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当你的Excel表格加载时转圈超过30秒,当VBA宏运行半小时后突然闪退——你可能正在触碰VBA的'死亡红线'!本文揭露一个90%用户不知道的真相:VBA处理10万行数据只需3秒,但超过50万行就会触发内存雪崩。我们实测发现,某财务总监用VBA处理80万条交易记录时,Excel内存占用暴涨至1.8GB直接卡死,而同样的数据用Python处理仅需47秒。但别急着卸载Excel!文末将公布3个让VBA性能提升5倍的'黑科技',以及超过百万行数据时的终极替代方案。
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本文结合 13 个案例(5 个县域),详解 Java 大数据可视化在城市生态监测中的应用。通过县域轻量化、AI 预测、跨区协同,实现监测覆盖率 98%,预警提前 14 小时,附实战代码。
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本文结合 25 个品牌(含新疆、云南)案例,详解 Java 在全地域复购预测中的应用。含边疆适配、数据脱敏,复购率升 67%,合规率 100%,附实操代码。
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本文结合 11 个实战案例(校园 / 工厂 / 矿区)、1800 小时监控数据,详解 Java 在智能安防中实现视频摘要生成与检索优化的应用。通过夜间增强、移动端检索、低带宽传输等技术,将检索时间从小时级缩至秒级,附完整代码与场景适配方案。
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本文介绍了基于Elasticsearch的本地文档搜索引擎实现方案。系统采用Python Flask框架开发,实现了以下核心功能:1)利用Elasticsearch构建中英文文档索引,提供关键词搜索和高亮显示功能;2)通过余弦距离计算文档相似度,开发可视化文档比对工具;3)使用K-means算法对文档进行聚类分析(测试了5-50类不同聚类效果)。技术实现包括TF-IDF文本向量化、余弦相似度计算、聚类算法评估等,系统支持网页交互界面,提供文档检索、相似度对比和主题聚类等完整功能链。项目代码已开源。
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所以通过二分求索引(value->index)是离散化的本质,建立了一段数列到自然数之间的映射关系。离散化的本质是将数字本身key映射为它在数组中的索引index(1 based)。首先右移n位 再与 1 进行 & 运算 结果无非是1 或 0。结果为 1000 返回的为最后一个 1 开始的数。笔记: 若想获取某个数字的第 n-1 位。假设 x 的原码是 011001000。位不为 1 时,我们可以注意到,如果将。-x在二进制里表示为 ~x+1。加一之后 100111000。个二进制位的十进制结果。
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本文介绍了Elasticsearch中索引和文档的基本CRUD操作,包括索引的创建、别名设置与删除,以及文档的插入、查询、更新和删除方法。还详细讲解了简单搜索和复杂搜索的实现,涵盖模糊匹配、字段筛选、排序和分页等功能。通过具体示例展示了API调用方式和返回结果,帮助用户快速掌握ES的基础操作技巧。
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本文系统介绍了数据库多表查询的核心知识:1. 表间关系类型:包括一对一(如用户信息拆分存储)、一对多(如商品分类与商品)和多对多关系(如学生选课,需中间表实现)。2. 外键约束:详解外键概念、作用(数据完整性维护)及设置方法,指出实际开发中通常通过代码而非外键约束维护关系。3. 连接查询操作:包含笛卡尔积(交叉连接)、内连接(仅返回匹配数据)、左/右外连接(保留左/右表全部数据)及通过UNION实现的等效全外连接。特别强调多表关联时的条件设置和字段筛选优化,以及MySQL对全外连接的特殊实现方式。
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本文系统介绍了Kafka的核心概念、消息流程和特性分析。主要内容包括:1)核心组件如Topic、Partition、Key等;2)消息处理全流程,从生产发送到消费确认;3)突出优势:高吞吐量(顺序写+零拷贝)、高扩展性、高可用性;4)主要局限:全局顺序瓶颈、事务支持弱、低延迟场景适应性差;5)适用场景建议:适合大数据流处理、日志收集等场景,但不适用于强事务或低延迟需求场景。文章还提供了最佳实践建议,如Topic与业务场景一一对应等。
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环境变量和模式配置在软件开发中至关重要,在开发流程优化,环境差异管理,安全与隐私保护,功能管理与调试,代码复用与维护有着和很大的作用.
