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本文探讨了大数据场景下时序数据库选型的关键维度,重点推荐了Apache IoTDB作为优选方案。文章从性能、生态兼容性、易用性、成本可控性和可扩展性五个核心维度分析了时序数据库选型标准。IoTDB凭借卓越的写入吞吐量(百万级/秒)、高效压缩算法(10:1压缩率)、与Spark/Flink等大数据组件的无缝集成,以及国产化自主可控优势脱颖而出。通过实际代码示例展示了IoTDB的存储模型、批量写入和聚合查询功能。
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backendadmin:Vue 3 管理后台hos_uniapp:UniApp 移动端小程序该文档完整翻译了医疗预约挂号系统的开发指引,涵盖项目运行、架构设计、核心业务逻辑、开发规范等核心内容;保持了原文档的结构和技术细节准确性,同时将所有英文内容转换为符合中文技术文档习惯的表述;重点保留了高并发号源管理、异步订单处理等核心业务的关键实现细节,确保技术指引的完整性。
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本文介绍了如何利用Tavily Web Search构建智能搜索工作流。当本地知识库(基于ElasticStack 9.3+)搜索结果不相关时,系统会自动调用Tavily API进行网络搜索,避免返回"不知道"的结果。文章详细展示了在Kibana中创建工作流的配置步骤,包括设置搜索查询输入、Tavily API调用和结果处理流程。同时演示了如何创建基于向量搜索的知识库工具和智能体,当本地搜索结果不匹配时会自动触发网络搜索。通过两个测试案例(匹配查询和非匹配查询)验证了系统的有效性,最终实
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在物联网、工业互联网、金融交易、智能运维等领域蓬勃发展的今天,时序数据已经成为企业数据资产中增长最快、规模最大的数据类型之一。据统计,一个中等规模的工业制造企业每天产生的时序数据量可达数十亿条,而大型互联网公司的监控数据更是以每秒百万级的速度持续增长。
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Git版本控制核心原理与使用指南 本文深入解析Git版本控制系统的核心原理与实用技巧。上篇重点讲解Git架构:工作区、暂存区、版本库的协作机制,以及Blob/Tree/Commit对象模型;下篇将演示分支管理、冲突解决等实战场景。涵盖Linux/Windows环境安装配置,通过git init创建仓库,git config设置用户信息,并剖析.git目录结构。帮助开发者理解Git底层逻辑,突破基础命令使用瓶颈,实现高效版本管理与团队协作。 关键词:Git原理、版本控制、分支管理、冲突解决、开发工具
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bin/kafka-topics.sh --describe --topic test_cluster --bootstrap-server 192.168.200.202:9092 # 查看 Topic 详情,确认副本分布在不同 Broker 上。# ========== 1. 安装JDK8(核心前提) ==========# ========== 3. 下载并解压Kafka ==========# ========== 2. 关闭防火墙 ==========
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(实战):项目结构、cmd、internal、config、环境变量、os.Getenv、.env、godotenv、、配置结构体、配置注入cmd/internal/config/.env:如需在本地跑通本文示例,请克隆仓库,本文示例在目录,克隆后在项目根目录执行下文中的命令即可。
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这篇《如何合理规划Elasticsearch的索引》来自得物技术团队,系统介绍了ES索引从概念到实战的方方面面。文章涵盖了索引结构、字段类型、分片规划等核心内容,对ES的索引使用做了全面讲解。说实话,看到这篇文章的时候挺感慨的。ES算是我踏入编程领域了解比较早的一个中间件之一了,刚毕业那会儿还在各种项目中折腾过。但后来或许是因为ES能力过于强大,在公司里逐渐被专人接管了,压根没我接触的机会。久而久之也就忘之脑后了。随着近年来接触项目越来越多,阅历越来越丰富,越来越觉得ES还是得深入了解一下才好。
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混合搜索是一种融合多种检索方式的技术,本文特指融合传统词法关键词匹配和语义向量检索的检索方案。
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1.生产者确认机制,通过.yml与全局的returncallback配置类,局部的ConfirmCallback开启Publisher Confirm与Publisher Return机制。1.消费者确认机制,ack,nack,reject(消息处理失败并拒绝该消息,RabbitMQ从队列中删除该消息)2.交换机分为四类,Direct(直连),Fanout(广播),Topic(主题),Headers(头)2.当消息超时未被消费成为死信,队列可绑定到死信交换机,再传递给其它队列被处理,实现延迟功能。
