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为什么Scala对它的热情很低？

Scala对它的热情很低，可能是因为Scala是一种静态类型的编程语言，与Python等动态类型语言相比，编写和调试代码所需的时间更长，同时Scala的语法也相对复杂，学习成本较高。此外，Scala在大数据领域的应用较为广泛，但在其他领域的应用较少，因此可能导致对Scala的兴趣和热情较低。

不过，在云计算领域，Scala的应用也是不可忽视的。例如，Spark是一个基于Scala开发的大数据处理框架，可以利用Scala的特性进行高效的数据处理和分析。同时，Databricks也是一个基于Spark的数据分析平台，也广泛应用于云计算领域。

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Kafka 2.5.0发布——弃用对Scala2.11的支持

至 3.5.7 取消了对Scala 2.1.1的支持 下面详细说明本次更新: 一、新功能 1、Kafka Streams: Add Cogroup in the DSL 当多个流聚集在一起以形成单个较大的对象时...2、Add support for TLS 1.3 Java 11添加了对TLS 1.3的支持。添加对Java 11的支持后，我们应该对此提供支持。...3、不再支持Scala 2.11 为什么不再支持？ 我们目前为3个Scala版本构建Kafka：2.11、2.12和最近发布的2.13。...Scala 2.11.0于2014年4月发布，对2.11.x的支持于2017年11月结束（到发布Kafka 2.5时将超过2年）。...基于此，现在该放弃对Scala 2.11的支持了，以便我们使测试矩阵易于管理（最近的kafka-trunk-jdk8占用了将近10个小时，它将使用3个Scala版本构建并运行单元测试和集成测试。

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让 ChatGPT 更智能的六种策略（上），我们曾提到，在向大模型提问时，告诉它扮演一个领域专家的角色，它的回答会更有针对性。 但为什么会这样呢？...为什么大模型本质上只是预测词汇出现的概率就能让它输出问题的答案呢？ 为了寻找这个问题的答案，找到了一篇科普文章，详细解释了大模型的工作原理和它为何能够发挥作用。...（更准确地说，它添加了一个“标记”，它可能只是单词的一部分，这就是为什么它有时可以“组成新单词”。） 在每一步它都会得到一个带有概率的单词列表。...就像字母一样，我们不仅可以开始考虑单个单词的概率，还可以考虑单词对或更长n元语法的概率。成对进行此操作，以下是我们得到的 5 个示例，所有情况都从单词“cat”开始： 它变得稍微“看起来更明智”了。...有一段时间我们的函数仍然“识别”它，这里是“2”。但很快它就“失去了它”，并开始给出“错误”的结果： 但为什么我们说这是“错误”的结果呢？在这种情况下，我们知道我们通过模糊“2”获得了所有图像。

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经过前面两期漫长的介绍文章： 为什么对ChatGPT、ChatGLM这样的大语言模型说“你是某某领域专家”，它的回答会有效得多？...（一） 为什么对ChatGPT、ChatGLM这样的大语言模型说“你是某某领域专家”，它的回答会有效得多？...必须再次强调的是（至少就我们目前所知），没有什么“终极理论原因”可以解释为什么这样的事情会起作用。...但是到目前为止，我们还没有准备好从其“内部行为”中“经验性解读”出ChatGPT对人类语言“如何组合”的“发现”。 06—那么... ChatGPT在做什么，为什么它有效呢？...它的底层人工神经网络结构最终是基于对大脑的理想化建模而来的。而当我们人类生成语言时，很可能许多方面都与此相似。

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