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数据清洗与处理往往占据最多的时间,现实世界中的数据很少是完美的——它们可能包含缺失值、异常值、重复记录,或是格式混乱、命名不规范的字段。Pandas作为Python数据处理的瑞士军刀,提供了强大而灵活的工具来应对这些问题。
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ZooKeeper Pod (zookeeper-0) 处于 Pending 状态,表明Pod 无法启动是因为它依赖的 PersistentVolumeClaim (PVC) 没有绑定到任何 PersistentVolume (PV)。path: "/mnt/datalog" # 根据实际情况更改路径。path: "/mnt/data" # 根据实际情况更改路径。PVC 已经创建但尚未绑定到任何 PV。创建如下 PV 定义文件(操作系统:麒麟操作系统。
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摘要:RabbitMQ集群模式下普通队列存在节点宕机导致数据丢失的问题。仲裁队列基于Raft算法实现,通过数据复制保障高可用性。创建时需指定"x-queue-type"为quorum或使用quorum()方法。测试表明,当主节点宕机时,仲裁队列会自动选举新节点,确保消息不丢失。该方案有效解决了集群环境下的数据同步和容错问题。
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在resource/config下面新增kafka-log.yml,配置主题与消费者组。在某次集群宕机后,我们发现日志无法查询,经排查,是因为最初配置了。导致从头开始重新消费,幸好ES做了幂等性处理。加载自定义yml文件。
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在 AI 辅助开发的时代,如何让开发者能够放心地让 AI 工具修改代码,同时又能在需要时快速回滚到之前的状态,是一个极具挑战性的技术问题。Gemini CLI 通过其创新的检查点(Checkpointing)系统,为开发者提供了一个"时光机器"般的项目状态管理能力。本文将深入解析中描述的检查点系统,并结合代码实现,揭示其设计思想、技术架构和在整个项目中的关键作用。Gemini CLI 的检查点系统代表了 AI 辅助开发工具在项目状态管理方面的技术前沿。
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在多项目协作、企业级工程管理或开源社区维护中,经常面临需要同时管理数十甚至上百个 Git 仓库的场景:多仓库需要统一pull拉取更新定期向多个项目批量commit和push自动备份 Git 项目批量拉取私有仓库并管理密钥为解决这类高频、重复、机械性工作,我们可以使用 Python 编写一个,实现:批量 clone 多个远程 Git 仓库批量执行 pull / commit / push支持设置统一 commit message支持命令行控制与配置文件管理支持日志输出与失败重试。
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项目代码可以在码云上面进行下载,6.0以上的设备需要手动开启动态权限,这部分代码没有写在项目里面。通过OpenGL ES来渲染音频也是很有必要要熟练掌握的。
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`updatecli-compose.yaml`,==统一管理,通过单入口即可触发全量自动化更新。是协调运行==多个Updatecli任务的主入口==,其作为==检查清单该过程对清单中每个策略循环执行,不同策略可复用同一模板配合不同值文件。策略逻辑(如何更新)与项目数据(更新对象及位置)解耦

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2020年已经到来,它的到来带来了信息和技术(IT)领域的诸多创新和变革,特别是对DevOps技术的创新和变革。美国领先的调查机构Grand View Research的专家进行的一项研究宣称,预计到2025年,DevOps的市场价值将达到128.5亿美元。
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DevOps:从「蒸汽时代」到「高铁时代」,SUNMI DevOps转型之路
商米科技成立于 2013 年,总部位于上海市杨浦区创智天地,是一家具有产品创新基因和互联网基因的公司。商米在短时间内迅速成长为一家近1000人的企业,产品研发人数占比一度超过70%。
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DevOps 转型时如何安全融入?对企业产出有何影响?2019年 DevOps 最新现状研究报告解读 | 原力计划...
2019年DORA发布了DevOps的研究报告,迄今为止这已经是DORA的第八次报告的发布。相较于往年的报告,2019年的报告全篇只聚焦于一个要素:安全。
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什么是 CD 管道?一文告诉你如何借助Kubernetes、Ansible和Jenkins创建CD管道!
CI/CD(CI全名Continuous Integration,持续集成;CD全名Continuous Deployment,持续部署)这个术语常常和DevOps、Agile、Scrum以及Kanban、自动化等其他术语一起出现。
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高速的中子撞击U235原子核,使其分裂成两个原子核,释放出巨大能量,同时产生的几个中子再去撞击其它原子核,形成链式反应,使得核裂变会无限的产生巨大的能量。“将高速的中子比喻成人类的创新思想,原子核就是我们目前的业务,当创新思想碰撞当前业务,就会衍生出新的业务,又激发出更多的创新思路,形成业务的链式创新。”华为云应用平台领域副总裁汪维敏一语道破, 云+AI+5G时代,新技术不断深度融合所产生巨大能量背后的力量。如今,欲快速迈进万物互联世界,数字化转型成为企业发展的必由之路,这亦是我们应对技术需求与商业环境变化的有效措施。
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【光说不练假把式】今天说一说Kubernetes 在有赞的实践
我们为什么选择 Kubernetes?因为 Kubernetes 几乎支持所有的容器业务类型,包括无状态应用、有状态应用、任务型和 Daemonset,Kubernetes 也逐渐成为容器编排领域不争的事实标准。同时,从资源利用率,开发测试运维和 DevOps 三方面出发,会极大的提升人和机器的效率。
