- 相关博文
- 最新资讯
-
将Python、Kafka和**TRAE(Tunable Rule & Aggregation Engine,一个假设的、具备学习能力的规则与聚合推理引擎)**作为技术基石。Python以其丰富的数据科学和机器学习库成为数据预处理和模型服务的理想“胶水语言”;Kafka作为业界领先的分布式流处理平台,为海量医疗事件数据提供了高吞吐、低延迟的传输保障;而TRAE则作为系统的“决策中枢”,将大模型提供的深度认知洞察转化为可执行、可追踪的精准激励规则。三者的有机结合,共同支撑起一个前所未有的、能够理解、推理、并激
-
摘要: 本文探讨Java大数据技术在NLP对抗训练与鲁棒性提升中的应用。针对对抗攻击导致模型性能下降的问题,提出基于Java生态的解决方案:1)利用Apache Flink实现文本数据的高效清洗;2)通过Deeplearning4j框架构建文本生成对抗网络(GAN)生成对抗样本。文章通过代码实例展示了Flink流式数据过滤和GAN模型构建方法,为后续智慧交通等场景的NLP应用奠定鲁棒性基础,体现了Java大数据与机器学习的深度融合价值。(150字) 关键词: Java大数据、自然语言处理、对抗训练、鲁棒性、
-
LOOKUP JOIN 提供查询时关联能力,通过专用查找索引实现数据动态丰富。它采用左外连接语义,避免数据冗余,简化开发流程,适用于实时分析场景。但受限于单分片架构,且在复杂关联场景功能有限,需根据实际需求选用。
-
metaIPC是实现对讲webRTC的嵌入式IPC系统,可以和webRTC IPC客户端yangipcclient无缝对接
-
本文提出LLM×MapReduce框架,用于解决大语言模型处理超长文本的难题。该框架无需额外训练,采用"分治+聚合"策略:首先将长文本分割(Map阶段),通过提示词引导LLM提取结构化信息;可选Collapse阶段对中间结果压缩;最终Reduce阶段整合所有信息,解决跨块依赖和冲突。相比基于训练的方法,该方案成本低且灵活,但可能难以完美捕捉长距离依赖。实验表明该框架能有效处理远超模型原生窗口长度的文本,为长文本处理提供新思路。
-
本文介绍了ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)堆栈的部署方案,包含软件下载地址、集群/单机两种架构规划及具体配置步骤。软件包可从Elastic官网下载,部署前需关闭防火墙并安装Java环境。单机模式下详细说明了elasticsearch、logstash和kibana的配置要点,包括配置文件修改、服务启动及验证方法。其中elasticsearch需开启跨域访问,logstash配置日志输入输出管道,kibana配置服务端口。最后提供了命令行测试和网页验证方法,完成日志收集分析
-
通过mapreduce去解决这个问题,下面看一下程序的编写,在编写我们的mapreduce程序的时候,实际上最核心的就是我们的map处理逻辑和reduce处理逻辑,因为之所以称之为mapreduce就是因为它由map函数加reduce函数构成的,所以需要先去编写我们用户自定义的map函数和用户自定义的reduce函数,先来看一下怎么去编写我们的map处理函数。”按钮,将“/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib”目录下的所有JAR包按照上面的方式导入。
-
能鈺CMS是一款专为数字创作者打造的全能型内容变现平台,通过自动化系统帮助用户实现知识付费和虚拟商品销售。该平台支持文章收费、视频课程、会员体系、分销功能等多样化变现方式,全流程自动处理订单和发货,让创作者专注内容生产。系统具备多作者入驻、分账功能及无限分站扩展能力,适用于个人博主、教育机构及企业团队。采用模块化设计,支持主流支付接口和SEO优化,强调数据自主与功能扩展性,帮助用户搭建独立的内容运营体系,摆脱第三方平台限制,实现高效收益。
-
文章摘要: 本文探讨Java大数据技术在智能教育领域的应用,聚焦学习效果评估与教学质量改进。传统教育评估存在单一化、主观性强等问题,而Java大数据可整合多源数据(如在线学习记录、课堂互动等),通过Spark等框架构建预测模型,实现精准评估。文中提供了Java代码示例,展示数据采集与逻辑回归模型的应用,为教育智能化提供技术支撑。
-
摘要:在PyCharm 23.2中使用Python 3.8.12、PySpark 3.1.2和Hive 3.1环境时,执行Spark会话配置代码遇到问题。代码尝试通过SparkSession连接Hive仓库(hdfs://bigdata01:9820),设置元数据存储URI(thrift://bigdata01:9083),并查询mydb03.par3表数据。但在D盘创建tmp文件夹后仍出现异常,可能是HDFS路径配置或权限问题导致。代码包含临时视图创建和查询操作,最终未成功执行Spark任务。
