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本文结合 18 家三甲医院实战案例,详解 Java 大数据在慢性病风险预测与个性化干预中的技术应用,提供可直接部署的多源数据融合、风险预测模型、干预引擎代码,展示智能系统如何将高血压风险识别率从 51% 提升至 90%,干预执行率从 28% 升至 76%,为慢性病管理提供技术范本。
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原子性和保证了一系列操作要么全部成功并记录,要么全部被撤销,使数据保持一致。基于变更集: 整个机制不是简单地保存整个文档的快照,而是高效地记录和应用“变更集” (TDF_Delta仅限 TDF 数据: 此机制只对TDF_Data内部的修改有效。任何外部副作用,如写入文件、更新UI、打印日志等,都不会被记录,也无法通过Undo或回滚。堆栈模型Undo和Redo的实现是经典的数据结构——双堆栈模型,一个用于撤销,一个用于重做。
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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。
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本文系统阐述了大数据平台与数据中台的核心概念与实施路径。大数据平台通过分布式存储、计算引擎等关键技术,实现高并行处理、弹性扩展和成本优化。数据中台则作为治理工具,通过低代码方式解决数据标准不统一、接口碎片化等问题,提供数据接入、处理、质量管理等服务模块。文章从架构设计、技术选型到落地实践,提出"场景-能力-平台-生态"的演进路径,并以省级数据平台案例展示了实施效果。最终强调,构建现代化数据体系需要底层平台、中台治理和上层应用的协同,才能充分发挥数据价值。
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热点数据隔离(独立Redis集群)、风控防刷(IP限流、验证码)。:自研RPC框架的性能瓶颈(序列化、网络IO)。:如何解决超卖、库存一致性、高并发请求?:支持海量文件存储、高可用、快速检索。(先删缓存→更新DB→再删缓存)(Canal监听MySQL变更)(Zookeeper临时节点)。(DB号段缓冲,适合金融场景)(一致性哈希/最小连接数)。(唯一订单号 + 状态机)(Redisson)或。:突发流量导致服务雪崩。(减少TCP握手开销)(定时核对交易流水)。(全局唯一但无序)。(线程池/信号量)。
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高考志愿填报阶段,很多大数据专业的小伙伴想了解大数据相关专业的前景,政策方向等,最近刷到一个视频,是CDA数字化人才认证发起人、中国人民大学赵安豆博士的采访,赵博士对这个专业的权威分析。首先恭喜选了“数据科学与大数据技术”专业的同学们,这是一个好专业。这个专业分成两块:一个是大数据技术;简单地说就是海量数据(PB以上级别)的存储、管理和计算,更强调计算机基础。另一个是数据科学,数据科学偏数据分析,如统计学、机器学习、深度学习,要求大量数学知识,更强调数学能力。
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缓存是提高系统性能和减轻数据库压力的重要手段。通过将频繁访问的数据存储在高速存储介质中,可以显著减少数据获取时间。消息队列(Message Queue,MQ)是分布式系统中重要的组件,主要用于解决应用解耦、异步通信、流量削峰等问题。本文详细讲解了SpringBoot中缓存和消息队列的集成与使用,包括Spring Cache抽象、Redis、RabbitMQ和Kafka。通过合理运用缓存可以显著提升应用性能,而消息队列则能够实现系统解耦、异步通信和流量削峰,是构建高可用、高性能分布式系统的基石。
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单节点模式,部署快捷,能快速投入使用,但也存在很多风险,并不建议大规模生产环境使用,主要问题有:1. 单点风险:一旦某个组件崩溃,整个环境将无法使用,因此生产实践中,logstash和es都是多节点集群模式;2. 消息丢失:当前的ELFK架构,并不具备消息保持的功能,一旦elk环境异常,在恢复异常的这段时间内,所有的推送过来的日志将都会丢失,这在生产实践中是不能容忍的,因此生产实践中,往往会再接入一层消息中间件,比如kafka集群,这样即便elk异常,也能确保日志数据不会丢失。
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本设计严格遵循TOGAF的业务->数据->应用->技术的架构演进路径,同时满足十万列、十亿行到千亿行不同规模数据场景的需求,通过架构治理框架确保系统可持续发展能力。通过上述方案,HBase可在十亿级数据下实现毫秒级查询,千亿级数据保持50万+/秒写入吞吐。监控关键指标(MemStore使用率、Compaction队列等),具体监控项参照。注:以上配置需结合硬件调整(64核+512GB内存+NVMe SSD集群)。:写入>30万行/秒,点查<10ms。:动态列支持,内存可控。注:千亿级数据需配合。
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本文介绍了RabbitMQ中确保消息可靠传输的两种机制:事务和Publisher Confirm。重点探讨了Publisher Confirm机制,包含confirm确认模式和return退回模式。confirm模式通过回调函数确认消息是否到达交换机,而return模式则检查消息是否成功路由到队列。文章详细展示了如何在Spring环境中配置这两种模式,包括创建自定义RabbitTemplate实例、设置回调函数、启用强制路由检查等。通过实验验证了当使用错误交换机和路由键时,这两种模式如何协同工作来确保消息传
