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每份必须是 77 的若干次方元。比如：11 元, 77 元， 4949 元，343343 元，...地产大亨 Q 先生临终的遗愿是：拿出 100100 万元给 X 社区的居民抽奖，以稍慰藉心中愧疚。转换为七进制后，各个数位上数字的总和。模块，但在后续代码中并未使用这两个模块，属于冗余代码，可以移除。转换为七进制后各个数位上数字的总和，将其打印输出。这段 Python 代码的主要功能是计算十进制数。在满足上述要求的情况下，分成的份数越多越好！相同金额的份数不能超过 55 份。中存储的就是十进制数。
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- 张謹礧
- 昨天
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数据湖有所不同，因为它存储来自业务线应用程序的关系数据，以及来自移动应用程序、IoT 设备和社交媒体的非关系数据。捕获数据时，未定义数据结构或 Schema。这意味着您可以存储所有数据，而不需要精心设计也无需知道将来您可能需要哪些问题的答案。您可以对数据使用不同类型的分析（如 SQL 查询、大数据分析、全文搜索、实时分析和机器学习）来获得Insight。数据仓库是一个优化的数据库，用于分析来自事务系统和业务线应用程序的关系数据。数据经过了清理、丰富和转换，因此可以充当用户可信任的“单一信息源”。
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- 翰林小院
- 昨天
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指定 kafka的绑定监听的地址 advertised.listeners=PLAINTEXT://slave1:9092。# 指定Kafka数据的位置 log.dirs=/opt/module/kafka/kafka-logs。# 指定Kafka数据的位置 log.dirs=/opt/module/kafka/kafka-logs。# 指定Kafka数据的位置 log.dirs=/opt/module/kafka/kafka-logs。# 指定broker的id broker.id=1。
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- やまだリョウ.
- 13小时前
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依据业务需求选择合适的队列和交换机类型，例如使用 Direct 交换机进行精确匹配，使用 Fanout 交换机进行广播。同时，合理设置队列的参数，像队列的持久化、最大长度等。减少消息处理过程中的耗时操作，像避免在消息处理方法中进行大量的数据库查询或者复杂的计算。当单个 RabbitMQ 节点无法满足性能需求时，可以考虑搭建 RabbitMQ 集群，增加节点数量以提高系统的吞吐量和可靠性。确保 RabbitMQ 服务器和消费者之间的网络连接稳定且带宽足够，减少网络延迟对消息消费的影响。
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- 雨会停rain
- 15小时前
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对于c语言知识的复习和巩固！主要应用与对自我学习知识的梳理！
- 数据错误
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RabbitMQ 是一款开源的 消息中间件（Message Broker），遵循 AMQP（Advanced Message Queuing Protocol） 协议标准，专为分布式系统提供高效、可靠的消息通信机制。它通过解耦生产者和消费者、异步处理、流量削峰等能力，成为构建复杂企业级应用的核心组件之一。同步通信：直接调用对方的服务，数据从一端发出后立即就可以达到另一端。异步通信：数据从一端发出后，先进入一个容器进行临时存储，当达到某种条件后，再由这个容器发送给另一端（容器的一个具体实现就是MQ）
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- 摆烂java选手
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- 数据错误
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HBase的配置文件（如hbase-site.xml）包含许多参数，新手需要了解这些参数的含义和作用，并根据自己的环境进行正确的设置。：HBase的各个组件之间需要通过网络进行通信，如果网络配置不当，如防火墙阻止了相关端口的通信，可能会导致HBase无法正常启动或通信失败。：HBase的操作相对复杂，包括表的创建、数据的插入、查询、更新和删除等，都需要通过特定的命令或API来实现。：HBase与传统的关系型数据库有很大的不同，它是一种分布式、列式存储的数据库，具有独特的数据模型和操作方式。
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- hxsln11
- 昨天
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不过http请求的方式、路径、还有请求参数的格式都有严格的规范。整套技术栈被称为ELK，经常用来做日志收集、系统监控、状态分析等，而整套技术栈的核心就是用来存储、搜索、计算的Elasticsearch。Kibana提供了一个开发控制台（DevTools），在其中对Elasticsearch的Restful的API接口提供了语法提示。Elasticsearch是由elastic公司开发的一套搜索引擎技术，它是elastic技术栈中的一部分。安装完成后，直接访问5601端口，即可看到控制台页面，点击控制台的。
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- 卢鱼得水
- 昨天
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近年来，我国文化产业蓬勃发展，文化产业价值年均增速远高于同期 GDP 增速，尽管中 国演出市场在开放竞争中逐步规范有序，但目前仍处于起步和培育阶段，尚不够完善和成熟。尤其在演出场馆基础设施、管理运营等方面参差不齐。
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2020年边缘计算最新前沿报告：如何与核心云、5G、AI协同？如何打造新业态和部署运营？...
在数字经济的时代浪潮中，作为关键生产要素的数字技术的快速变革已成为新常态。正当人工智能开始崭露头角时，云计算的边缘化延伸趋势又成为了另一个新焦点。
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近年来超融合在国内迎来快速增长，根据IDC最新发布的报告，2019上半年中国超融合市场增长率达56.7%，大幅超越去年同期。Gartner发布的最新报告，到2023年我国超融合市场依旧保持23%的快速增长。超融合覆盖范围正在进一步扩大，不仅服务的客户在向大规模企业扩张，应用场景也从服务器虚拟化、VDI扩展到数据库、私有云等关键业务。
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随着云计算，大数据和人工智能技术应用，单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化，需要不同的处理器架构和GPU，NPU和FPGA等异构计算技术协同，满足特定领域的算法和专用计算需求。今天，笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称，即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
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随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
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边缘计算无论是在市场规模、年均增速还是在实际落地方面，都有可能在TMT计算领域，上演“中心走向边缘，边缘走向中心”的一幕。只不过，对于边缘计算这个相对新鲜的领域，人们对其认知却有很多不当的地方，甚至是严重的误区，这主要表现在五大方面。不夸张地说，边缘计算里的这五个大坑，可能就有你跳过的。
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