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一是集群初始化或新 Leader 选举后，Follower 会向 Leader 报告自身最新事务 ID（zxid），Leader 根据对比结果决定是否同步 —— 若数据一致则无需操作，若缺失部分事务则增量同步日志，若缺失过多（日志已清理）则全量同步快照及后续日志，同步完成后集群进入正常服务状态。网络分区导致集群分裂为两个子集群，各自产生 Leader 处理请求，网络恢复后旧 Leader 降级，其分区内未被新 Leader 集群认可的事务会被覆盖丢失。
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本文探讨了Java大数据技术在智能医疗远程手术机器人控制与数据传输中的关键作用。首先分析了当前远程手术面临的三大挑战：高带宽需求下4K视频和生命体征数据的实时传输难题、网络延迟导致的控制精度下降（100ms延迟可造成0.3mm机械臂偏差）以及医疗数据安全风险。随后详细介绍了Java技术解决方案，包括基于WebSocket的视频流传输架构、Spark/Flink构建的分布式计算平台，以及创新的深度强化学习算法（DQN）实现网络延迟补偿。文章通过具体代码示例展示了Java如何构建高可靠、低延迟的医疗数据传输与控
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- 青云交
- 昨天
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Java大数据可视化技术在空气质量监测中的应用 本文探讨了Java大数据技术在城市空气质量监测与污染溯源中的创新应用。传统监测方式存在站点覆盖不足、数据滞后等问题，而基于Java的解决方案通过多源数据采集（气象API、传感器）、Spark/Flink实时处理，结合可视化技术可精准定位污染源。案例显示，某沿海城市的臭氧污染问题通过大数据分析发现其实为石化企业排放物光化学反应所致，证明了该技术的有效性。Java生态的稳定性和扩展性使其成为构建"数字环保卫士"的理想选择，为环境治理提供了科学决
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- 青云交
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本文介绍了一个基于Scrapy框架的影视数据采集与分析系统。系统采用Scrapy+Selenium技术组合实现数据爬取，结合PyMySQL和Redis进行数据存储与任务管理，利用Django ORM处理数据入库。系统具备多种功能模块：通过XPath和正则表达式解析豆瓣电影数据，采用随机请求头和IP代理池应对反爬机制；使用pandas进行数据清洗，支持多维度的数据查询与可视化展示；基于线性回归模型实现评分预测，并集成百度API进行影评情感分析。技术栈涵盖Python、MySQL、Hadoop、ECharts等
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掌握动态权限控制的实现方法，深入解析Django REST Framework 的权限类，涵盖自定义权限逻辑、基于角色的访问控制及实际应用场景。通过源码案例讲解核心机制，提升API安全性与灵活性，值得收藏。
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- InstrWander
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本文详细介绍了在Windows环境下使用IDEA和DockerDesktop搭建分布式数据处理系统的实验过程。实验首先部署了包含Zookeeper、Kafka和Storm的集群环境，通过docker-compose配置实现了三节点集群的搭建。然后开发了基于Storm的数据处理拓扑结构，包括Kafka生产者(WriteTopology)、数据源(DataSourceSpout2)以及处理Bolt(SplitBolt和StatAndStoreBolt)，实现了股票交易数据的采集、处理和存储功能。实验最后通过St
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- 2025-11-07
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智能技术的发展不是单一技术的突破，而是多种技术系统性融合的结果。从底层的神经网络算法到上层的系统架构设计，从数据挖掘到模型部署，全栈技术能力已成为开发者核心竞争力。未来成功的技术团队需要具备跨界思维，既能理解算法原理，又能掌握工程实践，同时关注安全合规要求。在这种技术大融合的背景下，持续学习和系统思考是应对变化的不二法门。版权声明： 本文原创作者为[您的CSDN用户名]，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议。转载需附原文链接及本声明。
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- 悠闲蜗牛�
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采用大数据方法爬取了来自前程无忧、BOSS、智联招聘、猎聘网、拉勾网、看准网等国内主流招聘网站历年发布的全部招聘数据参考《管理世界》中姚加权（2024）的做法，利用73个人工智能关键词，根据岗位标题、岗位描述筛选人工智能招聘数据，数据年份为2014-2025.3，共计160万条，保留筛选的人工智能关键词。[3]景鹏,任成一,寇纲.社会保险降费与企业劳动力需求结构升级——来自上市公司网络招聘的经验证据[J/OL].中国管理科学,1-17[2024-12-25].数据整理：根据岗位标题、岗位描述筛选。
