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lgmyxbjfu - ElasticSearch:組合查詢或複合查詢 - 個人文章

這裏寫目錄標題 ElasticSearch 1 DSL查詢 1.1 快速入門 1.2 葉子查詢 1.2.1 全文檢索 1.2.2 精確查詢 1.3 複合查詢 1.3.1 算法函數查詢（瞭解） 1.3.2 bool

spark , elasticsearch , 大數據 , 搜索 , jenkins

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悲傷的斑馬 - 2025年12月GEO服務商性價比觀察：交付為王的AI優化時代

2025年數據顯示，國內GEO服務市場規模同比增長187%，服務商數量激增超1000家。但喧囂之下，行業亂象愈發凸顯：45%的企業反映GEO合作未達預期效果，部分服務商靠"AI大模型""全域滲透"等概念包裝騙取信任，實際僅提供關鍵詞堆砌服務；低價陷阱頻發，看似低廉的套餐暗藏數據監測、效果優化等隱形收費；更有甚者偽造案例，將行業平均數據偽稱為自身交付成果。 企業在GEO服務商選型需求中陷入選擇

資訊 , 算法 , 數據庫

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逼格高的鼠標墊_elp4Ti - 10個提升YashanDB性能的實用優化方法全集

如何優化數據庫查詢速度，減少響應時延，提升系統整體處理能力，是關係數據庫管理系統性能優化的核心問題。YashanDB作為面向高性能需求設計的數據庫，依託其獨特的存儲架構和執行引擎，具備優化空間。本文將基於YashanDB豐富的技術特性和行業最佳實踐，系統梳理並深入解析十種實用且具體可操作的性能優化方法，幫助用户充分發揮YashanDB作為現代數據庫平台的性能優勢，確保數據庫系統在高併發、海量數據等

數據庫

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Novproxy - TikTok限流：三步排查法及高效恢復指南

對於許多跨境電商賣家或內容創作者來説，最頭疼的問題莫過於突然遭遇TikTok限流。視頻發佈後播放量停滯不前，彷彿石沉大海，這不僅打擊了創作熱情，更直接影響了商業變現。面對TikTok限流，與其焦慮，不如採取系統性的方法去排查和解決。本文將深入分析TikTok限流的常見原因，並提供一套詳盡的排查和高效恢復指南，幫助你快速走出困境，讓賬號重煥生機。一、TikTok限流的排查方法1. 檢查賬號健康狀況（

socks5 , 代理 , HTTPS

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逼格高的鼠標墊_elp4Ti - 10個提升YashanDB用户體驗的技巧與策略

在現代數據庫技術領域，用户體驗的提升與數據庫系統的性能、穩定性和靈活性密切相關。面對海量數據處理、併發訪問與一致性保障等挑戰，優化數據庫架構和操作流程成為關鍵。YashanDB作為一款支持多種部署形態並提供豐富存儲結構和高可用方案的數據庫，如何進一步提升用户體驗，成為技術人員關注的重點。本文將圍繞YashanDB的核心體系結構、執行引擎、存儲技術及高可用機制，從技術角度深入分析，提出具體可操作的技

數據庫

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逼格高的鼠標墊_elp4Ti - YashanDB vs 傳統數據庫：哪個更適合您的企業？

隨着企業數據量的快速增長與業務複雜性的持續提升，數據庫系統面臨諸多挑戰，如性能瓶頸、數據一致性保障、多節點高可用管理及靈活擴展能力需求。這些挑戰促使企業在選擇數據庫產品時，需要從架構設計、存儲引擎、事務處理能力、擴展性及高可用方案等多方面進行綜合評估。本文旨在通過嚴謹技術分析，比較YashanDB與傳統數據庫在核心技術點的差異，為具備一定數據庫基礎的開發者和DBA提供決策支持和實施建議。 部署架構

