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在构建智能体的过程中,数据来源是面临的首要难题。智能体要实现精准、高效的任务执行,离不开大量高质量、实时且结构化的数据支持。对于电商导购智能体而言,需要获取包括商品信息(如名称、价格、规格、库存等)、用户行为数据(浏览记录、购买历史、收藏偏好等)以及市场动态数据(竞品价格变动、新品上市信息等)
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在信息安全领域,加密算法是保护数据机密性、完整性和身份认证的核心手段。Java 标准库及第三方框架(如 BouncyCastle)提供了丰富的加解密实现,这里博主将结合 Java 代码,详细介绍常用的几类加密算法,并给出可直接运行的测试示例,帮助小伙伴们快速上手
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本文结合 18 个国家级安防项目,详解 Java 大数据在视频质量评估与修复中的应用。通过多维度评估、智能算法修复、动态存储优化,实现识别准确率提升至 91%,存储成本降低 30%,提供可复用的技术方案与代码。
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本文结合 15 个国家级项目,详解 Java 大数据可视化在供应链监控与优化中的应用。通过全链路数据采集、多维可视化展示、智能预警,实现库存周转天数缩短 12 天,异常响应时间压缩至 3 小时,提供可复用的技术方案与代码。
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【代码】01-大数据入门和Linux系统。
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本文结合 20 个国家级教育项目,详解 Java 大数据在个性化学习计划制定与动态调整中的应用。通过全场景数据采集、学习特征建模、智能调整模型,实现学生成绩提升 23%,学习兴趣提高 40%,提供可复用的技术方案与代码。
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es基本增删改查
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本文详细介绍了在CentOS7系统上配置Hadoop 2.7.3的完整步骤:首先需要准备操作系统、Java环境和Hadoop压缩包;然后解压文件并修改系统环境变量;接着配置Hadoop的核心文件(包括hadoop-env.sh、core-site.xml、mapred-site.xml等);完成HDFS格式化后启动Hadoop服务;最后设置SSH免密登录。整个过程涵盖了从基础环境搭建到关键配置文件修改,并提供了验证配置成功的方法和注意事项。文末还说明了如何通过密钥设置实现Hadoop服务的免密启动和关闭。
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摘要:本文介绍了Kafka集群的部署配置方案,包含3台服务器节点(kafka01-03),每台同时作为controller和broker。详细说明了服务器配置步骤(主机名、IP地址、hosts解析)、JDK17安装、Docker环境准备,以及使用Docker Compose部署Kafka 4.0.0的具体方法,包括集群ID生成、节点角色配置、监听端口设置和数据持久化方案。重点讲解了KRaft模式下controller和broker的协同工作机制,以及通过环境变量动态覆盖配置的实现原理。
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这份报告是一个性能基准测试(Benchmark)结果,用来比较不同库在处理 Excel 文件时的导出和导入性能。测试了多种常见的 Excel 操作库,包括 ClosedXML、OpenXML、NPOI、MiniExcel 和 ExcelDataReader。
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2025年Java面试核心考点速览:涵盖Java基础(OOP、JVM、集合)、并发编程(HashMap优化、ThreadLocal)、Spring生态(自动配置、微服务)、数据库优化(MySQL/Redis)、分布式系统(CAP、Kafka)等关键领域。重点包括:Java8+新特性、SpringCloudAlibaba组件、JVM调优及分布式ID生成方案。提供实战案例(双重检查锁单例模式)和备考建议:结合项目经验、掌握算法模式、关注云原生技术趋势。建议根据目标岗位层级(初级/高级)针对性准备,注意技术深度与
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本文整理了 Git 在日常开发中常用的命令集合,涵盖代码提交规范、分支管理、远程仓库操作、冲突处理、Stash 暂存、Tag 打标、版本回退等高频操作。内容分为清晰的功能模块,并附有详细说明和使用示例,适合开发者快速查阅与实践,是提升 Git 使用效率的实用手册。
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本文详细讲解了ExcelJs在项目中的用法,让你在疑惑之中获解
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Git是Linus Torvalds于2005年开发的分布式版本控制系统,旨在解决集中式系统的性能问题。文章介绍了Git的基本操作(安装、克隆、提交、推送等)和常见命令(add/commit/push/pull)。同时讲解了Linux下使用gdb/cgdb进行程序调试的方法,包括调试模式编译、断点设置、变量查看等技巧,并推荐使用cgdb提升调试效率。最后还介绍了条件断点等高级调试功能。
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登录、注册、个人信息、修改密码、管理后台管理自己店铺相关数据。我的购物车:浏览自己购物车里的商品,支持多选,支持下单。我的订单:查看自己的订单信息,包括确认收货、评价。订单管理:管理自己店铺的订单信息,包括发货。
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本文介绍了如何使用Gitee进行代码版本管理。首先说明了日常开发中提交代码的规范:已完成功能提交远程仓库,未完成代码提交本地仓库。接着详细讲解了Git的安装及基本操作命令,包括创建用户、初始化仓库、分支管理等。然后指导如何在Gitee上创建远程仓库,并通过PyCharm进行项目克隆和推送。最后讲解了项目组长如何搭建环境、创建分支并推送到远程仓库,以及团队成员如何协作开发。文章提供了从Git安装到团队协作的完整流程,配有详细的操作截图和代码示例,帮助开发者快速上手Gitee的使用。
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深入理解Hive SQL中的LATERAL VIEW explode用法
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本文介绍了Spark在Yarn模式下提交任务的两种方式:Yarn-Client和Yarn-Cluster模式。Yarn-Client模式中,Driver运行在客户端节点,适合测试环境;Yarn-Cluster模式中,Driver作为AM运行在集群内部,适合生产环境。文章详细说明了两种模式的提交命令和执行流程,并对比了它们的特点和使用场景。Yarn-Client模式便于查看任务结果但可能导致客户端负载过高,而Yarn-Cluster模式将Driver分散在集群中,需要通过Yarn WebUI查看结果
