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传统的办公方式通常是线性的，即从头到尾完成一个任务，而新一代 Office 则可以通过 GPT-4 技术实现非线性的办公方式，即在多个任务之间自由切换，以更加灵活和高效的方式完成工作。总之，新一代 Office 借助 GPT-4 技术的应用，可以实现语音输入、智能文本编辑、智能协作和智能推荐等功能，从而颠覆传统工作方式，实现人工智能和办公的深度融合。此外，新一代 Office 还可以通过 GPT-4 技术实现智能推荐和预测功能，即根据用户的历史数据和行为模式，预测用户可能需要的工具和信息，并进行智能推荐。

关注、星标公众号【 大数据之美 】，和你一起成长Flink 的部署方式跟 Spark 一样，是非常灵活的，可以支持Local、Standalone、Yarn、Mesos、Docker、Kubernetes等现在常见的部署模式。这些部署模式是 Flink 计算时所需资源的管理的不同方式，所以可以理解为是资源管理方式。在具体的应用场景中，如何跟计算资源交互，对于集群资源分配和占用的方式，可能会有特定的需求。所以 Flink 为各种场景提供了不同的运行模式，主要有以下三种： 会话模式（Session

数据中台是一种将企业的数据变成数据资产，通过系统和机制将数据使用起来，产生产业智能，从而为业务服务，实现数据价值变现。我们就来聊一聊数据中台解决的三个重要问题，以及解决方案。1. 数据质量的困扰在企业中，数据团队一般包括数据开发、数据工程、数据产品和数据分析等团队。数据质量很重要，它是一切数据建设和数据产品化的基础。数据质量的问题可能会导致开发与产品决策的偏差。数据质量的问题也中很多业务部门的一个”痛点“。例如，数据报表产出经常延迟。各个部门因为定义不同，指标同名不同义、同义不同名的情况，经常出现数据

关注、星标下方公众号【 大数据之美 】，和你一起成长你有没有注意到在平时使用 group by 进行分组操作时，不能在 where 中使用聚合方法的别名，你有没有想过这是为什么？今天我们就来看一看 SQL 查询的执行顺序是怎样的。 大家都知道，很多 SQL 查询都是以 SELECT 开始的，自己已经写了很多 SQL 查询，有一些还很复杂。但是我也不能确切地说出它的顺序是怎样的。SQL 查询的执行顺序于是我研究了一下，发现顺序大概是这样的。SELECT 并不是最先执行的，而是在第五个。

引言我们使用mysql的时候经常遇到分页查询的场景，在mysql中使用limit关键字来实现分页。比如下面的示例select * from orders where category='man' limit 100,100;ElasticsSearch 同样也有很多分页查询的场景，特别是在数据量比较大，而且查询条件比较复杂的情况下。在 mysql 中如果在某种无法命中索引的情况下，可以选择使用ES的分页查询进行功能替换。ES实现分页..