数据错误
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【AI深究】CatBoost深度解析:原理、算法与工程实践——全网最详细全流程详解与案例(附Python代码演示)|集成学习算法细节、数学表达、与其他Boosting算法比较|参调技巧与代码示例可视化
大家好,我是爱酱。本篇延续我上三篇Boosting (XGBoost, LightGBM, AdaBoost),继续去讲解CatBoost(Categorical Boosting)的核心原理、算法细节、数学表达、优缺点、工程实现与实际意义,帮助你全面理解这一经典Boosting算法的本质与应用。注:本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示,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、收藏跟转发都是我继续分享的动力! -
技术要点速览 本文总结了多项核心技术要点: 数据库索引:对比了B树与B+树结构差异,介绍了索引覆盖优化和MySQL性能优化策略 Kafka机制:包括ACK确认机制、分区策略和避免重复消费的方法 网络协议:详解TCP三次握手/四次挥手流程,以及HTTP与HTTPS的安全差异 Redis特性:主从复制流程和RDB/AOF持久化适用场景分析 Linux运维:常用命令集(进程/端口/资源监控)及文本三剑客(grep/sed/awk)用法 HTTP请求:POST方法使用场景和文件上传时的格式选择建议 涵盖数据库、消息
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MySQL 分库(Database Sharding)是一种通过将数据分散存储到多个独立数据库实例中,以解决单库容量瓶颈、提升性能和扩展性的技术方案。它是分布式数据库架构的核心手段之一,尤其适用于高并发、大数据量的业务场景。本文将从为什么需要分库、核心策略、实现方案到避坑指南,把MySQL分库这件事给你讲透。
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利用MapReduce框架可实现大规模数据的分布式排序,核心是将数字作为键输出,借助Hadoop的自动排序机制完成排序工作。对于网页停留时间计算,需按用户和会话分组后,通过窗口函数或时间差计算相邻页面的访问间隔。两种场景均体现了大数据处理中"分治+排序"的核心思想,前者直接利用框架特性,后者需结合业务逻辑进行时序分析。关键点包括:确保数据正确分区排序、处理边界情况(如末页停留时间)、优化性能(如使用Combiner或合理设置Reducer数量)。
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远程仓库已存在分支,如master分支需要将本地项目上传到,例如new_b分支,下面也以new_b分支为例。
数据错误
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本文介绍了Hive中JOIN操作的实现与优化方法。首先阐述了Hive的两种JOIN实现方式:CommonJoin和MapJoin,分析了数据倾斜的产生原因。其次详细介绍了四种JOIN类型及其特点:INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL JOIN。接着提出Hive JOIN优化的五大策略:利用MapJoin、分区限制、优先使用LEFT JOIN、避免笛卡尔积和应用谓词下推。最后针对数据倾斜问题,给出了四种解决方案:数据过滤、MapJoin应用、数据分离和数据打散技术。
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本文主要讲解Linux系统中的内核驱动模块编写和加载。本文主要讲述了如何在嵌入式arm Linux系统中编写驱动模块和加载的步骤。
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如何选择AI模型呢?
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实现 TwoPhaseCommitSinkFunction,用临时表模拟事务写入。

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受疫情影响,多数企业员工目前无法回到写字楼办公,学生推迟开学,稳定高效的远程办公和直播授课成为2020年的开年刚需。腾讯从1月24日开始向全国免费开放可支持300人同时在线会议的“腾讯会议”,直至疫情结束。央视新闻联播对此也给予了报道。
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2月3日是一个特殊的开工日,为防范疫情,在阿里巴巴钉钉上有超过1000万家企业组织的2亿上班族在线开工。为支持此次史无前例的办公需求,钉钉在阿里云上紧急扩容1万台云服务器来保障钉钉视频会议、群直播、办公协同等功能,保障用户流畅体验。
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今日,华为在北京发布更懂企业的智能工作平台华为云WeLink,并携手合作伙伴成立华为云WeLink生态联盟。 首批加入华为云WeLink生态联盟的伙伴包括(排名不分先后):金山办公、中软国际、致远互联、罗技、华为商旅、红圈营销、合思费控、Coremail论客、芯盾集团、目睹直播、视源股份、喜马拉雅、为知笔记等。
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腾讯多媒体实验室:基于三维卷积神经网络的全参考视频质量评估算法
腾讯有多个视频业务线,点播视频有腾讯视频、企鹅影视,短视频有微视、K歌,直播类有Now直播、企鹅电竞,实时传输类有QQ和微信的音视频通话、无线投屏和腾讯会议等。
