- 相关博文
- 最新资讯
-
移动云量身定制“1+3+N” 5G+全域智慧旅游方案通过5G VR、无人机监测等技术实现管理统一化融入5G、9 ONE平台核心能力实现阿尔山市旅游服务的智能化、精准化和个性化构建全域旅游的服务体系。青海青海湖湛蓝,茶卡盐湖如天空之镜高原之旅如何更从容?移动云打造 “智游青海”平台一云统管14项核心服务智慧导引、文创周边、氧气瓶租赁、卫生间排队情况预测。夏蝉鸣,暑期至随着2025年中、高考相继落幕旅游市场迎来毕业出游小高潮从山城雾都到北疆草原移动云打造“智慧旅游”新体验助力各地学子畅游一夏无烦恼!
-
RabbitMQ核心架构与六大应用模式解析 RabbitMQ作为AMQP协议实现,其核心架构包含Broker、Virtual Host、Exchange和Queue等组件,通过Channel复用TCP连接。消息流转采用生产者-Exchange-Queue-消费者的模式,支持持久化和手动ACK。 六大核心用法包括: 简单队列模式 - 基础点对点通信 工作队列模式 - 任务分发与负载均衡,支持QoS控制 发布/订阅模式 - 通过Fanout Exchange实现广播 路由模式 - 使用Direct Exchan
-
于是打开镜像源网站,发现如下图中本就没有zookeeper3.7.0版本。配置来指定集群中的节点信息(后面会更新,大家尽请期待~)。:指定Zookeeper数据存储的目录。中,方便在任何位置运行Zookeeper命令。:这是Zookeeper客户端连接的端口,可以根据需要修改,但一般保持默认即可。连接到Zookeeper服务器进行测试。在客户端提示符下,可以执行一些基本命令。(可以使用vi或nano编辑器,编辑。为了方便后续操作,将解压后的目录。Zookeeper的配置文件是。
-
静态资源:无需在程序运行时,通过代码生成的资源,在程序运行之前就写好的资源。例如:html css js img 音频 视频文件动态资源:需要在程序运行时,通过代码生成的资源,在程序运行之前,无法确定的数据,运行时动态生成。例如:Servlet Thymeleaf......动态资源指的不是视图上的动态效果,而是简单的人机交互效果~举个栗子:去蛋糕店买蛋糕:我们直接买柜台上已经做好的:静态资源我们和店员提出要求后现场定制一个:动态资源。
-
智能扩缩容:KEDA事件驱动自动伸缩实战 本文提出基于KEDA的事件驱动自动伸缩方案,解决传统HPA仅基于CPU/内存指标的局限性。通过监听Kafka/RabbitMQ等消息队列的积压情况(如配置lagThreshold: "100"),实现精准扩容。测试显示KEDA在万级消息积压场景下扩容延迟仅18秒(传统HPA需4分钟),资源利用率提升至82%,成本降低30%。文章详细介绍了KEDA的架构原理、核心配置方法,并通过电商、金融等实际案例验证其性能优势,提供从部署到优化的全链路解决方案。
-
【AI深究】单边梯度采样 GOSS(Gradient-based One-Side Sampling)深度解析:原理、算法与工程实践——全网最详细全流程与案例(附Python代码演示)|与EFB的协同
大家好,我是爱酱。本篇延续我上六篇Boosting (XGBoost, LightGBM, AdaBoost, CatBoost, GBM, Stochastic GBM),继续去讲解GOSS(Gradient-based One-Side Sampling)的创新核心原理、算法细节、数学表达、优缺点、工程实现与实际意义,帮助你全面理解LightGBM高效训练背后的核心技术。本文章含大量数学算式、详细例子说明及代码演示,大量干货,建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易,你们的每个赞、收藏都是我的动力! -
elastic-desktop-manager是一款Javafx开发的专为Elasticsearch设计的轻量级桌面工具,支持可视化查询构建、SQL分析、REST API调试和集群监控等功能。该工具基于JavaFX开发,跨平台运行,无需浏览器或服务端依赖,提供深色/浅色主题切换,适合开发调试和日常运维。支持Windows/macOS/Linux系统,提供多种安装包格式,可替代Kibana进行高效查询分析。项目开源,欢迎开发者参与贡献。
-
本文探讨了HiveSQL在电商数据分析中的应用。随着电商数据呈指数级增长,HiveSQL作为基于Hadoop的数据仓库工具,能够有效处理海量结构化数据。文章详细介绍了电商数据表结构设计、Hive环境搭建、数据加载等准备工作,并展示了订单分析、用户画像、商品分析等实际场景中的HiveSQL应用案例。通过聚合函数、窗口函数等SQL特性,可实现销售统计、用户活跃度分析、商品价格区间分析等业务需求。文章还展望了HiveSQL与实时计算、机器学习等技术的融合前景,为电商企业数据驱动决策提供参考。
-
JSONLines(jsonl)是一种逐行存储独立JSON对象的轻量级数据格式,相比传统JSON更适合大数据处理和增量写入。jsonl的核心优势在于支持流式处理、单行解析和容错性,无需加载整个文件,适用于日志存储、实时分析等场景。Python中可通过jsonlines库或手动逐行读写,并兼容jq等命令行工具。传统JSON更适合配置文件或API交互等需要整体处理的场景。选择时需权衡数据规模、处理方式和性能需求。
-
