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u_15988698 頭像

代碼天地 - 什麼是技術架構、數據架構、業務架構、應用架構、產品架構和項目架構？

本文主要分享技術架構、數據架構、業務架構、應用架構、產品架構和項目架構的定義和主要區別與聯繫。 1. 業務架構 業務架構關注的是組織的業務戰略、流程、能力和治理結構。它描述了企業“做什麼”以及“為什麼做”。 核心內容：包括企業的商業模式、戰略目標、關鍵業務流程（如訂單處理、客户服務）、組織結構和核心業務能力。 目

服務器 , 數據 , 技術架構 , 數據架構 , 分佈式

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u_16213629 頭像

mob64ca1403528a - xinferencedocker分佈式

概述 適用於關聯表中有小表的情形. 使用分佈式緩存,可以將小表分發到所有的map節點，這樣，map節點就可以在本地對自己所讀到的大表數據進行join並輸出最終結果，可以大大提高join操作的併發度，加快處理速度 #### 實現步驟 先在mapper類中預先定義好小表，進行join 引入實際場景中的解決方案：一次加載數據庫或者用 #####Ste

xinferencedocker分佈式 , 分佈式緩存 , 數據 , 雲計算 , text , Docker

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u_14767244 頭像

u_14767244 - Apache Doris 中的 Data Trait：性能提速 2 倍的秘密武器

在數據庫系統的核心層，查詢優化器如同一位精明的策略家，不斷分析數據特徵並制定最優執行計劃。Apache Doris 作為一款高性能的 MPP 分析型數據庫，其優化器內置的 Data Trait 分析機制，通過挖掘數據內在的統計特徵和語義約束，為查詢優化提供了基礎設施。讓我們一起來探索這個強大的功能！ 什麼是 Data Trait？ 想象一下，如果你能提前知道數據的 “性格特徵”，

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 函數依賴 , SQL

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u_16175472 頭像

mob649e815da088 - faiss llama_index

在高效處理向量搜索和信息檢索任務的過程中，FAISS（Facebook AI Similarity Search）與LlamaIndex（也稱為GPT Index）的結合為我們提供了一種強大的解決方案。FAISS 是一個用於快速相似性搜索和聚類的庫，而 LlamaIndex 旨在將大語言模型與外部數據源有效結合，從而實現更智能的問答系統和信息檢索。這篇文章將深入探討這兩者結合時的背景、核

System , 數據 , 搜索 , aigc

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u_12960863 頭像

wx59290cd7bb11a - 實戰硬核！手把手教你用 Python 打造企業級 LLM 網關 (FastAPI + Asyncio 架構篇)

💎 本文價值提示 你將獲得什麼？ 從零構建：不再是寫腳本，而是構建一個可擴展的微服務架構。 企業級思維：掌握限流、熔斷、流式傳輸等生產環境必備技能。 代碼即資產：一套可直接複用的 LLM Gateway 核心代碼骨架。 轉型視角：看懂大數據高吞吐思維如何映射到 AI 高併發架構。 👋 大家好，我是你們的老朋友

llm , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , AI , Json

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u_16213619 頭像

mob64ca14010a69 - mysql 主從複製可能出現的問題_南有嘉魚

MySQL8主從數據庫複製故障 檢查從庫的狀態，發現 Slave_IO_Running :Yes ,Slave_SQL_Running ：No 報錯信息如下： Coordinator stopped because there were error(s) in the worker(s). … Worker 1 f

數據 , MySQL , 數據庫 , 後端開發 , SQL , Python

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u_16099361 頭像

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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u_17480440 頭像

wx68856587055bf - AI攻防實戰：利用AI攻擊鏈框架剖析AI應用安全

利用AI攻擊鏈框架對AI應用進行攻擊建模 AI應用引入了傳統安全模型無法完全捕捉的新攻擊面，尤其是隨着這些智能系統自主性的增強。不斷演變的攻擊面的指導原則很明確：假設存在提示詞注入。但將其轉化為有效的防禦措施通常並不簡單。 網絡攻擊鏈安全框架定義了攻擊者的操作方式。在某中心，我們構建了AI攻擊鏈，以展示攻擊者如何危害AI應用，並説明防禦者可以在何處中斷攻擊鏈。與強調攻擊者使用AI

數據 , 辦公效率 , 持久化 , 迭代

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u_16213596 頭像

mob64ca13fb6939 - Python的字符串匹配詳細介紹-Python教程

Python中的模式匹配與模糊匹配：從精確到容錯的智能識別 在日常編程中，我們常常需要判斷一段文本是否符合某種“格式”或“規則”，或者在一堆數據中找出“看起來差不多”的內容。這兩種需求分別對應着模式匹配（Pattern Matching）和模糊匹配（Fuzzy Matching）。它們看似相似，實則服務於不同場景，背後也藴含着不同的邏輯哲學。 本文將用通俗語言結合Py