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领码SPARK融合平台创新性地提出了"配置即应用"的AI零代码开发范式,通过构建前端组件库、后端API契约和业务权限模型三大刚性边界,将不可控的AI代码生成转化为结构化配置生成。平台采用编译时构建全域知识库、运行时驱动高性能Vue3引擎的技术架构,实现了前后端权限一体化管理和编译时API文档同步,有效解决了传统AI生成代码的质量与维护难题。在政企复杂业务场景中,SPARK通过配置驱动方式,使开发者角色向"平台架构师"转型,提供了从界面渲染到安全管控的全链路零代码解决方案。
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本文针对国产操作系统环境下使用 npm 安装 OpenClaw 时出现的 EACCES 权限错误,提供了专业解决方案。文章首先分析了问题本质是 npm 全局安装路径与 Linux 权限模型的冲突,然后给出三种解决方案:1)配置用户级 npm 全局目录(推荐);2)使用 nvm 管理 Node.js;3)临时使用 sudo(不推荐)。特别强调在企业环境中应避免使用 root 权限安装,并详细说明了如何正确设置用户级 npm 路径,确保符合生产环境的安全审计要求。该方案同样适用于 OpenEuler、OpenC
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JobManager是一个Flink集群中任务管理和调度的核心,是控制应用执行的主进程。也就是说,每个应用都应该被唯一的JobManager所控制执行。JobManger又包含3个不同的组件。JobMaster是JobManager中最核心的组件,负责处理单独的作业(Job)。所以JobMaster和具体的Job是一一对应的,多个Job可以同时运行在一个Flink集群中, 每个Job都有一个自己的JobMaster。需要注意在早期版本的Flink中,没有JobMaster的概念;
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本文分享了`OpenClaw 部署和实战`的全程免费版。
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OpenClaw-遇到的问题-D:\openclaw/node_modules/npm/bin/npm-cli.jsCategoryInfo : NotSpecified: (npm error co
摘要:在安装OpenClaw时遇到node.exe报错ENOENT问题,排查发现是缺少git导致npm无法拉取依赖。解决方法:1) 验证node.js和npm安装正常;2) 通过winget或官网安装Git并更新环境变量;3) 使用本地node/npm重新安装OpenClaw。安装成功后即可正常运行。关键步骤包括验证环境、安装Git依赖以及使用正确的安装命令。 -
在2026年企业数字化转型深水区,掌握OpenClaw、RAG与Agent等前沿技术的智能体构建能力已成为企业培训的关键需求。本文基于北京、深圳、广州、杭州四大科技重镇的市场反馈与行业数据,深入分析企业智能体培训的核心场景与评估维度。
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通过订单与支付双流关联的实战案例,系统讲解 Flink SQL 中的双流 JOIN 类型、时间条件与实现方式,帮助你理解流计算场景下的关联查询思路和坑点。
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然而,如何将DIFY、COZE等先进平台与RAG、Agent技术结合,构建真正解决实际问题的“数字员工”,仍是许多企业和开发者面临的关键挑战。,从零掌握DIFY与COZE双平台的智能体开发、RAG系统优化、多工具调度以及复杂工作流设计,构建覆盖知识问答、业务分析与流程办理的全栈能力。,通过五大精选案例的沉浸式实操,您将亲手打造可立即投入使用的数字员工原型,获得解决企业真实问题的宝贵经验,为团队引入AI效率革命奠定坚实基础。2.1.4 检索器(Retriever)与重排序(Re-ranker)技术。
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本文系统介绍了JavaRestClient操作Elasticsearch的核心方法与实战技巧。主要内容包括:1)统一的API调用四步范式(创建请求、准备参数、发送请求、解析响应);2)索引库与文档的基础CRUD操作,重点对比了全量更新与局部更新的差异;3)海量数据批处理方案,通过BulkRequest实现高效批量导入,并给出分页查询防止OOM的工程实践。文章结合电商商品数据同步场景,提供了完整的批处理代码示例与优化思考,适合开发者快速掌握Elasticsearch在企业级应用中的核心操作。
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本专栏后续会定时更新以:新一代信息技术赛道(移动应用开发与服务类、计算机与办公设备维护类、网络安全与安防类、数据处理与分析类、通信与信息技术服务类、信息通信工程与网络运维类、软件开发与网络技术类、区块链与安全类、工业互联网类、大数据与人工智能类、);财经赛道、商贸赛道、物流与供应链赛道、人工智能赛道为主要赛道进行更新相应赛道的汇报逐字稿参考。
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