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本文针对电商推荐系统的用户 / 商品冷启动问题，提出 Java 大数据 + 机器学习的解决方案。通过 Flink/Spark 补全用户（地域 / 设备等）与商品（文本 / 图片等）特征，结合 FM、GraphSAGE 等模型搭建关联，再用实时迭代策略动态调优。实战案例显示，该方案使新用户 CTR 从 2.1% 提至 5.8%，新商品首单时间从 7 天缩至 36 小时，为冷启动优化提供可复用技术路径。
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- 青云交
- 前天
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Flink：强大的流处理引擎，提供完整的水位线机制和时间语义Kafka：可靠的消息存储，通过HW机制保证数据消费的安全性Pulsar：统一的消息平台，结合了两者的优点并提供更好的扩展性技术选型建议需要复杂事件处理→ Flink（丰富的时间语义和状态管理）需要高吞吐消息队列→ Kafka（成熟的生态系统和稳定性）需要统一消息平台→ Pulsar（多租户、低延迟、高吞吐）水位线机制虽在不同系统中形态各异，但本质都是管理数据处理进度。理解各组件的特点，才能构建出稳定高效的实时数据处理架构。
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- RunningShare
- 2025-08-27
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文章摘要（145字）： 本文对比了WPF与Avalonia在依赖属性实现上的差异，通过BlinkingButton控件案例展示两者核心区别。WPF依赖DependencyProperty.Register和静态回调，代码冗余度高；Avalonia采用泛型Register<>和响应式订阅(IObservable)，大幅简化代码并提升类型安全。分析表明，Avalonia在保留WPF核心功能的同时，通过语法优化降低了开发门槛，为WPF迁移跨平台提供了平滑过渡方案。文章详细解析了两种实现的注册方法、变化
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- 硅谷调试员
- 前天
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SqlBulkCopy是.NET中高效批量导入数据到SQL Server的工具。它通过批处理大幅提升性能，支持DataTable、DataReader等多种数据源，提供列映射、事务集成等功能。主要用法包括：1）基本用法设置目标表和列映射；2）通过BatchSize控制批处理量；3）结合事务确保一致性；4）使用NotifyAfter实现进度通知。使用时需注意：合理设置批次大小，确保资源释放，进行错误处理。典型场景包括大数据迁移、ETL等需要高效数据导入的操作。
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- 路飞VS草帽
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Elasticsearch冷热分层架构通过节点角色划分（Hot/Warm/Cold）和索引生命周期管理（ILM），实现数据存储的成本优化与性能平衡。热节点采用高性能SSD处理高频访问数据，温冷节点使用大容量HDD存储历史数据，通过ILM策略自动迁移索引。该架构支持分片策略优化、查询路径控制和自动数据归档，适用于日志分析、监控指标等时序数据场景，在保证查询性能的同时显著降低存储成本。实践部署需合理配置节点规格、网络拓扑和索引别名策略，并通过ILM实现数据从热到冷的全生命周期自动化管理。
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- 探索java
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本文介绍了如何安装和配置Elasticsearch MCP Server，实现通过自然语言与Elasticsearch交互。主要内容包括：安装Elasticsearch和Kibana 9.1.2版本；获取API key；安装Claude Desktop客户端；通过Docker部署MCP服务器，支持stdio协议和环境变量配置；设置Claude Desktop连接MCP服务器；最后展示了使用自然语言查询航班索引数据的示例，验证了MCP服务器的功能。该方案简化了Elasticsearch查询，无需编写复杂的DS
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基于大数据的气候驱动的疾病传播可视化分析系统是一个融合了现代大数据处理技术与医疗健康数据分析的综合性平台。系统采用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据处理引擎作为核心技术支撑，通过Python语言进行数据处理与算法实现，结合Django后端框架构建稳定的服务层，前端使用Vue框架配合ElementUI组件库和Echarts可视化库打造直观的用户交互界面。系统主要功能涵盖气候数据与疾病传播数据的采集存储、综合风险评估模型构建、驱动因素关联性分析、地理空间分布展示、时间序列变化趋势分析等核心模块
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- 计算机编程果茶熊
