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针对传统物料分类的痛点，浪潮海岳inDataX数据中台创新性地整合大模型能力，推出了物料主数据智能分类推荐功能。该方案将专家经验与AI的高效准确相结合，为企业构建了一套标准化、智能化、高效化的分类治理新范式。
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每组数据输入一行七个整数 a, b, c, d, e, f, g。保证 1≤T≤1000，-10^9≤a,b,c,g≤10^9，0≤d,e,f≤10^9，保证不会出现指数和底数同为 0 的情况。题目描述：牛可乐有七个整数 a, b, c, d, e, f, g，并且他猜想 a^d + b^e + c^f = g。很轻松应该能通过这么大数据范围想到用快速幂来求解a的d次方，b的e次方和c的f次方，但是快速幂需要对一个数取余，这个数我们应该怎么选呢？说明：1^5 + 1^1 + 4^4 = 258。
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- 旭编
- 昨天
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文章摘要： 作者分享了一个因Kafka配置调整导致数据丢失的案例。在迁移数据库表时，优化了Kafka消费者配置（如增大fetch.min.bytes和fetch.max.wait.ms），导致相同msgId的多条消息被批量拉取，而代码逻辑中因taskId为空导致数据未正确更新。通过日志和流程分析，定位到问题源于配置变更后消息处理时序的变化。经验教训是：优化需充分理解参数影响，避免看似无害的改动引发功能异常。文中还反思了职场成长，强调主动学习与实践的重要性，避免"混年限"心态。
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- Arteqi
- 13小时前
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摘要： Flink中checkpointInterval与minibatch均涉及批处理，但目标不同：前者通过定期生成barrier实现容错（故障恢复），后者通过攒批优化吞吐（减少数据传输）。checkpointInterval仅间接影响事务性sink的输出频率，而minibatch直接控制算子攒批与输出节奏。实现“每分钟稳定输出”需二者协同：配置minibatch.allow-latency=1min控制输出间隔，配合checkpointInterval=1min及事务性sink（如Kafka/JDBC）
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- 想ai抽
- 昨天
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Flink状态管理机制摘要：KeyState按KeyGroup划分存储，通过StateBackend实现本地和检查点持久化。HeapStateBackend直接序列化内存状态到HDFS，RocksDBStateBackend则采用增量快照上传策略。故障恢复时，系统会重新分配KeyGroup到可用节点，从检查点下载对应状态数据（堆内存反序列化/RocksDB快照恢复），确保状态一致性。整个恢复流程包括故障检测、KeyGroup重分配、状态下载验证及数据源位置恢复等关键步骤。
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- 想ai抽
- 昨天
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摘要：题目要求计算从两个正整数序列A和B中各选一个数相加后，其十进制位数的总和。通过预处理和统计，利用前缀和和树状数组优化计算，最终输出所有可能组合的位数之和。输入包括序列长度N和两个序列A、B，输出为总位数。样例输入1为3个数字，输出为20。数据范围N≤1.5×10^5，A、B元素<10^9。
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- bz02_2023f2
- 昨天
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本文介绍了如何在Elasticsearch中部署多语言E5嵌入模型，实现跨语言检索。文章详细讲解了从数据准备到模型部署的全流程，包括下载多语言COCO数据集、初始化Elasticsearch客户端、索引数据、部署E5模型以及创建文本嵌入的关键步骤。该方法利用向量搜索技术突破语言障碍，能捕捉语义相似性而非简单关键词匹配。通过示例展示了如何创建ingest pipeline生成向量嵌入，并采用量化技术优化存储效率。最后还介绍了使用Elasticsearch API和Kibana界面两种操作方式，为开发者提供了灵
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结合代练员实时位置（LBS）、历史接单速度、专项技能标签（如《王者荣耀》国服打野），通过Redis缓存热门游戏（如《原神》《永劫无间》）的订单池，实现“抢单+派单”混合模式。集成NLP语义分析技术，自动解析用户与打手的聊天记录，结合订单状态（如异常登录、战绩波动）生成纠纷报告。例如，当《英雄联盟》订单出现“代练使用外挂”争议时，系统可调取游戏日志、操作热力图及历史评价数据，将仲裁效率从48小时压缩至15分钟。基于BERT模型分析评价文本，自动提取高频关键词（如“效率高”“沟通及时”），生成代练员能力标签。
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- 再度梦想
- 18小时前
