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mob64ca14089531 - RabbitMQ 集羣高可用原理及實戰部署介紹（一）

快速體驗 打開 InsCode(快馬)平台 輸入框內輸入如下內容： 為電商訂單系統設計RabbitMQ集羣部署方案，要求：1. 3節點集羣配置 2. 使用HAProxy做負載均衡 3. 配置鏡像隊列策略 4. 包含網絡分區處理方案 5. 生成壓力測試腳本。輸出Ansible部署腳本和架構圖，重點説明腦裂問題

集羣配置 , 電商系統 , 負載均衡 , 後端開發 , Python

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mob64ca14106f2f - Py之Scipy：Python庫之Scipy庫的簡介、安裝、使用方法詳細攻略_

PySCIPOpt是一個強大的Python數學優化庫，提供了與SCIP優化套件的無縫接口。作為混合整數規劃（MIP）和約束整數規劃（CIP）的領先求解器，SCIP通過PySCIPOpt的Python接口變得異常易用。本文將為您展示如何利用這一強大工具解決複雜的優化問題。 快速安裝與配置 安裝PySCIPOpt非常簡單，通過pip即可完成： pi

建模 , 後端開發 , ci , harmonyos , Python

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mob64ca1401b651 - JavaScript插件化開發教程 （一）

jKanban是一款專為創建和管理看板系統而設計的JavaScript插件，它基於dragula拖放庫，提供了流暢的拖拽體驗和高度可定製的功能。 項目概述 jKanban允許開發者在項目中快速構建功能完整的看板系統，支持多列布局、拖拽操作和響應式設計。通過簡單的配置即可實現複雜的任務管理功能。 安裝方法 克隆項目倉庫並使用dist文件夾中的Java

看板 , 後端開發 , 拖拽 , harmonyos , Git

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u_16099230 頭像

歲月如歌甚好 - 55道Java經典面試題+答案（全

Java後端面試中操作系統問題聚焦進程線程管理、內存模型、I/O機制三大核心，以下是高頻考點及解析，覆蓋原理與實際應用場景。 一、進程與線程（高頻核心） 這是OS基礎中與Java併發編程關聯最緊密的模塊，面試官常結合Thread類、線程池提問。 1. 進程與線程的區別？ 資源佔用：進程是資源分配的基本單位，每個進程有獨立

windows , 開發語言 , Linux , JAVA , Css , 前端開發 , HTML

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mob6454cc7416d1 - 面試必備：基於 Zookeeper 的分佈式鎖實現

面試官：“請詳細説明ZooKeeper分佈式鎖的實現原理，對比Redis分佈式鎖的優缺點，並分析在實際項目中如何選擇合適的技術方案。” ZooKeeper作為分佈式協調服務，其強一致性和豐富的節點類型使其成為實現分佈式鎖的理想選擇。掌握ZooKeeper分佈式鎖的原理和實現細節，是分佈式系統開發者的必備技能。 一、核心難點：

分佈式鎖 , zookeeper , 架構 , 後端開發 , 分佈式 , harmonyos

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u_16213648 頭像

mob64ca1407d5aa - Spark學習之路(十)：Spark性能優化原理分點詳細講解與參數配置(純乾貨)_spark性能調優與原理分析

當你的Minecraft服務器突然變得卡頓，玩家紛紛抱怨延遲過高，你是否曾感到束手無策？服務器性能問題往往難以定位，傳統方法需要大量的猜測和試錯。Spark性能剖析器正是為解決這一痛點而生，它通過專業的性能分析工具，讓服務器性能問題變得透明可見。 實時性能剖析：從根源解決問題 Spark的核心優勢在於其實時性能剖析能力。當服務器出現性

spark , 服務器 , 數據 , 前端開發 , Javascript

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mob64ca140a8e67 - 常用聚類算法

在數據科學的世界裏，我們經常面對各種類型的數據。當你處理像性別、職業、品牌偏好這樣的分類數據時，傳統的k-means算法就顯得力不從心了。這正是kmodes庫大展身手的地方！🚀 為什麼需要分類數據聚類？ 想象一下，你是一家電商公司的數據分析師，想要根據用户的購物行為進行市場細分。用户的特徵包括： 性別（男/女） 職業（學生/上班族/自

聚類 , 數據 , 後端開發 , 解決方案 , harmonyos

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數據挖掘者 - Eslint 超簡單入門教程

在自動駕駛技術飛速發展的今天，一個強大而靈活的場景仿真工具對於算法驗證和系統測試至關重要。esmini環境模擬器正是這樣一個專為OpenSCENARIO數據格式設計的開源工具，它能夠幫助開發者快速構建和測試複雜的交通仿真場景。 esmini仿真工具源自瑞典的"Simulation Scenarios"研究項目，經過多年發展已成為一個跨平台、高集成度的專業仿真環境。無

