适用于 Apache Kafka 的用户界面 | 用于管理 Apache Kafka® 集群的多功能、快速和轻量级 Web UI

适用于 Apache Kafka 的用户界面 | 用于管理 Apache Kafka® 集群的多功能、快速和轻量级 Web UI。由开发人员构建，为开发人员服务。 适用于 Apache Kafka 的 UI 是一个简单的工具，可让你的数据流可观察，帮助更快地查找和解决问题，并提供最佳性能。其轻量级仪表板可以轻松跟踪 Kafka 集群的关键指标 - 代理、主题、分区、生产和消费。 只需几个简单的命令即可为 Apache Kafka 设置 UI，以易于理解的方式可视化你的 Kafka 数据。可以在本地或云 特征 1.多集群管理 在一个位置监控和管理所有集群 2.使用指标仪表板进行性能监控 使用轻量级仪表板跟踪关键 Kafka 指标 3.查看 Kafka 代理 查看主题和分区分配、控制器状态 4.查看 Kafka 主题 查看分区计数、复制状态和自定义配置 5.查看使用者组 查看每个分区的停放偏移、组合和每个分区的滞后 6.浏览消息 使用 JSON、纯文本和 Avro 编码浏览消息 7.动态主题配置 使用动态配置创建和配置新主题 8.可配置的身份验证 使用可选的 Github/Gitlab/Google OAuth 2.0 保护您的安装 9.自定义序列化/反序列化插件 - 对您的数据使用现成的 serde，如 AWS Glue 或 Smile，或编写您自己的代码！ 10.基于角色的访问控制 - 以精细的精度管理访问 UI 的权限 11.数据屏蔽 - 对主题消息中的敏感数据进行模糊处理

适用于 Apache Kafka 的用户界面 | 用于管理 Apache Kafka® 集群的多功能、快速和轻量级 Web UI

适用于 Apache Kafka 的用户界面 | 用于管理 Apache Kafka® 集群的多功能、快速和轻量级 Web UI。由开发人员构建，为开发人员服务。 适用于 Apache Kafka 的 UI 是一个简单的工具，可让你的数据流可观察，帮助更快地查找和解决问题，并提供最佳性能。其轻量级仪表板可以轻松跟踪 Kafka 集群的关键指标 - 代理、主题、分区、生产和消费。 只需几个简单的命令即可为 Apache Kafka 设置 UI，以易于理解的方式可视化你的 Kafka 数据。可以在本地或云 特征 1.多集群管理 在一个位置监控和管理所有集群 2.使用指标仪表板进行性能监控 使用轻量级仪表板跟踪关键 Kafka 指标 3.查看 Kafka 代理 查看主题和分区分配、控制器状态 4.查看 Kafka 主题 查看分区计数、复制状态和自定义配置 5.查看使用者组 查看每个分区的停放偏移、组合和每个分区的滞后 6.浏览消息 使用 JSON、纯文本和 Avro 编码浏览消息 7.动态主题配置 使用动态配置创建和配置新主题 8.可配置的身份验证 使用可选的 Github/Gitlab/Google OAuth 2.0 保护您的安装 9.自定义序列化/反序列化插件 - 对您的数据使用现成的 serde，如 AWS Glue 或 Smile，或编写你自己的代码！ 10.基于角色的访问控制 - 以精细的精度管理访问 UI 的权限 11.数据屏蔽 - 对主题消息中的敏感数据进行模糊处理

这是一款轻量级、先进的开源模型，供开发者和研究人员用于 AI 构建。Gemma 模型家族包括 Gemma 2B 和 Gemma

这是一款轻量级、先进的开源模型，供开发者和研究人员用于 AI 构建。Gemma 模型家族包括 Gemma 2B 和 Gemma 7B 两种尺寸， 能够在不同的设备类型上运行，包括笔记本电脑、桌面电脑、IoT 设备、移动设备和云端。性能和设计 Gemma 模型在技术和基础设施组件上与 Gemini 共享，这使得 Gemma 2B 和 7B 在其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。 Gemma 模型不仅可以直接在开发者的笔记本电脑或桌面电脑上运行，而且在关键基准测试中的表现超过了更大的模型，同时遵循严格的安全和负责任输出标准。 主要特点： 1、轻量级、高性能模型：Gemma 模型家族包括 Gemma 2B 和 Gemma 7B.两种尺寸，提供预训练和指令调优的变体，针对其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。 2、跨框架工具链支持：支持 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 通过原生 Keras 3.0.进行推理和监督式微调（SFT），适应多种开发需求和环境。 3、易于入门和集成：提供准备就绪的 Colab 和 Kaggle 笔记本，以及与 Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo.和 TensorRT-LLM 等流行工具的集成，方便开发者快速上手。 4.高效的运算能力：针对多个 AI 硬件平台上进行优化，确保在 NVIDIA GPU 和 Google Cloud TPU 上的行业领先性能。通过与 NVIDIA 的合作，无论是在数据中心、云端还是本地 RTX AI PC 上，都确保了行业领先的性能和与尖端技术的集成。 Gemma 模型能够在不同的设备类型上运行，这种广泛的兼容性使得模型能够适应各种应用场景和需求。 Hugging Face 测试链接： via 匿名 标签: #Google #Gemma 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