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- 经管科研库
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Kafka在数据处理与数据分发方面表现相比于其余几个更为出色，如果我们在处理大量数据时，需要较高的性能与吞吐量的时候，我们可以选用Kafka。Kafka，ActiveMQ，RabbitMQ，RocketMQ都是常见的消息中间件，主要的用途是一致的，但是他们之间也是有着一些细小的区别。通过每隔一定的消息来建立一个索引，这样构建成了稀疏索引，从而减少了索引的大小，提高了查找特定消息的效率。生产者可以发送异步消息，无需等待每个消息的确认，这在一定程度上大幅度提高了吞吐量。
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- 冰芒芒
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理解`git fetch`的同步机制和`git checkout -b`的分支创建逻辑，能帮你规避90%的分支管理问题，让协作更高效、版本控制更规范。
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- 进一步有进一步的欢喜
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本文详细介绍了Apache Flink和Kafka的环境部署过程，针对Flink 1.20.2和Kafka 4.1.0版本提供了两种部署方式：1）非容器化部署需分别配置JDK11和JDK17环境，包括SSH免密登录设置和集群配置；2）推荐使用Podman容器化部署Kafka，简化了流程。部署完成后可通过Web界面(http://[IP]:8081)监控Flink集群状态。最后简要提及实验目标：实现Flink消费Kafka消息并输出到控制台的功能。文章提供了完整的安装流程和关键配置说明。
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- wengad
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本文系统整理了Git常用命令，按照功能分类进行详细解析，涵盖Git工作全流程。主要内容包括： 环境配置：用户信息、编辑器设置等初始化配置命令 项目创建：init、clone等仓库初始化命令 基本操作：add、commit、status等文件管理核心命令 分支管理：branch、checkout、merge等分支操作命令 远程协作：push、pull、fetch等远程仓库交互命令 检查比较：log、diff、show等历史记录查看命令 文章通过命令示例和图示相结合的方式，帮助开发者全面掌握Git使用方法。
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- QT 小鲜肉
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本文介绍了Flink CDC中的Data Pipeline概念及其配置方法，重点解析了MySQL到Doris的数据同步实践。主要内容包括： Data Pipeline定义：包含source、sink、pipeline必选段和route、transform可选段，对应Flink内部算子链。 配置参数详解：包含管道名、并行度、时区等可选参数，强调pipeline段必须存在。 MySQL到Doris示例： 提供最小必要字段配置的两种版本（原始版和修正版） 展示包含route、transform和UDF的完整配置
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- Hello.Reader
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Your branch is ahead of 'origin/分支名' by X commits本地分支的提交记录比关联的远程分支多 X 次，本地代码包含远程没有的新修改（本地领先远程，远程需要同步本地的更新）。Your branch is behind 'origin/分支名' by X commits, and can be fast-forwarded本地分支的提交记录比关联的远程分支少 X 次，远程代码包含本地没有的新修改（本地落后远程，本地需要同步远程的更新）。其中。
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- 进一步有进一步的欢喜
- 昨天
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作为云时代的整合服务商，联想为了加快转型，更是推出了“三级火箭”战略：一级火箭，与专业垂直领域合作伙伴合作，建立智慧数据中心；二级火箭，与微软Azure、VMware、红帽等合作，以及自身在OpenStack方面的自研能力，建立智慧的云世界；三级火箭，建立智慧的行业应用。
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