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本文总结了Spring Boot整合Elasticsearch时常见的7类问题及解决方案，包括：1）Bean定义冲突的包路径分离方案；2）依赖配置问题的版本处理方法；3）服务连接错误的配置修改；4）版本兼容性问题的依赖排除技巧；5）健康检查失败的关闭方法；6）Netty冲突的系统属性设置；7）YAML格式错误的注意事项。针对每种问题提供了具体的错误示例和修复方案，帮助开发者快速排除Elasticsearch集成障碍。
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- 程序员1970
- 昨天
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RabbitMQ是一个功能强大的消息队列系统，其核心架构包括生产者、交换机、队列、绑定和消费者等组件。交换机负责路由消息，支持多种类型（Direct、Fanout、Topic、Headers）；队列存储消息，可通过集群和镜像队列实现高可用。系统提供持久化机制、消息确认、事务支持等可靠性保障，并支持死信队列处理异常消息。生产环境建议采用集群+镜像队列架构，配合监控工具管理队列状态。相比Kafka和RocketMQ，RabbitMQ更适合业务解耦和异步任务场景，具有灵活的路由机制和可靠性特性，但吞吐量较低。
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- 猩火燎猿
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vue3 + ts 项目中快速引入、配置 eslint 和 prettier，并实现保存时自动格式化
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- 同分异构体isomer
- 昨天
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1：ODS层，ODS（Operational Data Store，操作数据存储）层是数据仓库体系结构中的一个可选部分，它具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。
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- zhousiling123
- 23小时前
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本文是《Prometheus企业级监控系统实战指南》系列的第一篇，主要介绍Prometheus的基础部署与核心原理。内容包括： Prometheus概述：介绍其起源、发展历程和云原生监控定位 核心特点：详细解析其Pull模式、数据模型、PromQL查询语言等9大特性 架构解析：通过图解说明Server、Exporter、PushGateway等组件协作关系 实战部署： 提供完整安装包获取方式 分步指导Prometheus Server部署流程 详解prometheus.yml配置文件的关键参数 介绍Node
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- 礼拜天没时间
- 昨天
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安全管控从被动应对走向主动预警：通过实时监测和智能分析，将安全隐患消灭在萌芽状态运营管理从经验驱动走向数据驱动：基于数据而非经验做出决策，提升运营的科学性和精准性运维模式从定期检修走向预测性维护：根据设备实际状态安排维护，实现资源最优配置随着物联网、数字孪生、人工智能等技术的深度融合，油气管网正迎来智能化运营的黄金时代。TDengine IDMP愿成为您最可靠的数字化伙伴，共同守护国家能源动脉的安全高效运行。立即联系我们的行业解决方案专家，获取专属的智慧管网建设规划与价值评估！
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摘要：本文深入探讨了倍增思想在算法中的应用，通过二进制分解和分步处理将时间复杂度从O(n)优化到O(logn)。重点讲解了快速幂算法（a^b mod p）和大整数乘法取模（a×b mod p）的实现原理与C++代码，包括递归和迭代两种版本。文章还介绍了倍增思想在RMQ、LCA等高级场景的应用，并提供了处理数据溢出的"快速乘"优化方案。通过数学原理、案例分析和代码实现，帮助读者掌握这一高效算法思想，适用于处理10^18级别的大数据运算。
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- _OP_CHEN
- 前天
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人工智能和大数据正在重塑医疗行业，从智能诊断到个性化治疗，再到疾病预测与预防，智慧医疗的前景无限。然而，数据隐私、安全性、标准化及技术接受度等问题仍然是技术普及的障碍。随着技术的不断突破和政策的逐步完善，AI与大数据将在未来医疗体系中扮演越来越重要的角色，带来更高效、更智能、更个性化的医疗服务。
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本文探讨了Apache Flink在GIS领域的应用价值与技术适配。通过Glink等空间扩展框架，Flink实现了OGC标准兼容的空间数据处理能力，支持实时过滤、关联分析、聚类挖掘等核心功能。文章从技术基础、应用能力、行业案例和优化方向四个维度展开分析，重点介绍了Flink在智慧交通、新能源充电网络和公共安全等场景中的实践成效，并提出了空间索引优化、资源配置调整等性能提升方案。研究表明，Flink有效解决了传统GIS系统离线处理的瓶颈，推动空间信息服务向实时化、智能化发展。未来随着三维GIS和机器学习的发展
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- 芝麻开门-新起点
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通过“Java + 大数据 + AI 架构师实战营”的学习，学员不仅能够学到具体的技术，还能将其运用到实际场景中，解决当前企业面临的一些技术难题。4.Java与大数据的结合：利用Java开发大数据应用程序，尤其是在分布式计算框架（如Hadoop、Spark）中的应用，了解如何进行数据的存储、计算、处理和分析。7.技术实战演练：通过具体项目的演练，帮助学员深度理解并掌握Java、大数据、AI等技术，培养他们的实际操作能力。3.AI技术线：掌握机器学习和人工智能的基础，理解如何利用AI来解决实际问题。
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- 雨辰999it与top
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本文针对电力行业数字化转型需求，提出构建基于大数据的电力客户信息分析与可视化平台。研究旨在整合多源电力客户数据，通过大数据技术和可视化手段实现客户精准画像、用电行为分析和风险预警。国内外研究表明，电力客户数据分析已从单一展示向"分析-预测-决策"全流程发展，但存在数据孤岛、模型鲁棒性等问题。本研究采用"数据驱动-需求导向-闭环优化"思路，涵盖数据收集处理、系统功能设计、开发实现和可视化分析等内容。通过构建客户画像、用电预测等子模型，结合可视化工具呈现多维数据，为供电企
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- JAVA编码选手
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尽管我们面临一些挑战，但随着技术的进步和应用的深化，智能决策将成为越来越普及的趋势，引领着新一轮的创新与变革。AI的核心优势在于它能够在极短的时间内从大量数据中进行深度学习，挖掘潜在的模式，进行预测分析，并基于这些分析结果做出决策。这种能力使得AI在众多领域展现出了巨大的应用潜力，尤其在数据驱动的决策过程中，AI和大数据的结合使得“智能决策”成为可能。大数据的爆炸式增长为AI提供了前所未有的“燃料”，而AI技术则能通过高效的数据处理与分析，揭示潜在的规律和趋势，助力各行各业实现智能化转型。
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为什么要在油气行业中应用 IoT？这 8 个应用场景告诉你 IoT 在油气行业中可以做什么...
如今，物联网已经进入了各行各业：汽车、农业、绿色能源。物联网还将征服的领域之一是石油和天然气领域。在这些特殊的行业环境中，公司雇佣专业人员来预测机器何时需要维护和保养。通过物联网监控，以确保员工在工作环境中的安全，并改善生产。 麦肯锡 (McKinsey Global Institute)研究表明，到2025年，物联网有可能吸引$11.1T 的资金。
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京东任命周伯文担任京东云与AI事业部负责人 全面负责AI、云计算、IoT三大技术领域
2019年12月6日，京东集团宣布设立京东云与AI事业部，整合原京东云、人工智能、IoT三大事业部的架构与职责，由京东集团副总裁周伯文博士担任负责人，向京东集团董事局主席兼CEO刘强东先生汇报。周伯文博士将带领京东云、人工智能、IoT团队聚焦战略、技术、产品、创新、场景化顶层设计和商业落地，将京东“干锤百炼”的前沿技术与实体经济相融合，致力于实现学术前沿化、技术商业化的目标。
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