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05:27 PM · Oct 25 ,2025

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wei_shuo - Amazon Athena 數據解密實戰:結合 Lambda 解密 DataBrew 加密 PII 數據指南

新用户可獲得高達 200 美元的服務抵扣金 亞馬遜雲科技新用户可以免費使用亞馬遜雲科技免費套餐(Amazon Free Tier)。註冊即可獲得 100 美元的服務抵扣金,在探索關鍵亞馬遜雲科技服務時可以再額外獲得最多 100 美元的服務抵扣金。使用免費計劃試用亞馬遜雲科技服務,最長可達 6 個月,無需支付任何費用,除非您選擇付費計劃。付費計劃允許您擴展運營並獲得超

服務器 , amazon , Athena , lambda , 分佈式

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colddawn - 目標檢測識別電錶讀數

隨着可再生能源的重要性日益凸顯,光伏行業作為清潔能源的重要組成部分備受關注。在光伏發電系統中,防逆流檢測電能表技術被認為是未來發展的關鍵,它不僅可以提高光伏發電系統的效率,還可以保障電網安全穩定運行。本文將深入探討光伏防逆流檢測電能表技術的意義、原理以及未來發展趨勢。 開篇 光伏能源作為清潔能源的重要來源,正逐漸成為全球能源轉型的重要推動力量

能源 , 發展趨勢 , 目標檢測識別電錶讀數 , 人工智能 , 計算機視覺 , 分佈式 , 安全

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代碼天地 - 先驗、似然、後驗:貝葉斯定理的核心三要素 !!

當你走進一家咖啡館,看到一個朋友面前放着半杯咖啡。 經典統計學家可能會説:根據歷史數據,80%的人在這裏點美式咖啡。 而貝葉斯主義者:讓我用新證據更新一下我的信念,既然杯子只有半滿,説明他可能剛來不久,而且眉頭微皺,可能咖啡不太合口味... 貝葉斯定理的數學表達式: 翻譯成人話就是:新證據出現後,我對某個假設的信念需要更新。其中P(A)是先驗概率(原來的信

服務器 , 貝葉斯分類器 , 垃圾郵件 , 分佈式 , Git

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代碼天地 - 開源|一款工程投標項目管理辦公系統,支持投標,項目管理,合同管理,財務收支核算,審批等功能

在工程項目管理領域,很多團隊還在用Excel表格記錄投標進展、用紙質流程審批合同、靠人工提醒任務節點。信息散落在不同地方,協作效率低、容易遺漏關鍵節點,一旦項目一多,整個流程就容易失控。 更麻煩的是,市面上很多系統要麼太重、學習成本高,要麼功能不匹配,尤其是對投標流程、合同管理、項目進度和財務收支這些關鍵環節缺乏一體化支持。有沒有一款系統,既能滿足實際業務需求,又足夠輕量、

項目管理 , 服務器 , Vue , 分佈式 , 開發者

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京東雲開發者 - 定時任務原理方案綜述 | 京東雲技術團隊

本文主要介紹目前存在的定時任務處理解決方案。業務系統中存在眾多的任務需要定時或定期執行,並且針對不同的系統架構也需要提供不同的解決方案。京東內部也提供了眾多定時任務中間件來支持,總結當前各種定時任務原理,從定時任務基礎原理、單機定時任務(單線程、多線程)、分佈式定時任務介紹目前主流的定時任務的基本原理組成、優缺點等。希望能幫助讀者深入理解定時任務具體的算法和實現方案。 一、背景概述 定時任務,顧名

定時器 , 定時任務 , 定時發佈 , 線程 , 分佈式

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mob64ca13f7ecc9 - 高併發下如何保證數據庫和緩存雙寫一致性?_MySQL_蘇三説技術

大家好,我是星星。 今天我們來探討一下,併發場景下,緩存和數據庫一致性是如何保證的?那麼我將會給你一個實際的業務場景,並給出多種方案,最終選擇一種合適的方案。注意:不同的業務場景下,選取的方案也是不同的。 1.業務背景 業務背景是這樣子的,為了提高用户查詢車票餘票的請求速度,我們選擇將餘票信息存儲在Redis中,以便於用户可

MySQL , 緩存 , 數據庫 , JAVA , 分佈式 , 後端

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不止極客 - 百萬架構師第三十課:協調服務-zookeeper:瞭解zookeeper的核心原理|JavaGuide

原文鏈接 瞭解zookeeper及zookeeper的設計猜想 Zookeeper集羣角色 深入分析ZAB協議 從源碼層面分析leader選舉的實現過程 關於zookeeper的數據存儲 回顧內容 zookeeper集羣安裝(myid/zoo.cfg) zookeeper的數據模型(znode) 節點的特性 (持久化、臨時節點、有序節點、同級節點必須唯一、臨時節點不能存在子

JAVA , 分佈式 , 架構師 , 後端

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於家漢 - 從單體架構到分佈式架構的演變--新手向

前言 注:單體架構到分佈式架構更多的是從項目的系統架構層面進行的討論,故不要將單體架構與業務分層(如mapper、dao、controller……)相混淆 本文將以一個簡單的商城項目為導引,講解單體架構與分佈式架構 項目包含了訂單模塊、用户模塊、支付模塊和商品模塊等 單體架構 什麼是單體架構? 簡單來説就是把業務的所有功能集中在一個項目中去開發,打成一個包部署 在開發單體架構項目時,

微服務 , 架構 , 入門 , 分佈式

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代碼天地 - 融合Transformer+LSTM+CNN,時間序列預測 !!

