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搜索[LLM聚合]，共9479篇文章

MediaPortal 2.3.2 发布，开源多媒体聚合平台

MediaPortal 是一个开源的流媒体聚合平台，支持观看和录制电视、观看视频和DVD、音乐播放、广播收听、图片相册、查询天气等丰富功能。

2021-01-10

ES7学习笔记（十）聚合查询

聚合查询，它是在搜索的结果上，提供的一些聚合数据信息的方法。比如：求和、最大值、平均数等。聚合查询的类型有很多种，每一种类型都有它自己的目的和输出。

2020-05-25

使用Blink CEP实现差值聚合计算

使用Blink SQL+UDAF实现差值聚合计算介绍了如何使用Blink SQL+UDAF实现实时流上的差值聚合计算，后来在与@付典就业务需求和具体实现方式进行探讨时，付典提出通过CEP实现的思路和方法

2020-04-27

Structured Streaming 之窗口事件时间聚合操作

基本操作：选择，投影，聚合 caseclassDeviceData(device:String,deviceType:String, signal:Double,time:DateTime) valdf

2017-11-11

SDN、SDS催生数据中心大聚合

闪存、超聚合系统和虚拟存储区网络及Hadoop等协议给数据中心网络带来了更多的要求。存储流量现在要求东西向传输(也要南北向传输)，而且通常要求支持低延迟数据访问。

2017-07-31

LLM / RAG / Agent 的评估工具

LLM RAG Agent 三类场景的评估工具对比，按“工具→定位→核心能力→适用场景”结构化呈现。

2026-08-24

Tilde AI 发布开源 TildeOpen LLM

Latvian 语言技术公司 Tilde 发布了 TildeOpen LLM，这是一个开源的基础大语言模型（LLM），旨在支持欧洲语言，特别是那些较少被代表的国家和地区语言。

2025-09-08

Open LLM 排行榜近况

Open LLM 排行榜是 Hugging Face 设立的一个用于评测开放大语言模型的公开榜单。

2023-07-11

AudioGPT —— 基于 LLM 的音频助手

AudioGPT 是一个借助大语言模型 (LLM) 处理音频的工具。

2023-05-10

用 WorkBuddy 做 RSS 聚合并生成个人周刊

信息源散落得到处都是：公众号、掘金、知乎、Hacker News、几个个人博客、还有团队内部文档。每天刷一遍根本刷不完，不刷又怕漏掉好东西。结果就是——收藏夹越堆越厚，真正读过的没几篇，周末想复盘发现自己啥也没记住。

2026-07-29

Fizz Gateway 2.7.1 发布，更好用的聚合功能

v2.7.1 changelog: 支持and/or/not逻辑函数支持配置服务编排输出字段的描述支持转发x-forwarded-for请求头支持配置服务根路径路由支持自定认验证码图片支持查看appID密钥权限控制修复网关上下文为空时识别不了测试接口的问题修复重复的IP段校验问题修复一些swagger文档解析的问题更新网关上下文为/ Support and/or/not logic functions Support configuarating description for output fields in aggreation API Support x-forwarded-for header Support configuarating route for service root path Support custom captcha Support permission control of viewing appID secret Fix testing path identification problem when gateway context is blank Fix duplicated ip segment validation problem Fix some issues of swagger document parsing Update package path to com.fizzgate Update gateway servlet context to /

2023-02-21

【详细教程】一文参透MongoDB聚合查询

MongoDB聚合查询什么是聚合查询聚合操作主要用于处理数据并返回计算结果。聚合操作将来自多个文档的值组合在一起，按条件分组后，再进行一系列操作（如求和、平均值、最大值、最小值）以返回单个结果。

2022-07-15

Torna 1.8.0 发布，支持接口聚合，提供 Swagger 插件

Torna 1.8.0 发布，本次发布内容如下：【特性】新增聚合空间，可聚合其它空间中的文档统一展示【增强】新增swagger插件，自动将本地文档推送到Torna服务器 doc 【增强】推送接口支持排序字段

2021-05-27

ES[7.6.x]学习笔记（十）聚合查询

2020-05-25

Loki 1.0.0 发布，基于 Grafana 的日志聚合系统

Loki 是Grafana Labs 团队最新的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。

2019-11-20

如何在Spark中实现Count Distinct重聚合

背景 Count Distinct是SQL查询中经常使用的聚合统计方式，用于计算非重复结果的数目。由于需要去除重复结果，Count Distinct的计算通常非常耗时。

2019-10-28

Python全栈 Web（Flask框架、CRUD、聚合分组）

模型： # 根据现有的表结构构建模型类 class Users(db.Model): __tablename__ = "users" id = db.Column(db.Integer,primary_key=True) username = db.Column(db.String(80),unique=True) age = db.Column(db.Integer) email = db.Column(db.String(120),unique=True) def __init__(self,username,age,email): self.username = username self.age = age self.emai

