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05:15 PM · Oct 25 ,2025
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JavaEdge 頭像

JavaEdge - 零距離拆解銀行司庫系統（TMS）的微服務設計與實踐

本文已收錄在Github，關注我，緊跟本系列專欄文章，咱們下篇再續！ 🚀 魔都架構師 | 全網30W技術追隨者 🔧 大廠分佈式系統/數據中台實戰專家 🏆 主導交易系統百萬級流量調優 車聯網平台架構 🧠 AIGC應用開發先行者 | 區塊鏈落地實踐者 🌍 以技術驅動創新，我們的征途是改變世界！ 👉 實戰乾貨：編程嚴

yyds乾貨盤點 , 微服務 , 數據庫 , 人工智能 , 分佈式事務 , 深度學習

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juicefs 頭像

JuiceFS - 文件系統考古：1974-Unix V7 File System

有時，進步難以察覺，特別是當你正身處其中時。而對比新舊資料之間的差異，尋找那些推動變革的信息源，我們就可以清晰地看到進步的發生。在Linux（以及大部分Unix系統）中，都可以印證這一點。 Unix V7 是 Unix 操作系統的一個重要的早期版本，於 1979 年發佈，是貝爾實驗室最後一個廣泛分發的版本。它是第一個真正可移植的 Unix 版本，被移植到了多種平台上，包括 DEC PDP-11,

文件系統 , unix , 數據庫 , 人工智能

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u_17578007 頭像

wx690f565d7bc78 - 非線性最小二乘參數估算 python

好的，我們來探討一下如何用 Python 進行非線性最小二乘參數估算。 非線性最小二乘是一種非常強大的參數估計方法，當你建立的模型方程與參數之間呈現非線性關係時，它就派上用場了。其核心目標是找到一組參數，使得模型預測值與實際觀測值之間的殘差平方和最小。 在 Python 中，最常用的工具是 scipy.optimize 模塊中的 curve_fit 函數。它使用的是L

最小二乘 , 擬合 , 數據 , MySQL , 數據庫

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u_17470410 頭像

wx6875a567c49bb - Spring Boot 集成 MyBatis

MyBatis 是一款輕量級、半自動化的 ORM（對象關係映射）框架，核心目標是簡化 Java 程序與數據庫的交互—— 既保留 SQL 的靈活性，又解決了原生 JDBC 開發的繁瑣問題（如手動處理連接、參數綁定、結果集映射等）。 Spring Boot 項目要集成 MyBatis，只需要添加MyBatis-Spring-Boot-Starter 即可： !-

MySQL , 數據庫 , Mybatis

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congrongdehanbaobao 頭像

從容的漢堡包 - 如何快速申請一年期國密算法SSL證書？

一、前期準備 環境適配 服務器：需支持國密協議（如Nginx國密模塊）。 客户端：建議使用支持國密算法的瀏覽器（如紅蓮花、360安全瀏覽器國密版）。 材料清單 企業申請：營業執照副本、域名授權書。 個人申請：身份證掃描件。 技術準備：熟悉CSR（證書籤名請求）生成方法，瞭解國密證書安裝配置流程。 二、申請流程

教程 , 數據庫 , memcached , Docker , Javascript

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u_16640750 頭像

雲和恩墨 - zData X數據庫一體機之存儲壓縮技術解析：應對SSD漲價危機的降本增效方案

一場由AI引發的存儲芯片漲價風暴正席捲全球，CIO們不禁發問：該如何應對這非理性“瘋狂”？ 在人工智能應用爆發式增長的背景下，AI服務器所需的高帶寬內存（HBM）需求激增，擠佔了傳統存儲芯片（NAND閃存）的產能。這直接導致了以NAND閃存作為核心存儲介質的SSD出現嚴重的市場供需失衡——SSD價格在短期內出現大幅上漲。針對這一挑戰，zData X數據庫一

oracle , 數據 , 分佈式存儲 , 數據庫

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u_15903793 頭像

IT楓鬥者 - MessageChannel-通信機制

MessageChannel-通信機制 MessageChannel - 前端技術 引言 在現代前端開發中，我們經常需要進行不同線程、窗口或框架之間的消息傳遞。傳統的 postMessage 提供了跨文檔通信的能力，但當我們需要更加高效的雙向通信時，MessageChannel 就顯得尤為重要。本文將深入探討 MessageChanne

oracle , spring , MySQL , 數據庫 , JAVA , 後端

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u_16640750 頭像

雲和恩墨 - 製造企業多工廠數據庫統一：三步搞定異構環境數據同步與監控

在製造業數字化轉型過程中，“多工廠協同”是核心關鍵詞，但隨之而來的數據庫管理難題，讓很多IT團隊頭疼不已：分散的數據庫架構和多樣的數據庫種類導致數據不同步、監控碎片化，生產線因數據延遲出現排產失誤，IT人員天天奔波於不同系統的運維之間。 其實，解決多工廠異構數據庫統一管理的核心，在於“適配+集成+自動化”，結合多個製造企業的落地實踐，總結出3步實操方案，幫你快速打通

oracle , 數據 , 異構 , 數據庫

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u_87851 頭像

人類新新 - 微服務：事務管理 -

事務 事務是一組操作的集合，是一個不可分割的操作 事務會把所有的操作作為一個整體，一起向數據庫提交或者是撤銷操作請求，所以這組操作要麼同時成功要麼同時失效 事務應用 比如轉賬操作： 1.賬户 A 給 賬户 B 轉了 100元 2.賬户 B 的賬户 +100元 這是如果沒有事務的話，就可能會出現第一步實現了，但是第

