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本文探讨了大数据场景下时序数据库选型的关键维度,重点推荐了Apache IoTDB作为优选方案。文章从性能、生态兼容性、易用性、成本可控性和可扩展性五个核心维度分析了时序数据库选型标准。IoTDB凭借卓越的写入吞吐量(百万级/秒)、高效压缩算法(10:1压缩率)、与Spark/Flink等大数据组件的无缝集成,以及国产化自主可控优势脱颖而出。通过实际代码示例展示了IoTDB的存储模型、批量写入和聚合查询功能。
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Git版本控制核心原理与使用指南 本文深入解析Git版本控制系统的核心原理与实用技巧。上篇重点讲解Git架构:工作区、暂存区、版本库的协作机制,以及Blob/Tree/Commit对象模型;下篇将演示分支管理、冲突解决等实战场景。涵盖Linux/Windows环境安装配置,通过git init创建仓库,git config设置用户信息,并剖析.git目录结构。帮助开发者理解Git底层逻辑,突破基础命令使用瓶颈,实现高效版本管理与团队协作。 关键词:Git原理、版本控制、分支管理、冲突解决、开发工具
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在物联网、工业互联网、金融交易、智能运维等领域蓬勃发展的今天,时序数据已经成为企业数据资产中增长最快、规模最大的数据类型之一。据统计,一个中等规模的工业制造企业每天产生的时序数据量可达数十亿条,而大型互联网公司的监控数据更是以每秒百万级的速度持续增长。
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领码SPARK融合平台创新性地提出了"配置即应用"的AI零代码开发范式,通过构建前端组件库、后端API契约和业务权限模型三大刚性边界,将不可控的AI代码生成转化为结构化配置生成。平台采用编译时构建全域知识库、运行时驱动高性能Vue3引擎的技术架构,实现了前后端权限一体化管理和编译时API文档同步,有效解决了传统AI生成代码的质量与维护难题。在政企复杂业务场景中,SPARK通过配置驱动方式,使开发者角色向"平台架构师"转型,提供了从界面渲染到安全管控的全链路零代码解决方案。
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JobManager是一个Flink集群中任务管理和调度的核心,是控制应用执行的主进程。也就是说,每个应用都应该被唯一的JobManager所控制执行。JobManger又包含3个不同的组件。JobMaster是JobManager中最核心的组件,负责处理单独的作业(Job)。所以JobMaster和具体的Job是一一对应的,多个Job可以同时运行在一个Flink集群中, 每个Job都有一个自己的JobMaster。需要注意在早期版本的Flink中,没有JobMaster的概念;
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分布式配置管理:Spring Cloud Config与Git集成实践 摘要:本文深入探讨了Spring Cloud Config与Git集成的分布式配置管理方案。在微服务架构下,传统硬编码配置方式面临效率低下和环境不一致等挑战。Spring Cloud Config通过将配置资源与业务逻辑分离,实现了"配置即代码"的理念。文章分析了Config Server与Client的交互机制,包括Git存储引擎映射和引导阶段逻辑。重点阐述了基于Git版本管理的配置回滚策略,以及多环境下的配置组织
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本文优化内容适用于版本,对应功能的部署与版本支持如下,需重点关注版本差异带来的功能变更:部署支持:Elastic Serverless(测试版 Beta)、Elastic Stack(测试版 Beta)最低版本要求:Elasticsearch 9.1 及以上(9.3.0 版本在兼容性、性能上做了优化,无新增核心功能,但修复了9.1/9.2版本中上下文优化的相关Bug)关键版本变更:Stack 9.0+ 版本仅支持选择一个字段作为LLM的上下文;
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基于数十年的信息检索领域研究成果构建,全文检索可输出稳定可靠的检索结果,且其性能可随数据体量的增长实现可预期的线性扩展。分析器:文本分析的完整执行单元,Elasticsearch内置多种开箱即用的分析器,同时支持用户自定义,适配电商、法律、医疗等不同业务场景。,区别于传统“文档ID→内容”的正排索引,倒排索引的结构为「词项 → 包含该词项的所有文档ID+词频、位置等元数据」。支持相关性打分:索引中存储的词频、文档频率、位置信息,是BM25算法的核心数据来源,可实现精准的结果排序。
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功能名称:RAG Playground(检索增强生成 playground)部署支持Elastic Serverless(测试版 Beta)Elastic Stack(测试版 Beta)版本要求:Elasticsearch 9.1 及以上核心价值:将 Elasticsearch 数据与大语言模型(LLM)结合,通过自然语言交互实现 RAG,无需手动编写复杂查询。
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K-means 是一种广泛使用的无监督学习聚类算法,其核心目标是将数据集划分为 K 个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的差异尽可能大。该算法通过迭代优化簇的中心(质心),最小化数据点与其所属簇质心之间的距离平方和,从而实现紧凑且分离度高的聚类效果。
