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如果你项目中有使用websocket,面试官拷打项目时候可能会问Websocket是一种协议，用于在客户端和服务器之间建立持久的双向通信连接，广泛应用于需要实时数据交换的应用程序核心特点持久连接：一旦建立连接，客户端和服务器保持长期通信状态，无需频繁创建和关闭连接。双向通信：服务器可以主动向客户端推送数据，客户端也可以随时向服务器发送数据，打破了 HTTP 中只能由客户端发起请求的限制。低开销：连接建立后，数据传输时无需携带大量 HTTP 头部信息，减少带宽消耗。
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- JAVA学习通
- 昨天
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本文介绍如何使用Flink CDC实现MySQL到StarRocks的实时数据同步。内容包括：配置Flink Standalone集群并开启Checkpoint；通过Docker Compose部署MySQL和StarRocks环境；在MySQL中创建测试数据表；准备Flink CDC连接器；编写并提交整库同步YAML配置文件；验证DML/DDL操作的实时同步效果；以及演示表路由和分表合并功能。该方案支持Schema变更的自动同步，并提供了端口配置、环境准备等详细说明。
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- Hello.Reader
- 昨天
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Java大数据赋能智能政务监管 本文探讨了Java大数据技术在公共资源交易监管中的应用。传统监管面临数据孤岛、效率低下和监管滞后三大痛点，而Java大数据技术凭借其跨平台性、高并发处理能力及丰富生态，成为破解困局的"金钥匙"。 技术架构包含： 数据采集层：基于HttpClient和JSoup实现分布式采集，配备重试机制保障数据完整性； 数据处理与分析层：利用Spark框架构建分析流水线，通过逻辑回归模型实现异常交易识别； 数据可视化层：直观展示分析结果。 该解决方案显著提升了监管效率与精
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- 青云交
- 昨天
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将Python、Kafka和**TRAE（Tunable Rule & Aggregation Engine，一个假设的、具备学习能力的规则与聚合推理引擎）**作为技术基石。Python以其丰富的数据科学和机器学习库成为数据预处理和模型服务的理想“胶水语言”；Kafka作为业界领先的分布式流处理平台，为海量医疗事件数据提供了高吞吐、低延迟的传输保障；而TRAE则作为系统的“决策中枢”，将大模型提供的深度认知洞察转化为可执行、可追踪的精准激励规则。三者的有机结合，共同支撑起一个前所未有的、能够理解、推理、并激
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- Allen_Lyb
- 16小时前
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摘要： 本文探讨Java大数据技术在NLP对抗训练与鲁棒性提升中的应用。针对对抗攻击导致模型性能下降的问题，提出基于Java生态的解决方案：1）利用Apache Flink实现文本数据的高效清洗；2）通过Deeplearning4j框架构建文本生成对抗网络(GAN)生成对抗样本。文章通过代码实例展示了Flink流式数据过滤和GAN模型构建方法，为后续智慧交通等场景的NLP应用奠定鲁棒性基础，体现了Java大数据与机器学习的深度融合价值。（150字） 关键词： Java大数据、自然语言处理、对抗训练、鲁棒性、
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- 青云交
- 12小时前
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实现每种方式均支持附加选项（如分区推断、模式合并等），需根据数据源特性调整参数。SparkCore通过RDD本地文件系统/HDFS或序列文件Hadoop输入格式内存数据底层API，需手动处理数据结构和优化支持分区控制，适合复杂数据处理无Schema信息，需显式转换数据类型SparkSQL通过DataFrameDataset结构化文件（支持JSON/Parquet/ORC等）Hive表JDBC数据库自定义数据源：通过扩展内置优化器（Catalyst）自动优化执行计划。
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- 你的小菜程序员
- 16小时前
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确保使用正确的IP地址，不是localhost检查Hadoop服务状态，使用jps命令验证确认防火墙设置，端口9000和9870需要开放通过本文的详细步骤，你应该能够：✅ 成功安装和配置Big Data Tools插件✅ 建立稳定的HDFS连接✅ 熟练进行图形化HDFS操作✅ 掌握命令行和Java API操作✅ 解决常见的连接和配置问题Big Data Tools插件极大地简化了HDFS操作流程，让开发者能够更专注于业务逻辑而不是环境配置。希望这篇教程能够帮助你在大数据开发道路上更加顺畅！
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- YYYY_Nlx
- 16小时前
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摘要： 在Docker搭建Hadoop集群时，非root用户登录失败，提示"Unprivileged users are not permitted to log in"，这是PAM的pam_nologin模块在系统启动期间限制非特权用户登录所致，可能因服务启动失败或依赖问题引发。解决方法包括： 检查并删除/etc/nologin文件； 若未解决，全局查找nologin文件（如/run/nologin）并删除； 错误可能表现为SSH登录失败或"Permission denied
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- 杂家
- 昨天
