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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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随着业务的发展,MySQL数据库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作的开销也会越来越大;另外,无论怎样升级硬件资源,单台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数)总是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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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+X案例展 | 传播类:九州云 SD-WAN 携手上海电信,助力政企客户网络重构 换新颜
随着网络技术快速发展和云计算的广泛应用,移动办公、视频会 议、虚拟应用系统等应用已成为企业日常工作中必不可少的内容。通 过搭建私有云或使用公有云,企业将关键业务云化,构建开放的企业网络,适应业务的快速更新。
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刚刚获悉,腾讯在光网络设备和数据中心领域的两大硬件自研设计“OPC-4”和“TMDC”顺利通过OCP(Open Compute Project)审核并正式接受为官方开源贡献。这是腾讯在硬件领域的开源设计首次被OCP官方正式认可,同时,腾讯也成为中国首家对OCP有开源贡献的互联网公司。
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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。
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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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“起初阿帕创造阿帕网络。 阿帕网络是空虚混沌。渊面黑暗。 阿帕的灵运行在网络里面。阿帕说:‘要有一个协议。’就有了一个协议。阿帕看它是好的。 阿帕说:‘要有更多的协议。’事就这样成了。阿帕看这是好的。 阿帕说:‘要有更多的网络。’事就这样成了。”
数据错误 -
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。
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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。
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“如今网络安全形势错综复杂,解决方案不可能由一家公司独当天下,面对这样的情况,我们就要选择自身擅长的领域发力,其他领域采取模块合作的方式。”在最近举行的2019合肥网络安全大会上,新华三集团高级副总裁、中国区总裁张力对在场媒体表示。
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作为《DNS攻击防范科普系列》的最后一篇,今天我们来好好聊聊DNS劫持。先回顾一下DNS劫持的概念?DNS劫持即通过某种技术手段,篡改正确域名和IP地址的映射关系,使得域名映射到了错误的IP地址,因此可以认为DNS劫持是一种DNS重定向攻击。DNS劫持通常可被用作域名欺诈,如在用户访问网页时显示额外的信息来赚取收入等;也可被用作网络钓鱼,如显示用户访问的虚假网站版本并非法窃取用户的个人信息。