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本文分享了`OpenClaw 部署和实战`的全程免费版。
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问题答案类名含义“Realms 认证器” —— 协调多个认证域的认证过程核心作用按优先级遍历 Realm,找到第一个能认证用户的 Realm是否必须✅ 是 Elasticsearch 安全认证的核心组件用户感知❌ 用户无感,但决定了“你用什么账号能登录”可扩展性✅ 可自定义 Realm(如对接企业内部认证系统)💡简单类比你给他一把“用户名+密码”(token)他依次拿 LDAP 钥匙、文件钥匙、SAML 钥匙去试哪把能开(认证成功),就用哪把,并记住下次优先用这把。
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当项目规模持续扩大、交付节奏不断加快、跨区域跨项目运营成为常态,商旅管理的每一个环节都与项目交付效率深度绑定,一套适配的商旅治理体系,一个贴合行业需求的商旅平台,不仅能降低商旅费用与隐性成本,更能通过流程优化、效率提升保障项目交付节奏,成为企业的隐性竞争力。制造业的商旅治理升级,本质是治理方式与交付节奏的重新匹配,唯有紧扣自身行业特点,以商旅平台为核心,构建与项目制组织特征高度契合的商旅治理能力模型,才能让商旅管理从项目交付的“瓶颈”转变为“保障”,真正实现治理赋能交付。
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本次实战聚焦“技术文档生成场景”,目标是通过PPO微调,让Llama-2-7b模型生成符合“API接口文档/大数据分析脚本说明”风格的内容——要求语言精准严谨、逻辑清晰、贴合码农与大数据爱好者的阅读习惯,同时兼顾实用性与可操作性,避免冗余表述。(人类反馈强化学习)的核心环节,是让通用大模型贴合特定场景、对齐人类偏好的关键技术——无论是让模型精准输出品牌话术,还是专攻垂直领域问答,PPO都能实现“模型定制化”的闭环。” 其实大模型微调的核心价值,从来都不在“纸上谈兵”的理论理解,而在亲手操盘的实战落地。
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无论是个人爱好者做小场景模型定制,还是小团队开发垂直领域AI应用,掌握GPU选型的核心逻辑,都能帮我们用最少的钱,实现最优的性能。未来,随着大模型技术的不断迭代,GPU的性能会越来越强,价格会越来越亲民,显存和算力的瓶颈会逐渐被打破。对于我们AI博主来说,掌握GPU选型的知识,不仅能帮自己避坑,还能通过科普内容,让更多人走进大模型的世界。需求和预算是选型的根本依据。希望大家都能根据自己的需求,选对GPU,亲手完成一次微调任务,在实践中感受技术的魅力,也期待看到更多小伙伴创作出属于自己的场景化AI模型。
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通过 CDA 认证的学习和考试,可以系统地掌握数据分析的知识和技能,提升自己在数据分析方面的能力。CDA 认证可以证明他们具备扎实的数据分析能力和专业素养,增强他们在人工智能、大数据分析、金融等领域的就业竞争力。会计专业课程(如财务会计、管理会计)与数据分析工具(Excel、Python、SQL)结合,提升数据处理效率。证书考取建议:CPA(侧重会计)、CDA(数据分析师)、Microsoft数据分析认证。持续学习方向:大数据架构(Hive、Kafka)、AI在财务中的应用(如智能稽核)。
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随着短视频、物联网设备的爆发式增长,企业每天产生的非结构化数据(如用户评论、传感器日志)已占数据总量的80%以上。传统关系型数据库(如MySQL)采用"行-列"固定表结构,在应对这种"数据结构千变万化、数据量指数级增长"的场景时,常出现"表结构频繁修改导致系统崩溃"“单库容量瓶颈引发查询变慢"等问题。本文将聚焦MongoDB这一全球最流行的NoSQL数据库,深入解析其如何通过灵活的数据模型和分布式架构,成为大数据存储与处理的"高效管家”。
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本文针对国产操作系统环境下使用 npm 安装 OpenClaw 时出现的 EACCES 权限错误,提供了专业解决方案。文章首先分析了问题本质是 npm 全局安装路径与 Linux 权限模型的冲突,然后给出三种解决方案:1)配置用户级 npm 全局目录(推荐);2)使用 nvm 管理 Node.js;3)临时使用 sudo(不推荐)。特别强调在企业环境中应避免使用 root 权限安装,并详细说明了如何正确设置用户级 npm 路径,确保符合生产环境的安全审计要求。该方案同样适用于 OpenEuler、OpenC
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Zookeeper的watch监听机制不是永久性的,而是一次性事件通知。当被监听节点发生数据变更、删除或子节点变化时,watch会触发一次通知后自动失效。如需持续监听,必须在每次通知后重新设置watch。此外,客户端会话中断也会导致watch失效,需要重新建立。这种设计避免了长期监听带来的性能问题,开发者需要合理管理watch设置以实现持续监控。