Spring Boot , 事務隔離級別 , 數據庫 , 後端開發 , JAVA , 回滾 , harmonyos

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tdengine 頭像

TDengine濤思數據 - 時序數據庫 TDengine 榮獲第8屆 AiDD 峯會“AI 研發應用場景創新獎”

當越來越多企業把“用好 AI”寫進年度目標時，一個更現實的問題正在浮現：AI 究竟能在真實業務裏解決什麼？解決到什麼程度？誰已經走在前面？答案，往往藏在那些真正被驗證過的場景裏。 就在上週舉行的第 8 屆 AI+ 研發數字（AiDD）峯會上，組委會公佈了年度“AI+研發”行動力標杆獎評選結果。這個由 AiDD 峯會組委會與深圳市軟件行業協會聯合主辦、聚焦 AI 在研發全鏈路

數據管理 , 數據 , 數據庫 , 數據分析 , hbase

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selectdb 頭像

SelectDB技術團隊 - Apache Doris 在小米統一 OLAP 和湖倉一體的實踐

小米早在 2019 年便引入 Apache Doris 作為 OLAP 分析型數據庫之一，經過五年的技術沉澱，已形成以 Doris 為核心的分析體系，並基於 2.1 版本異步物化視圖、3.0 版本湖倉一體與存算分離等核心能力優化數據架構。本文將詳細介紹小米數據中台基於 Apache Doris 3.0 的查詢鏈路優化、性能提升、資源管理、自動化運維、可觀測等一系列應用實踐。 小米集團成立於

運維 , 數據庫 , apache

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zyx178 頭像

碼出財富 - MySQL中的關係代數表達式用法詳解

關係代數是數據庫查詢的理論基礎，MySQL的SQL語言實現了關係代數的各種操作。以下是詳細講解： 一、關係代數基礎與MySQL對應 1. 基本關係代數運算符 關係代數 MySQL對應

yyds乾貨盤點 , MySQL , 關係代數 , 數據庫

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - Arbess CICD實戰(12) - 應用Arbess+GitLab實現React.js項目自動化部署

Arbess 是一款國產開源免費的 CI/CD 工具，工具支持一鍵安裝零配置，頁面設計簡潔易用。本文將詳細介紹如何安裝Arbess、GitLab，並創建配置流水線實現 React.Js 方案構建並主機部署。 1、GitLab 安裝與安裝 本章節將介紹如何使用CentOS9搭建Gitlab服務器，並將代碼存放在Gitlab服務器，提供給Arbess克隆源碼。 1.

字段 , 服務器 , MySQL , 數據庫 , Git

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edonsoft 頭像

access開發 - Access現代化開發實戰：新式環形圖深度解析

Hi，大家好！ 在企業級應用開發中，Access 憑藉其短平快的開發效率，依然佔據着重要的一席之地。但提到 Access，很多人的第一印象還是灰色的界面和過時的圖表，同志們！我講了辣麼多圖表的開發與應用，大家的印象居然還是些？ 時代變了！隨着 Access版本的更新，“新式圖表”（Modern Charts）的加入，讓我們在 Access 中也能輕鬆製作出媲美專業 BI 工具的現代化數

數據庫 , vba , access , SQL , 圖表

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u_16065869 頭像

崖山數據庫系統YashanDB - YashanDB V23.5：YAC高可用全面升級，全庫閃回、SCAN與VIP、主備自動切換……

*作者：馬志宏 YashanDB高可用架構師 核心業務的規模化部署，本質上是對“高可用”的極致考驗，任何一層的故障都可能導致業務中斷、數據丟失，唯有構建覆蓋從客户端鏈接到底層存儲的全鏈路高可用體系，才能讓企業真正放心託付。 YashanDB V23.5以“驅動崖山共享集羣YAC全面邁向規模化商用”為核心定位，對連接層、服務層、存儲層的高可用能

oracle , yashandb , 崖山數據庫 , 數據庫 , 高可用

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u_15457967 頭像

不吃肉包子 - Redis 緩存雪崩

一、先給緩存雪崩定個性：啥是 Redis 緩存雪崩？ 你可以把 Redis 緩存想象成超市的自助收銀台，數據庫就是超市的人工收銀台。正常情況下，用户（請求）都走自助收銀台（緩存），人工收銀台（數據庫）壓力很小；而緩存雪崩，就是 “所有自助收銀台同時壞了”—— 大量緩存數據在同一時間失效，或者 Redis 服務直接掛了，導致所有請求瞬間全衝到數據庫上，數據庫扛不住這麼大壓力，

redis , 緩存 , 數據庫

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u_16565975 頭像

計算機專業指導老師 - 基於VUE的音樂與樂器售賣平台[VUE]-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要：隨着音樂文化的廣泛傳播和人們對精神文化生活需求的不斷提升，音樂與樂器市場呈現出蓬勃發展的態勢。為滿足消費者便捷購買樂器及相關產品的需求，同時提升樂器商家的銷售效率和管理水平，本文設計並實現了基於VUE的音樂與樂器售賣平台服務。該平台利用VUE框架構建用户界面，結合後端技術實現商品管理、用户管理、訂單處理等功能。通過需求分析明確平台功能需求，系統設計涵蓋架構、數據庫和模塊設計

