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本文详细介绍了如何安装并配置MCPServer来连接Elasticsearch数据库，实现通过自然语言对话查询数据。主要内容包括：1）安装Elasticsearch和Kibana；2）获取Elasticsearch API密钥；3）下载并配置MCP服务器；4）使用Claude Desktop应用连接MCP服务器；5）通过实例演示了索引查询、数据统计等操作。该方法实现了智能代理与Elasticsearch数据的交互，展示了从创建索引到复杂查询的完整流程。
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通过案例快速了解GO+ElasticSearch 操作
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一个案例快速了解 GO 使用 ElasticSearch
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保护分支（如：master），禁止直接push。开发同学提交代码至自己分支之后，创建mr由对应仓库管理员进行review后再合入。●包含关联的 Issue ID（可选）：feature/123-add-search。●主分支（main）保护：禁止直接 push，必须通过 PR。●原子性提交：每个提交应仅包含一个功能/修复的完整改动。●避免巨型提交：单次提交建议不超过 300 行代码。●避免提交调试日志、临时文件（如 .idea/）●Git Flow: 分支管理扩展工具。分支名，拉取远程某个分支代码。
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- 枫叶落雨222
- 昨天
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本文介绍了通信系统中的三个关键性能指标：SNR（信噪比）、Eb/N0（比特能量与噪声谱密度比）和Es/N0（符号能量与噪声谱密度比）。首先阐述了各指标的定义和物理意义：SNR衡量信号功率与噪声功率的比值，Eb/N0反映每比特信息的能量效率，Es/N0则与调制方式相关。其次推导了三者间的转换关系，指出Eb/N0与SNR的转换涉及频谱效率，而Eb/N0与Es/N0的转换取决于调制阶数。最后提供了MATLAB实现代码，展示了如何在这些指标间进行数值转换。这些指标在无线通信系统设计、性能评估和调制方案优化中具有重要
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- fpga和matlab
- 昨天
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本文详细介绍了基于RabbitMQ实现电商订单超时自动关闭功能的技术方案。通过对比传统定时任务轮询数据库的弊端，重点阐述了RabbitMQ延迟队列的四大优势：高实时性、低性能损耗、高可靠性和良好扩展性。文章提供了完整的Spring Boot环境搭建指南，包括Maven依赖配置、RabbitMQ参数优化等核心细节。在业务设计方面，展示了订单状态机流转模型和RabbitMQ拓扑架构，并给出完整的队列配置代码实现。针对幂等性等生产环境问题，提供了Redis分布式锁的解决方案。
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- Nicky.Ma
- 昨天
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《Git命令高效使用指南》摘要： 本文提炼Git最实用命令组合，帮助开发者快速掌握版本控制核心技能。重点包括： 基础生存命令：初始化、克隆、提交规范与状态查看； 2.分支管理黄金法则：创建/删除分支及变基与合并的选择策略； 3.错误修复三板斧：撤销修改、amend提交和reflog时光机； 4.高阶技巧：冲突解决流程和文件追踪黑科技。 附场景化命令速查表，强调"小步提交+谨慎force push"原则。掌握这些核心操作可解决90%日常Git问题，配合reflog作为终极安全网，让版本控制
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- 子醉
- 昨天
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本文介绍了如何在Spring Boot 2.2.1中集成RabbitMQ并实现流量控制。RabbitMQ作为分布式系统中重要的消息队列组件，当消息产生速度过快时可能导致系统性能下降。文章首先强调了流量控制的重要性，然后详细讲解了Spring Boot集成RabbitMQ的基础配置，包括依赖引入、YAML文件配置和RabbitMQ配置类实现。配置类涵盖了队列、交换机、绑定关系的设置，以及消息转换器和RabbitTemplate的配置，为后续实现流量控制奠定了基础。文章还展示了如何通过设置maxLength等参
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- Nicky.Ma
- 昨天
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的转换操作还是十分清晰的。分别继承了哪些类，这些类各自的作用。是 Flink 中流算子的核心抽象类，封装了大量通用的生命周期逻辑、状态管理、时间语义等操作。是 Flink 中所有算子的基类接口，定义了算子的生命周期方法（如初始化。类用于改进某些算子的生命周期控制与状态处理逻辑，但原有的。是 Flink 中最基础的函数接口，许多功能性接口（如。等）都继承自它，用于定义用户对流中数据的各种处理逻辑。从 Flink 1.15 开始，虽然引入了新的。，分别用于处理单输入流和双输入流的场景。子系统时再详细解析。
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- Sky960722
- 昨天
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今天要讲的例子正是我们在落地AI大模型时经常会遇到的如：政务类、公文类、或者一切长文分析的AI Agent落地场景，它的特点就是：在一家企业还未完全完成数字化（即一切API化，数据都为非结构化数据甚至还是半结构化数据）时使用AI来完成原先“重复、无意义工作场景中经常碰到的：结构化数据 + 业务功能AI同时实现时碰到的一种常见场景，本篇通过一个实际生产例子来说明错误的使用AI大模型以及如何正确的使用AI大模型可以带来600%性能上的提升以及成本节约60%以上的实际设计和落地手法
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- TGITCIC
- 19小时前
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摘要： Hadoop YARN ResourceManager启动后，8088端口无法访问的常见原因是默认监听地址为localhost（127.0.0.1）。通过修改yarn-site.xml配置文件，将yarn.resourcemanager.hostname设为实际IP（如192.168.0.110），并添加yarn.resourcemanager.webapp.address绑定至0.0.0.0:8088，重启YARN服务后即可解决。此外需检查防火墙是否放通8088端口。最终浏览器访问http://I
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- 后端码匠
- 昨天
