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本文结合 13 个案例(含 3 所特殊教育学校)、260 万条资源,详解 Java 在教育资源分类与标签优化中的应用。跨学科适配 12 学科课标,特殊教育资源检索提速 3 倍,标签准确率 94%,附完整代码。
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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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无论你追求灵活轻便(如板栗看板),倚重微软技术栈(Power BI),或是渴望全域实时指挥(Domo),都不必等待完美工具出现——最好的方案,就在你勇敢开启实践的那一刻。用数据说话的时代已经来临,别再让你的决策停留在猜测边缘,今天的变革,正是企业未来十年竞争优势的基石。在信息爆炸的时代,海量数据正成为企业最大的金矿与迷宫:销售、营销、生产、客户服务...无数数据源涌出,却常常散落各处、彼此隔离。企业正面临的困境再清晰不过:资源投入被盲目分配,决策效率在繁复流程中磨损,市场机遇在低效响应中悄然溜走。
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模式核心逻辑交换机类型适用场景简单模式一对一直接通信默认交换机单一任务处理工作队列模式多消费者分担任务默认交换机大量任务负载均衡发布 / 订阅模式消息广播到多个消费者扇形交换机多终端同步、系统通知这三种模式是 RabbitMQ 最基础的通信方式,实际应用中还可以结合路由模式(Direct Exchange)主题模式(Topic Exchange)等实现更复杂的消息路由逻辑。
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摘要:本文介绍了SQL中的自连接查询和子查询操作。自连接查询用于处理同一数据表中存在层级关系的数据,通过表别名将同一表视为不同表进行关联,适用于省市联动、销售额环比等场景。子查询分为充当主查询条件、临时数据源和查询字段三种使用方式,通过三步法实现:编写子查询、定义主查询伪代码、替换子查询。案例包括查询高于平均价格的商品、分类平均价格和学生成绩差值分析等。这两种技术都能增强SQL查询的灵活性和数据处理能力。
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广西二手房数据分析与可视化项目摘要 本文介绍了一个基于Python生态的二手房全链路数据处理与可视化项目。项目以广西二手房数据为例,实现了从数据采集、清洗统计到可视化展示的完整流程。技术栈涵盖PySpark大数据处理、MySQL数据存储、Django后端开发以及Echarts前端可视化。系统特色包括支持3D地图、词云等多种交互图表,以及美观的大屏布局设计。文中详细阐述了各模块技术选型、实现方案和常见问题解决方法,为类似数据分析项目提供了可复用的技术框架。项目代码和爬虫数据来源已在GitHub公开,可供参考。
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Dinky 1.2.3安装部署与实践指南 摘要:本文详细介绍了实时计算平台Dinky 1.2.3版本的安装部署流程及实践应用。Dinky基于Apache Flink,提供一站式实时计算解决方案。安装过程包括下载解压、数据库配置(推荐MySQL)、Flink依赖上传等步骤。实践环节展示了如何通过Dinky连接Flink on Yarn集群环境,并演示了从Kafka接入数据到PostgreSQL的完整流程。平台功能涵盖任务开发、运维监控、集群管理、数据源配置等,支持多种数据库类型,简化了Flink任务开发与运维
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本文介绍了四种常用加密算法的Java实现工具类:1️⃣ 哈希工具HashUtils:支持MD5/SHA系列算法,用于数据完整性校验;2️⃣ AESUtils:实现CBC模式的对称加密,适合大数据量传输;3️⃣ RSAUtils:提供2048位密钥的非对称加密和数字签名功能;4️⃣ EccUtils:基于椭圆曲线实现更高效的密钥交换和签名验证。每个工具类均包含密钥生成、加解密核心方法,并展示实际调用示例,涵盖从基础哈希到高级非对称加密的完整解决方案。
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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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Apache Flink 1.20 作为迈向 2.0 时代的最后过渡版本,引入了 这一革新性特性。它通过统一的 SQL 接口重构了流批数据处理管道的开发范式,显著降低了实时数据加工的复杂度。本文将深入解析其核心原理与实践价值。在创建物化表时指定数据新鲜度和查询,引擎会自动推导物化表的模式,并创建相应的数据刷新管道以实现指定的新鲜度。
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可信数据空间的诞生,通过技术+规则+生态三位一体的方式,构建一个安全、可控、高效的数据协作环境,让数据在流动中创造价值。
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Flink 窗口处理函数作为 Flink 实时数据处理框架中的核心组件,为我们在处理无界数据流时提供了强大而灵活的工具。通过对窗口的合理划分和各种窗口处理函数的巧妙运用,我们能够高效地实现数据聚合、统计分析等复杂的业务逻辑。从时间窗口到计数窗口,不同类型的窗口满足了多样化的业务场景需求;而 ReduceFunction、AggregateFunction、ProcessWindowFunction 等窗口处理函数以及它们的组合使用,更是赋予了我们在数据处理上的无限可能。
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讲解了如何用hadoop对数据进行初步处理,本篇主要讲解用python对结果数据进行可视化分析。
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数据平台重构不是简单的技术更替,而是支撑企业未来数据竞争力的基建工程。✅ 能力统一(湖仓一体 / 批流一体)✅ 治理完善(元数据 / 质量 / 安全 / 生命周期)✅ 消费升级(数据服务化 / 指标产品化)唯有这样,企业才能从数据堆砌者转型为数据能力运营者,让数据真正服务于业务、产品与决策。
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2006年,当Doug Cutting将他在Nutch项目中开发的分布式技术正式命名为"Hadoop"时,很少有人能预见这只以他儿子玩具大象命名的小象会掀起怎样的数据革命。这个看似随意的命名背后,是Google三篇划时代论文(GFS、MapReduce和BigTable)的开源实现,标志着大数据处理从理论走向实践的关键转折点。Hadoop最初只是Apache Lucene的子项目,却在短短几年内成长为处理海量数据的核心基础设施。Hadoop发展里程碑。
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开一个新坑,系统性的学习下 Flink,计划从整体架构到核心概念再到调优方法,最后是相关源码的阅读。
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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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组件功能描述分布式搜索和分析引擎,存储日志数据Logstash日志收集、过滤、转换和传输Kibana提供基于 Web 的数据可视化和管理界面Beats轻量级日志/指标采集器,用于收集数据送至Logstash。
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C1 C2共同争抢当前的消息队列内容,谁先拿到谁负责消费消息(隐患,高并发情况下,默认会产生某一个消息被多个消费者共同使用,可以设置一个开关(syncronize,与同步锁的性能不一样) 保证一条消息只能被一个消费者使用)消息生产者将消息发送给交换机按照路由判断,路由是字符串(info) 当前产生的消息携带路由字符(对象的方法),交换机根据路由的key,只能匹配上路由key对应的消息队列,对应的消费者才能消费消息;(隐患 消息可能没有被消费者正确处理,已经从队列中消失了,造成消息的丢失)
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Kafka 之所以能够在众多消息队列系统中脱颖而出,不仅因为它具备高吞吐、低延迟的特点,更因为其背后一套完善、高效、灵活的组件体系。从 Producer 到 Consumer,从 Broker 到 Partition,从 Offset 到 Replica,每一个组件都在 Kafka 的整体运行中扮演着不可或缺的角色。理解这些组件的功能与协作机制,是掌握 Kafka 核心能力的第一步。

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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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