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通过简单案例快速了解 GO 操作 RabbitMQ
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针对KafkaConsumer单线程限制，本文提出两种多线程实现方案：线程封闭方式：每个线程创建独立KafkaConsumer实例，并发度受分区数限制。代码示例展示了通过KafkaConsumerThread类实现多线程消费。消息处理多线程：在方案一基础上增加线程池处理消息，使用RecordsHandler类异步处理消息记录，需配合共享offsets实现提交。该方案进一步提升消费速度，但需注意线程安全。两种方案均通过代码示例说明实现细节，适用于不同消费场景需求。
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- Timmer丿
- 前天
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通过实际例子快速了解 GO+RabbitMQ+gin+gorm
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《Java支付系统高并发架构设计全解析》本文通过模拟5轮技术面试，系统讲解了支付平台的高并发架构设计要点。涵盖支付核心流程（分布式锁、幂等性）、高并发优化（Redis双层缓存、Kafka批量发送）、分布式事务（TCC模式）、JVM调优（G1GC参数配置）等核心技术，并给出分库分表、灰度发布、风控系统等场景解决方案。文章突出业务与技术结合，如双11大促下的限流降级策略，银行对接时的对账系统设计，既展示面试应答技巧，又提供可落地的架构方法论，适合Java中高级开发者学习支付系统设计精髓。
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- 无处不在的海贼
- 前天
数据错误 -
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将针对 C# 高级编程提供更多高频面试题，聚焦于高级概念（异步编程、内存管理、设计模式、.NET 核心特性等），并为每个概念提供详细代码示例或深入讲解，以确保清晰且实用。IAsyncEnumerable
是 C# 8.0 引入的特性，用于异步迭代数据流，适合处理大数据集、数据库查询或流式数据（如网络流、文件读取）。Memory ：类似 Span ，但支持堆内存，适合异步场景（如异步方法中的内存管理）。Span ：表示连续内存块（栈或堆），只读或可写，适合同步操作。如何在异步方法中使用？ -
- zhxup606
- 昨天
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本文通过5轮模拟面试，详细展示了广告投放平台的技术架构设计要点。涵盖SpringBoot微服务、Kafka消息队列、Redis缓存、Flink实时计算等核心技术栈，重点解析了高并发场景下的分布式锁设计、JVM调优策略和系统稳定性保障方案。面试采用STAR模型作答，体现了DDD领域驱动设计思想与业务场景的深度结合，包括竞价引擎、反作弊系统等核心模块的实现方案。文章还展望了亿级QPS架构、AI广告等前沿技术方向，为Java开发者提供了从基础到进阶的完整技术面试参考框架。
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- 无处不在的海贼
- 前天
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本文模拟了一场互联网保险系统开发岗位的技术面试，围绕Java、SpringBoot、MyBatis、Redis、Kafka等核心技术展开五轮深度问答。从基础技术栈到分布式系统、缓存优化、微服务架构，逐步考察候选人小明的技术广度和深度。面试涵盖多线程安全、JVM调优、RESTful API设计、SQL优化、消息队列应用等关键知识点，并结合保险业务场景探讨系统架构设计、性能排查、数据一致性和安全性等实际问题。通过结构化的问题解析，展现了如何将技术能力与业务价值相结合，为开发高并发、高可用的互联网保险系统提供解决
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- 无处不在的海贼
- 前天
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本文摘要：深度学习中的CNN架构剖析与实践指南 文章系统解析了CNN的核心组件：1)卷积层作为特征提取器；2)归一化层优化训练过程；3)激活函数引入非线性。针对工程实践，提供了数据增强策略矩阵和学习率调度方案，并给出典型问题（如NaN值和过拟合）的排查方法。通过可视化实例和代码片段，展示了传统方法在图像分类中的局限性，突出了CNN在自动特征提取和泛化能力上的优势。文章兼具理论深度与实践价值，为CNN学习者提供了全面的技术参考。
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- xiaohanbao09
- 昨天
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Java后端系统的问题排查离不开系统化思维和高效工具链。建议开发者熟练掌握JVM分析工具、链路追踪、监控报警、日志分析等能力。面对复杂业务场景，需结合技术栈深入理解各组件工作原理，快速定位并解决问题。持续总结排查经验，不断优化系统架构与运维流程，是保障稳定高可用服务的关键。本文面向Java开发者，系统梳理互联网大厂Java后端技术栈（含Spring Boot、Redis、Kafka等）在真实业务场景下的常见异常和性能问题，结合具体排查思路、工具、案例，帮助读者提升线上问题定位与系统调优能力。
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- 怡人蝶梦
- 前天
数据错误 -
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RabbitMQ作为最流行的开源消息代理之一，在后端系统中扮演着至关重要的角色。消息持久化是确保系统可靠性的关键特性，特别是在面对系统崩溃、网络故障等异常情况时。本文旨在全面分析RabbitMQ的消息持久化存储机制，帮助开发者根据业务需求做出合理的存储选型决策。本文将首先介绍RabbitMQ消息持久化的基本概念，然后深入分析不同的存储选型方案，包括内存、磁盘和混合模式。接着我们会探讨相关的算法原理和实现细节，并通过实际代码示例展示配置方法。最后，我们将讨论不同业务场景下的最佳实践和未来发展趋势。
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- 后端开发笔记
- 昨天
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大数据领域的数据工程架构设计目的在于构建一个高效、稳定、可扩展的系统，以应对海量数据的采集、存储、处理和分析需求。其范围涵盖了从数据源到数据消费者的整个数据生命周期，包括数据的采集层、存储层、处理层和应用层。通过合理的架构设计，能够提高数据处理的效率，降低系统的维护成本，为企业和组织提供有价值的数据洞察。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍大数据领域数据工程架构设计的核心概念与联系，包括数据流程、组件关系等；接着详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，并用 Python 代码进行示例；