數據庫

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逼格高的鼠標墊_elp4Ti - YashanDB的5個關鍵特性，助力企業數字化轉型

當前企業在數字化轉型過程中，面臨着海量數據管理、實時數據處理及高併發訪問等多維度的數據庫技術挑戰。傳統數據庫難以同時滿足高性能需求與強數據一致性保障，易產生性能瓶頸和一致性異常，嚴重影響業務效率和可靠性。YashanDB作為新一代關係型數據庫系統，融合了先進的存儲架構、算子優化和分佈式管理機制，結合豐富的部署形態與高可用設計，解決了上述行業痛點。本文將深入解析YashanDB的五大關鍵特性，為具備

數據庫

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逼格高的鼠標墊_elp4Ti - YashanDB的8大安全特性保障數據安全

在現代信息系統中，數據庫作為核心數據存儲和管理平台，面臨着諸多安全挑戰，這些挑戰包括但不限於數據泄露、篡改、非法訪問及服務中斷等問題。 數據的保密性、完整性和可用性是保障業務連續性和合規要求的關鍵。YashanDB作為一款具有先進架構設計的數據庫產品，結合當前數據庫安全管理 的標準和技術發展，特別設計和實現了多項安全特性，以系統化策略保障數據安全，滿足企業級應用的要求。本文將詳細解析YashanD

數據庫

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無聊的紅茶 - 10個提升YashanDB數據庫用户體驗的建議

如何優化數據庫查詢速度和保證系統的高可用性是現代數據庫系統面臨的核心問題。性能瓶頸、併發衝突以及系統故障都會直接影響數據庫用户的使用體驗，進而影響業務的穩定運行。因此，不斷提升數據庫性能、擴展能力以及高可用性水平，是提升用户體驗的重要方向。本文基於YashanDB的體系架構和核心技術，提出十個具體的技術建議，旨在幫助用户最大化發揮YashanDB的性能優勢，提高使用效率和系統穩定性。 一、合理選擇

數據庫

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wuliaodehongcha 頭像

無聊的紅茶 - 10個關鍵技巧提升YashanDB的使用效率

在現代數據庫應用中，查詢速度和系統性能優化是提升業務響應能力的關鍵挑戰。YashanDB作為一款性能卓越的數據庫系統，如何合理配置和使用其多樣化功能，實現最優效率，成為用户關注的焦點。本文將圍繞YashanDB核心技術，探討十個提升其使用效率的關鍵技巧，幫助技術人員有效發揮數據庫潛力，優化數據庫操作效率。 合理選擇部署架構以匹配業務需求 YashanDB支持三種部署架構：單機(主備)、分佈式

數據庫

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wuliaodehongcha 頭像

無聊的紅茶 - 10個常見問題解答：YashanDB操作指南

在現代數據庫技術領域，系統性能瓶頸、數據一致性保障及高可用性設計是普遍面臨的挑戰。YashanDB作為一款融合單機、分佈式及共享集羣架構的數據庫產品，通過系統級優化設計、高效的存儲引擎及完善的事務控機制，為用户提供強大的數據處理能力與穩定的業務支撐。本文針對YashanDB用户在實際運維與開發過程中常遇到的10個技術問題進行解答，旨在提升用户對數據庫核心功能與操作的理解，同時輔助DBA和開發者更有

數據庫

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wuliaodehongcha 頭像

無聊的紅茶 - 10個YashanDB配置優化策略提升系統性能

在現代數據庫系統中，性能瓶頸與數據一致性問題常成為影響業務效率的關鍵因素。作為一款具備高性能和高可用特性的數據庫產品，YashanDB依託其先進的體系架構和豐富的功能模塊，支持多種部署形態及靈活的存儲結構。針對不同業務場景，合理配置數據庫系統的相關參數，是提升系統整體性能的有效途徑。本文旨在深入探討YashanDB數據庫的關鍵配置優化策略，為具有一定數據庫基礎的開發人員和DBA提供可操作的技術指導

