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关于使用docker安装单点hadoop,记录了部署的过程和遇到的bug,可以极大的避免大家踩坑,而且过程纯享版
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在数字金融、电商交易与在线服务的核心战场,风险控制能力已成为业务的生命线。传统批量风控模式在应对瞬息万变的欺诈攻击、信用风险时捉襟见肘。本文将深入探讨如何利用**Spark Streaming、Kafka、Flink及Doris**构建高吞吐、低延迟的实时风控系统,并解析其核心技术实现方案。
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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)
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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【代码】Linux编程:4、进程通信-管道(匿名管道)
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Buildroot是一个嵌入式Linux系统构建工具,可自动生成包含工具链、内核、bootloader和根文件系统的完整镜像。
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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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基于机器学习的信用卡逾期风险预测(大数据毕设)
数据错误
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flinkcdc抽取postgres数据到doris;关系型数据库实时同步到doris
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本文深度剖析 Java 如何融合随机波动率模型与深度学习,构建金融衍生品智能定价体系。通过理论解析、工程实现与顶级案例,展示 Java 在量化投资领域的技术突破,提供可复用的生产级代码与优化策略。
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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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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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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。