軟件研發 , 數據 , 功能需求 , 數據庫

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u_17590889 頭像

我有一個大目標你信不信 - MySQL Workbench 知識點掃盲：MySQL 可視化管理工具首選

MySQL Workbench 是 Oracle 官方推出的MySQL 數據庫可視化管理與設計工具，集數據庫建模、SQL 開發、服務器管理、數據遷移、備份恢復等功能於一體，支持 Windows、macOS、Linux 跨平台運行。它替代了舊版的 MySQL Query Browser 和 MySQL Administrator，是 MySQL 數據庫從設計到運維的 “一站式解決方

MySQL , 數據庫 , SQL

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u_15701873 頭像

mb62bc064f8f791 - 並聯和串聯電阻

並聯和串聯電阻 從基礎的分壓到多排並聯的LED，你會發現電阻的組合無處不在。 串聯電阻 串聯電阻的阻值是每個電阻的阻值之和。 除非阻值相同，不然每個電阻的電壓不同。 根據歐姆定律，可以很容易計算電流的電流： 每個電阻上的電壓：

redis , 數據庫 , ci , 串並

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u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 本文介紹海外梯控與門禁系統第三方對接方案，支持刷卡、二維碼、密碼三種授權方式，採用TCP客户端/服務器模式，兼容雲端與本地部署，適用於多種場景。

本方案的核心是為第三方業務平台（如酒店PMS、公寓管理軟件、智慧校園平台）提供一個標準化、高可用的接口，實現對分散門禁點和電梯的統一、實時、精準的權限控制。 核心特性 對海外項目的價值

智能門禁 , 門禁 , redis , 智能梯控 , 梯控 , 數據庫 , 門禁系統

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actionopensource 頭像

愛可生開源社區 - SCALE | SQLFlash 在 SQL 優化維度上的表現評估

SQLFlash 在 SQL 優化維度上的表現評估 一、摘要 本次 SCALE 評測針對專業級 AI 應用 SQLFlash 進行。測評數據集難度升級，旨在反映模型或專業應用在處理 接近生產級 問題 SQL 調優時的穩健性。 核心結論：面對全新挑戰，SQLFlash 的各項指標雖有波動，但仍展現出其作為專項調優工具的專業能力。特別是 語法及最佳實踐遵循 仍保持高分（87.6），確保了輸出 SQL

llm , 數據庫 , SQL

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data_ai 頭像

數據庫知識分享者 - 雲原生數據倉庫 AnalyticDB Supabase 使用全攻略

雲原生數據倉庫 AnalyticDB PostgreSQL 版 Supabase 是基於開源 Supabase 深度增強打造的全託管應用開發平台。平台延續原生 Supabase 的開發體驗，提供數據庫、用户鑑權、邊緣函數等核心功能，並結合阿里雲基礎設置提供更高性能、更強安全性和更完善的生態支持。 一、ADB Supabase 可以幫你做什麼 ADB Supabase 可以幫助你快速構建 AI 驅動

資訊 , MySQL , 數據庫 , SQL

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漫步雲端的豬 - yarn ACCEPTED 優化

最近玩家爆炸性增長，使得原來設計的WS和數據庫那塊承受了更大的壓力，開始有點受不住了，於是理所當然的優化開始了。。。 這裏説幾個數據庫優化的建議和方法： 在數據庫優化工作中，使數據儘可能的小，使表在硬盤上佔據的空間儘可能的小，這是最常用、也是最有效的手段之一。因為縮小數據，相對來説可以提高硬盤的讀寫速度，並且在查詢過程中小表的內容處理時所

服務器 , 大數據 , yarn , 存儲 , 數據庫 , 工作 , yarn ACCEPTED 優化

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數據集成與治理 - 數據管理的四大支柱：一文講清數據治理、數據中台、數據倉庫、主數據

我以前在做數據時，常會遇到這種情況—— 市場部和銷售部報上來的“活躍用户數”永遠對不上； 想做個客户分析，卻發現同一個客户在CRM系統裏存了四條重複信息； 業務部門急着要個數據看板，技術團隊卻説至少要排期一個月。 為什麼會這樣？ 説白了，就是沒有把數據管理做好，導致數據標準不統一、核心數據混亂、數據響應速度慢。這些問題不解決，所謂的“數據驅動業務”根本無從談起。 要解決這些問題，關

編輯器 , 資訊 , 教程 , 知識 , 數據庫

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