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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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- java李杨勇
- 前天
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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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- 码农阿豪@新空间
- 前天
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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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- 物联网设计-妄北y
- 前天
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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
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- TCChzp
- 前天
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。-
- abdgh123456
- 前天
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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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- 佩奇的技术笔记
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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
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- 关沐吖
- 昨天
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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- zh_19995
- 昨天
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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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- 程序员岳彬
- 昨天
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看完这一篇，你就对 Spring Security 略窥门径了
开发Web应用，对页面的安全控制通常是必须的。比如：对于没有访问权限的用户需要转到登录表单页面。要实现访问控制的方法多种多样，可以通过Aop、拦截器实现，也可以通过框架实现，例如：Apache Shiro、Spring Security。我们这里要讲的Spring Security 就是一个Spring生态中关于安全方面的框架。它能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案。
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为什么要在油气行业中应用 IoT？这 8 个应用场景告诉你 IoT 在油气行业中可以做什么...
如今，物联网已经进入了各行各业：汽车、农业、绿色能源。物联网还将征服的领域之一是石油和天然气领域。在这些特殊的行业环境中，公司雇佣专业人员来预测机器何时需要维护和保养。通过物联网监控，以确保员工在工作环境中的安全，并改善生产。 麦肯锡 (McKinsey Global Institute)研究表明，到2025年，物联网有可能吸引$11.1T 的资金。
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ES2020 是 ECMAScript 对应 2020 年的版本。这个版本不像 ES6 (ES2015)那样包含大量新特性。但也添加了许多有趣且有用的特性。本文的代码地址：https://github.com/ljianshu/Blog 本文以简单的代码示例来介绍 ES2020新特性。这样，你可以很快理解这些新功能，而不需要多么复杂的解释。
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在本文中，我们将开始开发自己的Kubernetes控制器。 技术栈可以是Python、NodeJS或Ruby。因为这个博客被命名为为“ Java极客”，因此选择Java是很正常的。 作为一个用例，我们将实现sidecar模式：每当一个pod被调度时，sidecar pod也会随之被调度。如果将前者删除，则后者也必须删除。
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其实“数据湖”的概念由来已久，如果追溯时间大概可以到2011年。如今我们经常提及的数据湖其实可以被认为是一个集中式的安全存储库，用户可以任何规模存储、管理、发现并共享所有结构化和非结构化数据，过程中无需预定义架构。
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医疗保健、零售、金融、制造业……一文带你看懂大数据对工业领域的影响！...
随着大数据技术的兴起，工业领域在很大程度上发生了变化。智能手机和其他通讯方式的使用迅速增加，使得每天都能收集大量数据。以下是大数据对工业领域的影响。
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2020年已经到来，它的到来带来了信息和技术（IT）领域的诸多创新和变革，特别是对DevOps技术的创新和变革。美国领先的调查机构Grand View Research的专家进行的一项研究宣称，预计到2025年，DevOps的市场价值将达到128.5亿美元。
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Docker容器已经从一种锦上添花的技术转变成了部署环境的必需品。有时，作为开发人员，我们需要花费大量时间调试或研究Docker工具来帮助我们提高生产力。每一次新技术浪潮来临之际，我们都需要花费大量时间学习。
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SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一，因此SQL问题始终是与数据科学相关工作（例如数据分析师、数据科学家和数据工程师）面试过程中的一部分。 SQL面试旨在评估应聘者的技术和解决问题的能力。因此，至关重要的是，不仅要根据样本数据编写正确的查询语句，而且还要像对待现实数据集一样考虑各种情况和极端情况。
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近日，阿里云对外宣布其容器服务调度GPU云服务器启动加速计算，最快只需60秒即可完成新冠病毒的核酸对比工作；同时将向医疗科研机构、疾控中心等一线病毒研究机构免费开放基因计算服务，技术可大幅提升宏基因组测序、疫苗研发相关的处理效率。基于此，晶少专程采访了阿里云基因计算服务AGS负责人、高级技术专家李鹏，集中呈现针对GPU和容器技术大幅提升核酸比对速度的有关细节以及关于阿里云基因计算服务（AGS）的诸多信息。
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最近，我构建了一个本地开发环境，该环境使用 Docker 进行一些关键的集成测试。 在我要完成这项工作时，我意识到在开始这项工作之前，我没有考虑到这么做的一些意义深远影响，如：
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数据库连接池和线程池等池技术存在的意义都是为了解决资源的重复利用问题。在计算机里，创建一个新的资源往往开销是非常大的。而池技术可以统一分配，管理某一类资源，它允许我们的程序可以重复的使用这个资源，只有在极端情况下（比如连接池满）才会创建新的资源。
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从提取层、处理层、基础结构入手，带你了解Spark和Kafka！
电子商务市场中典型的一天是这样的：每分钟发生1万个事件流，并且要选择合适的工具对其进行处理。
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随着业务的发展，MySQL数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数）总是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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王坚博士曾经做过这样一个非常形象的比喻，他将做 App 比作是在别人的花园里弄盆栽，「种点花草是没有问题的」，不过「别人叫你的产品下架你就得下架，这是有问题的」，现在在 GitHub 上，众多的开发者显然遭遇了这样的问题。
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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