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本文总结了常用的Git命令和工作流程，主要包括： 基础操作：status查看状态，add添加文件，commit提交记录，push/pull推送拉取代码 分支管理：创建、重命名、删除分支，以及分支更新(fetch/merge/rebase) 冲突解决：处理rebase冲突的步骤和退出方法 撤销操作：撤销pull/add/commit等不同阶段的修改 暂存技巧：使用stash暂存和恢复工作内容 配置规范：分支命名规则和提交信息格式要求 文章还提供了可视化示意图说明rebase和merge的区别，并介绍了强制推送
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- 川香里美
- 21小时前
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本文分享了《SpringBoot应用开发》课程的学习心得，系统梳理了SpringBoot开发的核心技术要点。从数据访问层的MyBatis/MyBatis-Plus优化、Web层的Thymeleaf模板和RESTful接口设计，到进阶功能的Redis缓存、SpringSecurity认证和RabbitMQ异步通信，完整呈现了SpringBoot应用开发的全链路。重点分析了开发过程中遇到的典型问题及解决方案，如字段映射、动态SQL、缓存穿透、权限控制等。文章通过具体代码示例展示了SpringBoot"
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- ADDOS_1
- 19小时前
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语义生产者行为消费者行为优点缺点适用场景至少一次等待ACK，会重试先处理，后提交Offset数据不丢失可能重复消费可处理重复数据的业务至多一次不等待ACK，不重试先提交Offset，后处理吞吐量高，无重复可能丢失数据日志、metrics收集精确一次启用幂等性和事务配置为读取已提交事务最强一致性性能开销最大金融、交易等核心业务Kafka官网https://kafka.apache.org/documentation/#gettingStarted。
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- 老葱头蒸鸡
- 15小时前
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期待以技术赋能学术，推动科研范式革新，让创新更高效、让知识更流动、让科研因 AI 而更简单。现在，全球开发者均可免费在 GitCode 平台直接访问、下载与体验 Spark-Scilit-X1-13B 模型，无论是学术研究、企业级应用还是 AI 创新项目，该模型都能助力更高效的科研范式革新。作为专注于学术科研场景的大模型，Spark-Scilit-X1-13B 在论文研读、专业学术翻译、英文润色及文献综述生成等能力上表现优异，希望能为科研工作者、高校师生提供高效、精准的智能服务。
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- GitCode 代码君
- 昨天
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Apache Kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式“发布-订阅”消息系统， 使用 Scala 与 Java 语言编写，能够将消息从一个端点传递到另一个端点。
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在本文中，我们将开始开发自己的Kubernetes控制器。 技术栈可以是Python、NodeJS或Ruby。因为这个博客被命名为为“ Java极客”，因此选择Java是很正常的。 作为一个用例，我们将实现sidecar模式：每当一个pod被调度时，sidecar pod也会随之被调度。如果将前者删除，则后者也必须删除。
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Apache Kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式“发布-订阅”消息系统， 使用 Scala 与 Java 语言编写，能够将消息从一个端点传递到另一个端点，较之传统的消息中 间件(例如 ActiveMQ、RabbitMQ)，Kafka 具有高吞吐量、内置分区、支持消息副本和高容 错的特性，非常适合大规模消息处理应用程序。
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从 10 年前我开始写第一行 Java 代码至今，一直觉得 null 在 Java 中是一个最特殊的存在，它既是好朋友，可以把不需要的变量置为 null 从而释放内存，提高性能；它又是敌人，因为它和大名鼎鼎且烦不胜烦的 NullPointerException（NPE）如影随形，而 NPE 的发明人 Tony Hoare 曾在 2009 年承认：“Null References 是一个荒唐的设计，就好像我赌输掉了十亿美元”。
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为了提高 Java 编程的技艺，作者最近在 GitHub 上学习一些高手编写的代码。下面这一行代码（出自大牛之手）据说可以征服你的朋友，让他们觉得你写的代码很 6，来欣赏一下吧。
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最近，Jrebel公布了一份2020 Java生态系统报告，这份报告主要关注开发人员在开发过程中使用的技术。
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别再用那些已经淘汰的技术了！2020 年 9 大顶级 Java 框架出炉！！
诞生于1995年的Java，目前已在134,861个网站上广泛使用，包括ESPN、SnapDeal等。在其24年的成长史中，Java已经证明了自己是用于自定义软件开发的顶级通用编程语言。
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