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本文聚焦 Linux 进程程序替换：fork 子进程后，exec 系列函数可覆盖进程用户空间代码与数据，从新程序启动例程执行，PID、父子关系不变，exec 仅失败返回-1。文中梳理 7 个 exec 接口差异（以 l/list 列参数、v/vector 传数组、p/path 搜 PATH、e/env 自定义环境变量区分），验证写时拷贝保护父进程代码，揭示环境变量被子进程继承且不随替换丢失，还含跨语言调用、脚本执行案例。
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- 笑口常开xpr
- 前天
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YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0的核心资源管理系统，通过将资源管理和作业调度分离，解决了Hadoop 1.x中JobTracker的单点瓶颈问题。其架构由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container四个核心组件构成。ResourceManager负责全局资源调度和应用管理，NodeManager管理单节点资源和容器生命周期，ApplicationMaster专注于单个应用的任务调
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- 励志成为糕手
- 前天
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本文以生鲜网购平台项目为例，探讨Lambda架构在大数据处理中的应用。针对平台高并发、大数据量的特点，采用Lambda三层架构：加速层通过Spark流处理实现实时数据分析；批处理层利用Hadoop定期修正历史数据；服务层整合结果快速响应查询。该方案成功解决了实时性与准确性平衡问题，为销售分析、仓储调配等业务场景提供支持。项目实践表明，Lambda架构能有效应对电商平台的大数据挑战，在6个月开发周期内完成系统升级，实现了日均十万级订单的处理能力。通过该项目，作者积累了Lambda架构的实战经验。
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- 数据知道
- 昨天
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笔者基于python的multiprocessing库，封装了一个并行计算执行类，可快速用于并行计算的封装与执行实现，并通过一个简单的demo案例呈现了该执行类的使用方法和具体的实验效果，低门槛教会读者快速上手python并行计算的实现
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- TFY_Newone
- 昨天
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团队协作中，高效的分支管理是避免代码混乱的关键。典型应用场景：当你在本地开始一个新项目，需要版本控制时使用此方法。应用场景：接手已有项目开发时使用，例如从GitHub上克隆一个开源项目进行二次开发。Git 的分支本质是一个指向版本提交记录（Commit）的 "指针"，默认分支为。示例：修改了index.html和style.css文件后，运行。可以精细控制提交内容，例如只提交某个文件中的部分修改。注意事项：强制推送会重写历史，在团队协作中应避免使用。：提交尚未推送到远程仓库。：错误提交已推送到远程。
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- 祈祷苍天赐我java之术
- 昨天
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在同一个消费者组内，Kafka 会自动将 每个分区分配给 唯一一个消费者，确保一个分区只会被一个消费者读取。由于同一个 Topic 的不同分区中存储的是 不同的消息序列，因此两个消费者之间 不会读取到相同的消息，从而避免了重复消费。有 4 个分区，如果消费者组中有 4 个消费者，那么每个消费者会各自消费一个分区中的消息，达到。：Kafka 如何保证在同一个消费者组内，一条消息不会被多个消费者重复消费？消费同一个 Topic 中的所有消息，不会互相影响。中，并让该消费者组订阅同一个 Topic。
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- 哈基米喜欢哈哈哈
- 昨天
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在当今数字化时代，大数据的规模呈爆炸式增长。这些数据蕴含着巨大的价值，但同时也存在着大量的噪声、缺失值和不一致性等问题。数据预处理的目的就是对原始数据进行清理、转换和整合，使其适合用于人工智能算法的训练和分析。本文章的范围涵盖了大数据领域中常见的数据预处理技术，包括数据清洗、特征选择、特征提取等，以及这些技术如何为人工智能算法提供优质的数据基础。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍数据预处理的核心概念和它们之间的联系，并通过流程图进行展示；
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本系统针对深圳市养老资源管理需求，采用Spark+Hadoop大数据架构和K-Means聚类算法，构建了多维度的养老机构分析平台。系统实现了四大核心功能：1)空间分布分析，通过区域床位数量、护理能力等指标评估资源配置；2)机构类型分析，对比不同性质机构的服务能力差异；3)服务能力排名，筛选TOP10优质机构；4)智能聚类分析，运用K-Means算法实现机构自动分类。采用Vue+Echarts实现可视化展示，项目基于Python开发
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- Q2643365023
- 前天
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就像淘金，金矿的总含金量很高（价值高），但矿石中的金元素分布非常稀疏（密度低），需要强大的技术进行“提纯”和“挖掘”才能获得价值。：大数据的价值在这些场景中得以兑现：从传统的报表分析，到实时的风险控制、智能推荐，再到超前的趋势预测，构成了数据驱动决策的核心体系。这是一个非常高明和有效的讲解方式。编写程序，来处理HDFS上的原始数据（进行清洗、转换），处理干净后再存入Hive或HBase，供上层的SQL分析使用。OK，这节课的总结和升华就到这里，澄清了技术选型的重大误区，并强化了核心概念的理解。
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- 羚风雯
- 昨天
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实现 HandlerInterceptor 接口，定义拦截器的业务逻辑：可以重写 3 个方法。@Slf4j// 目标方法执行前，执行 preHandle// 返回 true 继续执行目标方法；返回 false 中断执行目标方法@Overridelog.info("目标方法执行前，执行 preHandle");// 目标方法执行后，执行 postHandle@Overridelog.info("目标方法执行后，执行 postHandle");
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- 小猪咪piggy
- 前天
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笔者使用过kafka处理通知，但是未系统学习kafka，因此认真学习一遍《Kafka核心技术与实战》这门课程。课程作者也是《Apache Kafka实战》这本书的作者。消息：Record。Kafka是消息引擎嘛，这里的消息就是指Kafka处理的主要对象。主题：Topic。主题是承载消息的逻辑容器，在实际使用中多用来区分具体的业务。分区：Partition。一个有序不变的消息序列。每个主题下可以有多个分区。消息位移：Offset。表示分区中每条消息的位置信息，是一个单调递增且不变的值。
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- thginWalker
- 昨天
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本文摘要：本研究设计并实现了一个链家二手房数据采集分析可视化管理系统，旨在解决海量房源信息管理问题。系统采用Python、Vue等技术，集成网络爬虫、MySQL数据库和Echarts可视化工具，实现房源数据采集、清洗、分析及可视化展示功能。通过自动化数据采集和实时更新确保信息时效性，结合多维数据分析为决策提供支持。系统采用B/S架构，具备跨平台、易维护等优势，同时注重数据安全和隐私保护。研究结果表明，该系统能有效提升二手房信息管理效率，优化查询流程，为用户提供直观的数据展示和科学的决策依据。
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- 李小陆工作室(B站同名)
- 23小时前
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AgentRules v2.4.1：革命性AI智能助手开发框架 AgentRules v2.4.1是新一代AI开发框架，通过L4级完全自主能力赋能AI助手，使其具备深度思考和决策能力。该框架提供智能需求理解、五阶段生命周期管理和端到端自主执行功能，决策准确率超过92%。相比传统开发方式，AgentRules可节省60%开发时间，提升代码质量5%以上，并通过MCP工具智能化编排实现自动化工作流。核心功能包括超级大脑系统激活、全栈开发能力矩阵和智能项目管理，适用于快速原型开发、复杂业务逻辑实现等场景。框架支持快
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