IvanCodes

在大数据开发中，我们很少Linux 终端里敲写长篇的 SQL。而通过 IDEA 等集成开发环境连接 Hive，不仅能高亮提示代码，还能提升开发和调试自定义函数的效率。 这一次我将详细介绍如何使用 ID

做机器学习别一上来就挑模型，先把地图画清：数据有没有标签，决定用监督、无监督、半监督还是强化。再按数据→特征→训练→评估→上线，走流程，效果多半卡在特征工程上。模型只是工具而已。

想要在自己的电脑或服务器上运行 AI 助手，其实并没有想象中复杂。借助 OpenClaw，我们只需准备好 Node.js 运行环境，并通过简单的初始化向导即可完成大模型接入。

当大模型竞争进入深水区，争夺的早已不只是参数规模和跑分成绩，而是数据来源、技术边界，甚至行业规则的话语权。Anthropic 公开点名三家中国AI公司，把原本暗流涌动的技术博弈直接搬上台面

在大数据与流式计算场景中，Kafka逐渐成为核心的数据传输基础设施。作为分布式事件流平台，它通过分区、副本与Broker集群实现高吞吐和高可靠的数据处理。

系统一开始都很简单，功能一多就开始失控：接口互相调用、链路越拉越长、流量一高就崩。真正把分布式架构撑起来的，从来不是多写几行代码，而是引入合适的中间层。消息队列，正是为了解决这些长大后的系统烦恼而生。

在 Linux 里，网络就是服务器的命脉。IP 配不对，网关写错，DNS 没生效，Web 起得再漂亮也连不上。不同发行版配置方式不一样，但底层逻辑其实都差不多。

很多人学网络配置时只记命令，却不知道数据到底怎么在网线里跑。其实把 OSI、TCP/IP 分清，再弄懂 IP、子网掩码和网关的关系，很多“为什么连不上网”的问题就能自己推出来。基础一通，排错就不靠猜了

很多人装完CentOS一看到SELinux报错就想关掉，其实它更像系统自带的门禁：进程想碰文件、端口，都得按策略放行。弄懂模式、上下文和几个常用命令，排错就不慌了，再顺手看日志就行啦。