數據 , 相似度 , 模式匹配 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099261 頭像

風華絕代的java - 計算機畢業設計Python+Django基於python新聞雜誌投稿發佈和評論系統(源碼+系統+mysql數據庫+Lw文檔）_q

大家好，我是程序員小帥，一名專注於計算機畢業設計全流程輔導的技術博主。專注JavaWeb,我深耕畢設領域6年，累計輸出1200+原創項目案例，輔導成功率接近100%。如果你正在為選題、代碼、論文或答辯發愁，這裏能給你最落地的解決方案 一、摘要 21世紀是信息的時代，是網絡的時代，進入信息社會高速發展的時代，數字化革命給所有領域帶來新的改變。傳統的報紙雜誌已

數據 , 數據庫 , 後端開發 , 1024程序員節 , harmonyos , Python

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u_16099346 頭像

雲端築夢者 - higress網關 部署

網關 網關可以作為某種翻譯器使用，它抽象出了一種能夠到達資源的方法。網關是資源和應用程序之間的粘合劑。應用程序可以請求網關來處理某條請求，網關可以提供一條響應。 有些網關會自動將Http流量轉換為其他協議，這樣http客户端無需瞭解其他協議，就可以與其他應用程序時行交互了。 web網關在一側使用http協議，在另一側使用另一種協議 可以用一個斜槓分隔客户端

數據 , higress網關 部署 , 雲計算 , HTTP , 客户端 , 雲原生

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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 從UE到瀏覽器：我們如何用數字孿生重構園區運營

還記得去年那個讓我夜不能寐的項目嗎？一家大型科技園區找到我們，希望打造一套能實時監控、分析和優化園區運營的數字系統。他們原有的2D管理系統已經無法滿足日益複雜的運營需求，而傳統的3D建模方案又面臨着開發週期長、硬件要求高、交互體驗差等痛點。 當UE遇見數字孿生 項目啓動之初，我們面臨的最大挑戰是如何在保證視覺效果的同時，實現高效的開發迭代。傳

數據 , API , 加載 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生

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alijishu 頭像

阿里雲開發者 - 快手基於 Apache Flink 的實時數倉建設實踐

一、快手實時數倉的發展 作為短視頻領域的領頭羊，快手 APP 一直致力於視頻、直播技術的迭代，其背後對數據實時性、準確性的要求非常高，這對於數倉體系的構建也提出了新的挑戰。 下面是快手實時數倉發展到現在經歷的幾個階段： 在第一個階段，快手的實時數倉起始於春節、國慶、快手之夜等大型活動場景。在這些活動場景下，實時數據主要用於滿足活動大屏、運營看板、活動效果監控等實時需求。在這個階段

構建工具 , 數據 , 數據倉庫 , flink , apache

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u_16213634 頭像

mob64ca14048514 - java倜儻_Javan[賈萬,賈範,爪哇]的中文翻譯及英文名意思_weixin

靜態變量，公共變量。 靜態不可變，動態可變。 非靜態有對象。 在Java中，“動態方法”通常指實例方法（非靜態方法），它和靜態方法的核心區別可以從以下維度區分： 對比維度 靜態方法（static修飾） 實例方法（動

靜態方法 , 數據 , 後端開發 , JAVA , harmonyos , 父類

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u_15505879 頭像

資深程序設計 - 2026版基於python大數據的電影分析可視化系統

1、研究背景 在當今數字化時代，電影產業蓬勃發展，全球電影市場年票房收入持續增長。據統計，2023 年全球電影票房總收入達到數百億美元，電影數量也呈爆發式增長，每年有數千部電影在全球各大院線上映。然而，如此龐大的電影數據藴含着豐富的信息，但缺乏有效的分析手段，使得電影從業者、投資者和觀眾難以從中獲取有價值的知識。傳統的電影分析方法主要依賴人工統計和簡單圖表展示，效率低下且難

大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 電影分析 , 後端開發 , JAVA , Python , Web

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u_16099314 頭像

技術極客 - 從存儲部署OVF

在沒有core的bfm平台跑一下用例： 步驟一、選擇NVR=0，即main array； 步驟二、配置chip-erase time TERASE，需要大於30ms——這是重點； 步驟三、配置chip-erase的recovery timeTRCV，需要大於200us； 步驟四、配置chip-erase使能寄存器ME； 步驟五、等待40ms後，配置p

