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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
- 18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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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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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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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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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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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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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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SQL中有一类函数叫聚合函数，比如count、sum、avg、min、max等，这些函数的可以将多行数据按照规整聚集为一行，一般聚集前的数据行要大于聚集后的数据行。而有时候我们不仅想要聚集前的数据，又想要聚集后的数据，这时候便引入了窗口函数。
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每当提到区块链一词时，许多人都会将其与比特币等加密货币联系起来。这项技术通过加快交易速度、提供隐私和透明以及其他更多功能，确实改变了虚拟货币的世界。
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MySQL 狠甩 Oracle 稳居 Top1，私有云最受重用，大数据人才匮乏！ | 中国大数据应用年度报告...
科技长河，顺之者昌，错失者亡。在这个技术百态之中，中国专业的 IT 社区CSDN 创始人&董事长蒋涛曾多次在公开活动中表示，开发者是对技术变革最敏感的人群。这不仅源于开发者、工程师创建了助力这个时代蜕变的工具，他们还极具前瞻性地缔造了真实世界之外的虚拟、数字化世界。
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“删库跑路”这个词儿，经常被挂在嘴边当玩笑，是因为大家都知道，一旦真的发生这样的事情，企业损失是无比惨重的。
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根据《哈佛商业评论》的说法，数据科学家是21世纪最性感的工作。在现在这个大数据的世界中，数据科学家们用AI 或深度学习方法来发掘宝贵的商业见解。
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不看就亏系列！这里有完整的 Hadoop 集群搭建教程，和最易懂的 Hadoop 概念！| 附代码...
Hadoop 是 Lucene 创始人 Doug Cutting，根据 Google 的相关内容山寨出来的分布式文件系统和对海量数据进行分析计算的基础框架系统，其中包含 MapReduce 程序，hdfs 系统等！[它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。]
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近日，某SaaS服务商/微盟遭遇员工删库跑路，服务器出现大面积故障，一时间让平台上的几百万家商户生意基本停摆。这一事件发生后，不管是厂商还是平台上的用户，都在经历着非常不容易的时刻。
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在线教育如何应对流量洪峰？阿里云专家：上云+云数据库是最佳路径
2月中下旬原本是全国各地春季学期开学的日子，但这场突如其来的疫情使得1.8亿中小学生只能纷纷在家开启“停课不停学”的学习生活，而线上教育也顺势成为了这一特殊时期首选的学习方式。
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在任何以数据为中心的工作中，对SQL有深刻的理解都是成功的关键，尽管这不是工作中最有趣的部分。事实上，除了SELECT FROM WHERE GROUP BY ORDER BY之外，还有更多的SQL方法。你知道的功能越多，操作和查询所需的内容就越容易。
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探索处理数据的新方法，8 个重点带你搞懂云数据库——DBaaS（数据库即服务）到底是什么！...
在分析的世界中，网站的每次点击都是数据分析的候选对象，显然，这会涉及大量的数据生成。
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数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响，数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失，而往往绝大多数中小企业侧重的是业务的快速发展，忽略了数据安全重要性。近年来，企业由于自身的安全防护机制不严谨，引发的数据安全事件频发。抛开事件本身的人为因素不谈，如何从技术角度避免类似的事件发生，才是我们需要认真总结的。
活动
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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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