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本文介绍了在Linux系统下安装WPS Office并进行二次开发的方法。首先从官网下载.deb安装包,使用dpkg和apt工具安装,并处理可能的依赖问题。接着获取WPS二次开发示例代码,用Qt Creator编译运行。文章重点展示了四个关键功能代码:初始化WPS应用程序、新建文档、插入表格和另存为文档的操作实现,提供了完整的API调用示例。最后给出了WPS开放平台和相关开发资源的参考链接,为开发者提供了完整的WPS Linux版二次开发解决方案。
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本文介绍了Zookeeper的安装与基础使用。作为Apache开源的分布式协调服务,Zookeeper支持Windows、Linux和macOS系统。安装前需配置JDK8+环境,下载后解压并配置数据目录和zoo.cfg文件即可启动服务。文章详细说明了单机版和集群部署方法,包括节点配置和myid文件创建,并提供了基本操作命令和常见问题解决方法。最后推荐了官方文档和学习资源,帮助开发者快速掌握Zookeeper的使用。
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通过 Cursor Rules 构建 Java 与 Vue 项目的分层规则体系,统一前后端代码风格、命名规范及协作流程,消除协作损耗,提升开发效率,降低维护成本。
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前端开发就像一场永不停歇的“马拉松”,每一次代码修改后的等待都让人倍感煎熬。特别是在项目规模逐渐庞大时,页面刷新的漫长等待,简直是对耐心的极大考验。这时候,Vite的毫秒级热更新就如同给开发者递上了一瓶“能量饮料”,瞬间激活开发效率。今天,咱们就来一探究竟,看看Vite是如何利用ES模块原生导入实现这一“神技”,又和老大哥Webpack的HMR有啥不一样!
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【AI深究】LightGBM深度解析:原理、算法与工程实践——全网最详细全流程详解与案例(附详尽Python代码演示)|集成方法核心原理、算法细节数学表达、工程实现与实际意义|参调技巧与代码示例可视化
大家好,我是爱酱。本篇延续爱酱上一篇XGBoost的深究专栏,系统的梳理LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的核心原理、算法细节、数学表达、工程实现与实际意义,帮助你全面理解这一高效、强大的Boosting算法。 注:本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示,大量干货,建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易,你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力! -
本卷作为“深度学习×系列”开篇,系统梳理了深度学习(Deep Learning)的基本概念、发展脉络与技术要素。它作为机器学习(Machine Learning)的重要分支,通过多层神经网络结构(Artificial Neural Networks, ANN)模拟人脑,自动从大规模数据中提取特征,实现复杂模式的学习与预测。文中结合感知机起源、反向传播算法、GPU算力及大数据背景,分析了深度学习的核心条件与典型应用(CV、NLP、音频、推荐)。同时指出其不可解释性与过拟合风险。
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Elasticsearch 9.0.1和即将发布的9.1版本大幅提升了排序性能,float/half_float排序速度提升83-920倍,integer排序延迟改善41-531倍。优化采用BKD树与distance查询结合的新方法,通过跳过无效数据块显著提高效率。这些改进已应用于Elastic Cloud Serverless,并回溯至8.19版本。性能提升在NYCTaxis和http_logs基准测试中得到验证,将大幅降低Observability、Security等场景的搜索延迟和基础设施成本。Ela
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数字经济浪潮下,企业数字转型成功的关键在于数字化管理者的能力与素养。本文深度解析数字化管理者必备的五大核心能力——数据洞察、技术转译、敏捷执行、组织创新与生态构建,以及三大底层素养——数字伦理、系统思维与终身学习。结合前沿AI、大数据等技术,推荐领码SPARK融合平台为管理者赋能打造数字转型基座。文章通过流程图文本示范与表格式内容,理论和实操兼备,助力企业培养新时代数字化领军人才,实现数字化转型快速落地与全链条价值共创。
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摘要: 数据埋点和用户画像技术是连接用户行为与产品决策的关键桥梁。前端埋点通过代码监听用户交互(如点击、页面停留),后端埋点追踪业务逻辑(如支付成功/失败),形成结构化日志。用户画像通过实时/离线计算引擎整合行为数据,生成精准标签(如夜间活跃;高消费倾向;)。典型案例显示,基于埋点发现用户收藏后打开率低,通过画像分析优化推送时间,打开率提升至41%。开发者需聚焦关键路径埋点、迭代画像模型,构建闭环。