本文介绍了RabbitMQ消息重试机制的配置与使用。通过Spring配置可开启消费者重试功能,设置初始等待时间(5000ms)和最大重试次数(5次,含首次消费)。实验表明,在auto确认模式下,消费者异常会触发有限次数的重发(相同deliveryTag);而在manual模式下,虽然也能重发,但deliveryTag会递增且不受重试次数限制。因此,建议重试机制与auto确认模式搭配使用,才能实现预期的有限重试效果。关键点在于正确配置acknowledge-mode为auto,并设置合理的重试参数。
-
本文介绍了RabbitMQ中的死信队列机制。当消息因重试超次、过期或队列溢出成为死信时,可通过配置专用死信队列进行存储。文章详细说明了死信的产生场景:重试次数超标、TTL过期、队列溢出。通过Spring配置示例展示了如何建立正常队列与死信队列的绑定关系,并验证了三种场景下消息进入死信队列的过程。实验结果表明,超过重试次数(5次)、超过TTL(10秒)以及超出队列容量(10条)的消息都能正确转入死信队列。这种机制有效解决了异常消息的处理问题,确保重要数据不会丢失。
数据错误
-
将 Vitest 的模块函数仅在一个测试中进行 mock,其余测试中使用实际函数。
-
本文介绍了Spark 4.0中VariantType类型的存储机制,该类型通过优化字节存储来高效处理JSON数据。文章详细解析了VariantBuilder.buildJson方法对不同JSON数据类型(如字符串、数字、布尔值、对象等)的处理逻辑:字符串根据长度分为LONG_STR和SHORT_STR两种存储格式;数字根据范围采用INT1/2/4/8或DECIMAL4/8/16分级存储;浮点数优先尝试Decimal存储,否则用IEEE DOUBLE格式。每种类型都通过特定字节组合标识类型和存储内容,采用小端
-
本文详细介绍了在Mac系统上配置CentOS虚拟机环境并实现文件传输的方法。主要内容包括:1)下载VMware Fusion并注册安装;2)创建CentOS 7虚拟机及用户设置;3)安装FileZilla FTP工具;4)修改虚拟机IP地址的网络配置;5)设置桥接模式;6)使用FileZilla进行文件传输的连接步骤。文章通过图文结合的方式,逐步指导Mac用户完成从虚拟机部署到文件传输的完整流程,解决了Mac系统缺乏Windows常用工具的问题。
-
本文介绍了在Centos Linux系统上离线安装单机版Kafka的完整步骤。内容涵盖:Kafka核心概念(Broker、Topic、Partition等)、安装前的JDK准备、Kafka下载与解压、服务配置(修改server.properties)、启动流程(先启动ZooKeeper再启动Kafka)以及基本使用示例(创建测试Topic)。特别说明Kafka 3.1.2版本需依赖ZooKeeper。包含从环境准备到创建首个Topic的全过程,适合需要快速部署单机Kafka的开发人员参考。
数据错误
-
在地图类应用中,当需要展示大量地理兴趣点时,直接将所有点渲染在地图上会导致视觉混乱,影响用户体验。为此,我基于 Elasticsearch 提供的 `geotile_grid` 和 `geo_bounding_box` 查询能力,实现了一套高效的 POI 聚合展示方案。
-
在上一节中我们简单的介绍了SpringCloud Stream的相关知识,而这一节则是关于如何去实现SpringCloud Stream消息驱动里的生产者注:在实现SpringCloud Stream生产者前需要电脑具备RabbitMQ环境,没有具备的需要先行安装下述的教程在官方操作手册里有说到一部分,有兴趣的同学可以参考下。
-
一般我们传了什么不必要的代码影响团队中其他人了,此时先去团队群里 @全体成员 通知大家不要进行 git pull 和 git push 操作,待你使用上述方法回退到上一次没有错误的提交后,再让团队其他成员正常使用git。git config --global user.name "你自己代码仓的账号(不是用户名,首姓字母+wx那个)" # 设置全局用户名( --global是全局,换成 -- local 就是当前仓库)这个格式是一些项目的强制要求,普通的直接 git commit -m "描述")
-
Apache Spark 诞生于加州大学伯克利分校的 AMP 实验室,最初旨在解决 Hadoop MapReduce 在迭代计算和交互式查询方面的性能瓶颈。与传统的 MapReduce 相比,Spark 最大的优势在于其基于内存的计算模型,能够将中间计算结果存储在内存中,避免了频繁的磁盘 I/O 操作,使得数据处理速度大幅提升,特别是在处理迭代算法和交互式查询时,性能优势尤为明显。

加载中...
-
近日,某SaaS服务商/微盟遭遇员工删库跑路,服务器出现大面积故障,一时间让平台上的几百万家商户生意基本停摆。这一事件发生后,不管是厂商还是平台上的用户,都在经历着非常不容易的时刻。
-
数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响,数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失,而往往绝大多数中小企业侧重的是业务的快速发展,忽略了数据安全重要性。近年来,企业由于自身的安全防护机制不严谨,引发的数据安全事件频发。抛开事件本身的人为因素不谈,如何从技术角度避免类似的事件发生,才是我们需要认真总结的。
-
不管我们是不是技术迷,无可否认的是,现在我们各自的生活都对互联网产生了高度依赖。在这个各种社交软件都离不开物联网设备的社会,它们以各式各样的方式将我们与网络世界连接起来。
