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统计学是数据科学的理论基础之一，为数据科学提供理论方法和工具。传统统计学方法可分为描述统计和推断统计：描述统计通过图表或数学方法分析数据的集中趋势、离散程度和相关关系；推断统计则通过样本推断总体，包括参数估计（点估计和区间估计）和假设检验。基于统计的数据分析方法可分为基本分析法和元分析法，前者直接分析原始数据，后者对基本分析结果进行整合优化。选择统计方法需考虑分析目的（描述、分类、比较等）和数据特征（变量类型、相关性等），需结合实际需求匹配合适方法，以实现科学的数据分析和结论推导。
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- CyanM_
- 16小时前
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摘要 领码SPARK融合平台针对企业级应用在多租户、数据敏感与监管环境下的安全挑战，提出了一套完整的解决方案。该平台通过细粒度权限控制（租户/角色/字段级）、全链路审计日志、数据加密脱敏、自动化合规报告和实时风险防护五大核心模块，实现了安全能力的量化与可视化。特色功能包括：RBAC+ABAC混合授权模型、不可篡改审计链、动态数据屏蔽、合规评分卡机制等，显著提升了权限管控精度(错误率下降90%)、审计追溯效率和安全事件响应速度，使企业安全治理从被动合规转向主动防御。
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- 领码科技
- 前天
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本文全面介绍Git分支的概念原理与操作技巧。Git分支是指向提交对象的轻量级指针，支持并行开发并隔离不同功能。详细讲解了分支查看、创建、切换、合并和删除的命令用法，包括基础操作和高级技巧。文章还阐述了Git Flow、GitHub Flow等分支工作流模型，提供了解决合并冲突、恢复误删分支等常见问题的方法。最后总结了分支命名规范、管理策略和提交信息规范等最佳实践，并汇总了常用命令。通过本文可以系统掌握Git分支机制及其在团队协作中的应用。
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- QT 小鲜肉
- 昨天
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摘要：本文对比单机BlockingQueue与专业消息中间件(Kafka/RocketMQ)的差异，揭示内存队列在分布式场景下的五大局限：1)缺乏分布式扩展能力，单点故障风险；2)无持久化机制，进程崩溃导致数据丢失；3)功能单一，缺少ACK、重试、事务等企业级特性；4)无监控治理工具，运维困难；5)性能天花板明显。专业MQ通过分布式架构、持久化存储、丰富功能和监控体系，能更好地满足高可用、高可靠的企业级需求。文章建议根据业务场景谨慎选择消息中间件，避免因技术选型不当造成系统风险。
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- JDK - Hx
- 20小时前
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本文介绍了Zookeeper单点部署和集群部署的完整流程。单点部署包括环境准备、软件解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动与验证等步骤，并演示了基本的节点操作命令。集群部署部分详细说明了配置修改、文件同步、数据目录准备、集群启动和状态检查过程，最终实现了三节点Zookeeper集群。文中提供了完整的命令行操作示例，涵盖了环境变量设置、配置文件参数、服务管理命令等关键环节，可作为Zookeeper部署的实用参考指南。
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- Linux_Nathan
- 13小时前
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本文介绍了Snapan网盘系统中搜索功能的实现方案选择。针对文件内容搜索的需求，比较了不同技术方案的优劣：1）排除MySQL方案，因其在实时搜索、文件内容检索和结果高亮方面性能不足；2）选择Elasticsearch而非Solr，因其生态更适合快速搭建文件搜索；3）采用Apache Tika作为万能文件解析器，支持多种文件格式内容提取；4）选用Spring Data Elasticsearch简化开发，通过封装原生API提高开发效率。该方案满足了实时搜索、文件内容检索和关键词高亮三大核心需求。
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- LSL666_
- 21小时前
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本文全面介绍了Git的核心命令，涵盖基础操作、分支管理、远程操作、撤销修改和高级功能。主要内容包括：仓库初始化（git init）、提交管理（git add/commit）、分支操作（branch/merge）、远程协作（push/pull）、撤销修改（restore/reset）以及高级技巧（rebase/cherry-pick）。同时提供了冲突解决、标签管理和子模块等实用功能，附有常用命令速查表。这些内容为开发者提供了完整的Git工作流指南，适用于日常开发和团队协作场景。
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- Lisonseekpan
- 昨天
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随着微服务架构在互联网、金融、智能制造等领域的深度应用，单个系统的服务实例数量往往达到 thousands 级别，典型电商平台的微服务规模甚至超过 10w+ 实例。Eureka 作为 Spring Cloud 生态的核心服务发现组件，其性能稳定性直接影响整个系统的可用性。本文聚焦大数据环境（单集群服务实例≥1w，QPS≥5k）下的 Eureka 性能优化，涵盖架构分析、瓶颈定位、算法优化、工程实践四个维度，提供从理论到落地的完整解决方案。核心概念：解析 Eureka 架构与服务发现流程，定义关键术语。
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- AI应用开发实战派
- 昨天
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从代码到 Docker、Kubernetes、Istio、Knative……，或许是时候重新思考从代码到云的编程了...
早些时候，开发人员只需编写程序、构建，然后运行。如今，开发人员还需要考虑各种运行方式，作为可执行文件在机器上运行（很有可能是虚拟机），还是打包到容器中；将容器部署到Kubernetes中，还是部署到serverless的环境中或服务网格中。然而，这些部署方式并不是开发人员编程经验的一部分。开发人员必须以某种方式编写代码才能在特定的执行环境中正常工作，因此编程时不考虑这些问题是不行的。
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Docker容器已经从一种锦上添花的技术转变成了部署环境的必需品。有时，作为开发人员，我们需要花费大量时间调试或研究Docker工具来帮助我们提高生产力。每一次新技术浪潮来临之际，我们都需要花费大量时间学习。
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最近，我构建了一个本地开发环境，该环境使用 Docker 进行一些关键的集成测试。 在我要完成这项工作时，我意识到在开始这项工作之前，我没有考虑到这么做的一些意义深远影响，如：
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Docker 概念很难理解？一文搞定 Docker 端口绑定
作为初级开发人员的你，是不是参加过这样的面试，在面试中面试官希望你准确地回答Docker的工作原理？现今的面试官们希望应聘者能够深入了解8项、10项、甚至更多的技术。其实这有点疯狂。在大学或其他学校里，他们很可能根本不会教你任何关于Docker的知识。然而，如果你真的能够深入了解Docker，那么你就可以从一大群应聘者中脱颖而出。
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6 个步骤，教你在Ubuntu虚拟机环境下，用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近，作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多，使用docker子网，容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客，有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
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自从Docker在2013年初上线以来，就与程序员及系统管理员之间产生了一种爱恨交加的奇妙关系。虽然与我交谈过的一些经验丰富的的开发人员都非常不喜欢容器化(稍后会详细介绍)，但是为什么许多大公司，包括eBay、Twitter、Spotify和Lyft在内，都在他们的生产环境中采用了Docker呢？
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Docker 上手很容易，但如果将其应用于生产环境，则需要对它有更深入的理解。只有这样，才能确保应用符合我们的预期，或在遇到问题时可及时解决。所以，要想真正掌握 Docker 的核心知识，只靠网络上零散的信息往往是不够的，必须系统性地学习。
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Docker 上手很容易，但如果将其应用于生产环境，则需要对它有更深入的理解。只有这样，才能确保应用符合我们的预期，或在遇到问题时可及时解决。所以，要想真正掌握 Docker 的核心知识，只靠网络上零散的信息往往是不够的，必须系统性地学习。
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2021-11-10
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