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系统阐述 Java 大数据在智能建筑能耗预测与需求响应优化中的技术实践,涵盖物联网数据治理、LSTM-attention 预测模型、强化学习调度策略等核心模块,结合深圳平安金融中心等标杆案例,提供可落地的节能技术方案。
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本系统设计与实现了基于Python的网络小说数据可视化平台,旨在为用户提供一个集小说阅读、互动交流、智能推荐与个性化管理的综合性平台。用户可以通过平台浏览热门小说、查看详细信息、参与论坛讨论,并获得基于历史行为的个性化推荐。此外,系统集成了数据可视化功能,通过图表展示小说的阅读趋势、评论热度等关键数据,增强了用户体验。管理员则可以通过后台管理功能有效地管理小说内容、用户行为、举报记录及论坛互动等,确保平台的正常运营与内容的规范性。
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本文结合省级政务与头部企业案例,系统解析 Java 在舆情管理中的全流程应用,涵盖 LSTM-Attention 预测、BERT-XGBoost 特征融合、强化学习策略生成等核心技术,提供可落地的工业级解决方案。
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本文针对前端大数据导出导致Chrome内存崩溃的问题,分析了原因并提出5种优化方案:分批次导出、Web Worker多线程处理、轻量级CSV导出、后端生成文件以及浏览器兼容性调整。其中分批次导出和Web Worker方案能有效降低内存占用,CSV导出适合简单数据场景,后端生成是处理超大规模数据的理想选择。每种方案均附代码示例,开发者可根据数据量级和系统架构灵活选用,兼顾性能与兼容性。优化后即可实现百万级数据的安全导出,避免浏览器崩溃。
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本文深入探讨 Java 大数据技术在智能医疗药物研发中的应用,详细阐述从多模态生物数据整合、智能建模到工程化部署的全流程技术方案,并结合辉瑞、罗氏等真实案例展示实际应用成效,为相关领域从业者提供极具价值的技术参考。
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参与开发社区充电桩管理系统,主要负责后端核心功能设计与实现。系统覆盖20+社区,接入超1000台充电桩,实现设备状态实时监控、扫码充电全流程自动化及运营数据统计。通过物联网技术与消息队列优化,故障响应时间缩短至15分钟内,用户充电成功率提升至99%以上,物业端操作效率提升30%。
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(1)开发者提交代码开发者从公共代码库或本地环境中提取代码进行开发。(2)推送到 Gerrit开发者将修改后的代码推送到 Gerrit,进入审核流程。(3)通知审核者Gerrit 通知项目的所有审核者,提醒他们有新的提交需要审核。(4)审核者进行审核审核者会查看提交的代码,并决定是否通过审核。在审核过程中,审核者可以添加评论。(5)状态检查审核者检查代码是否符合标准,如果符合,则标记为“code looks good”并添加评论。(6)验证代码。
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动态映射是 Elasticsearch 自动检测和创建字段映射的能力。当索引一个新文档时,如果包含未定义的字段,Elasticsearch 会根据字段值自动推断数据类型并创建映射。
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需要可以从GitHub免费下载
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本文聚焦 Kafka 集群基础环境搭建。内容包括创建 3 台 CentOS 虚拟机并配置静态 IP 与主机名,通过 Oracle 镜像安装 JDK 8、华为云镜像安装 Hadoop 3.1.3(Hadoop 为可选生态依赖),利用 scp、rsync 实现文件拷贝与差异更新,编写 xsync 集群分发脚本提升同步效率,以及通过生成 RSA 密钥对配置 SSH 免密登录实现节点间无密码通信。同时包括安装Kafka及启动
数据错误
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scala编程运行spark报错:Exception in thread “main“ java.lang.ClassNotFoundException: scala.math.Ordering$Re
我的pom.xml文件导入依赖的版本为。用2.12.15版本的scala就行。 -
脑裂问题是高可用架构中因网络分区或节点故障导致集群分裂为多个独立子系统,每个子系统错误认为自身是唯一主节点的现象,引发数据不一致、服务中断等严重问题。
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hadoop集群配置好后如何测试mapreduce,通过ssh与web两种方式上传下载文件,并包含web方式无法上传下载的解决方法
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NoSQL数据库作为关系型数据库的重要补充,针对不同场景需求分为四大类型:1)K-V存储(如Redis),高效处理复杂数据结构但事务支持有限;2)文档数据库(如MongoDB),提供灵活的无schema存储;3)列式数据库(如HBase),优化大数据分析的I/O效率;4)全文搜索引擎(如Elasticsearch),实现毫秒级文本检索。各类NoSQL数据库分别解决了关系型数据库在数据结构、扩展性、大数据处理和全文搜索方面的短板,实际应用中需根据业务需求选择合适的数据库组合(Not Only SQL),构建高
