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摘要 文本向量化是构建企业智能知识库系统的关键技术，它将文字信息转化为多维向量，实现语义理解而非简单关键词匹配。典型应用场景包括法律文档关联、电商智能搜索和代码语义检索。通过大模型API(如OpenAI的Embedding模型)，可将自然语言文本映射为高维向量空间中的数值表示，如示例中Java代码将中文句子转化为1536维向量。这种技术突破传统搜索局限，使系统能理解用户意图并精准匹配相关内容，为构建智能客服、知识库等企业级AI应用奠定基础。
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- 幼稚园的山代王
- 23小时前
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Kafka核心原理与应用摘要 Kafka作为分布式消息系统，通过解耦生产者和消费者实现高吞吐量数据传输。其核心架构包括： 生产者/消费者模型：采用发布订阅模式，支持多订阅者同时消费主题数据，生产者通过序列化发送消息，消费者反序列化接收。 横向扩展机制：通过分区(Partition)将主题数据分散到不同Broker节点，并通过副本(Replica)机制保障高可用性，其中Leader副本处理读写，Follower副本同步数据。 集群管理：依赖Zookeeper实现Controller选举和状态监控，Contro
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- 一入JAVA毁终身
- 17小时前
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(1)将/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf 这个路径下的 zoo_sample.cfg 修改为 zoo.cfg;: 保存Zookeeper中的数据，注意:默认的tmp目录，容易被Linux系统定期删除，所以一般不用默认的tmp目录。= 10: LF初始通信时限，Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数(tickTime的数量)(3)在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录上创建 zkData 文件夹。(1)启动 Zookeeper。
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- 走过冬季
- 昨天
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服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息:此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的(服务器1)大，更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2状态保持。此次投票结果:服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8、8、8、7、7，并且此时SID为3的服务器是Leader。此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。
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- 走过冬季
- 昨天
数据错误 -
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需要在项目的 src/main/resources 目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入。前提:保证 hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上 Zookeeper 集群服务端启动。(2)在 hadoop102 的客户端上创建再创建一个节点/atguigu1，观察 IDEA 控制台。(3)在 hadoop102 的客户端上删除节点/atguigu1，观察 IDEA 控制台。测试:在 hadoop102 的 zk 客户端上查看创建节点情况。
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- 走过冬季
- 昨天
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SQL Server 中 ExternalDataSource 和 LinkedServer 是实现跨数据源访问的两种机制，前者基于 PolyBase 引擎，适合大数据分析，支持 Hadoop、Azure Blob 等数据源，需定义外部表查询；后者基于 OLEDB/ODBC 驱动，适用于传统关系型数据库，支持分布式事务。外部数据源适合只读分析场景，链接服务器适合实时事务操作。配置步骤包括启用功能、创建凭据、定义数据源或链接服务器等，需注意连接权限和性能优化。根据数据规模、实时性需求选择合适的方案，两者可共存
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- 杜哥无敌
- 昨天
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- 数据错误
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2024零售IT调查报告显示，82%零售高管对AI转型持乐观态度，但实际应用率仅39%，主要停留在文档处理等基础场景。
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- R²AIN SUITE
- 21小时前
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Elasticsearch作为现代搜索引擎的代表，凭借其分布式架构、近实时搜索能力和丰富的查询功能，已成为大数据领域的重要工具。其索引结构设计巧妙平衡了读写性能与可扩展性，而分片机制则实现了数据的分布式处理。尽管存在事务支持有限、资源消耗较高等局限性，但在搜索和分析类应用中，Elasticsearch仍然是许多企业的首选解决方案。随着数据量的持续增长和实时分析需求的增加，Elasticsearch及其生态系统仍在不断演进，未来有望在性能优化、资源效率和易用性方面带来更多创新。
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- Leaton Lee
- 21小时前
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本文详细介绍了高可用Flink集群的部署方案。架构采用3节点ZooKeeper集群实现JobManager高可用，搭配3个TaskManager节点。环境准备包括主机配置、SSH免密登录和Java安装。部署过程涵盖ZooKeeper集群安装、Flink配置（包括HA设置、状态后端和资源分配）以及集群启动。文档还提供了高可用验证方法、运维管理脚本和常见问题解决方案，并给出安全增强建议。该方案确保集群具备故障恢复能力，支持检查点/保存点机制，保证作业持续运行。建议部署完成后进行完整故障转移测试。
