Hadoop面试题及参考答案
整理了一部分hadoop相关的面试题和参考答案，不当之处请大家指正
Docker查看正在运行的容器目录
在Docker中，一个很重要的概念就是GraphDriver，它主要用于管理和维护镜像，包括把镜像从仓库下载下来，到运行时把镜像挂载起来可以被容器访问等，都是GraphDriver去完成的。可以看到宝塔的面板可以直接查看和从操作容器、Compose 、Compose 模板、镜像、网络、存储卷、仓库等
农业病虫害数据集与算法——调研整理
通过博客和文献调研整理的一些农业病虫害数据集与算法。
(超详细) Spark环境搭建（Local模式、 StandAlone模式、Spark On Yarn模式）
Spark环境搭建JunLeon——go big or go home目录Spark环境搭建一、环境准备1、软件准备2、Hadoop集群搭建3、Anaconda环境搭建二、Spark Local模式搭建1、Spark下载、上传和解压2、配置环境变量3、配置Spark配置文件4、测试5、补充：spar
linux环境kafka安装及配置
linux环境kafka安装及配置过程（含zookeeper）
4种数据仓库建模方法
数据仓库建模方法，维度建模，ER模型
不用机器学习不用大数据，给你讲通ChatGPT的深层原理
ChatGPT现在看来已经异常火爆了，很多人已经熟知，并且开始练习使用或者开始利用他开始实践了。但仍然有很多人在观望，在疑惑，今天狗哥不用那些高端大气的机器学习亦或是大数据还给你讲通ChatGPT深层到底是个啥逻辑。
倒排索引：ES倒排索引底层原理及FST算法的实现过程
这也许是你全网你能找到的最详细的倒排索引的底层解读。博主把倒排索引的讲解划分为以下七个部分，理解难度递增，可根据自身需要选择依次阅读或者针对性阅读。通常来说，应付一般的面试，理解第一部分即可。如果需要面试搜索相关业务的岗位，需要深层次理解倒排索引，可根据自身情况选择阅读。本文花费了作者大量的精力来论
如何部署WebSpoon9.0.0(Kettle的Web版本)
基于开源ETL工具Kettle的Web版本，本文记录了从拉取项目到成功运行的全过程。
在java代码中使用kafka(springboot整合kafka)
java代码maven项目实现kafka的连接及生产者、消费者的创建，以及消息的发布和订阅
增量表、全量表、拉链表的应用场景及优缺点详解
维度表：业务过程的业务实体，如：商品，用户，订单。代理键（自增列，可以充当主键）自然键（唯一区分，商品id，订单id）维度属性（商品的大小，颜色等）事实表：业务内特定事件的数据（大量的行），如：商品的销售记录。事实表的常见分类包括：全量表、增量表、流水表、拉链表。接下来，我们将重点介绍什么是全量表、
什么是幂等性？
什么是幂等性？如何解决幂等性？
Hadoop的安装与配置（非常重要）
这是以主从模式来运行的，前两个在maser节点上，最后一个在slave节点上。
【SQL开发实战技巧】系列（七）：从有重复数据前提下如何比较出两个表中的差异数据及对应条数聊起
本篇文章讲解的主要内容是：***如果有重复数据如何检查出两个表中的差异数据及对应条数、表连接做聚合容易出现重复计算的错误、多表查询空值处理问题、NOT IN的子查询范围不能是空值，否则查询结果为空。***
【SQL开发实战技巧】系列（八）：聊聊如何插入数据时比约束更灵活的限制数据插入以及怎么一个insert语句同时插入多张表
插入数据、阻止对某几列插入的实现、复制表的定义和数据以及注意事项、比创建约束功能更强大！用 WITH CHECK OPTION限制数据录入、如何一个insert将数据同时插入多个表【SQL开发实战技巧】这一系列博主当作复习旧知识来进行写作，毕竟SQL开发在数据分析场景非常重要且基础，面试也会经常问S
走进chatGPT新一代机器人
他的母亲也曾对媒体调侃，阿尔特曼从小就“心事太重”，明明她自己就是医生，儿子身体不舒服却偏要上网自己诊断，结果往往是啼笑皆非——他能通过头痛推导出自己长了肿瘤。它基于涉及暴力、仇恨和性虐等内容的例子，训练出能够检测有害内容的 AI，再把这个 AI 作为检测器，内置到 ChatGPT 之中，在内容到达
GPT的发展历程
GPT，又称自然语言处理（Natural Language Processing, NLP），是一种机器学习模型。它可以模拟人类语言的模式，并将其转换为计算机可读形式，从而可以用来自然地与人交谈、阅读、写作和翻译。自然语言处理旨在理解人类语言的语义，并将其转换为机器可以理解的形式。GPT是一种新型人
Docker 网络详解
Docker 网络详解
ChatGPT 的工作原理：机器人背后的模型
在将人类反馈集成到系统之前，GPT 模型进化的最大进步是由计算效率的成就推动的，这使得 GPT-3 能够接受比 GPT-2 多得多的数据训练，从而赋予它更多样化的知识库和执行更广泛任务的能力。下一个改进以训练奖励模型的形式出现，其中模型输入是一系列提示和响应，输出是一个缩放值，称为奖励。这篇对支持
