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在之前的版本中，Karmada 提供了基本的集群级故障迁移能力，能够通过自定义的故障条件触发集群级别的应用迁移。在先前版本中，Karmada 仅支持非结构化的文本日志，难以被高效解析与查询，限制了其在现代化观测体系中的集成能力。在这个版本中，Karmada 强化了对多模板工作负载的资源感知能力，通过扩展资源解释器，Karmada 现在可以获取同一工作负载不同模板的副本数和资源请求，确保数据的精确性。这些测试证明，在 1.15 版本中，Karmada 控制器和调度器的性能得到了极大提升。
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- 罗光记
- 昨天
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2、强化决策支撑：依托 AI 的端到端分析能力，实现从 “描述性分析”（数据是什么）向 “预测性分析”（数据会怎样）、“处方性分析”（该怎么做）的跃迁：实现从 “群体分析” 到 “个体级精准洞察” 的升级，为精细化运营提供数据支撑。1、大数据驱动AI：大数据底座是 AI 的 “能量水库”，源源不断地输送海量信息，让 AI 大模型和机器学习微调模型能像 “精准调音的乐器”，在分析、决策时又准又灵，把智能水平拉满。3、协同共生：技术协同：构建 “数据供给 - 模型迭代” 的底层支撑；
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- yumgpkpm
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文章内容是用Java代码（SpringBoot）操作Elasticsearch。请读者读这篇文章之前，先完成Es基础（我的上篇文章），并实现里面的数据到本地。本篇文章要求读者掌握SpringBoot的基础操作。
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- 爱学习的小陈_2003
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本文介绍了Elasticsearch中JVM的核心概念及内存管理机制。作为基于Java的搜索引擎，Elasticsearch依赖JVM提供平台无关的运行环境。文章详细解析了JVM堆内存结构（新生代Eden/Survivor区、老年代）和G1垃圾回收器的工作原理，并提供了通过Elasticsearch API（如_nodes/_all/jvm）和JDK工具（jstat）监控JVM指标的方法。虽然Elasticsearch默认JVM设置已优化大多数场景，但了解这些机制有助于排查内存问题（如OOM错误）。最后强调
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本文介绍了Elasticsearch在使用Basic许可证时出现的安全配置报错及解决方案。当启用安全功能(xpack.security.enabled=true)时，Elasticsearch 7.x及以上版本要求必须为传输层通信配置SSL/TLS加密。解决方案有两种：一是禁用安全功能；二是生成并配置SSL证书。详细说明了通过Docker容器生成有效期100年的测试证书(elastic-certificates.p12)的步骤，并提供了完整的docker-compose.yml配置示例，包括证书映射、SSL
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- 希望未来不会秃
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本文是一篇Git团队协作进阶指南，主要针对已经掌握基本Git命令但需要提升协作效率的开发者。文章首先介绍了分支管理的基本概念，包括如何创建和切换功能分支。随后重点讲解了四个关键协作技巧：1) 使用rebase保持提交历史整洁；2) 交互式rebase整理多个小提交；3) cherry-pick精确选取特定提交；4) 编写规范的提交信息。文章强调了在团队协作中保持代码历史清晰的重要性，并提供了具体操作示例和最佳实践建议，帮助开发者从"只会git push"提升到专业协作水平。
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本文介绍了一个基于Hadoop+Spark的二手车数据分析系统，该系统采用Python/Java语言开发，后端支持Django/Spring Boot框架。系统通过Spark SQL和Pandas进行数据清洗，运用NumPy实现统计分析，从市场特征、价值因素、品牌竞争力、供给画像四个维度对二手车数据展开深度挖掘。前端采用Vue+ElementUI+Echarts实现可视化展示，支持动态大屏与多维图表。系统为消费者、商家及研究者提供决策支持，推动二手车行业数字化转型。
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- IT研究室
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文章摘要：本文是一篇Git及GitHub使用指南，详细介绍了从零开始将本地项目上传至GitHub的全过程。作者以亲身经历为引，重点讲解了四大核心步骤：1）Git安装与配置；2）本地仓库初始化与远程连接；3）文件添加与提交规范；4）首次推送及后续同步操作。文章特别强调了分支命名一致性、commit信息规范等易错点，并解释了每个命令背后的原理（如-u参数建立分支跟踪）。通过购物车等生活化比喻，帮助读者理解暂存区、提交等概念，最终实现从"fatal error"到成功推送的完整流程。
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- 自由的风.