- 昨天
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本文介绍了RabbitMQ与MQTT协议的集成应用。首先讲解了如何启用RabbitMQ的MQTT插件并配置MQTTX客户端进行测试。然后展示了纯前端实现即时通讯的方案，通过MQTT.js库直接连接RabbitMQ的WebSocket端口，实现基于主题的发布/订阅功能。文章还详细说明了SpringBoot集成MQTT的方法，包括添加依赖、配置连接参数、实现消息订阅和发布功能，并提供了REST接口示例。这种方案既支持前端直接与MQTT服务通讯，也支持通过后端服务中转消息，满足不同业务场景需求。
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摘要 Kafka 是一个高吞吐量的分布式流处理平台，核心特性包括持久化存储、分区并行处理和多种客户端支持，适用于实时日志、消息队列等场景。ZooKeeper 是分布式协调服务，提供一致性、高可用性和 Watcher 监听机制，常用于分布式锁、配置管理等。Kafka 早期依赖 ZooKeeper 管理元数据，但 2.8+ 版本逐步通过 KRaft 替代。两者在功能（消息处理 vs 协调服务）、数据模型（Topic/Partition vs ZNode）和协议（ZAB/KRaft）上存在差异。文末提供了基于 D
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- kong@react
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本文介绍了基于RabbitMQ实现延迟任务和异步处理的方案。通过TTL+死信队列机制实现延迟任务，确保消息不会因服务重启而丢失。方案包含完整的SpringBoot实现示例，包括多线程消费、失败重试和补偿处理机制。RabbitMQ能有效应对业务场景中的延迟执行、削峰处理和失败重试需求，提供异步处理能力并保障消息可靠性。核心流程为：消息存入延迟队列→TTL到期→死信队列→消费者处理，支持多线程并发消费和自动重试机制。
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- alan0721
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Elasticsearch最新版本(v9.2)及Serverless环境默认不再将向量字段(dense/sparse/rank_vector)存储在_source中。这一优化可减少约50%存储空间、提升索引性能，同时保持所有功能完整性。系统会在需要时自动"回填"向量数据（如更新/恢复时），用户也可通过fields参数或_source选项显式获取向量值。基准测试显示该改进显著降低I/O和资源消耗，特别适合高吞吐量场景。对于需要保留原始精度的特殊情况，仍可通过配置禁用该优化。现有索引不受影响
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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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近年来，我国文化产业蓬勃发展，文化产业价值年均增速远高于同期 GDP 增速，尽管中 国演出市场在开放竞争中逐步规范有序，但目前仍处于起步和培育阶段，尚不够完善和成熟。尤其在演出场馆基础设施、管理运营等方面参差不齐。
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云应用程序是热门话题。很多时候，我们会遇到像云原生应用程序和云计算应用程序这样的术语。首先，很少有人同时使用这两个术语。但两者之间存在着模糊的界线。云原生和云计算的区别到底是什么呢？为什么它如此重要？让我们来看看！
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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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云改变了IT业态和市场格局，催生了应用大发展的时代，企业可以更加专注于构建符合其愿景的、更具生命力的业务创新。全面使用云服务构建软件的时代已经到来，在这个大背景下，云原生的概念被提出并迅速具象化，而以容器为代表的云原生技术，作为提升云化服务能力的最佳选择，也得以快速发展。
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2019年技术盘点云数据库篇（一）：UCloud专家谈云数据库：千锤百炼 云之重器
公有云逐渐成为企业运行 IT 设施的新趋势，那么作为企业最核心的系统—数据库，数据上云也成为大数据时代的必然选择。对企业来说，数据可视为其命脉，因此数据迁移上云就意味着将企业“命脉”搬到云平台。事实上，数据上云有两种形式，数据库直接上云或者选择云数据库，而云数据库利用其云原生的优势具备了许多过去数据库产品不具备的优势，包括可靠性、弹性、存储容量以及成本等，正逐渐被更多的企业所接受。
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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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