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u_16213720 頭像

mob64ca14193248 - 大數據培訓hive數倉存儲格式詳解_hive一次能insert多少條

5.1.5 數據倉庫存儲格式選擇 選擇合適的存儲格式，需要在查詢性能、寫入性能、存儲成本、壓縮效率、模式演化支持、生態系統兼容性等多個維度進行權衡。現代數據倉庫（尤其是基於數據湖的架構）提供了多種列式存儲格式作為首選。 一、 核心存儲格式對比 以下是目前主流的、適用於數據倉庫場景的存儲格式：

大數據 , 數據 , hive , 數據倉庫 , 元數據 , 後端開發 , Python

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u_16099299 頭像

網絡智葉 - java lisence 框架 javanio框架

Java NIO（New IO）是從Java 1.4版本開始引入的一個新的IO API，可以替代標準的Java IO API。 Java NIO提供了與標準IO不同的IO工作方式： Channels and Buffers（通道和緩衝區）：標準的IO基於字節流和字符流進行操作的，而NIO是基於通道（Channel）和緩衝區（B

數據 , 讀取數據 , 後端開發 , JAVA , java lisence 框架

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u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 如何解釋「線性迴歸」的含義？在實際數據中，異常值對迴歸係數估計有何影響？誤差項有異方差時，最小二乘估計的標準誤差如何調整才合理？

在現代科學研究與數據分析領域，理解變量之間的關係是一項核心任務。無論是在經濟預測、工程實驗還是生物統計分析中，研究者都面臨着大量複雜數據的挑戰。這些數據不僅維度多、噪聲強，而且變量之間的相互依賴往往難以直觀判斷。線性迴歸作為一種基礎而系統的量化工具，為這一問題提供了嚴謹的方法框架。通過數學模型，它將因變量與一個或多個自變量之間的關係形式化為線性函數，使研究者能夠定量評估自變量對因

機器學習 , 線性迴歸 , 擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 人工智能 , 線性代數

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u_16237826 頭像

軟件求生 - 別再死記八種策略了！Redis 淘汰機制其實超簡單！

有時候，技術面試就像一場心理戰。你以為面試官在聊 Redis 緩存？其實他在考你對“內存管理”的理解。今天，我就帶你用一個小故事，輕鬆搞懂 Redis 的內存淘汰策略，讓你在面試中胸有成竹、侃侃而談！ 那場面試，讓我對“Redis 淘汰策略”徹底改觀 上個月，我去參加一家金融科技公司的社招面試。面試官是個看起來不苟言笑的大哥，問的第一個問題就挺硬核：

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 緩存 , 數據庫

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u_16099316 頭像

數據探索先鋒 - WhatsApp營銷純乾貨！想要營銷效果最大化？看這篇就夠了！

在 TapTap 以官包（官方包）模式 下開展營銷活動，是當前許多重視用户資產、追求高毛利和品牌自主權的遊戲廠商（如米哈遊、鷹角、庫洛等）的首選策略。TapTap 本身定位為“不聯運、不分成、去渠道化”的遊戲分發與社區平台，其營銷體系圍繞 內容驅動 + 社區互動 + 平台資源扶持 展開。 以下是 TapTap 官包模式下開展營銷活動的核心方式與實操路徑： 一、

數據 , 後端開發 , 開發者 , ios , harmonyos

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u_17562481 頭像

思考的袋鼠 - AI加持下的數據流轉安全，打造高效可溯源的API風險防護體系

概要： （提示：在數字世界中，數據不再靜止，而是不斷流動；因此，安全防護的焦點，也應從“靜態防護”轉向“流轉安全”。） 當外賣訂單在幾秒內完成支付、銀行轉賬在瞬息之間到賬、短視頻平台精準推送你喜愛的內容時，數據正在通過成千上萬條API通道高速流轉。API作為數字世界的“數據動脈”，承載着企業業務邏輯、交易指令和用户隱私，是現代數字體系中最關鍵的連接層。 然而，數

數據 , API , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - Halcon24.11.1.0下載安裝教程

MVTec公司已於2024年11月20日發佈了機器視覺軟件 HALCON 24.11 。這個版本在深度學習、3D視覺、開發體驗以及授權模式上都有顯著提升。 下面這個表格彙總了HALCON24.11的主要新特性： 特性類別

數據 , 3d , 後端開發 , JAVA , 深度學習

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u_16213622 頭像

mob64ca1401b651 - 給前端返回更為合乎情理的數值的小方法_查出的小數0.01返回給前端數據的時候變為.01

第一章：Dify工具返回結果格式化處理概述 在使用 Dify 工具進行 AI 應用開發時，其返回結果通常為結構化的 JSON 數據。為了便於前端展示或下游系統處理，對這些原始數據進行格式化是必不可少的步驟。合理的格式化策略不僅能提升數據可讀性，還能增強系統的穩定性和用户體驗。 結果數據的基本結構 Dify 執行完成後返回的數據

