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dest_addr: 必选，表示要发送到的目标主机信息结构体。bind()客户端是可选的，服务器端是比选的。buff本地的数据存储，一般是要发送的数据。flags要发送数据方式，0表示阻塞发送。注意：socket(）的参数需要调整。功能：用于UDP协议中向对方发送数据。参数：sockfd本地的套接字id。addrlen：目标地址长度。网络编程之之UDR用户数据报。1、特性：无链接不可靠大数据。返回值：成功发送的数据长度。len要发送的数据长度。2、框架：C/S模式。
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- Jayyih
- 昨天
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基于大数据的国际顶尖运动员比赛生涯分析系统 该系统采用Hadoop+Spark大数据框架，整合Python/Java后端与Vue前端技术，对国际田联顶尖运动员（如基普乔格、贝克勒等）的职业生涯数据进行深度挖掘与可视化分析。通过Spark SQL和Pandas实现数据清洗与特征工程，系统支持四大核心功能：个人生涯轨迹追踪、群体对比、巅峰表现识别和环境因素关联分析。创新性地量化"黄金年龄"分布、主场优势效应等指标，并通过ECharts动态图表展示成绩演变趋势。
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- IT毕设梦工厂
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本文介绍了一个基于大数据技术的人体生理指标管理分析系统，系统采用Python、Spark、Hadoop等技术构建后端处理架构，结合Django、Vue和ECharts实现前端可视化。主要功能包括：性别生理指标差异分析、年龄段健康趋势分析、BMI指数关联研究、血压异常检测、血糖血脂相关性分析等18个核心模块。系统通过机器学习算法进行健康风险评估和异常模式识别，为精准健康管理提供数据支持。文中展示了系统界面和部分功能代码，并提供了相关毕业设计选题推荐。
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- Q2643365023
- 昨天
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答案要点：Producer: acks=-1、retries；答案要点：Producer、Consumer、Broker、Topic、Partition、Consumer Group、Offset、Zookeeper/KRaft。答案要点：acks=0：只发不管；答案要点：0.9 前：Zookeeper；答案要点：Kafka：高吞吐、大数据流处理；答案要点：同组共享分区；答案要点：副本机制；答案要点：事务性 Producer；答案要点：分区和消费者重新分配；答案要点：分区内有序；答案要点：顺序写磁盘；
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摘要 Velero作为Kubernetes备份工具的核心功能包括三大关键组件：1）Schedules实现自动化周期性备份，通过CRON表达式定义备份策略；2）Hooks通过预处理和后处理命令确保数据一致性，特别适合数据库备份场景；3）VolumeSnapshots与底层存储系统协作实现数据快照。文章深入解析了每个组件的技术原理和实际应用方法，包括如何定义备份策略、通过注解配置Hook命令，以及Velero与云存储的协作机制。这些功能共同构成了Velero在生产环境中的可靠数据保护能力。
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她结合《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》，梳理了关键信息基础设施、重要数据及公共数据的分类标准，并强调数据跨境需通过安全评估、保护影响评估及合同约束三重机制，辅以案例与图表解析，为数据合规实践提供理论支撑与操作指引。国家政策的支持及各市场主体的重视与参与，为企业数据资产入表提供了良好的环境。数据资产入表对企业财务与内控管理精细化与规范化、信息化与数智化建设与应用等方面带来积极影响，有助于促进企业积极探索，发挥新质生产力的作用，创新盈利、优化结构、披露增信、精益运营，实现高质量发展。
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- 华东数交
- 前天
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本文旨在解答"HBase为什么能高效存储大数据"这一核心问题，覆盖HBase的核心概念、底层存储原理、实战使用及应用场景。HBase的核心组件与架构高效存储的关键机制（LSM树、Region分割、RowKey设计）基于Java的HBase实战案例实际应用场景与未来趋势本文采用"生活类比→概念拆解→原理推导→实战验证→场景应用用"图书馆管理"的故事引入HBase的核心问题拆解HBase的核心概念（列族、RowKey、LSM树、Region）
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稀疏模型在处理高维数据和稀疏数据方面表现出色，广泛应用于推荐系统、文本挖掘等领域。未来随着数据规模的扩大和算法的发展，稀疏模型的应用将更加广泛和深入。稀疏模型主要处理的是高维空间中的数据，其中大部分特征是零值，即数据是稀疏的。常见的稀疏模型包括决策树、支持向量机（SVM）和深度学习中的嵌入层等。本文将深入探讨稀疏模型的基本原理、代码实现以及在实际项目中的应用。（此处应补充具体的案例分析、实验设计和数据分析过程，展示稀疏模型在实际项目中的应用效果。使用生成的稀疏矩阵训练一个分类器，例如SVM。
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- SS23424
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当前国潮男装品牌运营存在明显短板：微博作为用户反馈核心渠道，海量评论（如产品评价、风格偏好、吐槽建议）分散且无结构化整理，品牌需人工筛选关键信息，效率低且易遗漏核心需求；难以从评论中挖掘用户对设计元素（如非遗纹样、国潮 IP）、产品功能（如面料、版型）的偏好，导致新品开发缺乏精准方向；舆情监测滞后，负面评论（如质量问题、服务投诉）扩散后才被动应对，损害品牌口碑；同时，无法量化不同营销活动（如明星代言、话题挑战）的用户反馈效果，难以优化营销策略。基于大数据的国潮男装微博评论数据分析系统，依托 Hadoop、
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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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一文了解 Spring Boot 服务监控，健康检查，线程信息，JVM堆信息，指标收集，运行情况监控！...
去年我们项目做了微服务1.0的架构转型，但是服务监控这块却没有跟上。这不，最近我就被分配了要将我们核心的微服务应用全部监控起来的任务。我们的微服务应用都是SpringBoot 应用，因此就自然而然的想到了借助Spring Boot 的Actuator 模块。
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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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“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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