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批量处理数据的技术，适用于处理静态的数据集而非连续不断的数据流。批处理通常用于需要离线分析和处理大规模数据的场景，例如数据清洗、ETL（Extract, Transform, Load）过程、数据仓库构建等。批处理的主要特点包括按批次处理数据、高效利用计算资源、适用于离线场景等。常见的批处理框架和工具包括Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Hive等。批处理的应用场景包括数据仓库构建、报表生成、离线数据分析等。与流处理相比，批处理通常具有较高的处理延迟，但适用于对历史数据进行分析和决策。在实际应用中，流处理和批处理技术常常结合使用，以满足不同的数据处理需求。
本文介绍了游戏与产品迭代的区别，重点分析了3A游戏作为游戏行业的顶级制作，代表着最高的游戏开发标准和玩家体验。通过案例分析，探讨了成功的3A游戏如《荒野大镖客2》、《黑神话：悟空》等如何在技术、故事和玩法上获得成功，并为整个行业树立标杆。另外，文章也涉及了热门APP如淘宝、抖音和拼多多等平台在数字市场上的巨大影响力。淘宝的C2C模式改变了消费者的在线购物方式，抖音以短视频内容吸引年轻用户，而拼多多则通过社交元素融入购物体验，创新了社交电商领域。通过这些案例，文章探讨了消费者行为、技术创新和战略市场定位等方面的有趣研究。
本文介绍了如何通过熟练掌握AI技巧和Prompt学习搭建LLM，以提高工作效率。具体包括技术方案设计、代码开发、测试、技术学习和答疑等方面。在使用GPT提效时，需要明确任务目标与意图，提供具体描述和上下文信息，分步指示，提供示例和模板，以及角色扮演式提问。此外，介绍了LLMChain的组件，包括PromptTemplate、语言模型和可选的输出解析器。通过这些方法和工具，可以更好地利用GPT提高工作效率。
通过使用JDK的流处理函数，可以快速对集合进行处理操作。流的内部结构包括中间操作和终端操作，其中中间操作分为非状态操作和状态操作。流处理有多个优点，比如声明式编程、并行处理、链式操作和避免副作用。在流处理中，源码实现是通过创建Stream实例来代表数据视图，进行懒加载的机制，当终端操作发生时才执行计算。ArrayList的stream()方法创建了一个ArrayListSpliterator来遍历和分割ArrayList，Spliterator提供了有效的方式来处理ArrayList的流操作。通过以上流处理的源码实现，可以更好地了解流处理的内部机制。
Spring事务源码详解主要介绍了在不使用事务注解时，基于jdbc使用事务的步骤，以及通过注解封装事务的方法。同时，还提到了用户线程池和数据库连接池之间可能遇到的多个事务和事务嵌套的情况，以及Spring定义的事务传播机制来解决这些问题。文章还介绍了Spring事务切面的创建过程，包括创建事务属性解析器和获取事务管理器，用户需要根据不同的数据源自己创建事务管理器。最后，还介绍了创建事务拦截器对事务注解方法进行拦截的操作。文章内容详实，对Spring事务的实现机制有很好的解释和说明。
