25作者: findhorn10 个月前
<a href="https://x.com/flowersslop/status/1953908930897158599" rel="nofollow">https://x.com/flowersslop/status/1953908930897158599</a>
1作者: zyruh10 个月前
大型语言模型层出不穷——ChatGPT、Claude、Perplexity、Mistral、Gemini等等。每个模型都有其优势和特点。我很好奇:您最常用的是哪一个,它对您来说有什么突出之处?是准确性、速度、个性、功能、成本,还是其他什么因素?期待听到您的使用体验和见解。
1作者: Toby1VC10 个月前
目前我只有 42 个标签页,其中只有 36 个已加载。但有时我可能会有数百个标签页。我的 Grasshopper 扩展(https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/grasshopper-urls/)的一些用户会同时使用数千个标签页。
2作者: ignaciovdk10 个月前
如果你大规模运行 InfluxDB,你一定深有体会:保留策略意味着要丢弃历史数据,而保留所有数据则意味着巨大的硬件和许可成本。 我们构建了 ExyData Historian 来解决这个问题。 它能做什么? * 自动将旧的 InfluxDB 1.x/2.x 数据导出到 S3 或 MinIO 中的压缩 Parquet 格式 * 在 InfluxDB 中保留最近的热数据,将剩余数据移至廉价存储 * 通过 Apache Arrow + DuckDB 在归档数据上运行快速 SQL * 通过一个接口和 / API 查询所有数据。用户无需区分热数据和冷数据 为什么这很重要? * 降低 70–80% 的存储成本 * 历史查询速度与 InfluxDB 本身一样快(或更快) * 无需手动导出,无需重写查询,无需停机 目前谁在使用它? InfluxDB 企业版客户以及大型 OSS 实例、电信公司和物流公司正在试用。 我们帮助您降低企业许可成本,因为您将缩小 InfluxDB 集群的规模。 您保持现有的 InfluxDB 运行,Historian 与之并行工作,将历史数据移至廉价存储,同时为您提供更强大的分析能力。 我们欢迎任何管理大型 InfluxDB 部署的人提供反馈。