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admin 2024-11-25 30阅读 0评论

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javaFx教程---第四节手动打造ElasticSearch客户端03

在深入实践JavaFX教程的第四节中,我们探讨了如何手动构建一个ElasticSearch客户端的界面设计。首先,一个关键的思考点是创建一个功能完备的界面,包括:概览页面,展示所有索引及其主从分布,通过TabPane实现不同页面间的切换。 索引查询页面,提供索引选择、DSL语法输入和查询结果展示。

从ES官网下载压缩包,将文件复制到各自目录并修改elasticsearch.yml配置。启动第一个节点后,要记住首次启动时的提示信息,特别是密码和加入集群的方法。使用`bin/elasticsearch-create-enrollment-token-s node`命令获取加密令牌,用于后续节点的加入。

制作一个ElasticSearch客户端,当前主流选择为官方的kibana或浏览器插件elastichead,桌面版本较为少见,但可利用JavaFX打造一个基础客户端。选用最新版本12进行本地安装。设计基于用户名密码的登陆界面,参考Multi ElasticSearch Head插件进行实现。布局采用简洁的横向或纵向布局。

JavaSwing由于能开发出图形用户界面的客户端供交易者使用而备受欢迎,但是现在C#正在取代Swing的市场,这让Swing倍有压力。 交易系统 第三方交易系统,金融服务行业的一大部分,同样也是使用Java编写的。例如像Murex这种受欢迎的交易系统,运用于与许多的银行前端链接,同样也是用Java编写的。

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马斯克xAI公布大模型详细进展,Grok只训练了2个月

在公布了 xAI 创立的消息之后,他们训练了一个 330 亿参数的 LLM 原型 ——Grok-0。这个早期模型在标准 LM 测试基准上接近 LLaMA 2 (70B) 的能力,但只使用了一半的训练资源。

马斯克的xAI团队兑现了开源承诺,全球最大规模的开源人工智能模型Grok-1正式发布。这款拥有3410亿参数的自研模型,标志着AI领域的开源里程碑,超越了OpenAI的GPT-5的1750亿参数量。Grok-1采用了混合专家(MoE)架构,所有权重和网络结构均遵循Apache 0协议开源,这体现了马斯克对开源社区的积极支持。

Grok是马斯克的ai大模型,可以用于各种自然语言处理的任务,包括预测和生成文本等。使用Grok,需要首先准备一个文本数据集,并且根据任务需要对模型进行配置。然后,可以通过编写Python代码来训练和使用模型,例如通过调用API来对文本进行分析或生成。

马斯克的xAI Grok系列和开源的Llemma模型在测试中表现出色,尽管GPT-4和Claude 2的训练数据可能包含了部分GSM8k题目,但它们的泛化能力较强。Grok系列,尤其是Grok-1,在新试卷上的成绩甚至超越了Claude 2。

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2、《Java》介绍:Java是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C加加语言的各种优点,还摒弃了C加加里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。

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