人工智能
Java并发 - fork/join并发处理框架
思想：分而治之
用来做什么
ForkJoinPool是ExecutorService接口的实现，它专为可以递归分解成小块的工作而设计。fork / join框架将任务分配给线程池中的工作线程，充分利用多处理器的优势，提高程序性能。使用fork / join框架的第一步是编写执行一部分工作的代码。类似的伪代码如下:
如果（当前工作部分足够小)
直接做这项工作
其他
把当前工作分成两部分调用这两个部
跟着Nature Ecology&Evolution学作图:R语言ggmsa包展示多序列比对结果
论文
#code-availability
论文没有权限下载
但是查看数据代码链接的时候发现github主页上提供了论文的下载链接
论文中的图做的都非常好看，而且提供数据和代码，我们可以找来学习
数据代码链接
Apache IoTDB（5）：深度解析时序数据库 IoTDB 在 AINode 模式单机和集群的部署与实践
引言Apache IoTDB 设计之初就专为物联网（IoT）场景而生，旨在提供一个集高性能数据写入、海量数据存储、低延迟分析查询于一体的一站式解决方案。Apache IoTDB 时序数据库【系列篇章】：
No.
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Apache IoTDB（1）ÿ
舒尔茨 | 收入流价格理论解释农业不能成为经济增长源泉的原因
舒尔茨用收入流价格理论解释了传统农业停滞落后、不能成为经济增长源泉的原因。他认为：在传统农业中，由于生产要素和技术状况不变，所以持久收入流来源的供给是不变的，即持久收入流的供给曲线是一条垂直线。另一方面，传统农业中农民持有和获得收入流的偏好和动机是不变的，所以对持久收入流来源的需求也不变，即持久收入流的需求曲线是一条水平线。这样，持久收入流的均衡价格就长期在高水平上固定不变。这就说明了“来自农业生
xxl-job分布式任务调度框架体验
一、xxl-job是什么
xxl-job是一个分布式的任务调度平台，其核心特点就是简单、能快速上手、轻量级、易扩展。在如今的分布式场景中，已经成为主流的任务调度框架。
二、xxl-job快速上手体验
2.1 环境配置
该步骤在官方中文文档上都有详细介绍，略过~
2.2 配置和部署调度中心
按照文档将xxl-job-admin打包部署到对应的服务器上即可。
2.3 配置和部署执行器
这里就以gith
获取公共类的测试数据
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class SkipDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Employee> list = Employee.getEmpL
AI Ping：精准可靠的大模型服务性能评测平台
目录引言一、界面设计与交互体验二、功能布局与使用逻辑三、网站性能、响应速度与准确性四、性能排行五、AI Ping存在的问题与改进建议（个人建议）六、主流AI平台横向对比分析1. 对比表格2. 数据图表比较3. 对比分析七、结语引言随着生成式人工智能（AIGC）热潮兴起，各大厂商相继推出了自己的大模型应用。然而面对琳琅满目的AI平
【AI平台】n8n入门2：第一个工作流，调用本地大模型
前言n8n是一款开源的低代码自动化工具，专注于AI工作流构建，支持灵活的自定义与集成。就是可以把大模型和其他工具联合起来，这就厉害了。而且，免费功能又强大，目前很火，来研究一下。准备n8n的安装见前面文档：【AI平台】n8n入门1：详细介绍n8n的多种安装方式（含docer
elasticsearch实现简单的脚本排序(script sort)
1、背景
我有一堆学生数据，其中湖北省的学生需要排在所有数据的最前面。其余省正序排序，对于同一个省的数据，按照年龄倒序排序。
2、分析
对于上方的排序需求，湖北省的学生数据需要排在前端，但是湖北省并不是一个字段，那么这个时候改如何实现呢？对于这种场景我们很容易就想到需要脚本script sort来实现。
3、构建数据
3.1 mapping
PUT /index_person
{
"setti