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相信对于大部分的大数据初学者来说，一定遇见过Hadoop集群无法正常关闭的情况。有时候当我们更改了Hadoop内组件的配置文件后，必须要通过重启集群来使配置文件生效。
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这篇分享主要总结了数据从业人员在实践中可能遇到的陷阱与缺陷。跟其他新起的行业一样，数据科学从业人员需要不停的去考虑现在，考虑未来；需要不断的斟酌工作方法的合理性，正确性。思索不断，才能前行。
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2月18日，阿里云在官网宣布，河源数据中心正式对外提供服务。这是华南地区规模最大的绿色数据中心，可容纳超过30万台服务器，作为深圳地域的新可用区为华南地区上百万企业客户提供领先的云计算、人工智能、物联网等服务。
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如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
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近日，谷歌母公司Alphabet首次公布了谷歌云计算业务的数据，这一举动将云计算行业重新推到了聚光灯下。众所周知，全球云市场竞争激烈，在这场角逐战中，技术与市场能力就是战场上的武器。
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众志成城 共克时艰 TigerGraph免费开放企业级版本授权全力支持疫情防控
新型冠状病毒肺炎疫情自发生以来，一直牵动着全国人民的心。全球领先的可扩展企业级图数据库TigerGraph宣布，利用强大的企业级图数据库产品，免费开放企业级版本授权，为政府机构、公共事业和科研机构赋能，帮助实现更加科学和有效的研究和决策，减轻疫情对社会和经济的影响。
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受疫情影响，多数企业员工目前无法回到写字楼办公，学生推迟开学，稳定高效的远程办公和直播授课成为2020年的开年刚需。腾讯从1月24日开始向全国免费开放可支持300人同时在线会议的“腾讯会议”，直至疫情结束。央视新闻联播对此也给予了报道。
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开展人工智能和机器学习项目的人很早就知道，机器学习项目不是应用程序开发项目。机器学习项目的大部分价值在于模型、训练数据和配置信息，这些信息指导模型如何应用于特定的机器学习问题。
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伴随5G技术加速落地，云游戏作为5G应用落地的最佳场景，已经成为全球游戏厂商和云服务厂商布局的重要战场。根据艾媒咨询数据显示，2018年中国云游戏市场规模为6.3亿元，而到2023年，市场规模将飙至千亿元。
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疫情面前，武汉火神山医院快速建立，河南也在建立自己的小汤山医院。与此同时，运营商也在行动，中国移动预计3天就能实现武汉火神山医院5G部署。建好后的医院，必然需要处理大量数据。那么医院是否也需要数据中台？答案就在如下文章中。
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近年来超融合在国内迎来快速增长，根据IDC最新发布的报告，2019上半年中国超融合市场增长率达56.7%，大幅超越去年同期。Gartner发布的最新报告，到2023年我国超融合市场依旧保持23%的快速增长。超融合覆盖范围正在进一步扩大，不仅服务的客户在向大规模企业扩张，应用场景也从服务器虚拟化、VDI扩展到数据库、私有云等关键业务。
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企业云计算领导者Nutanix（纳斯达克代码：NTNX）近日宣布，物流行业领导企业嘉里大通 (Kerry EAS) 已采用Nutanix超融合基础架构（HCI）和企业云解决方案，进行企业数据中心的现代化改造。
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随着云计算，大数据和人工智能技术应用，单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化，需要不同的处理器架构和GPU，NPU和FPGA等异构计算技术协同，满足特定领域的算法和专用计算需求。今天，笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称，即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
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作为云时代的整合服务商，联想为了加快转型，更是推出了“三级火箭”战略：一级火箭，与专业垂直领域合作伙伴合作，建立智慧数据中心；二级火箭，与微软Azure、VMware、红帽等合作，以及自身在OpenStack方面的自研能力，建立智慧的云世界；三级火箭，建立智慧的行业应用。
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随着数字化的进程，数据的处理、存储和传输得到了飞速的发展。高带宽的需求使得短距互联成了系统发展的瓶颈。受损耗和串扰等因素的影响，基于铜线的电互联的高带宽情况下的传输距离受到了限制，成本也随之上升。而且过多的电缆也会增加系统的重量和布线的复杂度。与电互连相比，基于多模光纤的光互连具有高带宽、低损耗、无串扰和匹配及电磁兼容等问题，而开始广泛地应用于机柜间、框架间和板间的高速互连。
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随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
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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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2021-11-10
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2021-03-09
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