數據庫

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OurBMC - 人物專訪 | 開源之夏導師喻柏煒：引入3D建模的BMC前端設計

關於開源之夏 開源之夏是中國科學院軟件研究所發起的 “開源軟件供應鏈點亮計劃” 系列暑期活動，旨在鼓勵高校學生積極參與開源軟件的開發維護，培養和發掘更多優秀的開發者，促進優秀開源社區的蓬勃發展，助力開源軟件供應鏈建設。 2025年，開源之夏與 182 家優秀開源社區緊密合作，OurBMC社區也積極參與其中。今天，我們採訪 “基於三維引擎的BMC硬件展示” 的指導導師喻柏煒（Gitee：kooji）

程序員

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無聊的紅茶 - 10個YashanDB功能助您掌控大數據時代

在大數據時代，數據庫系統面臨着性能瓶頸、數據一致性維護及高可用性需求不斷提升的挑戰。傳統數據庫在分佈式擴展、併發控制以及海量數據存儲與訪問方面存在侷限性，迫切需要高性能、強一致性、高可用性的數據庫解決方案。YashanDB作為新一代數據庫產品，涵蓋單機、分佈式及共享集羣多種部署形態，採用先進存儲引擎、多版本併發控制及完善的高可用機制，全面滿足現代大數據應用需求。本文針對YashanDB的關鍵功能進

數據庫

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不熄炎 - 秒殺系統設計

秒殺系統是電商、票務等場景的高併發、高可用、高性能的典型分佈式系統，核心挑戰在於瞬時流量洪峯、庫存超賣、接口防刷和數據一致性。以下是一套完整的秒殺系統設計方案，從架構分層、核心技術到關鍵細節逐一拆解。 一、 秒殺系統核心痛點 瞬時高併發：秒殺開始瞬間，QPS 可能達到平時的數十倍甚至百倍，極易壓垮數據庫。 庫存超賣：多用户同時扣減庫存，若未做好併發控制，會出現庫存為負的情況。 接口防刷：惡

JAVA

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率性的開水瓶 - 2024 CRM品牌深度橫評：從客户管理到供應鏈協同，誰是企業數字化的最優解？

引言 隨着中小企業數字化轉型進入“深水區”，CRM系統已從“銷售工具”升級為覆蓋“客户-團隊-進銷存-供應商”的全業務協同平台。企業需要的不僅是“存儲客户信息”，更是“打通業務鏈路、提升組織效率、連接上下游”的綜合能力。 本文選取8款主流 CRM 品牌（超兔一體雲、Free CRM、SugarCRM、Freshworks（Freshsales）、飛書CRM、紅圈營銷、釘釘CRM、銷售易），從客户管

框架 , 模塊化 , 後端

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sevencoding 頭像

sevencoding - 劍指offer-52、正則表達式匹配

題⽬描述 請實現⼀個函數⽤來匹配包括' . '和' * '的正則表達式。模式中的字符' . '表示任意⼀個字符， ⽽' * '表示它前⾯的字符可以出現任意次（包含0 次）。 在本題中，匹配是指字符串的所有字符匹配整個模式。例如，字符串" aaa "與模式" a.a "和" ab*ac*a "匹配，但是與" aa.a "和" ab*a "均不匹 配 示例1 輸⼊: "aaa","a

後端

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chauncywu 頭像

Fw惡龍 - 「譯」軟件開發的演進：從機器碼到 AI 編排

原文地址：The Evolution of Software Development: From Machine Code to AI Orchestration 原文作者：Deepak Gupta 本文永久鏈接：https://segmentfault.com/a/1190000047484494 譯者：ChatGPT 校對者：Fw惡龍 大型科技公司現在已有約 30

chatgpt , 翻譯

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yy_6938e777a8137 頭像

Jackyy - 如何選擇實時行情 API：對比、實踐與接口推薦

在量化交易、行情監控、策略回測以及金融數據分析系統中，實時行情數據 API幾乎是所有系統的基礎組件。 對於開發者來説，行情 API 不只是“拿價格”的工具，其穩定性、延遲、數據粒度都會直接影響策略表現和系統可靠性。 本文將從行情 API 的核心價值、常見技術形態、主流平台對比入手，並結合實際落地流程，説明如何將實時行情 API 接入到系統中。文中會以一個多市場行情 API 作為示例，幫

