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u_14457 頭像

clghxq - dify進行嵌入式索引很慢

列表list 元素可以放各種類型，字符串，數字，bool元組，列表，字典，對象 列表是有序的，可以索引可以切片，跟字符串的索引和切片是一樣的操作 如果是取單個的元素，元素本身是什麼類型取出來就是什麼類型，如果是切片，取出來依然是列表 li = ['haha',123,[14,5,6],''] print(li[0]) print(li[1:4])

dify進行嵌入式索引很慢 , 大數據 , 字符串 , 數據倉庫 , 迭代 , for循環

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u_16272508 頭像

事辯天下 - 2025中國上海國際童書展圓滿落幕 全球兒童內容產業在滬呈現蓬勃活力

2025中國上海國際童書展（CCBF，以下簡稱上海童書展）於11月16日在上海世博展覽館圓滿落幕。本屆展會吸引了來自35個國家和地區的474家參展商亮相，集中展示超過2萬種中外最新童書。根據主辦方統計，截止稿件發佈，本屆展會促成近1000項版權交易意向，實現圖書銷售碼洋約1500萬元，文創和衍生品銷售額接近200萬元。 展會三天共迎來42,387名觀眾，其中包括15

商業 , 大數據 , ip , 數據倉庫 , 類圖

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u_15796946 頭像

程序猿追 - 基於亮數據MCP與AI的全球電商實時監控與動態定價實踐

https://www.bilibili.com/video/BV15xUCBNEzi/?vd_source=8c987e288018fae8f95831d231306b93 在全球電商的激烈競爭中，信息差就是利潤差。對手的一次悄然降價、一個突然出現的負面評價，或是一款熱門商品的斷貨，都可能讓您措手不及，導致訂單流失或庫存積壓。傳統的監控方式效率低

商業 , 大數據 , 監控方式 , 數據倉庫 , 解決方案

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u_16106567 頭像

建投數據 - 建投數據再度獲評國家級“高新技術企業”

近日，建投數據順利通過由北京市科學技術委員會、北京市財政局、國家税務總局北京市税務局聯合評審，再度獲評國家級“高新技術企業”。自2016年首度獲得該項資質以來，建投數據已連續第四次通過評審，持續保持國家高新技術企業資格。 國家高新技術企業認定，是在國家重點支持的高新技術領域內，對持續進行研究開發與技術成果轉化形成企業核心自主知識產權，並以此為基礎開展經營活動的企業的

大數據 , 數據倉庫 , 科研項目 , 研發管理 , 解決方案

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能建築室內環境舒適度預測與調控中的應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能建築室內環境舒適度預測與調控中的應用/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！凌晨三點的深圳平安金融中心，智能建築管理系統仍在高效運轉。當傳感器檢測到 38 層辦公室二氧化碳濃度升至 800ppm 且人員停留超 2 小時，系統自動啓動新風系統，並將空

spark , 大數據 , yyds乾貨盤點 , JAVA , apache

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u_16099247 頭像

墨韻流香 - 2019 亞馬遜關鍵詞優化規則A9算法的九個關鍵要素

當搜索規則的重構遇上流量分配的洗牌，亞馬遜賣家正面臨新一輪的生存考驗 2025年10月，亞馬遜搜索機制迎來重大調整，兩大核心變化正在重塑平台的流量分配邏輯，關鍵詞權重體系的重新洗牌與"多變體自然位"現象的出現，標誌着亞馬遜搜索算法進入新的發展階段，對於數百萬賣家而言，這既是一場嚴峻的挑戰，也是重新思考運營策略的契機。 關鍵詞權重重構：標題的王

產品運營 , 大數據 , 跨境電商 , 後端開發 , 電商 , 人工智能 , Python

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u_13303 頭像

colddawn - 磁盤數據塊和磁盤索引塊什麼關係

　　這幾天在學文件系統的移植，一大堆大小概念弄得我一臉懵逼，所以趕緊補了補基礎知識，別小看基礎知識，它可以在很大程度上幫助我們撩小姐姐（手動狗頭） 以下解釋出自百度百科： 　　扇區是磁盤最小的物理存儲單元，但由於操作系統無法對數目眾多的扇區進行尋址，所以操作系統就將相鄰的扇區組合在一起，形成一個簇，然後再對簇進行管理。每個簇可以包括2、4、8、16、32或

大數據 , 文件系統 , 讀取數據 , 磁盤控制器 , 數據倉庫 , 磁盤數據塊和磁盤索引塊什麼關係

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u_15591410 頭像

我就是不長肉而已 - BAT54C-ASEMI可直接替代安世BAT54C

編輯：ll BAT54C-ASEMI可直接替代安世BAT54C ASEMI首芯半導體可替代安氏半導體功率器件 型號：BAT54C 品牌：ASEMI 封裝：SOT-23 特性：肖特基二極管 正向電流：0.2A 反向耐壓：30V 恢復時間：35ns 引腳數量：2 芯片個數：1 芯片尺寸：MIL 浪涌電流：1