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流处理的本质是“实时处理无限数据流”，而“时间”是定义“实时”的关键。如何为数据流中的每个事件定义“时间戳”，并基于这些时间戳进行准确的计算（如窗口统计、聚合分析）。本文将覆盖三种时间语义的定义、差异、底层实现（如水印机制）、代码实践及真实业务场景。本文将按照“概念-原理-实战-场景”的逻辑展开：先用快递包裹的故事引出时间语义的核心矛盾；再用生活类比解释三种时间的定义；接着通过Flink源码和流程图解析底层机制（尤其是Event Time的水印）；最后结合电商、物联网等真实场景说明如何选择时间语义。
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- AI 搜索引擎技术
- 前天
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本文系统介绍了代码控制器Git与Jenkins集成部署Java项目的完整解决方案。内容涵盖Git版本控制原理、本地仓库操作、分支管理策略，以及Jenkins环境配置、Maven集成、自动化流水线构建等关键技术。文章详细阐述了从代码提交到自动化部署的全流程，提供常用命令速查表和常见问题解决方法，为Java项目实现高效、可靠的CI/CD部署体系提供实践指导。
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- @Ryan Ding
- 前天
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DevOps：从「蒸汽时代」到「高铁时代」，SUNMI DevOps转型之路
商米科技成立于 2013 年，总部位于上海市杨浦区创智天地，是一家具有产品创新基因和互联网基因的公司。商米在短时间内迅速成长为一家近1000人的企业，产品研发人数占比一度超过70%。
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十大类疫情服务紧缺 阿里广发英雄帖抗疫小程序开发者最高可获50万元奖励
全民积极响应国家抗击新冠肺炎疫情的号召，正催生出越来越多新的互联网服务缺口。基于对用户、政府、企事业单位抗疫服务需求的紧缺情况调查，支付宝今日面向社会各界开发者发布“10大疫情期最急需服务开发清单”，号召更多开发者投入进来开发更多服务，解决社会问题。据了解，清单涵盖了口罩预约、疫情上报、社区出入管理、代跑腿、餐饮外卖等疫情防护及便民生活类服务。
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1月7日，腾讯宣布正式启动“SaaS技术联盟”，联合金蝶、用友、有赞、微盟、销售易、六度人和、道一、肯耐珂萨(KNX)等外部SaaS厂商，以及企业微信、腾讯会议、企点等腾讯内部SaaS产品，共建技术中台。同时，工信部信软司相关领导在发布会上表示，将指导联盟成员开展中国产业互联网发展联盟SaaS技术专委会筹备工作。
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2020年第一个工作日，“达摩院2020十大科技趋势”发布。这是继2019年之后，阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势。 回望2019年的科技领域，静水流深之下仍有暗潮涌动。AI芯片崛起、智能城市诞生、5G催生全新应用场景……达摩院去年预测的科技趋势一一变为现实。科技浪潮新十年开启，围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等领域，达摩院继续提出最新趋势，并断言多个领域将出现颠覆性技术突破。
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刚刚获悉，腾讯在光网络设备和数据中心领域的两大硬件自研设计“OPC-4”和“TMDC”顺利通过OCP（Open Compute Project）审核并正式接受为官方开源贡献。这是腾讯在硬件领域的开源设计首次被OCP官方正式认可，同时，腾讯也成为中国首家对OCP有开源贡献的互联网公司。
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云+X案例展 | 电商零售类：WakeData助力叁拾加数字化变革
在新零售时代下，各行业都在寻求数字化转型、发展智慧零售模式。而作为新零售的主赛道生鲜行业来说，运营端需要从即时性消费需求出发，加强线下场景布局，提升用户全渠道消费体验。其中水果是生鲜里消费者喜爱程度及消费频次较高的品类，具有很强的互联网基因，但水果行业的数据构成极其复杂，要考虑很多变量，这就需要借助线下大数据构建数字化运营及经营系统。
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云+X案例展 | 金融类：金山云为新网银行重塑金融服务提供云计算动力
作为国内第三家、中西部首家互联网银行，新网银行从创立起，就注定将走上一条与众不同之路。按照新网银行高层的话说，“与其说我们是一家银行，不如说我们是一家拿了银行牌照、专注于大数据驱动的金融科技公司”，这无疑是点出了新网银行的特别之处——依靠大数据风控和金融科技能力来驱动业务运营，实现金融和科技的融合。