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本研究对比了Hadoop MapReduce和Spark框架在文本处理任务中的性能表现。实验采用34万+条电影情节文本数据,使用Java实现MapReduce二次排序算法(包含词频计数与去重聚合),运行耗时19.5秒;PySpark实现通过RDD持久化和reduceByKey优化,耗时26.7秒。性能对比可视化显示MapReduce在本次任务中效率更高。实验环境包括HDFS存储、Linux/Windows系统,使用IDEA和PyCharm开发工具,完整呈现了分布式计算技术的实现与优化过程。

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要想理解持续集成和持续部署,先要了解它的部分组成,以及各个组成部分之间的关系。下面这张图是我见过的最简洁、清晰的持续部署和集成的关系图。
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从代码到 Docker、Kubernetes、Istio、Knative……,或许是时候重新思考从代码到云的编程了...
早些时候,开发人员只需编写程序、构建,然后运行。如今,开发人员还需要考虑各种运行方式,作为可执行文件在机器上运行(很有可能是虚拟机),还是打包到容器中;将容器部署到Kubernetes中,还是部署到serverless的环境中或服务网格中。然而,这些部署方式并不是开发人员编程经验的一部分。开发人员必须以某种方式编写代码才能在特定的执行环境中正常工作,因此编程时不考虑这些问题是不行的。
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Docker容器已经从一种锦上添花的技术转变成了部署环境的必需品。有时,作为开发人员,我们需要花费大量时间调试或研究Docker工具来帮助我们提高生产力。每一次新技术浪潮来临之际,我们都需要花费大量时间学习。
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近日,阿里云对外宣布其容器服务调度GPU云服务器启动加速计算,最快只需60秒即可完成新冠病毒的核酸对比工作;同时将向医疗科研机构、疾控中心等一线病毒研究机构免费开放基因计算服务,技术可大幅提升宏基因组测序、疫苗研发相关的处理效率。基于此,晶少专程采访了阿里云基因计算服务AGS负责人、高级技术专家李鹏,集中呈现针对GPU和容器技术大幅提升核酸比对速度的有关细节以及关于阿里云基因计算服务(AGS)的诸多信息。
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6 个步骤,教你在Ubuntu虚拟机环境下,用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近,作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多,使用docker子网,容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客,有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
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自从Docker在2013年初上线以来,就与程序员及系统管理员之间产生了一种爱恨交加的奇妙关系。虽然与我交谈过的一些经验丰富的的开发人员都非常不喜欢容器化(稍后会详细介绍),但是为什么许多大公司,包括eBay、Twitter、Spotify和Lyft在内,都在他们的生产环境中采用了Docker呢?
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稳定、可扩展、模块化、简化部署过程、版本控制……一文看懂 Kubernetes 到底如何运用!...
说实话,我是个Kubernetes爱好者。Kubernetes是软件开发的重要一步。当我遇到它时,我就想:“这就是将容器融入生产的方式”。我没有任何犹豫就投入了它的怀抱。有成千上万的架构师像我一样,已经深深爱上这项技术。
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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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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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NVIDIA今日宣布,在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上,向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。
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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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四大开源项目联合发布 腾讯已成Github全球贡献前十公司!
近日在Techo开发者大会上,腾讯正式对四大重点开源项目进行了联合发布,包括分布式消息中间件TubeMQ、基于最主流的 OpenJDK8开发的Tencent Kona JDK、分布式HTAP数据库 TBase,以及企业级容器平台TKEStack。
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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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AWS在中国区域放出了一款“重量级”容器服务,名为 AWS Fargate,光环新网运营的 AWS 中国(北京)区域和西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域均提供该项服务。 据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎,主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器,换句话说就是专注设计和构建应用程序,而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
2019-11-05 -
据晶少了解,国庆假期后的首个工作日,AWS就在中国区域放出了一款“重量级”容器服务,名为 AWS Fargate,光环新网运营的 AWS 中国(北京)区域和西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域均提供该项服务。据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎,主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器,换句话说就是专注设计和构建应用程序,而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
