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你有没有过这样的经历:在你打开淘宝浏览器页面的同时,京东的推荐页可能已经“猜到”你最近在关注某类商品;你在知乎点过几篇健身文章,B站就开始给你推送相关的视频。仿佛网络在默默“跟踪”你的一举一动。很多人心里打鼓:难道我所有的爱好、习惯,甚至小秘密,都在大数据面前无处遁形?今天我们就来聊聊:跨站用户行为分析是怎么实现的?
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SpringBoot 整合Kafka 实战操作详解
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Apache IoTDB(Internet of Things Database)是一款专为物联网时序数据设计的开源数据库,由清华大学软件学院团队研发,现已成为Apache软件基金会的顶级项目。IoTDB以其高性能、高压缩比、易扩展等特点,在工业界和学术界均获得了广泛认可。下载链接Apache IoTDB 下载页面,用户可根据需求选择不同版本进行下载。Apache IoTDB作为一款国产开源的时序数据库新星,以其高性能、高压缩比、易扩展等特点,在时序数据库市场中脱颖而出。
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前面我们已经学习了红黑树这个高级数据结构的实现。我们知道STL的map/set的底层数据结构为红黑树,本期就查看STL源码的map/set,并结合着这之前的红黑树的实现,模拟实现map和set的一部分功能 STL源码:楼田莉子/CPP代码学习 作者的个人gitee:楼田莉子/CPP代码学习喜欢请支持一下,谢谢目录STL——map/set源码剖析 解析模拟实现set/map 复用之前红黑树的代码实现my_set/my_map,并实现Insert功能
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本文系统介绍了Git版本控制工具的核心功能与使用流程。从安装配置、基础概念(工作区/暂存区/仓库)到核心操作(add/commit/diff/log),详细讲解了Git的版本管理机制。重点介绍了分支管理、远程协作(clone/push/pull)等团队开发必备技能,并提供了撤销修改、合并冲突等实用技巧的解决方案。
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ESLint 自定义规则开发
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ESLint 插件(Plugin)开发指南
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Apache Kafka作为分布式流处理平台的核心,其消息发送模式和分区策略直接影响系统性能。本文深入剖析三种发送模式:同步发送保证可靠性但性能较低,适用金融交易等关键场景;异步发送通过回调机制实现高吞吐量,是日志收集的首选;批量发送在保证效率的同时平衡延迟。分区策略方面,默认策略巧妙结合哈希和轮询算法,自定义分区器可根据业务需求实现差异化处理。通过合理选择发送模式和分区策略,可将系统吞吐量提升数倍,同时避免热点分区和数据倾斜问题,为构建高性能分布式消息系统提供实战指导。
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在人工智能计算领域,我们正见证着一个重要转变:从完全依赖云计算到"云地协同"的混合模式。NVIDIA DGX Spark 作为这一趋势下的代表性设备,集成了多项突破性技术,使研究者能够在桌面环境中处理大规模AI模型。本文将深入解析DGX Spark的核心技术组成,帮助开发者全面理解其架构设计。
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ESLint 自定义 Processor(处理器)
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本文介绍了RabbitMQ消息队列的系统架构,重点讲解了其核心组件和交换机类型。RabbitMQ包含Broker、VirtualHost、Connection、Channel等基础组件,以及Exchange、Queue、Binding等消息路由要素。详细解析了direct(精准路由)、fanout(广播)、topic(模糊匹配)和headers(头部匹配)四种交换机类型的特点及应用场景,并提供了Java代码示例演示消息收发过程。文章还指出了不同交换机类型的适用场景,如fanout适用于广播通知,topic适