ASEMI , 大數據 , BAT54C , hadoop , 在51CTO的第一篇博文 , 肖特基二極管

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u_16213619 頭像

mob64ca14010a69 - 四卡2080ti deepseek

建設內容有哪些？ （一）路空一體化多維地圖 / 模型信息服務體系 “北斗 PNT 體系應下沉至現代化基礎設施體系。”這是國家“十四五”規劃及《2022 年中國衞星導航與位置服務產業發展白皮書》中明確提出的內容。而如何瞄準現代路空一體化基礎設施建設，充分挖掘其內在含義和應用範疇，核心就是對於路空一體化所涉及基礎設備設施進行空間數字化，完

大數據 , 文心一言 , 物聯網 , 四卡2080ti deepseek , aigc , 人工智能 , 高精度

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- 基於 Java 的大數據可視化在城市空氣質量監測與污染溯源中的應用

(centerJava 大視界 -- 基於 Java 的大數據可視化在城市空氣質量監測與污染溯源中的應用/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！在《大數據新視界》和《 Java 大視界》專欄的技術探索之旅中，我們曾以 Java 大數據為筆，在醫療、家居、農業等領域繪就創新藍圖。Java 大數據不斷突破技術邊

spark , 空氣質量監測 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , Java大數據 , 大數據可視化 , JAVA

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u_16099194 頭像

數據大俠客 - 如何用yarn編譯前端

在這一章的旅程中，我們將要深入編譯器前端一探究竟。看看編譯器前端到底由哪些組件組成，其分別又是在做什麼。 1. 編譯器前端的結構組成 似乎比我們想象的要簡單，編譯器前端僅由兩個組件組成，詞法分析器與語法分析器。請看下圖： +----------+ +-----------+ 源代碼 - | 詞法分析器 | - 記號流 - | 語

語法分析 , 大數據 , yarn , 編譯器 , 如何用yarn編譯前端 , 詞法分析器

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u_16099270 頭像

字節小舞神 - xz2 空間索引

SQL Server 2008 引入了對空間數據和空間索引的支持。“空間索引”是一種擴展索引，允許您對空間列編制索引。空間列是包含空間數據類型（如geometry或geography）數據的表列。本節中的主題介紹了空間索引。 SQL Server 2008 及更高版本支持空間數據。這包括對平面空間數據類型geometry的支持，該數據類型支持歐幾里得座標系統中的幾何

數據類型 , 大數據 , 數據倉庫 , 空間索引 , xz2 空間索引 , 層次結構

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我就是不長肉而已 - SBD3DF40V1H-ASEMI可直接替代安世PMEG4005EJ

編輯：ll SBD3DF40V1H-ASEMI可直接替代安世PMEG4005EJ 型號：SBD3DF40V1H 品牌：ASEMI 封裝：SOD-323 正向電流：1A 反向電壓：40V 正向壓降：0.44V~0.47V 引線數量：2 芯片個數：1 芯片尺寸：MIL 漏電流：10ua 恢復時間：35ns

ASEMI , 大數據 , hadoop , 在51CTO的第一篇博文 , SBD3DF40V1H , 肖特基二極管

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u_16565911 頭像

南大通用GBase - 南大通用GBase 8a堆棧收集方式彙總

集羣在運行過程中偶爾會出現crash，當集羣crash時，從哪裏查看堆棧信息呢？system.log 中記錄了宕機的堆棧信息,core 文件中記錄了宕機的詳細的堆棧信息，如果想要看到詳細的堆棧信息，則需要在集羣coor節點以及集羣data節點的配置文件中，開啓該功能，具體步驟如下： 1、修改集羣coor節點配置文件：在每台集羣coor節點機器的集羣安裝目錄，如/opt/gc

sed , GBase 8a , 大數據 , 配置文件 , 數據倉庫 , 堆棧

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u_16213643 頭像

mob64ca14068b0b - 限積天EDADB2

本文包含：--> --> 本文章為轉載內容，我們尊重原作者對文章享有的著作權。如有內容錯誤或侵權問題，歡迎原作者聯繫我們進行內容更正或刪除文章。

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u_13539 頭像

jowvid - Revit 2021 新增與加強功能詳細介紹

作為建築信息模型（BIM）領域的核心工具，Autodesk Revit 一直是建築、結構、機電等行業設計師的必備軟件。2026.3 版本在 2026 系列的堅實基礎上，針對協同效率、功能深度、性能精度三大核心痛點進行突破性升級，以 AI 賦能、數據驅動為核心，覆蓋從概念設計到施工運維的全生命週期管理，成為工程技術人員提升工作效率的 “利器”。 核心升級一：AI

spark , 項目管理 , 大數據 , 數據 , 運維

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u_14126 頭像

網猴兒 - 亞馬遜優化 - A+頁面（一）

在流量成本持續攀升的當下，亞馬遜最新推出的"Shoppable系列"功能，正為品牌賣家打開一扇免費的流量轉化窗口，這項基於A+頁面的創新功能，不僅改變了傳統的商品展示方式，更重新定義了品牌與消費者之間的互動模式。 從靜態展示到動態體驗的跨越 傳統的A+頁面雖然提供了比基礎列表更豐富的展示空間，但其本質仍是靜態的內容呈現，而"Shoppable系列"通過輪播卡片的形式，