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本文介绍了Elasticsearch中的聚合查询功能,主要包括指标聚合和桶聚合两种类型。指标聚合用于计算数据的最大值、最小值、平均值等统计指标,而桶聚合则用于对数据进行分组统计。文章通过实际案例演示了terms聚合和sum聚合的组合使用,展示了如何对商品销售数据进行分组并计算每组的销售总量。此外还介绍了max和min聚合的基本用法。作者在学习过程中结合了个人经历,将聚合查询与SQL中的group by和聚合函数进行类比,并表达了将其应用于SpringBoot项目的期待。文末提供了详细的DSL查询示例和结果截
数据错误
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配置jdk,暂时只在master上边操作,后续直接复制过去就行。
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基于上述的两点,从 Spark 1.6 开始出现 DataSet,作为 DataFrame API 的一个扩展,是一个强类型的特定领域的对象,这种对象可以函数式或者关系操作并行地转换,结合了 RDD 和 DataFrame 的优点,至 Spark 2.0 中将 DataFrame 与 DataSet 合并。Spark SQL 的核心是一个叫做 Catalyst 的查询编译器,它将用户程序中的 SQL/DataFrame/Dataset 经过一系列的操作,最终转化为 Spark 系统中执行的 RDD。
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摘要 该项目为社区老年人开发了一个在线学习平台,采用Spring Boot、MySQL、Redis等技术栈实现课程管理、直播教学等功能。开发者详细解答了面试中涉及的技术问题:Spring Boot简化配置,MyBatis Plus提升开发效率,Redis缓存热门数据,Kafka处理异步审核任务,RTMP优化直播体验。重点阐述了各技术组件的应用场景、解决方案和性能优化策略,如自定义Redis配置、复杂SQL处理、缓存一致性保障等,展现了扎实的技术实践能力。

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甲骨文承诺能帮助客户尽快上手员工健康和安全管理解决方案,提供相关的白皮书,在其中列出配置基本安全事件报告的详细步骤,并在整个4月为客户提供线上支持服务,协助客户完成配置工作。
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当企业通过上云实现转型时,迁移是一个重要的无法回避的话题。 迁移是为了提高企业信息架构和应用的敏捷性,从而助力企业快速创新和发展;迁移也是为了提高企业全球化和数字化的水平。我们从正在进行转型的公司中看到,通过云迁移实现架构和应用的现代化,主要有四个大趋势。
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就在不久前,Mobvista刚刚发布了2019年的财报数据。我们观察到其程序化广告收入已高达22.3亿元,同比增长40.8%;经调整后EBITDA达3.6亿元,同比增长高达19.5%……试想仅仅上市一年,Mobvista在增长放缓的大环境下依然能够取得如此“高光时刻”,可见其发展势头不容小觑。
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近年来,我国文化产业蓬勃发展,文化产业价值年均增速远高于同期 GDP 增速,尽管中 国演出市场在开放竞争中逐步规范有序,但目前仍处于起步和培育阶段,尚不够完善和成熟。尤其在演出场馆基础设施、管理运营等方面参差不齐。
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Apache Kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式“发布-订阅”消息系统, 使用 Scala 与 Java 语言编写,能够将消息从一个端点传递到另一个端点。
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要想理解持续集成和持续部署,先要了解它的部分组成,以及各个组成部分之间的关系。下面这张图是我见过的最简洁、清晰的持续部署和集成的关系图。
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数据库是应用及计算机的核心元素,负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行,总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库,以结构化的方式存储了大量的相关信息,并合理分类,方便搜索及使用。
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Spark3.0发布了,代码拉过来,打个包,跑起来!| 附源码编译
Spark3.0已经发布有一阵子了,官方发布了预览版,带来了一大波更新,对于我们程序员来说,首先当然是代码拉过来,打个包,跑起来!!
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提到MySQL的事务,我相信对MySQL有了解的同学都能聊上几句,无论是面试求职,还是日常开发,MySQL的事务都跟我们息息相关。
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从代码到 Docker、Kubernetes、Istio、Knative……,或许是时候重新思考从代码到云的编程了...
早些时候,开发人员只需编写程序、构建,然后运行。如今,开发人员还需要考虑各种运行方式,作为可执行文件在机器上运行(很有可能是虚拟机),还是打包到容器中;将容器部署到Kubernetes中,还是部署到serverless的环境中或服务网格中。然而,这些部署方式并不是开发人员编程经验的一部分。开发人员必须以某种方式编写代码才能在特定的执行环境中正常工作,因此编程时不考虑这些问题是不行的。
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最近,安全圈又有一个大新闻,微博名为@安全_云舒的微博用户在发文称:“很多人的手机号码泄露了,根据微博账号就能查到手机号……已经有人通过微博泄露查到我的手机号码,来加我微信了。”