字段 , 數據 , 後端開發 , harmonyos , Json

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xiuji 頭像

修己xj - MongoDB：現代數據管理的靈活之選

在當今數據驅動的時代，選擇合適的數據庫技術對應用的成功至關重要。MongoDB作為領先的NoSQL數據庫，以其靈活性和可擴展性贏得了全球開發者的青睞。無論你是正在構建一個新的應用，還是考慮遷移現有系統，瞭解MongoDB的核心特性都將為你帶來新的技術視角。 什麼是MongoDB？ MongoDB是一個開源的、面向文檔的NoSQL數據庫，於2009年首次發佈。它使用類JSON的BS

數據 , 數據庫 , 後端開發 , 關係數據庫 , harmonyos

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u_16459925 頭像

wx6583a3b0b06d1 - GPUSTACK Docker 容器化部署指南

概述 GPUSTACK 是一款專注於 GPU 集羣管理的中間件，旨在簡化大語言模型（LLMs）及其他 GPU 密集型應用的部署與運行流程。通過統一的集羣管理接口，GPUSTACK 能夠高效調度 GPU 資源、優化任務分配，並提供監控與運維支持，適用於 AI 實驗室、企業級 AI 平台等場景。 容器化部署作為現代應用交付的標準方式，為 GPUSTACK 提供了環境一致性

docker部署GPUSTACK , 數據 , 數據可視化 , 人工智能 , Docker , GPUSTACK

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u_16182967 頭像

愛吃貓的菜菜 - 1688評論接口實戰：B端視角下的競品（供應商）數據拆解指南

在1688的B2B電商生態中，電商從業者的“競品分析”往往聚焦於“價格比對、起訂量博弈”，卻忽略了最核心的決策依據——採購商的真實評論。1688評論接口（核心接口：alibaba.trade.rate.get）的價值，在於將分散的採購評論轉化為“供應商資質評估、產品風險預警、供應鏈優化”的精準數據，讓B端從業者從“憑經驗選廠”轉向“用數據決策”。不同於C端評論的“消費體

字段 , 文心一言 , 數據 , aigc , 開放平台

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aloudata 頭像

Aloudata大應科技 - 如何找到適合好用的 AI 數據分析工具？Aloudata Agent 值得一試！

AI 數據分析軟件顯著提升企業決策精準性與敏捷性 在數字經濟時代，數據已經成為企業最核心的生產要素，無論是戰略規劃、市場策略調整，還是日常運營優化，都依賴於對數據的深度洞察。而 AI 數據分析軟件則是將數據轉化為決策力的關鍵工具。 傳統數據分析依賴人工處理與經驗判斷，存在“響應慢”、“分析不靈活”、“誤差率高”等問題，難以滿足快速變化的市場需求。AI 數據分析軟件則通過自然語言交互、智能問數、自動

agent , 數據 , etl , 人工智能 , 數據分析

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u_16653481 頭像

金海境科技 - 【服務器數據恢復】病毒加密導致金融機構EMC存儲核心數據丟失數據恢復案例 - 金海境科技

一、客户信息 北京市某城市商業銀行信息技術部，該行擁有營業網點86個，個人客户超200萬户，企業客户1.2萬户，核心業務系統包括個人儲蓄系統、企業信貸系統、支付清算系統及網上銀行系統。數據中心核心服務器採用IBM z15小型機及HP ProLiant DL980服務器，存儲架構為EMC VMAX All Flash存儲陣列，核心業務數據總量達80TB，其中包含客户賬户信息、

服務器 , 數據 , 數據恢復 , 分佈式

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mb694a37feede5d - 掌握降低論文重複率的這5個策略，再也不用擔心重複率不合格了！

畢業論文是完成學業的關鍵環節，過高的重複率往往會引起學術不端的疑慮。因此，在提交論文之前，不少學生會採取“降重”措施，即通過各種方法減少論文與已有文獻之間的文字相似度。 以下提供 5 個實用策略，幫助你有效降低論文重複率。 策略一：調整句式與表達 最常用也最基礎的方法是改寫。通過調整語序、替換近義詞或更換表達方式，可以使相同的意思以不同的語言形式呈現

數據 , 相似度 , AI寫作 , aigc , 人工智能

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ITEvan 頭像

智慧園區探索者 - API設計最佳實踐

後端工程師的API設計與開發實戰指南：從原則到部署 作為一名後端開發，日常工作中一大部分時間都在和API打交道。它就像是整個應用的「服務員」，前端、移動端或者其他服務想要什麼數據、執行什麼操作，都得通過它。一個設計得好的API，能讓團隊協作順暢，系統穩定易擴展；而一個爛API，則是開發者的噩夢，誰用誰吐槽。 今天，就來和大家系統地聊聊API設計

