Flink 源码之 KafkaSource
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前言
FLIP-27: Refactor Source Interface - Apache Flink - Apache Software Foundation提出了新的Source架构。该新架构的分析请参见Flink 源码之新 Source 架构。针对这个新架构，Flink社区新推出了新的Kafka connector
人工智能
elasticsearch多字段聚合实现方式
1、背景
我们知道在sql中是可以实现 group by 字段a,字段b，那么这种效果在elasticsearch中该如何实现呢？此处我们记录在elasticsearch中的3种方式来实现这个效果。
2、实现多字段聚合的思路
实现多字段聚合的思路
从上图中，我们可以知道，可以通过3种方式来实现 多字段的聚合操作。
3、需求
根据省(province)和性别(sex)来进行聚合，然后
200行代码实现CNN卷积结果的可视化
from PIL import Image
import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import copy
from torch.autograd import Variable
from torchvision import models
import matplotlib.cm as mpl_color_m
Java实现4种微信抢红包算法
概述
14年微信推出红包功能以后，很多公司开始上自己的红包功能，到现在为止仍然有很多红包开发的需求，实现抢红包算法也是面试常考题。
要求：
保证每个红包最少分得0.01元
保证每个红包金额概率尽量均衡
所有红包累计金额登于红包总金额
本文提供4中红包算法及Java代码实现demo，仅供参考。其中每种算法测试场景为：0.1元10个包，1元10个包，100元10个包，1000元10个包。
一、剩余
kotlin<第十篇>：Flow-异步流
Flow: 是一种类似于序列的冷流，flow构建器中的代码直到流被收集的时候才运行。
流的连续性：流的每次单独收集都是按顺序执行的，除非使用特殊操作符。
从上游到下游每个过渡操作符都会处理每个发射出的值，然后再交给末端操作符。
flow构建器创建一个函数
返回多个值，而且是异步的，不是一次性返回
（1）构建流的三种方式
// flow构建器创建一个函数
// 返回多个值，而且是异步的，不是一次性返
潜在因素混合模型：LFMM—— R包lfmm
在自然群体（区别于强人工选择）中，如果我们感兴趣的数量性状表现出与特定的地理环境变量有高度的关联性，随着环境变量的改变而变化，则这些环境变量往往反映了环境作用于个体表型的选择性压力，并最终反映在群体水平的遗传统计量，进而可以探究连续环境变量梯度下不同的选择压力以及群体的适应模式。
单变量潜在因素线性混合模型（LFMM）可用于基因组中环境适应特征的筛选，可以理解为另一种类型的全基因组关联分析（GWA
人工智能与机器学习，谁是谁的子集 —— 再谈智能的边界与演进路径
人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为当代最具影响力的前沿技术之一，常被大众简化为 “深度学习” 或 “大模型” 等标签。然而，这种简化认知往往掩盖了AI技术内部结构的复杂性与多样性。事实上，AI并非单一方法的代名词，而是由多个理论基础与实践路径共同构成的多学科交叉系统。 本篇
从零到手搓一个Agent：AI Agents新手入门精通
今日主题：当什么是Agent，与LLM的区别又是啥这一天，你的女朋友问你（假设我们有女朋友），宝宝，什么是Agent啊，Agent和LLM有什么区别呀，最近大家都在说的Agent究竟是什么，包括很多文章都在写的Agent，还有之前谷歌发布的Age
