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本文系统阐述 Java 大数据在智能安防门禁系统中的深度应用,涵盖多生物特征融合架构设计、核心代码实现、头部企业实战案例及前沿技术探索,展现 Java 技术在构建高可靠、智能化安防体系中的核心价值。
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本文系统阐述 Java 大数据在智能教育自适应学习系统中的深度应用,涵盖评估指标体系构建、核心代码实现、头部案例及前沿技术探索,展现 Java 在推动教育智能化转型中的核心价值与创新实践。
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数理思维在医疗领域的应用正快速推动行业变革。本文探讨了数理思维如何通过数学模型、逻辑推理和统计分析辅助医疗决策,提高诊断准确性和治疗效率。研究梳理了数理思维从早期统计分析到现代AI模型的历史演变,分析了其在医学影像、疾病预测和个性化治疗等领域的应用现状。随着大数据和深度学习技术的发展,数理思维正从辅助工具发展为医疗决策的核心支撑,但也面临数据隐私、算法透明度等挑战。未来,数理思维将持续推动医疗行业向更科学、精准、高效的方向发展。
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详解SpringBoot整合RabbitMQ之通配符模式。
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通过简单案例快速了解 GO 操作 RabbitMQ
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本文以 IEEE 标准为依托,结合国家电网雄安、德国 E.ON 等全球标杆项目,系统阐述 Java 在新能源微电网与虚拟电厂中的全生命周期技术应用,涵盖数据融合、智能算法、区块链协同及自主控制等前沿领域,提供可复用的工业级解决方案。
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LangChain Core定义了LangChain生态中最核心的最基础的抽象和LCEL原语(LangChain表达式语言)。
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在大数据系统中,Sqoop 就像是一位干练的“数据搬运工”,帮助我们把 MySQL、Oracle 等数据库里的数据快速、安全地导入到 Hadoop、Hive 或 HDFS 中,反之亦然。这个专栏从基础原理讲起,配合实战案例、参数详解和踩坑提醒,让你逐步掌握 Sqoop 的使用技巧。不管你是初学者,还是正在构建数据管道的工程师,都能在这里找到实用的经验和灵感。
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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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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。
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? -
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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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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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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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。
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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使用
可以彻底改变 WPF 窗口标题栏的默认样式,打造个性化的界面风格。-- 定义标题区域与客户区域 --> -- 标题栏高度 -->-- 客户区域,占据剩余空间 -->-- 标题栏内容 --> -- 客户区域内容 --> -
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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它不能直接使用elastic超级用户账号来运行Kibana,因为这是一个安全风险。我们需要使用服务账号(Service Account)来代替。若未设置,启动时可能因找不到 tools.jar 报错。禁止使用 elastic 超级用户运行 Kibana!

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2020年边缘计算最新前沿报告:如何与核心云、5G、AI协同?如何打造新业态和部署运营?...
在数字经济的时代浪潮中,作为关键生产要素的数字技术的快速变革已成为新常态。正当人工智能开始崭露头角时,云计算的边缘化延伸趋势又成为了另一个新焦点。
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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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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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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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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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云+X案例展 | 民生类:智领云数据中台为“健康武汉”增砖添瓦
与前一个十年相比,如今企业对大规模应用的需求产生了巨大变化,例如: 在互联网领域内,高度连接的应用在海量数据的情况下对于可靠性、性能以及连接性的要求有了数个数量级的提高; 快速响应商业洞见; 快速响应市场/客户需求; 对于企业来说数据的存储、收集和分析变得至关重要,对前沿科技的技术(机器学习,人工智能)支持变得至关重要。
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近日腾讯云在北京举行大数据AI新品发布会。会上,腾讯云带来了在大数据与AI领域的最新研究成果,包括AI换脸甄别技术AntiFakes、腾讯星图以及企业画像平台等七大重磅新品,并对AI、大数据产品进行全线升级,致力于为用户带来更精细化的应用场景、更强大的技术能力以及更低的应用成本,全面降低企业AI技术应用门槛。
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京东任命周伯文担任京东云与AI事业部负责人 全面负责AI、云计算、IoT三大技术领域
2019年12月6日,京东集团宣布设立京东云与AI事业部,整合原京东云、人工智能、IoT三大事业部的架构与职责,由京东集团副总裁周伯文博士担任负责人,向京东集团董事局主席兼CEO刘强东先生汇报。周伯文博士将带领京东云、人工智能、IoT团队聚焦战略、技术、产品、创新、场景化顶层设计和商业落地,将京东“干锤百炼”的前沿技术与实体经济相融合,致力于实现学术前沿化、技术商业化的目标。
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【重磅快讯】T11 2019数据智能技术峰会举办,AI将成为行业颠覆者
11月25日,T11 2019数据智能技术峰会在京举办。TalkingData正式宣布了2019年的最新战略布局,以数据平台为支撑,借助大数据技术积累与人工智能技术创新,聚焦不同行业场景需求,并在选址、预测、个性化推荐等方面进行深入应用,以数据和科技的力量驱动发展。
数据错误 -
近日主题为“突破与裂变”的2019京东全球科技探索者大会(JDDiscovery)在京盛大开幕,京东集团展示了完整的技术布局与先进而丰富的对外技术服务,对外明确诠释了“以零售为基础的技术与服务企业”的集团战略定位。智能供应链国家人工智能开放创新平台、京东零售全渠道生态平台、京东自动驾驶解决方案、金融数字化解决方案四大智能化平台方案在JDD大会上亮相,将对相关行业的产业升级产生巨大的推动力量。
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