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在学习ServletConfig这个接口的时候,突然发现了一个非常容易有陷阱,就是它其实是一层套着一层,下面我给大家简单的介绍一下这个陷阱同时也复习一下前面OOP的知识,我们要时时刻刻的知道我们是OOP程序员。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考/*** @author 韩顺平*//*** 老师梳理ServletConfig config 使用流程* 1. 当DBServlet对象初始化时, tomcat会同时创建一个 ServletConfig对象。
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这份Java学习路线图提供了系统化的学习路径,分为5个阶段:1.基础开发环境搭建(JDK/IDEA/Git/Maven) 2.语言核心(语法/流程控制/数组) 3.OOP编程(封装/常用API) 4.高级特性(继承/多态/异常) 5.实用技能(接口/IO流)。每个阶段都包含详细的知识点和实践项目,强调循序渐进的学习方式,通过项目实战将离散的知识点串联起来。特别注重现代开发工具的使用和调试技能的培养,最终目标是能够开发具备持久化功能的完整应用。
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摘要: NVIDIA推出的DGXSpark是一款面向本地化AI开发的一体化计算系统,搭载Grace Blackwell超级芯片,提供128GB CPU-GPU统一内存和1000TOPS算力,支持FP4稀疏计算与双机互联扩展。其紧凑设计适用于大模型推理、轻量化微调及科研场景,集成全栈AI软件,但存在存储限制且无法扩展GPU。DGXSpark体现了“云地协同”趋势,适合对隐私和延迟敏感的中小规模团队,需结合实际需求评估使用。
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数据平台开发行业正呈现出技术融合创新、市场加速整合、应用场景拓展等多方面的发展趋势。
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Zookeeper是分布式协调服务中间件,用于解决分布式系统中的节点协调、数据一致性和服务发现问题。主要功能包括注册中心、分布式锁、配置管理和Leader选举。在Dubbo架构中作为注册中心使用,负责服务注册与发现、动态感知及数据一致性保证。部署过程包括单机安装和环境配置,以及集群部署(需3台虚拟机)。集群部署时需要配置服务器列表、分发文件和环境变量,并设置myid文件,最终通过启动命令实现集群运行,包含1个Leader和2个Follower节点。整个部署过程需要注意主机名映射和防火墙关闭。
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本文解决了PyHive查询时遇到的"Table or view not found"错误问题。当Hive CLI能查到表但PyHive查不到时,发现是因为Hive CLI使用原生metastore,而PyHive通过SparkSQL引擎访问数据,两者元数据不一致。解决方法是将SparkThriftServer配置为与Hive共用同一MySQL metastore:1)复制Hive的core-site.xml到Spark配置目录;2)添加MySQL JDBC驱动到Spark jars目录;3)重启SparkT
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所以在我们想要将其在hadoop上运行时就会报找不到包错误。
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消息队列在分布式系统中面临三类核心问题:消息丢失、重复消费和顺序消费。
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本文全面介绍了Elasticsearch这一分布式搜索分析引擎的技术要点。首先概述了其核心特性(分布式架构、近实时搜索等)和典型应用场景(企业搜索、日志分析等)。接着详细讲解了核心概念(集群、索引、文档等)、环境搭建方法,以及Java客户端集成与CRUD操作实现。重点展示了搜索查询(匹配查询、布尔查询等)和聚合分析功能,并提供了商品搜索系统的完整实战案例。最后给出性能优化建议和常见错误处理方法,帮助开发者高效使用这一强大技术。全文通过丰富的Java代码示例,使读者能够快速掌握Elasticsearch的实际

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近日,某SaaS服务商/微盟遭遇员工删库跑路,服务器出现大面积故障,一时间让平台上的几百万家商户生意基本停摆。这一事件发生后,不管是厂商还是平台上的用户,都在经历着非常不容易的时刻。
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1月7日,腾讯宣布正式启动“SaaS技术联盟”,联合金蝶、用友、有赞、微盟、销售易、六度人和、道一、肯耐珂萨(KNX)等外部SaaS厂商,以及企业微信、腾讯会议、企点等腾讯内部SaaS产品,共建技术中台。同时,工信部信软司相关领导在发布会上表示,将指导联盟成员开展中国产业互联网发展联盟SaaS技术专委会筹备工作。