咱們今天來聊聊融合Transformer+LSTM+CNN,這也是有一位同學提到的。 核心點:用卷積抓短期、用 LSTM 維護狀態、用自注意力抓任意距離的依賴。 首先,咱們來看看這三位“同學”各自擅長的點在哪裏? CNN(卷積):擅長抓“局部模式”,像短期的波峯/波谷、週期裏的固定形狀。 LSTM(長短時記憶網絡):擅長記住“時間上的因果和長期依賴”,把過

卷積 , 服務器 , 數據 , 時間序列 , 分佈式

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wx672048934a332 - Xshell8和Xftp8免費版下載及安裝(詳細教程)

Xshell8和Xftp8免費版下載及安裝(詳細教程) 免費最新版Xshell和Xftp來啦 一、下載及安裝 1.打開官網下載 https://www.xshell.com/zh/free-for-home-school/ 直接下載xshell和xftp (訪問密碼: 9784) 2.選擇合適的下載路徑 點擊下載按鈕 開始下載 3

服務器 , 愛心代碼表白 , 主機名 , ip , Linux , 分佈式 , 官網

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小磊 - Redis應用實戰 - 秒殺場景(Node.js版本)

寫在前面 公司隨着業務量的增加,最近用時幾個月時間在項目中全面接入Redis,開發過程中發現市面上缺少具體的實戰資料,尤其是在Node.js環境下,能找到的資料要麼過於簡單入門,要麼名不副實,大部分都是屬於初級。因此決定把公司這段時間的成果進行分享,會用幾篇文章詳細介紹Redis的幾個使用場景,期望大家一起學習、進步。 下面就開始第一篇,秒殺場景。 業務分析 實際業務中,秒殺包含了許多場景,

redis , node.js , MySQL , 分佈式 , 秒殺

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金海境科技 - 【服務器數據恢復】數據中心私有云Ceph分佈式集羣文件丟失數據恢復案例

一:客户信息 內蒙古某警務雲數據中心 二:案例背景 什麼是分佈式文件系統 分佈式文件系統(DistributedFile System,DFS)是一種能夠在多台計算機之間共享文件存儲資源的系統。它將文件存儲在多個節點上,這些節點通常是位於不同地理位置的服務器或計算機集羣。分佈式文件系統的核心目標是提高文件存儲的可靠性、可擴展性和性能,同時為用户提供透明的文

服務器 , 分佈式數據恢復 , 服務器數據恢復 , 數據恢復 , 分佈式

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李棟 - 【zookeeper 第四篇章】監控 Watcher

一、Watcher 概述 zookeeper 提供了數據的 發佈/訂閲功能,多個訂閲者可同時監聽某一特定的主題對象,當主題對象的自身狀態發生了變化時(例如節點內容發生了改變、節點下的子節點列表發生改變等),會實時、主動的通知所有訂閲者。 二、Watcher 架構 Watcher 由三部分組成 zookeeper服務端、zookeeper客户端、客户端的watchManager對象。 客户端

zookeeper , 分佈式 , 後端

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今日長劍在握 - 驚喜來襲!253頁全綵免費電子書《Python 編程參考》正式上線發佈並提供原稿PDF

這是一本寫給開發者的⼯作必備基礎書籍,開放在線閲讀和 PDF 原稿下載,全書共 253 頁/彩色 。 大家好,我是韋世東,一名由運營轉行的 Python/Golang/Rust 開發者。 我自己的學習之旅走過許多彎路,也得到很多羣友(這裏特別點名我的 Python 指路人大魚唐軼飛)的幫助。因此在經過一段時間的沉澱後決定把自己所掌握的一些技術相關知識歸納整理,期望能夠幫助到和我一樣熱愛學習的朋友。

redis , 程序設計 , 分佈式 , go , Python

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代碼天地 - 推薦一款開源Web組態軟件,搭建SCADA/HMI工業過程可視化,支持OPC UA、Modbus、BACnet工業協議

隨着工業自動化和物聯網技術的迅猛發展,SCADA(監控與數據採集系統)和 HMI(人機界面)已成為現代化工業體系中的重要組成部分。然而,傳統的 SCADA 和 HMI 工具往往受限於封閉的架構和複雜的部署流程,難以滿足當前工業 4.0 對開放性、靈活性和跨平台支持的要求。 FUXA是一款基於Web的SCADA/HMI工業過程可視化開源組態軟件,通過

服務器 , 物聯網 , 實時監控 , 分佈式 , Web

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PingCAP - 首個雲原生、分佈式、全棧國產化銀行核心業務系統投產上線丨TiDB × 杭州銀行

