大量的人工时间成本。

一、用Centos镜像搭建本地Yum源由于安装centos后的默认Yum源为centos的官方地址，所以在国内使用很慢甚至无法访问，所以一般的做法都是把默认的Yum源替换成aliyun的Yum源或者163等国内的Yum源(下文介绍如何配置)。 但是以上的方法都是需要网络的，当没有网络的时候就无法使用了，所以还有一

!ç¾åº¦äºJava社æææ¯3é¢é¢ç»æ»ç»ï¼Java并åRedisæ°æ®åºåå¸å¼(https://imgblog.csdnimg.cn/img_convert/4e2bbd90caba502199a20ad25fb6381a.png)

!ç¾åº¦äºJava社æææ¯3é¢é¢ç»æ»ç»ï¼Java并åRedisæ°æ®åºåå¸å¼(https://imgblog.csdnimg.cn/img_convert/4e2bbd90caba502199a20ad25fb6381a.png)

近日，由中国农业农村部大数据发展中心牵头，联合中国电信集团有限公司、人民数据管理（北京）有限公司、北京中农信达信息技术有限公司、北京农信通科技有限责任公司共同打造的“农业农村大数据公共平台基座”已正式上线，并向各地推广应用。中国电信为“农业农村部大数据公共

本文进行本地化部署实践的Alpacalora模型就是Alpaca模型的低阶适配版本。本文将对Alpacalora模型本地化部署、微调和推理过程进行实践并描述相关步骤。

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。

确保客户端版本更新后消息不丢失，可以采取以下几种策略：消息持久化：确保消息被存储在可靠的存储介质中，如数据库或磁盘，这样即使客户端或服务端发生故障，消息也不会丢失。对于RabbitMQ等消息队列，需要开启持久化机制，将消息持久化到硬盘上，即使服务重启也能从

确保项目中只包含一个libcshared.so版本的关键在于统一C运行时，并合理配置项目的构建脚本。以下是一些具体的步骤和方法：统一NDK版本：确保项目中所有模块使用的NDK版本一致，这有助于避免不同版本NDK生成的libcshared.so之