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                   Kafka采用Pull模式消费消息,消费者主动从分区拉取数据并指定起始offset,避免Push模式因速率不匹配导致的问题。消费者组(CG)通过Coordinator协调分区分配,采用Leader选举和心跳机制维护消费进度并触发重平衡。消费流程包括参数化拉取请求、Broker响应处理及消息反序列化、拦截和业务处理。一个分区仅由一个消费者消费,消费者组间互不影响,确保消息有序且避免重复消费。Offset由__consumer_offsets主题持久化存储,保证进度可靠性。
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                   本文提出了一种企业级大数据导入导出设计方案,针对传统方案存在的性能瓶颈、通用性差等问题进行优化。采用EasyExcel流式处理、多线程等技术解决大数据量处理难题,通过注解驱动和接口抽象实现高度可扩展的通用框架。系统包含核心处理器、验证框架、字典翻译等模块,支持异步任务管理和性能监控。实践案例展示了用户数据的导入导出实现,并提供了动态字段配置、多格式支持等进阶功能。该方案具有高性能、易用性和可扩展性特点,未来可进一步集成分布式计算框架,支持更多数据格式和安全控制。
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                   面试:后端一次性返回给前端十万条数据,渲染这十万条数据怎么能保证不卡顿
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                   SpringCloudConfig介绍、刷新、加密
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                   本文介绍了一个基于大数据技术的零售时尚精品店销售数据分析系统。系统采用Python开发,结合Spark、Hadoop进行数据处理,使用Django和Vue构建前后端,通过Echarts实现数据可视化。系统包含四大核心模块:数据预处理与集成模块、多维度销售分析模块(涵盖业绩、产品、客户满意度和退货行为分析)、数据可视化展示模块以及系统管理模块。系统能够将海量销售数据转化为业务洞察,帮助商家优化运营决策。文中展示了系统大屏、分析页面和数据管理界面的截图,并提供了部分核心功能代码示例,包括Spark数据处理和结果
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                   Spring Boot 整合第三方组件摘要 Spring Boot 通过 Starter 机制和自动装配简化了第三方组件整合,相比传统方式可减少 70% 配置代码。本文以 Redis 为例,展示了 Spring Boot 的整合优势: 依赖管理:使用 spring-boot-starter-data-redis 自动管理版本依赖,避免冲突 自动配置:通过条件注解按需加载 RedisTemplate 等组件 自定义配置:可覆盖默认配置,实现 JSON 序列化、连接池优化等 实战应用:提供基础的字符串、哈希等数
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                   报告以 CCSST 大数据检索中心为例,详细拆解了其在数据获取、清洗、模型构建和应用场景上的技术实践,重点分析了对贷前风控、司法风险、身份信息泄露等关键指标的量化方法,为新形势下的信用风险管理和数据安全保护提供技术参考。同时,平台对数据的使用目的和范围进行限定,确保不超出被查询方授权的范围,并定期接受外部法律顾问的合规审查。a. 尤其在信息泄露排查方面,CCSST 掌握的特殊数据库(泄露数据)维度极广,远超个人用户可触及的范围,能实现对微信泄露、邮箱泄露、DNF 数据泄露等高隐蔽性风险的有效排查。
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                   银行数字化转型进入深水区,新核心系统建设成为重构业务模式的关键契机。VisualRM需求数智化系统提供全流程业务建模解决方案,通过业务领域建模、流程建模和规则建模三大阶段,帮助银行将业务需求结构化。实践案例显示,采用该方案可使需求分析时间减少65%、开发返工率降至8%、系统上线周期缩短50%。系统还具备AI智能辅助功能,能自动推荐业务模型、提取业务规则并优化流程。未来,业务建模将向智能化演进,实现动态优化和虚拟验证,为银行数字化转型提供坚实支撑。
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                   本文介绍了泛型编程的概念及其在C#中的应用。泛型编程通过将数据类型参数化,实现"一套逻辑多类型适配",有效减少代码重复,提高通用性和安全性。文章详细讲解了泛型类、泛型方法、泛型接口和泛型委托的实现方式,并提供了完整代码示例。泛型类使用<T>定义类型参数,泛型方法可在普通类中定义,泛型接口可被不同类型实现,泛型委托能处理多个类型参数。这些特性使代码更灵活高效,避免了重复编写相似逻辑的问题。
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                   RabbitMQ基于AMQP协议实现可靠消息传递,核心组件包括生产者、交换机、队列和消费者。消息通过交换机路由到队列,消费者从队列获取处理。采用连接/信道机制优化资源利用,通过消息持久化、生产者确认和消费者确认保证可靠性。支持集群部署(普通/镜像/仲裁队列)实现高可用,并内置预取计数器和流控机制优化性能。这些机制共同确保消息高效、安全地传递。
