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字符串替换研究

一、背景 需求非常简单,给定一组关键词,需要将商品名称中出现过的关键字替换掉; 如:skuName="HUAWEI Pura 70 Pro 国家补贴500元 羽砂黑 12GB+512GB 超高速风驰闪拍 华为鸿蒙智能手机" 需要替换成 skuName="HUAWEI Pura 70 Pro 羽砂黑 12GB+512GB 超高速风驰闪拍 华为鸿蒙智能手机" 这里的关键字"国家补贴500元"; 直接skuName.replace("国家补贴500元", ""),不就可以了吗?如果是一组,那就循环替换就完了嘛,再考虑到关键字前缀问题,对这一组关键词,按字符长度进行排序,先替换长的关键词,再替换短的就ok了; 如果这一组关键词非常多,上千个怎么办?真实场景也是这样的,一般需要替换的关键词都是比较多,并且使用String.replace上线后,直接CPU打满,基本不可用; 这个字段替换本质上与敏感词过滤是一样的原理,针对敏感词的深入研究,出现了 Aho-Corasick(AC自动机) 算法; Aho-Corasick(AC自动机)是一种多模式字符串匹配算法,结合了Trie树的前缀匹配能力和KMP...

大模型 Token 的消耗可能是一笔糊涂账

作者:望宸 如果您正在部署大模型应用,务必提前和 CEO 打好预防针,大模型应用远不如 Web 应用在资源成本上那么可控。 经典的 Web 应用,例如电商、游戏、出行、新能源、教育和医疗等,CPU 的消耗是可控的,和应用的在线人数和登陆时长成正相关,如果计算资源突增,可能是运营团队在做活动,也可能是预期外的突发流量,通过服务器弹性扩容后,稳定一段时间就会缩容到平时的状态,后端所消耗的资源是可追踪、可管控的。但大模型的 token 消耗并不是。 目录: 01 大模型 token 消耗和哪些因素有关 02 大模型 token 消耗的隐蔽性来源 03 Agent 的资源消耗账本更加复杂 04 如何控制 token 的异常消耗初探 05 总结 大模型资源消耗和哪些因素有关 根据量子位的一篇文章【1】,当输入"树中两条路径之间的距离",DeepSeek 就会陷入无限的思考,笔者实测消耗思考时间长达625秒(如下图),输出字数达2万字。这句话并不是复杂且意义不明的乱码,看上去完全就是一个普通的问题,非要挑刺的话,也就是表述得不够完整。 这种无限的重复思考,是模型自身的精神内耗,更会造成算力资源的浪...

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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。