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搭建车联网数据分析平台的核心是**“适配数据特征+聚焦业务价值”**：先通过边缘+云端架构解决高并发、异构数据的处理难题，再通过实时计算和数据分析落地具体业务场景。本文提供的代码可直接用于中小型平台搭建，而大型平台可在此基础上扩展流批一体处理、机器学习模型训练、多租户隔离等能力。车联网的核心价值不在于“采集数据”，而在于“用活数据”——通过本文的架构和代码，你可以快速落地一套能解决实际问题的数据分析平台，从0到1实现车联网数据的价值转化。✨ 坚持用清晰的图解+易懂的硬件架构 +硬件解析。
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- 一只大侠的侠
- 前天
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在现代软件开发中，版本控制系统（Version Control System, VCS）已成为不可或缺的基础设施。它不仅是个人开发者管理代码历史的利器，更是团队协作、项目管理与代码质量保障的核心枢纽。Git作为当今最主流的分布式版本控制系统，其强大之处远不止于本地的版本记录，更在于其与远程仓库的无缝协作能力。本文将全面、深入地探讨Git远程仓库的各项操作，从仓库的创建与配置，到代码的同步与管理，再到高级技巧的应用，旨在为开发者提供一份详尽的实战指南。
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- 是店小二呀
- 昨天
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摘要 本文深入对比了云原生时代两大消息中间件Apache Kafka和Pulsar的架构设计与性能表现。Kafka采用存算一体架构，依赖ZooKeeper管理元数据，具有高吞吐优势但扩容复杂；Pulsar采用存算分离设计，Broker无状态且存储层基于BookKeeper，支持独立扩缩容和多租户隔离。在存储模型上，Kafka基于分区日志，Pulsar采用分布式Ledger写入。Pulsar原生支持多租户管理和跨地域复制，在延迟敏感型场景表现更优，而Kafka在大批量日志场景吞吐量更高。两者各有优势，企业需根
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- 夜雨hiyeyu.com
- 昨天
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维度表是数据仓库中用于提供业务分析视角的核心表，它通过描述"谁、什么、何时、何地、如何"等实体信息，为事实数据提供解释和筛选条件。典型维度表包括商品、时间、顾客、门店等，具有文本描述为主、属性变化慢、表结构宽而短等特点。维度表与事实表形成"黄金搭档"，前者提供分析维度，后者记录可度量的业务事实。维度表设计采用星型模型（反规范化），将所有相关属性整合到一张宽表中，以提高查询性能和易用性。以商品维度表为例，其建表过程包括确定主维表和相关维表、整合多级分类和品牌信息，并使用
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- Gain_chance
- 19小时前
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本文揭示了AI技术如何彻底改变内容创作流程，实现从传统1-2天/篇到AI批量1分钟100篇的质变。通过三大真实案例展示AI在母婴、情感、养生领域的应用成果，包括月入百万的批量生产策略和爆款金句生成秘诀。文章解析了人机协作的最佳模式（AI生成+人类创意升华），并提供清晰的四步入门路径。特别介绍AI在批量图文、小说创作、设计革新等场景的应用，邀请读者参与AMA活动获取实操经验与积分奖励。这场生产力革命正在重新定义内容创作的边界与可能性。
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- 草莓熊Lotso
- 前天
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如果出现类似超时的报错，排查jvm也没问题，大概率就是真正的超时导致启动的时候Elasticsearch 在启动早期被 systemd 杀掉了，而不是自身报错崩溃。
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- JHQSneaker
- 昨天
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本文探讨了时序数据库(TSDB)选型的关键问题，重点介绍了Apache IoTDB的独特优势。时序数据具有高频、海量、时效性强等特点，传统数据库难以应对，需要专用TSDB满足高效写入、压缩存储、快速查询等需求。选型应综合考量架构扩展性、数据模型、存储效率、生态兼容性等多维度因素。Apache IoTDB凭借原生物联网数据模型、端边云协同架构、卓越压缩性能、深度大数据生态集成等优势脱颖而出，特别适合工业互联网场景。
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- 枫叶丹4
- 2026-01-26
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它的特点是轻量，处理逻辑要简单，不能做耗时操作。如果传的值太大（比如几 MB 的图片、上万条数据的列表），缓冲区装不下，就会抛出TransactionTooLargeException异常 —— 我之前做电商 APP 时，传商品详情的大图片（2MB），直接崩了，就是踩了这个坑。开发里它就是页面的入口和容器，把布局、控件、业务逻辑都包在里面，还负责页面之间的跳转，比如从首页点商品进详情页，就是两个 Activity 之间的跳转，也会处理页面的生命周期，比如退到后台、切回来，保证页面状态正常。
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- han_543
- 昨天