-
基于自研文档智能模型DocMind(已获国家模型备案),司马阅开发了国产领先的AI文档智能体平台,助力企业严肃场景AI落地,将企业大量非结构化文档数据转化为"大模型可理解"的标准化数据,有效控制大模型幻觉,AI回答更精准、更落地。麦腾科创至今发展已近十年,在企业招引、企业服务、企业培育、园区数字化管理、科创金融及科创人才服务方面拥有丰富的经验,逐步形成了一整套标准化运营体系,以“基金+基地”为运营特色,实现优质科技企业“招得来、留得住、长得大”,致力于让每一个载体成为区域标杆、科创企业集聚地。
-
摘要:本文介绍如何通过SkyWalking搭建分布式链路追踪系统来解决微服务架构中的问题定位难题。SkyWalking是一款国产开源的APM工具,具有性能优异、代码无侵入等优势。文章详细讲解了使用Docker快速部署SkyWalking OAP服务器和Web UI的方法,以及如何通过JVM参数将微服务应用接入系统。该系统可提供服务拓扑图、链路追踪详情和性能指标监控等功能,帮助开发者快速定位故障、分析性能瓶颈。最后还提供了常见问题解决方案和相关资源链接,助力实现高效的微服务治理。
-
RocketMq是一个消息队列的常见架构,负责对消息的传递和管理,进而来保证服务的上下游具有一个相对较好的性能,因此在java的面试当中,RocketMq常常会最为一个考察要点来判断面试者对mq消息队列的熟悉程度,因此今天我们就对RocketMq消息队列进行分享和讲解,希望大家能从中学习到知识,能够有所收获。
-
JSONBench 是最具代表性的 JSON 数据分析性能基准,由 ClickHouse 社区发起。该基准测试采用真实场景 Bluesky 数据集( 10 亿级 JSON 数据),包含多层嵌套、键值不固定的 JSON 结构,对数据库的查询优化、列存设计、解析引擎都是严苛考验,是业内公认的半结构化性能试金石。
-
如果你项目中有使用websocket,面试官拷打项目时候可能会问Websocket是一种协议,用于在客户端和服务器之间建立持久的双向通信连接,广泛应用于需要实时数据交换的应用程序核心特点持久连接:一旦建立连接,客户端和服务器保持长期通信状态,无需频繁创建和关闭连接。双向通信:服务器可以主动向客户端推送数据,客户端也可以随时向服务器发送数据,打破了 HTTP 中只能由客户端发起请求的限制。低开销:连接建立后,数据传输时无需携带大量 HTTP 头部信息,减少带宽消耗。
-
方案一致性性能复杂度可靠性OpenFeign同步调用强一致性差低低Seata全局事务强一致性较差高中RabbitMQ异步最终一致性优中高结论:引入RabbitMQ是为了在保证数据最终一致性的前提下,提高系统性能、可靠性和可扩展性,是分布式系统中常用的解耦方案。
-
高职学生需掌握基础概率统计(如均值、方差)、函数运算和简单算法逻辑。学生可通过参与校内项目(如电商销售数据分析)或行业案例研究(如零售业用户画像)培养数据敏感度。掌握Excel高级操作(如VLOOKUP、数据透视表)和可视化工具(Tableau/Power BI)。可系统提升数据处理能力,持证者平均起薪比未持证者高18%(来源:CDA Institute 2023报告)。(大数据方向)可背书技术深度,部分企业(如中国联通)为持证员工提供专项补贴。需熟练使用Python进行机器学习建模(如回归分析、聚类)。
-
参考“
-
本文介绍了如何修改Git分支名称的完整流程。首先使用git branch -m命令重命名本地分支,然后通过删除旧远程分支(git push origin --delete)和推送新分支(git push origin)来更新远程仓库。最后设置新的分支跟踪关系(git branch --set-upstream-to)。操作时需注意通知团队成员,并使用git fetch --prune清理旧分支引用。该流程适用于本地和远程分支的同步重命名需求。
-
Kafka:介绍、功能、限制、应用场景、代码示例
加载中...
-
看完这一篇,你就对 Spring Security 略窥门径了
开发Web应用,对页面的安全控制通常是必须的。比如:对于没有访问权限的用户需要转到登录表单页面。要实现访问控制的方法多种多样,可以通过Aop、拦截器实现,也可以通过框架实现,例如:Apache Shiro、Spring Security。我们这里要讲的Spring Security 就是一个Spring生态中关于安全方面的框架。它能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案。