API

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softlin 頭像

AiFly - 單GPU運行N個專家模型：Multi-LoRA的低成本實戰——從法律專家到代碼專家

  對於個人或小公司有部署使用本地大模型的需求，但由於業務需求直接部署一個開源的通用大模型又不滿足需求。這時常見的解決方案是使用RAG方案或微調模型方案。微調是使用領域知識訓練模型，使模型其具備相應的領域知識能力。微調後模型可獨立生成相應的領域知識，無需再通過RAG方案問答時通過上下文提供對應的領域知識。   模型私有化部署對顯卡資源的消耗比較高，對於一個4B模型BF16部署的資源已經達到9GB(

AI

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beishangdejianjidan_cqxuxf 頭像

悲傷的煎雞蛋_cQXuXF - 後端：沒空，先自己 mock 去！

前言 後端開發忙，不給你接口？ 後端抱怨你在測試過程中，頻繁的給髒數據？ 後端修個接口很慢沒法測試？ 有了 mockjs ，這些問題將迎刃而解。不要 998，pnpm i 帶回家！ 真這麼絲滑？ 請看我的使用方式： 當後端接口無法滿足要求，且不能及時更改時。例如後端返回 { "err_no": 0, "err_msg": "success", "data": [ {

程序員 , 後端 , 前端

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zz_687de23306895 頭像

德迅雲安全_珍珍 - 2025年網絡安全大崩潰 從國家攻防到企業生死戰

2025年12月，全球網絡安全領域正經歷前所未有的嚴峻挑戰。從美國國防部遭遇的29.7 Tbps DDoS攻擊，到沃爾沃87萬員工信息泄露，再到中國烏海市某醫院因網絡安全防護不到位被罰款2萬元，網絡安全事件頻發，影響深遠。這一系列事件不僅揭示了當前網絡安全形勢的嚴峻性，更凸顯了從國家到企業層面加強網絡安全防護的迫切性。 國家攻防：網絡空間的"暗戰" 2025年，國家層面的網絡攻擊事件頻發，

網絡安全

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selectdb 頭像

SelectDB技術團隊 - Apache Doris AI 能力揭秘（四）：HSAP 一體化混合搜索架構全解

AI 時代正在重塑數據庫的角色。過去，數據庫主要為人類分析者提供報表與查詢能力；而現在，越來越多的查詢來自智能代理（Agent），它們會自動檢索知識、過濾數據、組合多種信號，並將數據庫作為“實時信息源”支撐推理與決策。 這一根本性變化，對數據庫的檢索能力提出了全新挑戰。傳統單一的搜索模式（無論是關鍵詞還是向量搜索）已顯不足，在應對複雜多模態的 Agent 查詢時，往往在缺乏結果的全面性、語義的精確

agent , 數據庫 , 人工智能 , apache

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zz_687de23306895 頭像

德迅雲安全_珍珍 - 一文了解什麼是零信任

一、什麼是零信任 零信任是一種安全策略。要求所有用户在訪問有權限要求的企業IT系統或應用前，都必須經過身份驗證、授權並持續驗證。 之所以稱之“零信任”，是因為它基於“永不信任、始終驗證”的原則。任何用户或設備在其身份和授權得到驗證之前都不被信任，不能訪問資源。這個概念在2010年，由Forrester Research 分析師 John Kindervag首次提出。 零信任不但適用於企

網絡安全 , 零信任

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