2018-09-26

EF架构~为分组添加位运算聚合方法

我们知道在Linq里的分组groupby可以对集合中一个或者多个字段进行分组，并对其中一个属性进行聚合，而Linq为我们提供了多种聚合方法，由aver,sum,count等，而在大叔权限体系中，以上几种聚合是不够的

2017-12-04

Hive自定义UDF和聚合函数UDAF

Hive是一种构建在Hadoop上的数据仓库，Hive把SQL查询转换为一系列在Hadoop集群中运行的MapReduce作业，是MapReduce更高层次的抽象，不用编写具体的MapReduce方法。Hive将数据组织为表，这就使得HDFS上的数据有了结构，元数据即表的模式，都存储在名为metastore的数据库中。可以在hive的外壳环境中直接使用dfs访问hadoop的文件系统命令。 Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF，来在查询中使用。Hive中有3种UDF： UDF：操作单个数据行，产生单个数据行； UDAF：操作多个数据行，产生一个数据行。 UDTF：操作一个数据行，产生多个数据行一个表作为输出。用户构建的UDF使用过程如下：第一步：继承UDF或者UDAF或者UDTF，实现特定的方法。第二步：将写好的类打包为jar。如hivefirst.jar. 第三步：进入到Hive外壳环境中，利用add jar /home/hadoop/hivefirst.jar.注册该jar文件第四步：为该类起一个别名，create temporary function mylength as 'com.whut.StringLength';这里注意UDF只是为这个Hive会话临时定义的。第五步：在select中使用mylength(); 自定义UDF 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 package whut; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; //UDF是作用于单个数据行，产生一个数据行 //用户必须要继承UDF，且必须至少实现一个evalute方法，该方法并不在UDF中 //但是Hive会检查用户的UDF是否拥有一个evalute方法 public class Strip extends UDF{ private Text result= new Text(); //自定义方法 public Text evaluate(Text str) { if (str== null ) return null ; result.set(StringUtils.strip(str.toString())); return result; } public Text evaluate(Text str,String stripChars) { if (str== null ) return null ; result.set(StringUtils.strip(str.toString(),stripChars)); return result; } } 注意事项： 1，一个用户UDF必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; 2，一个UDF必须要包含有evaluate()方法，但是该方法并不存在于UDF中。evaluate的参数个数以及类型都是用户自己定义的。在使用的时候，Hive会调用UDF的evaluate()方法。自定义UDAF 该UDAF主要是找到最大值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 package whut; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; //UDAF是输入多个数据行，产生一个数据行 //用户自定义的UDAF必须是继承了UDAF，且内部包含多个实现了exec的静态类 public class MaxiNumber extends UDAF{ public static class MaxiNumberIntUDAFEvaluator implements UDAFEvaluator{ //最终结果 private IntWritable result; //负责初始化计算函数并设置它的内部状态，result是存放最终结果的 @Override public void init() { result= null ; } //每次对一个新值进行聚集计算都会调用iterate方法 public boolean iterate(IntWritable value) { if (value== null ) return false ; if (result== null ) result= new IntWritable(value.get()); else result.set(Math.max(result.get(), value.get())); return true ; } //Hive需要部分聚集结果的时候会调用该方法 //会返回一个封装了聚集计算当前状态的对象 public IntWritable terminatePartial() { return result; } //合并两个部分聚集值会调用这个方法 public boolean merge(IntWritable other) { return iterate(other); } //Hive需要最终聚集结果时候会调用该方法 public IntWritable terminate() { return result; } } } 注意事项： 1，用户的UDAF必须继承了org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF； 2，用户的UDAF必须包含至少一个实现了org.apache.hadoop.hive.ql.exec的静态类，诸如常见的实现了 UDAFEvaluator。 3，一个计算函数必须实现的5个方法的具体含义如下： init()：主要是负责初始化计算函数并且重设其内部状态，一般就是重设其内部字段。一般在静态类中定义一个内部字段来存放最终的结果。 iterate()：每一次对一个新值进行聚集计算时候都会调用该方法，计算函数会根据聚集计算结果更新内部状态。当输入值合法或者正确计算了，则就返回true。 terminatePartial()：Hive需要部分聚集结果的时候会调用该方法，必须要返回一个封装了聚集计算当前状态的对象。 merge()：Hive进行合并一个部分聚集和另一个部分聚集的时候会调用该方法。 terminate()：Hive最终聚集结果的时候就会调用该方法。计算函数需要把状态作为一个值返回给用户。 4，部分聚集结果的数据类型和最终结果的数据类型可以不同。本文转自 zhao_xiao_long 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/computerdragon/1288567

2017-11-11

Llm Application Dev Prompt Optimize 实用指南

# Llm Application Dev Prompt Optimize 实用指南 > 导读：本文整理自开源社区 Agent Skills 合集的中文翻译版本，围绕 You are an expert

2026-09-09

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更多资源

Spring

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

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。

Sublime Text

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。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。