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本文详细介绍了使用Docker快速部署Hadoop分布式集群的完整流程。主要内容包括: 环境准备:在CentOS 7系统上安装配置Docker,创建基础镜像并安装必要工具 集群部署:基于基础镜像创建1个Master和2个Slave容器,配置SSH免密登录和主机映射 软件安装:在容器内安装JDK和Hadoop 2.7.2,配置环境变量和核心配置文件 网络配置:设置容器间的通信,包括hosts文件配置和端口映射 该方法相比传统虚拟机部署具有环境隔离、快速重建、镜像复用等优势,特别适合学习和实验环境搭建。通过详细
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近一段时间,Serverless的横空出世似乎让大家发现了架构开发的新乐园。无需纷繁复杂的后台开发配置,更不用介怀巨型架构体系造成的“迷宫”困境,开发人员轻松上阵即可完成过去耗时数小时才能搞定的初始版本,极大缩短技术研发与市场检验的距离。
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近日2019甲骨文云大会在上海举行。大会今年以“超越,由此开启”为主题,聚集了众多数字化领军企业代表,与合作伙伴、技术专家和意见领袖一起共同探讨技术创新将如何帮助企业探索数据价值,创造无限可能。
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如果有人要问2019年技术圈什么最热,“中台”绝对当仁不让,从观望到试水,很多公司做出了从 0 到 1 的探索。众所周知,“中台”一词在国内最早是由阿里提出来的,2015 年,马云参观芬兰游戏公司Supercell,观察其每个游戏开发的小团队只有六七个人,但开发与停止的速度之快,让马云即惊讶又好奇。得知如此快的原因是开发者将游戏开发过程中用到的一些通用的游戏素材和算法整理出来,作为工具提供给小团队使用,使得同一套工具可以支持多个游戏研发团队。这样的架构模式给了马云很大的震撼和启发,这也催生了阿里巴巴的中台战略,加之越来越的企业跟随其热度,寄希望于借助中台推动业务增长以快速实现数字化转型, “中台”得以风靡。
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i 智慧 | 为云而生、多快好省,这就是星星海的style!
不久之前,腾讯云刚刚对外上新了一款服务器,号称深度自研且独一无二,其名字也十二分的卡哇伊,叫做“星星海”。晶少虽然还没来得及探寻其名的出处,不过在与腾讯服务器供应链总经理刘裕勋的谈聊中已基本了解到星星海的重要style之一,为云而生。
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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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CSDN云计算现强势开启“云+X”案例征集活动,从先进性、拓展性、效益性等三个基本方向出发,深入展现云技术作用行业的突出优势。我们有理由相信,挖掘展现更多优秀案例定会给不同行业领域带来启迪,进而推动整个“云+行业”的健康发展。
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腾讯Techo开发者大会揭晓云存储发展趋向:高性能、高可用、高性价比
产业数字化转型过程中产生着比过去任何一个时代都多的数据。在这样的背景下,数据存储技术应该怎么发展?11月7日,在腾讯Techo开发者大会上,来自科研领域的专家和腾讯云存储业务的工程师们共同揭开了云存储的发展趋势。
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世界第一超算Summit需要大约1万年来完成的计算,量子计算机需要多久? 谷歌研究人员给出答案:3分20秒。 据英国《金融时报》报道,谷歌研究人员在本周向美国国家航空航天局(NASA)提交的论文中写道,其实验标志着量子处理器上执行的首次计算。而这一堪称“恐怖”的计算速度,被研究人员称作是“量子霸权”的证明。
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没有美支持,华为表示其5G仍能保持世界领先;谷歌发布补丁;微软发布 SQL Server 2019 新版本……...
速递、最新、绝对有料。这里有企业新动、这里有业界要闻,打起十二分精神,紧跟fashion你可以的! 每周两次,打卡即read 更快、更全了解泛云圈精彩news go go go
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首次落地中国大陆的OpenInfra:中国对于开源做出的贡献力量已不可忽视
一张标志着上海现代建筑地标的东方明珠海报,另一张展示着上海悠久历史的豫园景区海报,不仅向我们展示了这座城市浓厚的历史气息与现代化的繁荣,也让我们看到了OpenStack历经9年历史背后仍有着新鲜的科技气息。仅从这两张景色迷人且拥有时尚气息的两张海报,便能够看出此次开源基础设施峰会的用心良苦。没错,前身为OpenStack Summit的Open Infrastructure Summit首次落地中国大陆,而此次也正是阿丹第一次参加这场盛会,深感荣幸。
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12306 的技术扒光在你面前,100 万人如何抢 1 万张票
12306 抢票,极限并发带来的思考。 每到节假日期间,一二线城市返乡、外出游玩的人们几乎都面临着一个问题:抢火车票!虽然现在大多数情况下都能订到票,但是放票瞬间即无票的场景,相信大家都深有体会。
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