是一个正在开发的轻量级AI Agent，它也可以作为一个简单的开发框架，用于快速构建和试验各种AI Agent想法。特点如下：

是一个正在开发的轻量级AI Agent，它也可以作为一个简单的开发框架，用于快速构建和试验各种AI Agent想法。特点如下： 自然且高度容错的交互式代理调用树架构。 以最灵活的方式解析 LLM 输出，支持更多样的函数调用机制。 自构建、动态加载环境交互模块，提供无限的功能扩展潜力。 专为开源模型设计，但无缝支持 GPT-4 等商业模型。 支持对特定主题的深入调查。 自动化编程和脚本执行。它是一个包罗万象的编码器和熟练的系统管理工具，掌握所有系统命令类似于人工智能操作系统。 设计AIlice时的基本原则是： 以高度动态的提示构建机制丰富LLM行为； 尽可能分离不同的计算任务，利用传统计算中的递归和分治法来解决复杂问题。 代理应该能够双向交互。 让我们简要解释一下这些基本原则。 从最明显的层面开始，高度动态的提示结构使得代理不太可能陷入循环。外部环境新变量的涌入不断影响着法学硕士，帮助其避免陷入这种陷阱。此外，向法学硕士提供所有当前可用的信息可以大大提高其产出。例如，在自动化编程中，来自解释器或命令行的错误消息帮助法学硕士不断修改代码，直到获得正确的结果。最后，在动态提示构建中，提示中的新信息也可能来自其他智能体，作为一种联动推理计算的形式，使得系统的计算机制更加复杂、多样，能够产生更丰富的行为。 从实际的角度来看，分离计算任务是由于我们有限的上下文窗口。我们不能指望在几千个代币的窗口内完成一项复杂的任务。如果我们能够分解一个复杂的任务，以便在有限的资源内解决每个子任务，那将是一个理想的结果。在传统的计算模型中，我们一直利用这一点，但在以LLM为中心的新计算中，这并不容易实现。问题是，如果一个子任务失败，整个任务就有失败的风险。递归更具挑战性：如何确保每次调用时，LLM 都能解决部分子问题，而不是将整个负担传递给下一级调用？我们在AIlice中用IACT架构解决了第一个问题，第二个问题理论上不难解决，但很可能需要更聪明的LLM。 第三个原则是大家目前正在努力的：让多个智能代理交互、协作来完成更复杂的任务。这一原则的实现实际上解决了前面提到的子任务失败的问题。多智能体协作对于智能体运行中的容错能力至关重要。事实上，这可能是新计算范式与传统计算最大的区别之一：传统计算是精确且无错误的，仅通过单向通信（函数调用）来分配子任务，而新计算范式则容易出错且需要计算单元之间的双向通信来纠正错误。这将在下面有关 IACT 框架的部分中详细解释。

百度技术团队在 GitHub 开源的一套丰富且实用的 #OCR 工具库：，可帮助开发者快速集成 OCR 功能。

百度技术团队在 GitHub 开源的一套丰富且实用的 #OCR 工具库：，可帮助开发者快速集成 OCR 功能。 近期该项目发布了功能更新，主要如下： - 优化了超轻量 OCR 系统 PP-OCR 效果； - 新增表格文字、不规则文字等复杂 OCR 任务的标注工具； - 打通 22 种 OCR 不同训练部署软硬件环境与方式； - 发布首本交互式 OCR 全栈电子书《动手学 OCR》。 针对此项目，开发者将开放 3 场公开课，主讲 OCR 技术解析、AI 模型训练部署实践、OCR 技术产业应用案例、落地方案分享等内容。 直播时间：5.11 - 5.13，每晚 20:30

：ASM 是一个用于操作字节码的开源 java 库。本项目旨在系统地介绍如何学习Ja ASM的知识，主要涉及Core API

：ASM 是一个用于操作字节码的开源 java 库。本项目旨在系统地介绍如何学习Java ASM的知识，主要涉及Core API、OPCODE和Tree API等内容。 至于学习的预期目标就是，用一个形象的说法来讲，让字节码在你的手中“跳舞”：看看你的左手，一个完整的ClassFile拆解成不同粒度的字节码内容；看看你的右手，不同粒度的字节码内容又重新组织成一个ClassFile结构。