防關聯 , 產品運營 , 大數據 , 跨境電商 , 運維 , Css , 前端開發 , HTML

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u_15316473 頭像

阿里雲大數據AI技術 - DataWorks 又又又升級了，這次我們通過 Arrow 列存格式讓數據同步速度提升10倍！

引言 在大數據時代，數據集成作為企業數據流轉的核心樞紐，承擔着異構數據源之間高效同步的重要職責。隨着數據量的爆炸式增長，傳統的行存同步方式在面對大規模列存數據處理時，逐漸顯露出性能瓶頸。 為解決這一挑戰，DataWorks數據集成推出基於ApacheArrow列存格式的高性能同步能力，實現從“行式傳輸”到“列式直通”的技術躍遷。通過引入零拷貝

大數據 , 數據集成 , 阿里雲 , DataWorks , 人工智能 , 數據分析

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u_15474939 頭像

海豚調度平台 - 結項報告完整版 | 為 Apache DolphinScheduler 添加 gRPC 插件

過去兩週，我們對開源之夏活動中表現優異的開發者們進行了簡單的採訪，初步粗略地瞭解了一下他們的開發過程和心得體會。今天，我們將通過同學們的完整結項報告，深入瞭解項目的開發技術細節，希望能夠幫助大家更好地瞭解 Apache DolphinScheduler 項目的最新進展。 接下來是關於***為 Apache DolphinScheduler 添加 gRPC 插件***這一項目的完整報告

spark , github , 大數據 , JAVA , apache

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u_16099336 頭像

浪人小風光 - archive裏個人存檔處r18g

歸檔到 GLACIER 或 DEEP_ARCHIVE 存儲類的對象無法實時訪問。您必須首先啓動還原請求，然後耐心等待，直到對象的臨時副本根據您在請求中指定的持續時間（天數）變為可用。 Amazon S3 只會在指定的持續時間內還原對象的臨時副本。在此之後，它會刪除還原的對象副本。您可以通過重新發出還原命令來修改已還原副本的到期時間。在這種情況下，Amazon S3 會更新相

大數據 , 數據 , amazon , hive , archive裏個人存檔處r18g , Standard

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阿里雲大數據AI - 立馬耀：通過阿里雲 Serverless Spark 和 Milvus 構建高效向量檢索系統，驅動個性化推薦業務

作者：廈門立馬耀網絡科技有限公司大數據開發工程師 陳宏毅 背景介紹 行業 蟬選是蟬媽媽出品的達人選品服務平台。蟬選秉持“陪伴達人賺到錢”的品牌使命，致力於洞悉達人變現需求和痛點，提供達人選高傭、穩變現、速響應的選品服務。 業務特徵 個性化推薦：利用大數據和人工智能算法，根據用户的興趣和行為提供定製化的產品推薦。 數據驅動：通過分析用户和市場趨勢，優化推薦策略，提升用户滿意度。 精準營

spark , 大數據 , 搜索 , 阿里雲 , serverless

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百度Geek説 - 百度APP日誌處理框架升級之路

導讀 面對百度APP日均數千億PV、超百PB數據規模帶來的巨大挑戰，我們完成了數據倉庫的系統性升級。本文詳細闡述了通過"兩步走"策略解決資源壓力、處理延遲和架構瓶頸的全過程：第一階段聚焦日誌清洗環節的穩定性與成本優化，第二階段實現實時離線鏈路解耦、核心數據隔離及計算框架容錯能力提升。此次升級顯著提升了數據處理時效性、系統穩定性和成本效益，為業務發展提供了更堅實的數據支撐。 背景 百度APP及其產品

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西門吹雪 - 如何給spark配置kerberos認證信息

Tokenizer分詞 進行文本分析前，對文本中句子進行分詞我們處理的第一步。大家都是Spark的機器學習庫分為基於RDD和基於DataFrame的庫，由於基於RDD的庫在Spark2.0以後都處於維護狀態，我們這裏講的分詞就是基於Spark的Dataframe的。主要是講解兩個類Tokenizer和RegexTokenizer的使用。 1

機器學習 , spark , 大數據 , apache

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u_11659620 頭像

爾等氏人 - PostgreSQL外部數據包裝器

引言 在現代數據生態系統中，數據往往分散在不同的存儲系統中——關係數據庫、NoSQL數據庫、API接口、文件系統等。如何有效地整合這些異構數據源，為用户提供統一的數據訪問接口，成為了一個重要挑戰。PostgreSQL通過外部數據包裝器(Foreign Data Wrapper, FDW)機制，提供了一種優雅的解決方案，使得用户可以像訪問本地表一樣訪問外部數據源中的數據。這種能力不僅簡

外部表 , 大數據 , 數據 , hadoop , SQL

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