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                   本文介绍了Hadoop HDFS的三种操作方式:Shell命令行、Web界面和Java API。Shell命令行提供了批量操作和进程管理功能,包括集群启停、文件传输等核心操作。Web界面通过9870端口访问,提供可视化文件管理功能。Java API适用于开发集成,需配置本地Hadoop环境和IDEA插件。三种方式各有优势,实际应用中可根据需求结合使用:Shell适合自动化运维,Web界面便于监控,Java API支持复杂业务逻辑开发。
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                   消息队列(MQ)核心解决分布式系统中的异步处理、系统解耦和流量削峰三大问题。主流MQ选型需考虑吞吐量、延迟和可靠性:Kafka适合大数据场景,RabbitMQ适合企业级业务,RocketMQ适合电商金融。保证MQ高可用需采用镜像集群或分区副本机制。消息可靠性需生产者确认机制、MQ持久化和消费者手动ACK配合实现。防止重复消费需保证消费逻辑幂等性,顺序消费需将相关消息发送至同一队列。应对消息积压可扩容消费者、优化消费逻辑或降级处理。
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                   决策树1决策树2随机森林原理讲解kmeans算法详解主成分分析原理决策树习题随机森林习题数据挖掘复习1Kmeans习题主成分分析习题
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                   在过程中可能会看起来像安装失败,如果看到一个空白的窗口请继续等待。上期介绍了在 DGX Spark 上部署 AI 助手,本期我们将讲解如何在该平台部署 Isaac Sim。开发者不仅可以在桌面端开展机器人开发,还能将项目携带至边缘端场景,进行实地测试与调试。对于 Linux,从命令行运行,./post_install.sh然后运行./isaac-sim.selector.sh。命令窗口将打开并运行脚本。这是 Isaac Sim 内置的资产,我们可以在屏幕的左侧找到播放按钮,使机械臂进行一个简短的模拟运动。
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                   Prompt工程不是玄学,是工程学科把AI当成需要明确指导的新员工结构化输出比自由发挥更实用测试和版本管理是必须的CoT用于复杂推理RAG用于知识更新Self-consistency用于降低随机错误温度参数控制创造性可解释性提示:不仅要知道答案,还要知道AI怎么想的自动化优化:让AI自己写更好的prompt企业级平台:prompt的GitHub即将出现最重要的心态转变:从"跟AI聊天"到"设计AI行为"!
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                   Flink作业在大促期间常因数据倾斜或突增导致checkpoint失败,临时解决方案是配置execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints参数(如设为100万),允许更多失败检查点以维持作业稳定性。该参数是容错机制的"安全阀",用于防止问题恶化,但不能根治问题。大促后需排查根本原因并上线新方案,通过备任务并行运行实现平滑迁移。此方法仅为应急措施,最终仍需优化checkpoint失败的根本问题。
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                   EventBus是一个用于实现事件驱动架构(EDA)的机制,它允许不同组件之间基于事件进行通信。它通常遵循发布/订阅发布者(Publisher)发布事件。订阅者(Subscriber)接收并处理事件。这种模式确保了松耦合的通信模型。发布者无需了解谁是事件的接收者,而订阅者也不需要知道事件的源头。事件总线充当了事件传播的中介角色,确保事件从发布者传递到所有相关订阅者。EventBus在微服务架构中尤为重要,因为它允许跨服务的异步通信,避免了服务之间的紧密耦合。
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                   本文系统介绍了Hadoop分布式文件系统(HDFS)的三种客户端操作方式:命令行操作、网页界面操作(9870端口)和JavaAPI图形操作。详细解析了命令行工具的一键启停管理、文件系统操作命令;网页界面的访问方法与权限控制;以及通过IDEA插件实现图形化操作的环境配置步骤。文章最后比较了三者的功能互补性:命令行高效适合运维,网页直观便于监控,JavaAPI灵活适用于开发集成,建议项目中结合使用以发挥各自优势。
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                   场景EXPLAIN 看什么?优化重点MySQL看“查数据”的方式有没有走索引、扫多少行Hive看“跑任务”的流程有没有数据倾斜、Stage 太多EXPLAIN 不是魔法,它只是把“数据库怎么跑你的 SQL”翻译成你能看懂的样子。MySQL 里看它“查得笨不笨”,Hive 里看它“跑得多不多”。学会看 EXPLAIN,是 SQL 优化的第一步,也是最重要的一步。
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                   1、Hadoop的组成:Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和MapReduce。(1)访问9870端口可以访问web端。3、Hadoop安装的配置文件。2、Hadoop的特性。4、HDFS的体系结构。5、HDFS的基本使用。