偏移量 , 數據 , 從存儲部署OVF , 人工智能 , 寄存器 , 計算機視覺

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- 基於 Java 的大數據實時流處理在智能電網電力負荷預測與調度優化中的應用

(centerJava 大視界 -- 基於 Java 的大數據實時流處理在智能電網電力負荷預測與調度優化中的應用/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 “雙碳” 目標與新型電力系統建設的雙重驅動下，智能電網正加速向數字化、智能化轉型。國家能源局《2024 年全國電力工業統計數據》顯示，我國電網調度自動化

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

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u_16213570 頭像

藍色憂鬱花 - 如何獲取網站發送到手機的短信驗證碼並自動填到網站 python

最近不知道怎麼的，總是喜歡研究一些大型站點的一些功能的實現，這兩天看了下幾個大型站的驗證碼的實現，覺得有點意思。 於是在.Net下也實現了一套類似的機制。我們先來看看這幾個站的驗證碼功能的外在表現： 看QQ的，網站上有驗證的地方都可以看的到，我這裏提供個地址：http://pay.qq.com/login.shtml?url=http://pay.qq.com/

服務器 , 數據 , 後端開發 , 驗證碼 , Python

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u_16099184 頭像

網絡安全戰士 - RocketMQ的核心概念，一一梳理清楚_51CTO博客

RocketMQ概念介紹 RocketMQ 概念介紹 1、消息隊列使用場景介紹 解耦：如果服務 A 調用服務 B 時是同步依賴，那麼 B 服務壓力過大可能導致整個系統鏈路阻塞。 流量削峯填谷：高併發場景下（如電商秒殺），直接將請求打到數據庫或下游服務會導致瞬時壓力過大。消息隊列可以充當緩衝，異步處理峯值流量。 異步處理：

數據 , 發送消息 , 零拷貝 , 前端開發 , Javascript

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u_16213615 頭像

mob64ca1400133b - App代碼框架標準和篩選

# 應用app的 # 1. 概述 ## 1.1 項目背景 這是一個運行在RK3566設備上的Android BLE外圍設備服務，實現了藍牙從模式功能，允許設備作為外圍設備被其他BLE中心設備掃描和連接。 ## 1.2 核心功能 BLE廣播和掃描響應 GATT服務器實現 多設備連接管理 數據收發功能 服務狀態監控 # 2. 整體架構 ## 2.1 架構層次 ┌──────

android 系統 , 數據 , Android , JAVA , Css , 前端開發 , HTML

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u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於python大數據的新能源汽車數據分析系統

1、研究背景 在全球能源危機與環境問題日益嚴峻的大背景下，新能源汽車憑藉其低碳環保、高效節能等顯著優勢，成為了汽車產業轉型升級的重要方向，近年來呈現出迅猛的發展態勢。各國政府紛紛出台政策大力扶持新能源汽車產業，推動其市場規模持續擴大，新能源汽車的保有量也在不斷攀升。隨着新能源汽車產業的蓬勃發展，海量的相關數據隨之產生。這些數據來源廣泛，涵蓋了車輛運行過程中的實時數據，如電池

yyds乾貨盤點 , 數據 , MySQL , 後端開發 , JAVA , Python

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u_14767244 - 壓縮率提升 48%，詳解 Apache Doris 存儲壓縮優化之道｜Deep Dive

摘要 本文基於 ClickBench 數據集，展示了 Apache Doris 如何通過選擇壓縮算法、調整數據頁大小與分桶數、優化編碼策略以及改進數據排序來提升壓縮效率。最終，相同數據集的壓縮空間從 16.08 GB 降至 8.2 GB，壓縮率提升 48.6%。通過合理的調整與優化，Doris 成功在保持查詢性能的同時顯著降低了存儲成本。 在分析型數據庫中，列式存儲是壓縮和

大數據 , 字符串 , 數據 , 數據倉庫 , 壓縮算法

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u_16099187 頭像

網絡安全俠 - C++17中的string

std::string_view 是 C++17 引入的一個革命性特性，被稱為“現代 C++ 字符串處理的性能救星”。 如果用一句話概括：std::string_view 是一個字符串的“只讀窗口”，它只“看”字符串，而不“擁有”字符串。 1. 為什麼我們需要它？（痛點分析） 在 C++17 之前，我們在編寫接收字符串的函數時，通常面臨兩難選擇：

oracle , 生命週期 , 字符串 , 數據 , 數據庫

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u_12207 頭像

衞斯理 - 每日論文速遞：自然語言處理相關（11月5日更新版）

FLOWER: Democratizing Generalist Robot Policies with Efficient Vision-Language-Action Flow Policies CORL 2025 project Object-Centric Latent Action Learning

數據 , 數據塊 , 後端開發 , ci , Python

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