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谢飞机:有使用过,我在项目中使用了Spring Boot来快速搭建微服务,简化了配置和部署流程。
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由黄冈师范学院主办第三届大数据、计算智能与应用国际会议(BDCIA 2025)将于11月14-16日在黄冈召开。Sos Agaian,美国纽约市立大学斯塔顿岛学院和研究生中心教授。Ljiljana Trajković,加拿大西蒙弗雷泽大学教授。Hoshang Kolivand,英国利物浦约翰摩尔大学教授。Mile Gu,新加坡南洋理工大学教授。刘晓东,英国爱丁堡纳皮尔大学教授。周德宝,美国明尼苏达州立大学教授。张向东,北京理工大学教授。任洪亮,香港中文大学教授。岳洋,西安交通大学教授。
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本文系统梳理了安全多方计算(MPC)预处理模型的研究进展,重点分析了40余篇核心文献。本文将预处理模型分为传统预处理模型和特殊预处理模型。本博客关注于特殊预处理模型,详细介绍了针对布尔电路与算术电路的转换、Tuples等特定运算优化的协议。文章对比了各方案的安全假设、性能优化和适用场景,为MPC研究者提供了全面参考。
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是 Spring Web 模块中的一个Servlet 过滤器(Filter)。它的核心作用是将 HTTP 请求(ServletRequest)与当前执行线程进行绑定,使得在整个请求处理链(包括控制器、服务层、数据访问层等)中的任何地方,都能通过 Spring 的工具类方便地访问到当前请求的上下文信息。简单来说,它搭建了一座桥梁,让基于 Servlet API 的 Web 请求信息能够被背后基于 Java SE 标准环境的 Spring Bean 轻松获取。特性描述身份目的。
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随着大数据和人工智能技术的快速发展,专业认证成为职场竞争力的重要标志。选择含金量高的证书能有效提升职业发展空间,特别是在金融、互联网、咨询等行业。其中最推荐的是CDA数据分析师,这个证书适应了未来数字化经济和AI发展趋势,难度不高,行业认可度高。
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本文主要解决安装es和kibana可能会出现的问题
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easy-es 开发实战笔记,整合过程+正删改查+分页+高级查询+单机集群配置
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985高校热门毕设:基于Spark的心衰数据特征分析系统技术解析
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在# 1. 定义离线特征源(CSV文件)# 2. 定义特征视图(包含两个特征)entities=["user_id"], # 特征的主键(用户ID)ttl=timedelta(days=30), # 特征的有效期(30天)schema=[Field(name="last_7d_click_count", dtype=Int64), # 近7天点击量Field(name="last_30d_purchase_count", dtype=Int64), # 近30天购买量],
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通过,可以轻松实现 Kubernetes 集群事件的持久化存储,摆脱默认一小时保留期的限制。无论是集成到现有的 ELK 栈,还是发送到 Kafka 进行进一步处理,它都提供了灵活的配置选项。
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Git 是目前最主流的分布式版本控制系统,广泛应用于现代软件开发流程中。它不仅支持代码版本管理,还提供了强大的协作能力,使多人开发更加高效、可控。其核心特性包括快照式存储、完整性和非线性开发支持。相较于传统的集中式版本控制工具(如SVN),Git 的分布式架构让每个开发者本地都拥有完整的仓库,极大提升了灵活性与容错能力。在团队协作中,Git 结合 GitHub、GitLab 等平台,实现了代码审查、分支管理、持续集成等高级功能,成为现代DevOps流程的基石。
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对比Kafka(高吞吐但延迟高)、RabbitMQ(低延迟但吞吐低),RocketMQ平衡吞吐、延迟、事务消息、中文生态。容错与成本平衡:n节点集群容忍(n-1)/2个故障。吞吐量(Kafka/RocketMQ)、延迟(RabbitMQ)、可靠性、功能(事务/延迟消息)、生态和运维成本。支持临时节点和Watcher机制,服务注册(创建节点)、下线(节点自动删除)、发现(监听节点变化)实时通知。对CAP中一致性和可用性的权衡,强调基本可用(BA)、软状态(S)和最终一致性(E),适用于高可用场景。
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数据分层架构设计是数据仓库建设的核心环节,采用ODS(原始数据层)、DWD(明细数据层)、DWS(汇总数据层)和ADS(应用数据层)四层结构。各层职责明确:ODS保留源系统原始数据,仅做技术处理;DWD进行业务清洗和维度退化;DWS按主题聚合通用指标;ADS面向具体应用场景。关键原则包括严格单向数据流动、指标口径一致性和分层边界把控,避免过度分层和层间耦合。随着技术发展,分层架构正与DataMesh、实时计算等新范式融合,需要在标准化与灵活性间保持平衡。良好的分层设计应像城市规划,功能区划分清晰且具备扩展弹
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希音面试:es延时如何解决?在mysql+ canal同步 es建索引场景,这个延时如何解决?
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摘要: 当Elasticsearch的Watcher告警功能异常时,核心索引.watches可能出现分片状态UNASSIGNED或数据丢失。通过诊断命令(如_cluster/allocation/explain)确认数据无法恢复后,需强制重建索引。方法一(推荐)使用allocate_empty_primary命令分配空分片,需指定节点ID并明确接受数据丢失(accept_data_loss: true)。操作后验证索引状态应恢复为green。注意:此操作会永久删除所有告警配置,需提前备份或准备重新创建规则。
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Java实现智能风险评估与欺诈检测系统
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随着企业数据规模呈指数级增长(预计2025年全球数据量达175 ZB),传统数据服务架构在吞吐量、延迟、扩展性上的瓶颈日益凸显。如何设计支持亿级数据吞吐量的分布式数据服务架构?怎样平衡实时处理与批量处理的资源分配?微服务化后的数据服务如何保证接口兼容性和事务一致性?面对多租户场景,如何实现安全可控的数据共享?本文覆盖从数据接入到服务输出的全链路架构设计,包含技术选型、组件协同、性能优化等工程实践细节,适用于PB级数据规模的企业级数据服务系统建设。基础篇:定义核心概念,构建四层架构模型。

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