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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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                       腾讯会议扩容背后:100万核计算资源全由自研服务器星星海支撑 疫情期间,远程会议及协同办公需求暴增。从1月29日开始到2月6日,腾讯会议每天都在进行资源扩容,日均扩容云主机接近1.5万台,8天总共扩容超过10万台云主机,共涉及超百万核的计算资源投入。 
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                       当微软前首席软件架构师雷·奥兹(Ray Ozzie)在2008年的PDC大会上发布Windows Azure时,没人能预估这个软件平台将会为该公司和整个行业带来什么样的影响。 
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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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                       2月12日,钉钉已连续在苹果应用商店霸榜7天。记者采访获悉,春节以来,在家办公及在家上课的强需求,使得钉钉后台系统峰值流量暴增百倍。钉钉通过阿里云连续扩容10万台云服务器,成功抗住这一巨大的流量冲击! 
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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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                       微服务架构模式经过5年多的发展,在各行各业如火如荼地应用和实践。如何在企业中优雅地设计微服务架构?是企业面对的一个重要问题。本文将讲述微服务架构1.0设计与实践以及面临问题和破局,最后讲述微服务架构2.0设计与实践等方面,尝试去回答这个难题。 
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                       武汉肺炎疫情把远程医疗又推向大家的视线中来。远程医疗作为近年来热度最高的新兴科学之一,融合了医学、通信、信息等领域,对推动我国医疗卫生事业的发展具有重要的战略意义。远程医疗能有效改善医院医疗资源偏态分布的情况,并支持医学互动和会诊降低对时间和空间的要求。 
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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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                       十大类疫情服务紧缺 阿里广发英雄帖抗疫小程序开发者最高可获50万元奖励 全民积极响应国家抗击新冠肺炎疫情的号召,正催生出越来越多新的互联网服务缺口。基于对用户、政府、企事业单位抗疫服务需求的紧缺情况调查,支付宝今日面向社会各界开发者发布“10大疫情期最急需服务开发清单”,号召更多开发者投入进来开发更多服务,解决社会问题。据了解,清单涵盖了口罩预约、疫情上报、社区出入管理、代跑腿、餐饮外卖等疫情防护及便民生活类服务。 
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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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                       2月3日是一个特殊的开工日,为防范疫情,在阿里巴巴钉钉上有超过1000万家企业组织的2亿上班族在线开工。为支持此次史无前例的办公需求,钉钉在阿里云上紧急扩容1万台云服务器来保障钉钉视频会议、群直播、办公协同等功能,保障用户流畅体验。 
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                       2月3日,华中科技大学同济医学院基础医学院、华中科技大学同济医学院附属武汉儿童医院、西安交通大学第一附属医院、中科院北京基因组研究所、华为云联合科研团队宣布,筛选出五种可能对2019新型冠状病毒(2019-nCoV)有效的抗病毒药物。 
 
                    
                          
                          
                          
                          
                          
                          
                          
                          
                          
                          
                          
                          
                          
                          
                          
                         



















 
                       
                       
                       
                      