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ODS直接接收来自业务系统、日志、消息队列等的数据，尽量保持原貌，仅做必要的清洗与格式化，保证数据可追溯。特点：数据粒度细、贴近源系统、分为当前数据与历史数据两类，主要作用是隔离业务系统与数仓核心层，减少对源系统的压力。在数据仓库分层架构中，ODS、DWD、DWS、ADS 是最常见的四个核心层级，它们各自承担不同的数据处理与服务职责，形成自下而上的数据加工链路。数据从原始接入到清洗加工，再到主题汇总，最终形成可直接服务业务的应用数据，实现高质量、可维护、可扩展的数据体系。
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- IT_Octopus
- 昨天
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本设计实现了一个基于Hadoop+Spark的奥运会金牌榜可视化分析系统。系统利用HDFS存储海量奥运数据，通过Spark SQL进行高效分布式计算，完成时间序列趋势、国家对比、奖牌效率等多维度分析。后端采用Django框架提供数据接口，前端基于Vue与Echarts实现动态可视化交互。该系统完整展现了从大数据存储、处理到可视化呈现的全过程，为奥运历史数据的深度挖掘提供了有效工具。
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- 计算机毕设指导师
- 昨天
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本文是Hadoop进阶实战指南，聚焦企业级应用四大核心维度：项目实战、生态整合、运维排障和高级优化。通过3个完整企业项目案例（电商日志分析、数据仓库构建和实时数据处理），展示从数据采集到可视化的全链路解决方案。重点包括：Flume实时日志采集配置、Hive分层数据仓库建模（ODS→DWD→DWS→ADS）、MapReduce自定义用户行为路径分析，以及Sqoop数据导出等实战环节。所有案例基于Hadoop 3.x生态，可直接应用于生产环境，帮助开发者从"会用"升级到"驾驭&qu
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- 小邓睡不饱耶
- 昨天
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本文介绍了两种在Flink+Iceberg数据湖运行时容器中处理JAR包的方法。方法一通过挂载本地JAR目录到容器，但需注意JAR冲突问题；方法二推荐使用Dockerfile将JAR包直接构建到镜像中。详细说明了两种方式的docker-compose.yml配置、目录结构、验证方法和操作流程，包括如何启动服务、验证挂载、处理JAR冲突等步骤。重点强调了生产环境下推荐使用运行时添加JAR的方式，并提供了完整的操作命令和注意事项。
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- 你才是臭弟弟
- 23小时前
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本文详细介绍了基于 ai-engine-direct-helper 项目在 Windows 和 Android 平台上部署 Qwen2.5-VL-3B 模型的步骤，包括模型与服务程序的下载、安装路径配置以及具体的命令行运行指令。
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- csdnsqst0050
- 21小时前
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摘要： Spring Cloud Stream（SCS）通过消息驱动解耦微服务，解决同步调用的性能瓶颈与雪崩效应。其核心Binder机制屏蔽Kafka等中间件差异，支持函数式编程简化配置。关键实践包括： 分区策略：通过partitionKeyExpression确保同一订单消息顺序消费； 实战案例：订单状态同步系统，生产者通过StreamBridge发布事件，消费者实现幂等处理； 调优方案：应对消息积压（并发消费、批量处理）与容错（死信队列）。SCS以统一模型实现高可靠、高性能的消息驱动架构。
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- 湮酒
- 前天
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近日，阿里云对外宣布其容器服务调度GPU云服务器启动加速计算，最快只需60秒即可完成新冠病毒的核酸对比工作；同时将向医疗科研机构、疾控中心等一线病毒研究机构免费开放基因计算服务，技术可大幅提升宏基因组测序、疫苗研发相关的处理效率。基于此，晶少专程采访了阿里云基因计算服务AGS负责人、高级技术专家李鹏，集中呈现针对GPU和容器技术大幅提升核酸比对速度的有关细节以及关于阿里云基因计算服务（AGS）的诸多信息。
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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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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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NVIDIA今日宣布，在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上，向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。
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AMD第二代7nm GPU现身：原生支持光追；Facebook曾洽谈收购Fitbit 但谷歌的报价是其两倍……...
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