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“我早就预言了互联网。1975年，所有的技术都已经准备好了；1985年，所有的技术都应该很平常了；而直到1995年，居然才开始起飞。看来，我对时间的规划很糟糕。” 被誉为互联网之父的鲍伯·泰勒曾这样自我解嘲。
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“与合作伙伴‘共创’是产业互联网发展最重要的路径，也是最佳的路径。”腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生在2019腾讯云启产业生态年会上给出了腾讯的答案。
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云+X案例展 | 金融类：荣之联助力君康人寿构建新一代数据中心
近年来，互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展，对数据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加，使得大数据发展需求下对上游基础设施领域的需求持续旺盛，促进了数据中心（简称“IDC”）需求的不断增加。同时，各国5G技术的发展和商用化的推广又进一步促进了IDC行业爆发增长。未来，IDC行业必将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。
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云+X案例展 | 民生类：智领云数据中台为“健康武汉”增砖添瓦
与前一个十年相比，如今企业对大规模应用的需求产生了巨大变化，例如： 在互联网领域内，高度连接的应用在海量数据的情况下对于可靠性、性能以及连接性的要求有了数个数量级的提高； 快速响应商业洞见； 快速响应市场/客户需求； 对于企业来说数据的存储、收集和分析变得至关重要，对前沿科技的技术(机器学习，人工智能)支持变得至关重要。
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“起初阿帕创造阿帕网络。 阿帕网络是空虚混沌。渊面黑暗。 阿帕的灵运行在网络里面。阿帕说：‘要有一个协议。’就有了一个协议。阿帕看它是好的。 阿帕说：‘要有更多的协议。’事就这样成了。阿帕看这是好的。 阿帕说：‘要有更多的网络。’事就这样成了。”
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在人类的历史长河中，我们这一代人是最幸运的一代，因为我们生活在一个智慧飞扬的时代。 这个时代最伟大的发明是什么？或许每个人心中都有不同的答案。在小灰看来，这个最伟大的发明有两个，一个是计算机，一个是互联网。 今天，小灰想和大家谈一个比较大的话题：中国的互联网。
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互联网公司，可能是存在刻板印象最多的地方； 不管是来自外部的，还是内部的。 人们对互联网公司里的每个工种都有自己“心里的那个模样”； 而实际上，很多时候却不是想的那样...
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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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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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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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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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俄罗斯有苏联时期留下的强大的科技人才培养体系，但由于国内管制严格和经济下行导致人才流失严重，再加上俄罗斯人口稀少，最终没有发展出跟美国、中国一样规模的互联网巨头。 但俄罗斯的科技实力还是不容小觑，除了强大的人才基础，其区块链技术在全球也是名列前茅，对这只沉睡的北极熊我们一定不能掉以轻心。
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“面试造火箭，入职拧螺丝！” 已经是各大互联网公司招聘的常态，为了应对如今越演越烈的面试形势，程序员一个个都变成了表演大师。 俗话说面试如戏，全靠演技！
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