日前,杭州銀行新一代核心業務系統成功投產上線。 新核心系統是業內首個實際投產的雲原生、分佈式、全棧國產化的銀行核心系統,是金融科技領域突破關鍵核心技術應用的重大實踐。 新核心系統自上線以來運行安全穩定,大幅提升了業務處理效率, 已支撐日均交易量 1000+ 萬筆,平均交易耗時小於 100 毫秒,較原核心業務系統縮減 54%,日終跑批的處理速度為原核心業務系統的 2.1 倍,能夠有效支撐未來業務的

全棧 , 雲原生 , 分佈式 , tidb , 銀行卡

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mob6454cc73e9a6 - 基於Hadoop的數據倉庫工具Hive(附超實用示例) - 個人文章

技術介紹 大數據技術:hadoop、hive、sqoop 後端技術:springboot、mybatis 前端技術:vue、elementui、echarts 開發環境:java17、node.js、mysql、maven、idea 項目介紹 優衣庫訂單數據分析項目基於大數據技術開發,旨在通過對電商平台的訂單數據進行高

大數據 , hadoop , 數據庫 , 分佈式 , Python

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代碼天地 - 徹底搞懂一個算法,CNN!!

卷積神經網絡算法(CNN)是一種專門用來處理具有網格結構數據(如圖像、視頻、時間序列等)的深度神經網絡。 它通過模仿人類視覺皮層的工作機制,通過局部感受野、權重共享和池化等設計,極大地降低了模型的複雜度,並有效提取了數據的空間層次特徵。 卷積神經網絡算法在計算機視覺領域,如圖像識別、目標檢測、圖像分割中取得了巨大成功。 核心原理

卷積 , 服務器 , 池化 , 全連接 , 分佈式

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mob64ca140a1f7c - Spark指南——第二章:SparkCore——RDD編程(2)

概述 從高層次來看,每個 Spark 應用程序都包含一個驅動程序,該程序運行用户的主函數並在集羣上執行各種並行操作。Spark 提供的核心抽象是彈性分佈式數據集(RDD),即一種分佈在集羣節點間的元素集合,可被並行操作。RDD 可通過以下方式創建:從 Hadoop 文件系統(或任何其他 Hadoop 支持的文件系統)中的文件起步,或基於驅動程序中的

spark , 大數據 , 分佈式 , Python

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ganmaobuhaowan - COREDATA持久化02 - 飛雪無痕的個人空間 -

PermissionsKit與Core Data集成:權限數據持久化終極指南 PermissionsKit是一個強大的iOS權限管理庫,它簡化了各種系統權限的請求和管理流程。在實際應用開發中,如何將權限狀態數據持久化存儲是開發者經常面臨的挑戰。本文將詳細介紹如何將PermissionsKit與Core Data完美集成,實現權限數據的持久化

Core , 服務器 , data , 數據 , 分佈式

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代碼天地 - python科研繪圖-繪製多模型對比校準曲線

代碼實現多模型校準性能對比分析,原理為通過 LSTM/BiLSTM 捕捉時序特徵,傳統機器學習模型擬合數據分佈,利用 calibration_curve 評估模型預測概率與實際正例比例的一致性。實現方法為加載 / 生成標準化數據,訓練 / 加載 LSTM、BiLSTM、隨機森林等多類模型,生成預測概率後繪製校準曲線,量化對比不同模型的校準效果,為模型選擇與優化提供實驗依據。

服務器 , 數據 , 加載 , 分佈式 , Json

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binswm - Bitpie下載:Tekon.app官網服務器中Ping特定的端口號

在日常Bitpie開發和運維中,我們經常需要檢查目標下載主機上的某個官網端口是否開啓,並確定網絡連通性。本文將為你詳細介紹使用 telnet、nc(Netcat) 和 nmap 等工具,在 Windows、Linux 和 macOS 上如何高效地 Ping 某個特定端口。 正文 一、為什麼需要 Ping 特定端口? 1. 常規

windows , 服務器 , 安裝方法 , 分佈式 , Javascript

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JonLee - PHP-Casbin 在分佈式服務中利用 Watcher 做策略同步

分佈式服務,是將多個具有不同或相同功能的服務分散在不同的服務器上,對外提供服務。 那麼在分佈式服務中,使用 PHP-Casbin 作為權限控制時,不同服務器上的服務的策略要保證是同步的。這裏我們主要探討常駐內存的 PHP 服務,在常駐內存的服務中,PHP-Casbin 一般是單例模式,所有的策略都會加載到內存,性能出色。 PHP-FPM 下每次都重新初始化 Enforcer 並重新加載策略,不

權限控制 , rbac , php , 分佈式

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mob64ca1414c613 - Centos 搭建Hadoop集羣_hadoop集羣搭建centos

引言 作為大數據入門的核心實驗,Hadoop 完全分佈式集羣搭建是很多新手的 “第一道坎”。本文整合了完整的實操流程,從虛擬機安裝到 Hadoop 集羣啓動,每一步都附詳細操作和通俗解釋,哪怕是 Linux 零基礎也能跟着做。實驗環境:VMware + CentOS6.8 + JDK1.8 + Hadoop2.6.5,集羣架構為 1 主(maste

服務器 , hadoop , bash , 分佈式

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