自動駕駛 , 後端開發 , 開發者 , Git , Python

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mob64ca140a8e67 - 超全的 Elasticsearch 性能調優技巧，值的收藏！

2.10 Elasticsearch-生產參數調優：heap size、file descriptors、swappiness、max_map_count 在生產環境部署 Elasticsearch，Linux 內核與 JVM 的默認參數幾乎無一可直接沿用。稍有規模的數據量或併發寫入就能把節點打掛，而 9

grafana , elasticsearch , 物理內存 , 後端開發 , 句柄 , jenkins , Python

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mob64ca1404baa2 - java操作Elasticsearch(一)：映射和創建刪除索引_qq

Elasticsearch查詢Java實現映射文檔 項目概述 本項目基於Elasticsearch 7.17.15版本實現了一套完整的日誌查詢和分析系統，採用了Spring Boot 2.7.18框架，提供了豐富的查詢功能包括複合查詢、高亮顯示、異常分析等。 技術棧版本 Elasticsearch: 7.17.15

高亮 , elasticsearch , 搜索 , JAVA , 前端開發 , Javascript

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lemon - 一分鐘帶你快速進入Nacos的世界，史上最簡易教程_

快速上手：5分鐘完成基礎配置 當你需要在微服務架構中擴展Nacos功能時，插件機制提供了強大的自定義能力。讓我們從最簡單的配置變更插件開始，快速體驗插件開發的魅力。 環境準備與項目克隆 首先獲取插件項目源碼： git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/na/nacos-plugin cd nacos

插件開發 , 後端開發 , SQL , ide , Python

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16099361 - Alink使用入門，基於flink的機器學習

你是否曾經為機器學習項目的複雜部署而頭疼？面對海量數據時，傳統機器學習框架的性能瓶頸是否讓你感到沮喪？今天，我將為你介紹一個能夠解決這些痛點的強大工具——Alink，這個基於Flink的機器學習平台將徹底改變你的開發體驗。 Alink是由阿里巴巴計算平台PAI團隊精心打造的開源機器學習算法庫，它完美融合了Flink的高性能流處理能力和豐富的機器學習算法，讓數據科學家

機器學習 , 數據 , 後端開發 , 機器學習算法 , Python

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數據科學探索者 - 數據中心的自動運維之路 -

一、引言：大數據運維的“痛”與“解” 凌晨3點，你被手機鬧鐘驚醒——監控系統提示“用户行為分析表加載失敗”。你揉着眼睛登錄集羣，手動重啓Hive任務，檢查日誌，發現是因為HDFS磁盤滿了。等處理完，天已經亮了，而業務部門已經在羣裏催問數據延遲的問題。 這是不是你作為大數據運維工程師的日常？手動運維的痛點像一根刺： 重複勞動：每天要執行幾十次相同的任務（

大數據 , hive , 運維 , 數據倉庫 , AI , 後端開發 , Python

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笑傲江湖求敗 - 數學建模筆記一數據標準化_數據標準化是對數值型數據嗎

大數據建模中的數據標準化：行業標準與自定義規範深度解析 一、引言：為什麼數據標準化是大數據的“地基”？ 在大數據時代，企業面臨的最大挑戰從來不是“數據太少”，而是“數據太亂”： 電商系統中，“用户ID”可能同時存在字符串（user_123）、數字（123）和UUID（e5a5-...）三種格式； 金融機構的“交易時間”

大數據 , 數據 , 自定義 , AI , 元數據 , 後端開發 , Python

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網絡安全專家 - 實驗項目：用IMAIL構建企業郵件服務器

目錄 1 概述 2 安裝環境 2.1 操作系統環境 2.2 軟件版本 3 安裝與測試 3.1 安裝 3.2 測試 1 概述 浪潮信息KOS是浪潮信息基於Linux Kernel、OpenAnolis等開源技術自主研發的一款服務器操作系統，支持x86、ARM等主流架構處理器，性能和穩定性居於行業

服務器 , lua , 運維 , Linux , Css , 前端開發 , HTML

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互聯網小墨風 - rabbitMq實現延時隊列 - chinotan的個人空間 -

目錄 延遲隊列 修改配置 擴展 RabbitMQ 工具類 發送延遲消息（生產者） 消費延遲消息（消費者） has_consumers() 重新執行隊列 總結 延遲隊列 修改配置 在Fastadmin 使用RabbitMQ隊列基礎上實現， 在application/config.php中在基礎配置上，添

php , rabbitmq , 持久化 , 後端開發 , fastadmin , harmonyos

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mob64ca1415bcee - 新聞|Bottles：在 Linux 上輕鬆安裝 Windows 應用程序