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高职学生需掌握基础概率统计（如均值、方差）、函数运算和简单算法逻辑。学生可通过参与校内项目（如电商销售数据分析）或行业案例研究（如零售业用户画像）培养数据敏感度。掌握Excel高级操作（如VLOOKUP、数据透视表）和可视化工具（Tableau/Power BI）。可系统提升数据处理能力，持证者平均起薪比未持证者高18%（来源：CDA Institute 2023报告）。（大数据方向）可背书技术深度，部分企业（如中国联通）为持证员工提供专项补贴。需熟练使用Python进行机器学习建模（如回归分析、聚类）。
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- 2501_93367079
- 16小时前
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本文演示如何在本地机器上通过 Flink CDC CLI 构建一个 Streaming ELT 作业，将 MySQL 的全量 + 增量数据同步到 Doris，并覆盖三个关键能力：整库同步、Schema 演进、分表并表（路由合并）。全流程不需要写 Java/Scala 代码与 IDE，仅用标准 SQL（对源端造数）与 YAML 配置（对 CDC 管道）。
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- Hello.Reader
- 昨天
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本文介绍了OpenPI项目的安装与使用指南。首先需克隆仓库并更新子模块（git clone --recurse-submodules）。建议通过wget下载uv依赖管理工具，解压后手动安装。使用uv同步库文件并安装环境（uv sync & pip install）。最后提供了infer.py示例代码，展示了如何加载预训练模型进行推理。注意图片数据需替换为实际输入，运行环境需配置Python Shell。项目依赖uv工具链，部分安装步骤可能需要调整。
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- luoganttcc
- 昨天
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英伟达将 Sionna Research Kit 和 Aerial Testbed 部署在 DGX Spark 平台上，为研究人员提供了强大的工具和便捷的访问方式，从而加速 AI 原生无线创新的进程。原文：https://blogs.nvidia.com/blog/open-source-aerial-ai-native-6g/?英伟达正为电信行业提供强有力的推动力，推出开源软件以构建。英伟达即将以开源形式发布，并将在包括在内的多种平台上提供。
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- 东枫科技
- 昨天
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腾讯云在2025全球数字生态大会上展示多项创新成果：金融风控产品"云天御"通过大模型技术提升反欺诈能力；提出"大模型+知识库"的企业AI应用模式，覆盖多行业智能升级；混元TurboS大模型赋能《太空杀》游戏，实现拟人化AI交互。腾讯云深耕西南市场，服务6万多家客户，未来将持续引领各行业数字化转型。
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- TG：@yunlaoda360 云老大
- 17小时前
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本文介绍了Spark应用的基本概念和核心操作。主要内容包括：Spark应用的组成部分（Driver和Executors）、RDD的基本特性与创建方式（外部存储读取或并行化本地集合）、共享变量（Broadcast和Accumulator）的使用场景。文章还详细说明了Spark的环境配置、初始化方法，以及RDD的转换（Transformations）和行动（Actions）编程模型。重点阐述了闭包副作用问题和Shuffle操作的开销优化策略，最后介绍了RDD持久化缓存的使用方法。这些内容为使用Spark进行分布
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- Hello.Reader
- 22小时前
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随着业务的发展，MySQL数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数）总是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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最近读到这样一篇好文章，从底层硬件角度出发剖析了一下CPU对代码的识别和读取，内容非常精彩，读完感觉大学里学到的很多东西瞬间联系起来了，这里分享给大家，希望能认真读完并有所收获。
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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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程序的运行过程，实际上是程序涉及到的、未涉及到的一大堆的指令的执行过程。 当程序要执行的部分被装载到内存后，CPU要从内存中取出指令，然后指令解码(以便知道类型和操作数，简单的理解为CPU要知道这是什么指令)，然后执行该指令。再然后取下一个指令、解码、执行，以此类推直到程序退出。
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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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和传统服务器相比，星星海统一的整机方案可以支持不同的CPU主机，前瞻性的高兼容架构，统一规划的硬件底座，可以支持未来3-5年的服务器产品演进。
活动
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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IaaS市场高速增长，历久弥新
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