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本文详细介绍了在Windows系统下搭建ESP32-IDF开发环境的过程。首先需要安装Git工具，从官网下载64位独立安装程序并完成安装配置。其次安装Python环境，注意勾选关键选项并自定义安装路径。最后通过ESP-IDF工具安装器获取开发环境，选择中文界面、同意协议后完成系统检查，建议完全安装。安装完成后桌面会出现两个ESP-IDF快捷方式，属正常现象。整个过程包含详细截图指引，适合新手按步骤操作。
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- shake boom
- 昨天
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Java 赋能供应链碳足迹可视化与智能决策 本文基于 Java 技术栈构建了一套完整的供应链碳足迹分析系统，重点解决企业级碳管理面临的数据孤岛、核算滞后等痛点。系统采用五层技术架构，涵盖边缘采集（Java Agent）、实时计算（Spark Streaming）和可视化展示（JavaFX+ECharts）全流程。关键技术包括： 多源异构数据处理：支持 200+ 数据源接入，实现分钟级延迟 动态碳排放核算：按 GB/T 42229-2022 标准实现 1/2/3 类排放计算 三维交互看板：提供供应链碳流全景视
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- 青云交
- 13小时前
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随着互联网与信息技术的飞速发展，在线旅游平台积累了海量的酒店评论数据。这些文本信息蕴含了消费者对酒店服务、环境、设施等方面的真实情感与反馈，具有极高的商业价值。然而，面对如此庞大且非结构化的评论文本，传统的人工分析方法显得力不从心，效率低下且难以保证客观性。因此，利用先进的大数据与人工智能技术，构建一套自动化的酒店评论文本情感分析系统，不仅具有重要的理论意义，也具备广阔的应用前景。本研究的设计与实现旨在整合多项现代信息技术。
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- 奥斯卡1号
- 前天
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以一个示例作为本章的收尾。本示例是一个Flink的完整应用示例，即通过DataStream API实现词频统计，可以在IDE中运行，也可以提交到Flink 集群中运行，实际的工作中可能也是这样的一个开发过程。其中提交任务的形式通过shell 命令进行提交和Flink webUI进行提交两种形式
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本文详细介绍了Kafka在Linux环境下的安装配置流程。首先需预装JDK1.8，然后下载解压Kafka安装包至指定目录，配置环境变量和日志目录。重点讲解了server.properties文件的配置要点，包括监听地址、Zookeeper连接、分区数等参数设置。接着演示了启动过程（需先启动Zookeeper），介绍了手动和自动后台启动两种方式，并通过jps命令验证进程。最后提供了Kafka环境验证方法，包括创建/查看/删除Topic、生产消费消息等基本操作命令。整个过程涵盖了Kafka从安装配置到基础使用的
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- keep__go
- 昨天
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本文提出了一种基于差分对比的三步同步策略（数据采集→差分对比→触发同步），适用于大数据量下的精准数据同步。该架构通过源数据独立存储保障数据安全，采用差分对比机制实现变更集的可视化与审计，支持单条重试和冲突检测。相比直接同步方案，具备更好的容错性和一致性控制能力，特别适合万人级以上组织架构同步、多系统集成等高一致性要求的场景。文章详细阐述了数据库表设计、核心代码实现（包括分页处理与批量操作优化）以及完整的调度监控机制，通过性能优化策略确保系统在大数据量下的稳定运行。
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- 豆豆的java之旅
- 23小时前
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本文详细介绍了HiveSQL的核心查询语法与大数据特性。第一部分讲解五大基础子句(FROM/WHERE/GROUPBY/HAVING/SELECT)的执行逻辑和示例用法；第二部分分析Hive特有的四种排序方式(ORDERBY/SORTBY/DISTRIBUTEBY/CLUSTERBY)及高级查询(子查询/CTE/窗口函数)；第三部分重点说明HiveJOIN与标准SQL的区别，包括内连接、左连接、左半连接等实现方式及分布式优化特性。全文通过学生信息表和成绩表的实践案例，系统阐述了HiveSQL在大数据环境下的
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- 火龙果喷火
- 10小时前
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Java大数据革新新能源电池管理 摘要：新能源汽车电池数据呈现"三高两异"特性（高维度、高频率、高动态；异构性、实时性），传统管理方式面临重大挑战。Java大数据技术通过边缘-云端协同架构，采用Netty框架实现单节点12万QPS的采集能力，结合Kafka实时处理，成功将热失控预警延迟从180秒降至毫秒级。某头部车企应用后，年电池成本降低4200万元，故障预测准确率提升至95%以上，展示了Java大数据在新能源领域的强大潜力。 （92字）
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- 青云交
- 前天
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在Springboot的主启动类当中，有@SpringBootApplication注解，里面有@ComponentScan注解，在之前自动装配的时候说过：@ComponentScan 会扫描主启动类所在包及其子包，包括：@Controller，@Service，@Repository，@Component等其他Spring组件。在springboot项目当中，中央转发器被springboot自动接管，不再需要我们在web.xml中配置。如图：（注意不能在resource目录下创建，后续debug时会说）
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- 222you
- 11小时前
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5. 能够在团队中完成Code Review的任务，确保相关代码的有效性和正确性，并能够通过Code Review提供相关性能以及稳定性的建议。1. 具备一定的架构设计思维及理念，能从业务本身出发，具备高度抽象并落地具备高可扩展、高可用、高可靠性的产品技术体系；1. 热爱技术，工作认真、严谨，对系统质量有近乎苛刻的要求意识，良好的沟通表达能力，善于沟通与团队协作；2. 具备独立完成较复杂的系统分析、设计，并主导完成详细设计和编码的任务，确保项目的进度和质量；3. 有互联网金融系统如保险开发相关经验优先；
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- 浮~沉
- 12小时前
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副本同步机制是分布式系统中确保数据一致性和高可用性的核心机制，通过主副本（Leader）与从副本（Follower）的协同工作，实现数据的实时复制和故障自动转移。在Kafka中，每一个分区中的消息都会有一个唯一的编号，这个编号被称为“偏移量”。Kafka的消费者可以通过offset来获取到自己当前的消费位置。高水位：通过标识了一个特定的消息偏移量来管理消费者的进度和保证数据的可靠性。offset总共有两种提交方式，一般比较推荐使用手动提交的方式。高水位的作用定义消息可见性。
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- 冰芒芒
- 昨天
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其中yyyy表示结果中的年份将以2016这种四位数的形式展现，MM表示月份以05这种两位数的形式展现，dd表示两位数的天，HH表示24小时制，mm和ss分别表示分钟和秒钟以两位数的形式展示。实现对本例中开头部分给出的数据，按照name分组，然后select出前两名的全部信息以及序号（row_number()生成的数字）。使用Hive中的ceil函数求数字66666的ceil的结果，我们已经准备了表test_table，而且表中已经有若干的数据。求表test_table中所有的id大于12的记录的id的和。
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- 干就完事了
- 昨天
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