我们知道Java中volatile实现了修饰变量的原子性以及可见性，并且为了实现多线程环境下的线程安全，禁止了指令重排。首先我们先来了解一下happensbefore原则、asifserial语义以及数据依赖性，引用自《Java并发编程的艺术》happensbefore简介从JDK5开始，Java使用新的JSR133内存模型

1.幂等消息为了解决重试导致的消息重复、乱序问题，kafka引入了幂等消息。幂等消息保证producer在一次会话内写入一个partition内的消息具有幂等性，可以通过重试来确保消息发布的ExactlyOnce语义。实现逻辑很简单:区分producer会话producer每次启动后，首先向broker申请一

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/b5c848a0d97764f322d36cce2d2a8d80f4b.jpg)文档解释了Python3.8相比3.7的新增特性。本参考手册描述了Python的语法和“核心语义”。本参考是简洁的，但试图做到准确和完整。这份库参考

Markdown是什么  Markdown是一种完全由标点符号标记的纯文本，这些标点符号被Markdown赋予表达含义以使得文本看上去可以代表特定的语义，比如:井号标记代表标题、星号标记代表强调、两个星号标记代表加粗。  Markdown设计之初只是让写作文档和阅读文档变得更容易，因Markdo

前言：\更多关于数智化转型、数据中台内容请加入阿里云数据中台交流群—数智俱乐部(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fh5.dingtalk.com%2Finvitepage%2Findex.html%3FbizSource%3D____source____%26

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【王王雪饼】问了一个Python处理语义相似度的问题，这里拿出来给大家分享下。二、实现过程这里【eric】了解到她的原始数据和停用词啥的都在自己的，代码套用的作者的，估计还是会遇到些问题的，如下图所示

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。

用TaskBuilder开发的应用系统属于多层架构，也有前端文件和后台服务，但是前后端除了能直接执行的代码文件以外，还多了设计时的文件，因为HTML代码和JavaScript代码的结构太复杂，很难精确地还原为可以可视化设计的界面，所以TaskBuilder