數據 , API , HTTP , Css , 前端開發 , HTML

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u_13066 頭像

hochie - 共享文檔多人編輯 docker

共享編輯、跨文檔引用的不便 Excel 的共享文檔多人編輯、跨文檔引用等功能似乎很美好，實際用下來很成問題。 首先共享文檔雖然用約定按標註責任人的方式由不同的人編輯不同的行避免的多人同時編輯一行的衝突，但是這通常是個大文件，經常(大概是自己使用過濾時他人正在保存)卡住，而這會把整個Excel卡住，包括新建沒存盤的文檔都不能操作。

共享文檔多人編輯 docker , 數據 , 雲計算 , 文件複製 , excel , 另存為 , Docker

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u_16099206 頭像

編程夢想翱翔者 - c語言recvfrom設置套接字為阻塞模式

套接字函數介紹 套接字函數通常封裝在Ws2_32.dll動態連接庫中，頭文件是winsock2.h,因此用户需要引用頭文件和鏈接庫 #include “winsock.h” //引用頭文件 #pragma comment(lib,”ws2_32.lib”) //鏈接庫文件 此外，使用套接庫函數前需要初始化套接字，使用函數WSAStartu

數據 , 套接字 , 人工智能 , 計算機視覺 , 完成端口

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tech 頭像

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_17603881 頭像

mb694364125f57e - 2025 AI 現狀深度洞察：從實驗試點到組織重塑的跨越

引言：AI 時代的“深水區”與組織進化的新航標 在人工智能技術爆發式增長的第三個年頭，全球企業正站在一個關鍵的十字路口。如果説 2023 年是生成式 AI 的“破繭成蝶”之年，2024 年是“百模大戰”的落地之年，那麼 2025 年則標誌着 AI 正式進入了“深水區”。根據麥肯錫（McKinsey Company）旗下 QuantumBlack 發佈的《2025 年全球

it , 數據 , 運維 , 解決方案

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u_12891 頭像

gjnet - C++ 子類父類的相互轉換_51CTO博客

背景 在工作中，經常用到父類指針指向子類對象，通過virtual關鍵字實現多態；但當突然子類對象想向父類傳數據時，一下子愣住了。重新回顧下C++基礎 一、子類向父類傳遞數據 1. 基本調用方式 class Parent { public: void parentFunc() { std::

子類 , 數據 , 1024程序員節 , 前端開發 , 父類 , Javascript

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u_16099246 頭像

編程藝術家 - 什麼是雙流RNN架構

Stream、Channel 1、Stream 不會自動緩衝數據，Channel 利用系統提供的發送緩衝區、接收緩衝區（更底層） 2、Stream 僅支持阻塞 API，Channel 同時支持阻塞、非阻塞 API，網絡 Channel 可配合 Selector 實現多路複用 3、二者均為全雙工，即讀、寫可以同時進行，Stream 是單向流動，但它也是全雙工

內核態 , 數據 , 架構 , 後端開發 , 什麼是雙流RNN架構 , 用户態

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編程思想者 - 火山雲服務器開放所有端口

背景 火山引擎增長分析DataFinder基於ClickHouse來進行行為日誌的分析，ClickHouse的主要版本是基於社區版改進開發的字節內部版本。主要的表結構： 事件表：存儲用户行為數據，以用户ID分shard存儲。 --列出了主要的字段信息 CREATE TABLE tob_apps_all ( `tea_app_id`

子查詢 , 數據 , 雲計算 , 雲服務 , 火山雲服務器開放所有端口 , SQL

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u_16213301 頭像

mob64ca12d0a366 - langchain_chroma的Chroma從多個chromaDB集合中查詢數據

在處理“langchain_chroma的Chroma從多個chromaDB集合中查詢數據”的問題時，我們首先需要了解整體背景。這一技術在許多現代應用中都顯得尤為重要，尤其是在涉及大規模數據庫和信息檢索的場景中。 背景描述 在當今的信息化時代，如何高效獲取和處理數據成為了各行各業的關切。Chroma作為一種快速、高效的數據庫，常用於諸如自然語言處理、推薦系統等領域。當我們的項目需

數據 , aigc , 應用場景 , ci

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上海拔俗網絡 - 產業鏈垂直AI模型服務平台：為你的行業裝上“專屬大腦”

你有沒有想過，為什麼我們用同一個通用AI大模型，讓它寫一首詩和診斷一張電路板，結果會天差地別？寫詩它可能文采飛揚，但診斷電路板它可能連元件都認不全。 這就好比一位全科醫生，他什麼都懂一點，但真要給你做心臟搭橋手術，你肯定要找最頂尖的心外科專家。在產業世界裏，企業需要的，正是這種“專家級”的AI。而“產業鏈垂直AI模型服務平台”，就是批量生產這些“行業專家”的“超級工廠”。 它和通

性能監控 , 服務器 , 數據 , NLP , 人工智能

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