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通过简单案例快速了解 GO 操作 RabbitMQ
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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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- Timmer丿
- 前天
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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。
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- 无处不在的海贼
- 前天
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？ -
- zhxup606
- 昨天
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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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- 无处不在的海贼
- 前天
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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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- 无处不在的海贼
- 前天
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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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- xiaohanbao09
- 昨天
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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。
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- 怡人蝶梦
- 前天
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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- 后端开发笔记
- 昨天
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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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NVIDIA发布先进的软件定义自主机器平台DRIVE AGX Orin
近日，NVIDIA发布了用于自动驾驶和机器人的高度先进的软件定义平台——NVIDIA DRIVE AGX Orin™。
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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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近日主题为“突破与裂变”的2019京东全球科技探索者大会（JDDiscovery）在京盛大开幕，京东集团展示了完整的技术布局与先进而丰富的对外技术服务，对外明确诠释了“以零售为基础的技术与服务企业”的集团战略定位。智能供应链国家人工智能开放创新平台、京东零售全渠道生态平台、京东自动驾驶解决方案、金融数字化解决方案四大智能化平台方案在JDD大会上亮相，将对相关行业的产业升级产生巨大的推动力量。
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2021-11-10
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