人工智能
新编儿时童话【390】小花猫流浪记之热带雨林218---乌鸦们的热闹
佛说：觉得沮丧时，就摸摸你的肚脐眼，暗曾是妈妈和你相连的地方。它闯过鬼门关生下了你，你怎么能觉得人间不值得！
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“哪哪······那什么·····我妈叫我回家吃饭····我走了！”
白白心虚的小眼神东张西望，说完，一溜烟飞走了。
白白这一操作，惊呆了乌鸦们和小花，都目瞪口呆的看着白白飞走的方向，然后看着还在破口大骂的大狐蝠灰灰······
clickhouse-KAFKA引擎
参考文档
前言
kafka引擎并不存储数据，只相当于一个Publish or subscribe，如果要真正存储消费后的数据，需要结合物化视图和MergeTree引擎系列使用。而且kafka引擎只会消费一次，所以你在select 一次后然后在selec
ScheduledThreadPoolExecutor（定时任务线程池）
对于线程池，从全局视角来看，有两个基本点：
线程的数量
阻塞队列
ScheduledThreadPoolExecutor的线程数量：
如果corePoolSize大于0，那么线程数量最终就是corePoolSize，都是核心线程，没有非核心线程，maximumPoolSize形同虚设。
如果corePoolSize等于0，只会创建1个非核心线程。
ScheduledThreadPoolExec
《计算机与人脑》：现代模拟计算机的特征
大师之所以为大师，就是他们敢于做出不同寻常的事。这两百个字，也能算一章吗？为啥不跟后面的数字计算机的特征合并呢？
好吧，可能从逻辑上来说，结构更清晰吧。
这一小段篇章里，冯诺依曼讲述的是模拟计算机的构成及成本，倒不太像是特征。他的观点就是如下几条（用123来表述，可以把我的篇幅显得更长一点……）：
[if !supportLists]1）[endif]最大型（当年的）的模拟计算机，基本计算器官约有
MCP Shrimp Task Manager: 解锁AI编程新范式 ——让AI代理像开发者一样高效协作的智能任务管理工具
作为一名开发者，你是否曾为以下场景头疼不已：
面对复杂任务时，AI代理频繁重复相同的工作流程，效率低下？
团队协作中，不同成员的编程风格不一致，导致代码维护困难？
调试时无法追踪任务依赖关系，难以定位错误源头？
别担心！最近发现的MCP Shrimp Task Manager（以下简称“Shrimp Task Manager”）或许能成为你的救星。这个基于模型上下文协议（MCP）的智
AI大模型入门指南（7）：参数量、Token、上下文窗口、上下文长度、温度
“使用大模型时，我们经常会看到诸如“参数量”、“Token”、“上下文窗口”、“上下文长度”和“温度”等术语，这些术语代表着什么意思？它们对AI大模型有什么作用？”参数量：模型的复杂度和性能指标现在的大模型基本上都是基于Transformer神经网络架构，大模型的“大”也正是基于其参数量（Parame