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通过以上步骤,可以解决 Kibana 无法连接到 Elasticsearch 的问题。如果问题仍然存在,建议进一步检查网络port,ip设置或查看 Elasticsearch 和 Kibana 的日志文件,获取更多错误信息以进行排查。
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本文是博主根据豆包获取的全面掌握RabbitMQ所要掌握的知识汇总,博主会根据里面的内容进行逐步学习并记录,部分内容会以链接的形式添加在其中。
数据错误
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《大数据专业:热门学科解析》摘要 大数据专业作为新兴交叉学科,融合计算机科学、数学与统计学,培养具备数据处理、分析与应用能力的复合型人才。其课程体系涵盖数学统计基础、计算机核心课程及分布式系统、机器学习等前沿技术,通过丰富实践环节强化应用能力。毕业生可从事数据分析师、大数据工程师等高薪岗位,就业前景广阔。专业优势体现在市场需求旺盛、薪资水平高、技术前沿性强等特点。未来发展趋势呈现与AI深度融合、行业应用拓展以及数据安全重视度提升三大方向。该专业凭借技术先进性和跨学科特性,正成为数字经济时代的重要人才孵化领域
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这就代表我们这个el-form表单的校验是根据rules来的,而在下面
里我们写了'prop="xxx"',这里的属性为rules里需要校验的字段名,也就是data里定义的。这里我们的表单里有‘活动名称(输入框)’和‘活动区域(下拉框)’两个选项,我们在 这里写了。这个定义的变量是用来动态判断是否需要加校验的,这个值你只需要放在你需要判断是否需要加校验的地方就行了。在使用vue2开发项目的时候使用element组件的el-form大多数情况都需要用到必填项校验。 -
的开源平台,与 Elasticsearch 无缝集成,主要功能是将存储在 Elasticsearch 中的数据通过直观的图表、仪表盘等形式展示,帮助用户快速挖掘数据价值、监控业务状态或排查问题。,主要用于对分散的、多源的日志或数据进行采集、转换、过滤,再输出到目标存储(如 Elasticsearch、数据库、文件等),是数据链路中的 “管道” 角色。数据节点(Data Node):存储数据(分片),负责数据的 CRUD(增删改查)和聚合分析,消耗 CPU、内存和磁盘资源;
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轻量化流批一体实践部署架构方案实践 dolphinscheduler+dinky+starrocks+flink+zookeper
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然后,通过API或SDK将数据写入数据库。本文介绍了时序数据库的基本概念、创新发展、技术应用以及面临的挑战和未来趋势。在实际项目中,我们可以根据具体需求选择合适的时序数据库技术,实现数据的高效存储和查询。时序数据库在存储引擎方面进行了大量创新,采用列式存储、LSM树等数据结构,提高数据读写性能。尽管时序数据库在创新发展方面取得了显著成果,但仍面临一些挑战,如数据安全性、隐私保护、大规模数据处理等。为了满足多用户环境下的数据隔离需求,现代时序数据库支持多租户架构,每个租户拥有独立的数据空间和资源。
数据错误
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特性任务数量动态增减(无需预先声明)固定数量(需预先声明)固定数量(需预先声明)结果聚合不处理,由调用方收集自动收集结果列表不处理,需自行实现异常处理自动聚合多个异常自动聚合多个异常需手动处理线程模型非阻塞(回调驱动)非阻塞(回调驱动)阻塞(需 await())适用场景动态任务流、复杂异常处理固定任务数的批量操作简单线程同步。
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当转发操作到副本,primary 主分区将会使用副本去验证他是不是是活跃的主分区(primary).如果primary 主分区因为网络问题或者长时间的gc 导致隔离,在被察觉后被降级之前他回继续处理操作,操作来自于一个不正常的主分区那么副本将会拒绝他的请求。本文档也不包含已知的和重要的bug。然而,Elasticsearch维护了一组分片副本来接收操作,这个列表叫做in-sync 副本,由master维护,就像名字暗示的那样,他们是好的分片副本,他们会保证处理所有的index 写入和删除操作会被用户确认。
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本文结合气象、基因、古籍等案例,解析 Java 在科研数据归档中的应用,涵盖分布式存储架构、生命周期管理、合规保障,提供可复用代码与实测数据,助力解决科研存储难题。
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若依ruoyi-vue 3.8.9 整合Elasticsearch 7.14.2

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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。
