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为什么 Apache Doris 是比 Elasticsearch 更好的实时分析替代方案?

Elasticsearch 是一款开源的分布式检索引擎,广泛应用于日志分析、全文搜索和数据监控等领域。凭借其强大的实时搜索能力和灵活的查询语言,在市场上获得了广泛认可。然而,在过去两年,我们注意到一个趋势,很多 Elasticsearch 用户倾向于采用 Apache Doris 替代 Elasticsearch。 尽管 Apache Doris 和 Elasticsearch 在表面上看似不同,但它们的应用场景却有很大的重叠。例如,Apache Doris 适用于在线高并发报表、用户画像、湖仓一体、日志与可观测性、安全分析等领域;Elasticsearch 作为一个搜索引擎在日志与可观测性等分析场景也被广泛使用。 本文将从技术选型的视角,全方位深度解析 Apache Doris 与 Elasticsearch 的差异,包括以下几点: 开源开放:开源和开放的程度决定了用户是否会被供应商锁定。 系统架构:系统架构决定了系统的部署模式和依赖的软硬要求。 实时写入:系统部署好之后,用户首要关注的是数据写入的方式及其效率。 实时存储:数据写入后采用何种数据模型存储,以及存储成本的考量至关重要。...

为什么大模型在 OCR 任务上表现不佳?

编者按: 你是否曾经用最先进的大语言模型处理企业文档,却发现它把财务报表中的"$1,234.56"读成了"123456"?或者在处理医疗记录时,将"0.5mg"误读为"5mg"?对于依赖数据准确性的运营和采购团队来说,这些问题不仅影响工作效率,更可能导致财务损失、法律风险甚至造成医疗事故。 本文深入揭示了大语言模型在 OCR 任务上的根本局限,不只是指出问题,更从技术原理层面详细分析了出现这些问题的内在机制。这些见解来自 Pulse 项目团队的一线实战经验,他们在为大型企业构建数据提取解决方案的过程中,积累了宝贵的第一手资料。 作者 | Sid and Ritvik (Pulse Founders) 编译 | 岳扬 我们启动 Pulse 项目的目标,是为那些在数以百万计电子表格和 PDF 中处理关键业务数据的运营/采购团队构建解决方案。当时我们还未曾意识到,在实现这一目标的过程中,会遇到一个障碍,而这个障碍彻底改变了我们对 Pulse 的开发思路。 起初,我们认为只需接入最新的 OpenAI、Anthropic 或 Google 模型就能解决"数据提取"难题。毕竟这些基础模型每个月都在...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。