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- 问道飞鱼
- 昨天
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12月3日，广东省农村信用社联合社银信中心副总裁周丹在2019年阿里云广东峰会上透露，通过携手阿里云，广东农信实现了从传统架构向云化的转型升级，金融业务系统的搭建工期从按月计算缩短至按天计算，效率大幅提升。
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12月3日，广州云峰会上，阿里云宣布推出面向混合云场景的CPFS一体机和视觉AI一体机，两款新品具备超高性能、开箱即用等特性，极大降低企业上云的周期和门槛。加上此前推出的POLARDB数据库一体机和蚂蚁mPaaS一体机，阿里云已为客户提供了四款一体机家族产品，集结了云、网、边、端一体化的能力，打破云的边界，让企业能够随时随地全栈、全态、甚至全域上云。
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阿里云提出“云+Fintech”新金融战略 已助上万家金融机构上云
12月3日，阿里云峰会广东期间，阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示，目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一，也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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12月3日，阿里云峰会广东期间，阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示，目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一，也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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12月3日，在阿里云广东峰会上，阿里云联合超图软件、长光卫星、Maxar技术、四维测绘等顶级卫星影像产业链公司发布数字地球引擎，提供开放式的影像数据集、遥感AI能力、丰富的API接口等，在国土资源监管、水利河道治理、自然环境保护和农业估产等领域帮助政府和企业提升效率。
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12月3日，阿里云广东峰会期间，大横琴科技公司联合阿里云发布了全国首个跨境服务创新平台。基于该平台，全国首个跨境服务APP“琴澳通”也正式发布。“琴澳通”将为澳门企业及个人提供服务，推动澳门和广东两地的产业经济联动，数字化升级。
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“我们希望帮助工厂从原来的单点变成全产业链、全价值链、全要素的融合，变成数字化智能化的工厂，并为工业产品带来智能化。”库伟表示。
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12月3日，在2019阿里云广东峰会上，阿里云智能总裁张建锋表示，全面迈入数字经济时代，数据成为社会经济发展的新生产要素，云智能是新基础设施。
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不管我们是不是技术迷，无可否认的是，现在我们各自的生活都对互联网产生了高度依赖。在这个各种社交软件都离不开物联网设备的社会，它们以各式各样的方式将我们与网络世界连接起来。
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华为云TaurusDB计算存储分离架构：让数据“身”分离，“心”凝聚
在2019年HC大会上，华为重磅推出最新一代高扩展海量存储分布式数据库——TaurusDB，它拥有一个最大的特点就是将存储和计算以一种分离的架构形式运行。很多人就会问到，华为云为什么会设计这款产品？核心竞争力是什么？对比原生MySQL的优势有哪些？借此时机，CSDN记者有幸采访到了华为云TaurusDB数据库资深技术专家，现在就请他来为我们一一解答。
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本月12日，中国移动31个省的通信工程设计与可行性研究集采正式启动。 这次集采规模庞大，涵盖了无线网(5G、FDD、NB等)、核心网、承载网、支撑网等专业方向，预估基本规模超400亿元，预估扩展规模超600亿元。 毫无疑问，5G，是中国移动本次集采的主要目标。
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不管我们是不是技术迷，无可否认的是，现在我们各自的生活都对互联网产生了高度依赖。在这个各种社交软件都离不开物联网设备的社会，它们以各式各样的方式将我们与网络世界连接起来。
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11月28日，阿里云正式开源机器学习平台 Alink，这也是全球首个批流一体的算法平台，旨在降低算法开发门槛，帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。
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2019年技术盘点云数据库篇（一）：UCloud专家谈云数据库：千锤百炼 云之重器
公有云逐渐成为企业运行 IT 设施的新趋势，那么作为企业最核心的系统—数据库，数据上云也成为大数据时代的必然选择。对企业来说，数据可视为其命脉，因此数据迁移上云就意味着将企业“命脉”搬到云平台。事实上，数据上云有两种形式，数据库直接上云或者选择云数据库，而云数据库利用其云原生的优势具备了许多过去数据库产品不具备的优势，包括可靠性、弹性、存储容量以及成本等，正逐渐被更多的企业所接受。
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随着移动互联网、信息技术等创新发展，数据量呈指数级爆发式增长并表现在多个方面，即规模扩张、结构多元化的数据新形态；业务升级转型带来的场景化需求数据新部署；市场细分带来的数据应用新模式以及承载行业发展，发挥核心资源池地位的数据新价值等。据IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB，实现5倍以上的增长。在新数据时代，数据在数据形态、部署环境、应用模式和价值需求等方面均出现了更为精细化的需求，应对数据爆发压力，欲将海量的连接、微秒级的延迟、极高的性能体验为我所用，创新存储价值则变得势在必行。
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