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参照导入的CAD图纸平面布局，创建对应尺寸的桥架，同时根据桥架实际高度设置安装高度属性值（选择桥架->右键“属性设置”->找到“安装高度”->填入值->完成），桥架名称示例：L1-001、安装高度2800mm。MPO预端接光缆： 如 MPO-MPO-OM4-8, MPO-MPO-OM4-12等铜缆跳线： 如 RJ45-RJ45-CAT6, RJ45-RJ45-CAT6A”参照导入的CAD图纸平面布局，生成对应数量的机柜，机柜名称示例：IT301-A-01(机房名称-列名-机柜编号)。
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- nVisual
- 昨天
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基于融资租赁行业数字化转型的现状，中金金融认证中心（CFCA）提供融资租赁电子签约安全解决方案，满足融资租赁机构移动展业、柜面系统等无纸化建设需求，助力融资租赁机构高效合规且风险可控地开展业务。利用数据加密和安全认证等权威可靠的技术手段，充分保障无纸化电子合同、单据的完整性，实现合同签订、单据办理过程中的防篡改和抗抵赖，让客户安心完成线上签署。将融资租赁公司各类业务申请单、回执、凭证、风险提示书和协议等传统纸质单据全面电子化，实现电子填单、自动填单、电子化确认、电子化签字，极大提升用户体验。
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- 资讯分享周
- 昨天
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本文探讨了分层架构中业务逻辑的放置问题，以"过滤产品分类"为例对比了两种实现方案。方案一将过滤逻辑放在Repository层，虽性能稍优但导致代码复用性差、职责不清；方案二在Service层进行过滤，保持了Repository的通用性，使业务逻辑更灵活、可维护性更高。文章通过代码示例和图表分析，论证了Service层过滤的优势，最终建议让Repository层保持纯粹的数据访问职责，而将易变的业务规则放在Service层处理，以实现更好的代码复用和可维护性。
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- 小丁学Java
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CBA球员数据可视化分析系统是一个基于大数据技术的体育数据分析平台，采用Hadoop+Spark架构处理海量球员数据，支持Python+Django/Java+Spring Boot双后端技术栈。系统功能包括球员信息管理、多维数据分析、可视化展示等，通过Spark SQL和Pandas进行数据处理，结合Vue.js+Echarts实现交互式数据可视化。代码示例展示了基于PySpark的球员表现分析功能，包括数据聚合、效率计算和趋势分析，为体育数据分析提供专业解决方案。
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- 计算机毕业设计杰瑞
- 昨天
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摘要：分布式锁用于解决分布式系统中共享资源的并发访问问题。ZooKeeper通过临时顺序节点机制实现可靠的分布式锁：客户端创建临时顺序节点，判断是否为最小节点来获取锁，否则监听前一节点。业务完成后删除节点释放锁，异常时节点自动删除避免死锁。Curator客户端封装了InterProcessMutex锁，简化开发流程。ZooKeeper锁具有强一致性、自动释放和公平性优点，但性能较低且部署复杂，适用于一致性要求高、中低并发的场景，如订单防超卖和分布式任务调度。
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- 你我约定有三
- 昨天
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掌握常用的统计分析、机器学习算法（如回归、分类、聚类）及相关库（Sklearn、Spark MLlib）实践项目：通过实际项目或Kaggle等平台练习完整的数据分析流程，从数据清洗，探索到建模，可视化。：熟悉Hadoop、Hive、Spark、Flink、Kafka等至少一种分布式计算框架。：除了传统的Hadoop生态（Hive, Spark, HDFS），还会接触到众多。：对数据有直觉，能发现异常、洞察规律，并追问“为什么”。理解业务：尝试在学习或工作中，思考数据背后的业务逻辑；
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- 宗哲
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Redpanda 是一个现代化的流数据平台，专为云原生环境设计。它完全兼容 Apache Kafka API，但采用 Rust 语言从头开始构建，具有以下核心优势：- **高性能**：基于共享无状态架构，提供更低的延迟和更高的吞吐量- **简化运维**：无需 ZooKeeper，单进程部署，降低运维复杂度- **云原生**：原生支持 Kubernetes，易于在云环境中部署和管理- **资源效率**：相比 Kafka，内存使用减少 10 倍，CPU 使用减少 3 倍Redpanda 为构建高效
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- 随风九天
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【摘要】 本文基于Django框架开发英雄联盟游戏信息展示平台，旨在解决玩家获取游戏数据时面临的广告干扰、信息分散等问题。通过Python技术栈实现数据采集与整合，采用MTV模式构建系统架构，结合MySQL数据库存储英雄胜率、装备推荐等核心数据。平台提供纯净的信息展示界面，支持多维度查询（如英雄排行、赛事数据），并集成Bootstrap优化前端响应式体验。重点突破点包括：1）利用Django-ORM实现高效数据管理；2）定制化后台管理系统（SimpleUI）；3）对比分析国内外主流平台（如OP.GG）的优缺
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- 李小陆工作室(B站同名)
- 昨天
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本文介绍了MyBatis-Plus与Hive数据源的整合方案。由于MyBatis-Plus设计针对关系型数据库，不建议直接操作Hive，因此采用双数据源配置：MySQL使用MyBatis-Plus管理，Hive通过JdbcTemplate操作。文章详细说明了相关依赖引入、YML配置（包括连接池参数）、核心配置类实现（DataSourceConfig和MyBatisPlusConfig），以及通过@Qualifier注解区分数据源的方法。最后给出了MySQL的Mapper使用示例和Hive的JdbcTempl
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- 程序猿 董班长
- 前天
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微服务架构：支撑面向用户的高并发、低延迟在线业务（如电商下单、支付），强调快速迭代、弹性伸缩；大数据架构：处理海量数据的分析、挖掘（如用户行为分析、精准推荐），强调批处理/实时处理、数据价值变现。微服务直接调用大数据组件（如Hadoop HDFS、Spark），导致依赖过重——大数据任务的延迟会影响微服务性能；大数据系统直接访问微服务数据库（如MySQL），导致数据孤岛——数据同步延迟、冗余，甚至出现不一致；数据流动路径不清晰（如“微服务→数据库→大数据ETL→分析”），导致可扩展性差。
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- AI大模型应用之禅
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先找到主服务器上的clusterID值，保证子服务器的 $HADOOP_HOME/data/current/VERSION 文件中clusterID的值与主服务器一致。执行 start-dfs.sh 脚本，发现 namenode 和 secondarynamenode 没有启动，之后使用 hdfs namenode 命令单独启动时，报错如下：/app/hadoop/hadoop-2.6.4/name/in_use.lock 权限不足。之后成功启动namenode，secondarynamenode同理。
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- 小雪球学习去
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IBM在中国发布Cloud Paks，牵手神州数码，助力企业云转型步入“第二篇章”
近日IBM中国今天宣布，IBM已经将其软件组合转化为云原生，并对其进行优化，使之在红帽OpenShift上运行。首批转型成果——IBM Cloud Paks产品组合——正式亮相中国市场。
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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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