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本文系统梳理了Spark的核心概念与技术原理，重点解析了RDD特性、DAG执行机制和Stage划分规则。主要内容包括：1) RDD的五大核心特性及操作分类；2) DAG构建流程与窄/宽依赖判断标准；3) 基于Shuffle的Stage边界划分原理；4) Spark作业执行架构及各组件交互；5) 任务并行度与分区关系；6) 广播变量和累加器的应用场景。通过Mermaid图表直观展示了Spark的底层运行机制，为性能优化提供了理论基础，并简要概述了Spark 4.0的新特性发展方向。
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- 小巫程序Demo日记
- 昨天
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从错误信息来看，即使已经安装了 six 库，DjangoUeditor3的setup.py 脚本仍然报错，提示找不到 six 包目录。这表明问题不是缺少依赖，而是 setup.py 文件的配置有误。DjangoUeditor3的 setup.py 错误地将 six 列为其自身的包目录。但 six 实际上是一个独立的第三方库，不应该包含在DjangoUeditor3的源码中。6.再运行python manage.py makemigrations（后运行python manage.py migrate）
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- 红心小绵羊
- 14小时前
数据错误 -
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摘要：Jeesoul AI Model SDK是一个支持多AI大模型统一接入的Java工具，目前已集成讯飞星火、ChatGPT、通义千问和DeepSeek四大模型。该SDK提供1.0.3版本Maven依赖，支持同步和流式两种对话模式（包括思考过程展示），具备参数透传、系统提示词配置等功能。开发者可通过简单的链式API调用实现多模型切换，并支持Spring Boot自动配置，所有模型响应均统一封装为ModelResponseVO对象。项目已开源在GitHub，详细使用说明包含参数配置模板和代码示例。
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- Jeesoul
- 15小时前
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本文设计并实现了一个基于SpringBoot+Vue的羽毛球俱乐部管理系统，采用B/S架构和MySQL数据库，包含管理员和用户双角色功能模块。管理员端实现用户、场地、商品、订单等全流程管理，用户端支持在线预约、商品购买等操作。系统通过技术可行性分析选择轻量化技术栈，采用HTTPS加密和权限控制保障安全性，并通过功能测试验证了核心业务流程的稳定性。研究成果为中小型羽毛球俱乐部提供了高效的数字化管理工具，有效解决了传统管理模式效率低下的问题，提升了运营效率和用户体验。
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- Slk_1314520
- 10小时前
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- 数据错误
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物联网与大数据技术正推动资产管理从传统人工模式向智能化转型。通过RFID、GPS等IoT设备实现资产数字化采集和实时跟踪，结合MQTT/Kafka等消息队列构建高效数据传输层。这种技术融合显著提升了资产管理的实时性与智能水平，为开发者提供了从硬件到分析的全流程创新空间。
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- Moriyu_elk_
- 21小时前
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本文探讨了在Elasticsearch中对sell_product_order索引中sellingProducts字段进行基本统计操作的方法。通过一系列具体查询示例，介绍了如何计算产品类型的频率、检索指定文档的产品数量，以及对产品类型进行细分统计。这些统计方法不仅增强了数据分析能力，还为业务决策提供了支持。文章强调了Elasticsearch的灵活性和高效性，并鼓励读者进一步探索其更多功能，以提升数据处理和决策支持的能力。
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- 张彦峰ZYF
- 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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