ClickHouse Presentations 学习指南
概览
本指南旨在帮助您了解并利用 ClickHouse Presentations 仓库中的资源。这个仓库汇总了关于 ClickHouse 的各种演示文稿、会议演讲和分享材料,是学习和深入理解这一高性能开源列式数据库管理系统(DBMS)的理想资源库。
1. 项目目录结构及介绍
ClickHouse Presentations 的仓库采用扁平化加分层的目录结构来组织不同的演讲资料。主要结构如下:
-
根目录:包含了一个简短的 README 文件,提供基本的仓库信息和访问在线展示材料的链接。
-
按活动或主题分类的子目录:例如
big_data_london2022,cpp_russia_2021,highload2021等,这些子目录对应特定的会议、研讨会或技术年份,每个子目录下通常有对应的 PDF、PPT 或 HTML 格式的演讲文件。 -
通用话题或模板:如
drafts,images,internals等,分别存储未发布的草稿、图像资源和技术内部细节相关的材料。
2. 项目的启动文件介绍
由于该仓库主要是以静态资料形式存在,没有直接的“启动文件”用于运行一个服务或应用程序。要“启动”学习过程,您可以按照以下步骤操作:
- 访问指定的子目录,找到您感兴趣的会议或主题。
- 下载相关演示文稿或查阅在线版本(如果提供链接的话,如
https://presentations.clickhouse.com/my_folder_name示例)。 - 使用适合的阅读工具查看下载的文件,或者直接在浏览器中打开HTML格式的演讲稿。
3. 项目的配置文件介绍
仓库本身并不直接涉及 ClickHouse 数据库的配置文件。它专注于提供关于 ClickHouse 使用和优化的知识分享。若需了解 ClickHouse 的配置详情,应参考 ClickHouse 官方文档中关于配置文件的部分。
然而,在某些演讲或教程资料中,可能会提及配置实例或示例配置片段,这些对理解和调整您的 ClickHouse 配置环境有所帮助。要获取这些间接的配置知识,建议详细阅读各场演讲的笔记和说明。
通过上述指南,您现在应该能够有效地浏览和利用 ClickHouse Presentations 仓库中的宝贵资源进行学习和研究。记得,实践总是最好的老师,结合实际操作和理论学习将让您更快掌握 ClickHouse 的精髓。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00