對於許多Linux用户來説，最頭疼的問題之一就是無法直接運行Windows平台的遊戲和軟件。Bottles正是為解決這一痛點而生的終極工具，它通過創建虛擬的Windows環境，讓你在Linux系統上無縫運行各種Windows程序，從熱門遊戲到專業軟件都能完美兼容。 快速上手：創建你的第一個虛擬環境 Bottles的操作界面設計得非常直觀，即使是Linux新手也

windows , 後端開發 , x系統 , Git , Python

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智能開發者 - 各個前端框架對比 - 武文海的個人空間 -

你是否在面對眾多前端框架時難以抉擇？是否想知道大型網站如何選擇適合的技術棧？本文基於awesome-front-end-system-design項目，為你解析前端框架選型的核心要素、主流框架對比及實戰決策流程。讀完本文，你將獲得：技術選型的系統性方法、框架特性對比分析、不同場景下的最佳實踐建議。 技術選型的核心維度 前端框架選型需要綜合考慮多方面因素，awe

技術選型 , 前端架構 , 前端框架 , 後端開發 , Python

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字節墨海星 - c++程序員不可不知的101條經驗-檢測和定位內存泄漏的技巧 -

在當今複雜的前端應用中，內存泄漏問題往往難以發現和定位。Fuite作為一款專業的web應用內存泄漏檢測工具，通過智能的迭代分析和多維度檢測，幫助開發者在複雜場景下快速精準地找到問題根源。🚀 為什麼需要專業的內存泄漏檢測工具？ 傳統的手動調試方式在面對現代SPA應用時往往力不從心。Fuite工具通過以下核心功能解決了這一難題： 智能迭代分析 - 默認運

自定義 , 內存泄漏 , Css , 迭代 , 前端開發 , HTML

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數據解碼者 - java 事件驅動架構實例_事件驅動模型實例詳解

事件驅動架構實現用户行為積分獎勵系統 事件驅動架構（EDA）適合處理用户行為積分系統，因其天然支持異步、解耦和可擴展性。以下為基於Java和MySQL的實現方案： 核心組件設計 系統由事件生產者、事件消費者、積分規則引擎和存儲層構成。事件生產者負責捕捉用户行為（如登錄、購物），事件消費者處理行為並觸發積分計算。 MySQL設計兩張

規則引擎 , MySQL , 架構 , 後端開發 , JAVA , Python

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mob64ca140b0bc8 - RabbitMq安裝

快速體驗 打開 InsCode(快馬)平台 輸入框內輸入如下內容： 請生成一個完整的RabbitMQ安裝部署方案，要求：1. 支持Ubuntu 22.04系統 2. 包含Docker和原生安裝兩種方式 3. 自動配置默認vhost和用户權限 4. 生成健康檢查腳本 5. 輸出安裝驗證步驟。使用Kimi-K2

初始化 , 用户權限 , 後端開發 , Docker , harmonyos

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killads - 推薦7款優秀的vue table數據表格組件_vue表格組件

Vue-Good-Table-Next 是一個專為 Vue 3 設計的高性能數據表格組件，提供排序、篩選、分頁等豐富功能。作為 Vue-good-table 的下一代版本，它完全兼容 Vue 3 的 Composition API，同時保持了簡潔易用的特性。🚀 🎯 核心優勢 開箱即用：無需複雜配置，快速集成到項目中 功能全面：支持排序、篩

數據 , 自定義 , Vue , 後端開發 , harmonyos

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藍色憂鬱花 - Nginx配置Brotli壓縮

想要讓你的網站加載速度提升50%以上嗎？NGINX Brotli壓縮模塊就是你的終極解決方案！🚀 作為Google開發的高效壓縮算法，Brotli相比傳統的Gzip壓縮能提供更高的壓縮率，讓你的網站內容傳輸更快，用户體驗更佳。 🔥 什麼是NGINX Brotli壓縮？ Brotli是一種通用無損壓縮算法，它結合了LZ77算法的現代變體、霍夫曼編碼和二階上下

xml , 後端開發 , Git , Javascript , Python

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月光傾城美 - 高效使用Python字典，技巧都在這裏！

快速體驗 打開 InsCode(快馬)平台 輸入框內輸入如下內容： 創建一個性能對比工具，展示不同字典操作方法的效率差異：1. 實現相同功能的傳統for循環與字典推導式對比；2. 普通dict與collections.defaultdict對比；3. 深拷貝方法的性能比較；4. 大數據量下的查找速度測試。要

深拷貝 , 後端開發 , 大數據量 , for循環 , Python

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