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Kafka消息存储机制采用日志分段（LogSegment）设计，包含数据文件(.log)和索引文件(.index/.timeindex)，文件名前缀为起始Offset。性能优化方面利用PageCache和ZeroCopy技术减少IO开销，支持基于时间和大小的日志清理策略。网络通信采用自定义二进制协议，包含TCP连接管理和心跳机制维护消费者会话。源码结构分为clients、core等模块，Producer通过累加器缓冲消息后批量发送，Consumer启动时获取元数据，Broker的KafkaApis类处理各类
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- 忆雾屿
- 昨天
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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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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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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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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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6 个步骤，教你在Ubuntu虚拟机环境下，用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近，作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多，使用docker子网，容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客，有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
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自从Docker在2013年初上线以来，就与程序员及系统管理员之间产生了一种爱恨交加的奇妙关系。虽然与我交谈过的一些经验丰富的的开发人员都非常不喜欢容器化(稍后会详细介绍)，但是为什么许多大公司，包括eBay、Twitter、Spotify和Lyft在内，都在他们的生产环境中采用了Docker呢？
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稳定、可扩展、模块化、简化部署过程、版本控制……一文看懂 Kubernetes 到底如何运用！...
说实话，我是个Kubernetes爱好者。Kubernetes是软件开发的重要一步。当我遇到它时，我就想：“这就是将容器融入生产的方式”。我没有任何犹豫就投入了它的怀抱。有成千上万的架构师像我一样，已经深深爱上这项技术。
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Docker 上手很容易，但如果将其应用于生产环境，则需要对它有更深入的理解。只有这样，才能确保应用符合我们的预期，或在遇到问题时可及时解决。所以，要想真正掌握 Docker 的核心知识，只靠网络上零散的信息往往是不够的，必须系统性地学习。
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“云原生全家桶“KubeSphere 如何让企业从容迈进云原生时代？
最近两年，云原生大火。究其原因，“数字化转型”几乎成为所有企业当下最迫切的需求，在这样的趋势下，恰逢新旧IT架构升级的契机，容器、微服务等技术与理念得以发挥所长。众多“上云”企业，寄望于业务能够快速迭代、缩短交付周期、弹性敏捷以及成本控制更优……以支持现有业务的快速发展及创新。
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Docker 上手很容易，但如果将其应用于生产环境，则需要对它有更深入的理解。只有这样，才能确保应用符合我们的预期，或在遇到问题时可及时解决。所以，要想真正掌握 Docker 的核心知识，只靠网络上零散的信息往往是不够的，必须系统性地学习。
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NVIDIA今日宣布，在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上，向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。
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云改变了IT业态和市场格局，催生了应用大发展的时代，企业可以更加专注于构建符合其愿景的、更具生命力的业务创新。全面使用云服务构建软件的时代已经到来，在这个大背景下，云原生的概念被提出并迅速具象化，而以容器为代表的云原生技术，作为提升云化服务能力的最佳选择，也得以快速发展。
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四大开源项目联合发布 腾讯已成Github全球贡献前十公司！
近日在Techo开发者大会上，腾讯正式对四大重点开源项目进行了联合发布，包括分布式消息中间件TubeMQ、基于最主流的 OpenJDK8开发的Tencent Kona JDK、分布式HTAP数据库 TBase，以及企业级容器平台TKEStack。
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加速布局无服务器生态，腾讯云与Serverless.com达成全球战略合作！
在云计算技术领域，“Serverless（无服务器）”作为一种新型的软件设计架构正在快速崛起。作为继虚拟机、容器后的第三代通用计算平台，Serverless技术也一直是腾讯云原生的重点发力领域。 近日，在由腾讯云主办的首届Techo开发者大会上，腾讯云宣布与全球最流行的Serverless开发平台Serverless.com达成战略合作，成为 Serverless.com的全球战略合作伙伴以及大中华区独家合作伙伴。截至目前，Serverless.com拥有百万级别的活跃应用程序以及50000+的日下载量。
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AWS在中国区域放出了一款“重量级”容器服务，名为 AWS Fargate，光环新网运营的 AWS 中国（北京）区域和西云数据运营的 AWS 中国（宁夏）区域均提供该项服务。 据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎，主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器，换句话说就是专注设计和构建应用程序，而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
2019-11-05 -
据晶少了解，国庆假期后的首个工作日，AWS就在中国区域放出了一款“重量级”容器服务，名为 AWS Fargate，光环新网运营的 AWS 中国（北京）区域和西云数据运营的 AWS 中国（宁夏）区域均提供该项服务。据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎，主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器，换句话说就是专注设计和构建应用程序，而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
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