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天翼雲開發者社區 - 托住每份期待，雙十一“購”順暢！

雙十一的購物車 又又又又塞滿啦！ 快遞小哥衝刺 倉庫燈火通明 直播間熱鬧翻天 ——這場全民狂歡的背後 藏着看不見的“雲”力量 天翼雲，作為雲服務國家隊 正用硬核科技 穩穩托住每一份期待！ 玩轉新零售：雲端賦能“翼”起狂歡 對電商商家來説，商品圖是“第一導購員”，但傳統拍攝成本高、週期長，成為行業的核心痛點。為解決這一痛點，天翼雲攜手蘑菇街給出答案。天翼云為蘑菇街旗下的AI商拍工具WeShop唯象

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饕餮大數據 - 【Ambari開啓Kerberos】- Atlas啓動 - Solr權限異常

一、問題背景 Atlas 啓動報錯通常分兩階段： HBase 無權限（上文已有説明）； Solr 401 Unauthorized（本篇重點）。 二、錯誤日誌分析 Atlas 啓動失敗時控制枱輸出如下堆棧信息： .springframework.beans.factory.support.

大數據 , yyds乾貨盤點 , Kerberos , 運維 , 開源 , Css , 前端開發 , HTML , Ambari

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ApacheFlink - 雲棲實錄｜馳騁在數據洪流上：Flink+Hologres驅動零跑科技實時計算的應用與實踐

本文根據 2025 雲棲大會演講整理而成，演講信息如下 演講人： 聶清 零跑汽車大數據高級專家 零跑科技的快速發展與數據挑戰 零跑科技成立於2015年12月，總部位於浙江杭州，是國內造車新勢力中唯一具備全域自研自造能力及垂直整合度最高的智能電動車企業。業務涵蓋整車設計、研發製造、智能駕駛等領域，始終致力於為用户創造價值。 特別值得一提的是，就在演講前一天，零跑迎來了第100萬台量產車的下

大數據 , flink , 實時計算

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vivo互聯網技術 - Redis key 消失之謎

作者：vivo 互聯網存儲團隊 - Lin Haiwen、Xu Xingbao 本文從一次生產環境業務服務報錯，逐步對問題進行定位，深入分析之後發現導致問題的原因，給出相應的優化方法，提升業務可用性。 1分鐘看圖掌握核心觀點👇 一、問題描述 1.1 報錯信息 應用服務報錯，通過監控日誌發現凌晨2點的時候，應用報錯獲取不到Redis key。 1.2 告警與監控信息 首先想到是否由於內存

redis , 數據庫 , 抓包解密

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泊浮目 - Fluss RoadMap裏Zero Disk是啥

本文在綠泡泡“狗哥瑣話”首發於2024.12.23 -關注不走丟。 上期Fluss的內容還算受歡迎，這期加更，講講Fluss RoadMap裏提到的Zero Disks是怎麼個事兒。 所謂Zero Disks就是把所有的存儲放在S3這種遠程，容量無限的存儲上。這樣集羣本身就可以做到無狀態了。 那這玩意兒會怎麼做呢？我們直接看一篇先成的文章。 原文鏈接： https://medium.com/the

fluss , 大數據 , flink , kafka

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】Scala編程語言

Scala是一種多範式的編程語言，其設計的初衷是要集成面向對象編程和函數式編程的各種特性。Scala運行於Java平台（Java虛擬機）之上，併兼容現有的Java程序。因此，要安裝Scala環境之前，首先需要安裝Java的JDK。學習Scala編程語言，將為後續學習Spark和Flink奠定基礎。視頻講解如下: https://www.bilibili.com/video/BV1wdUWYe

spark , 大數據 , Scala , flink

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StarRocks - 淘寶閃購實時分析黑科技：StarRocks + Paimon撐起秋天第一波奶茶自由

作者：馬龍傑（澄諾） 阿里巴巴中國電商事業羣-餓了麼-DIC數據智能中心-數據研發流量組 摘要：實時湖倉架構賦能即時零售，在多端流量與億級營銷投入下支撐分鐘級決策與體驗升級。 導讀： 當“秋天的第一杯奶茶”衝上熱搜時，很多人看到的是用户的熱情與訂單的暴漲，而在背後，技術團隊同樣在全力以赴。自 4 月 30 日淘寶閃購上線以來，短短 100 天，業務團隊創造了一個奇蹟，技術團隊則在高併發與

阿里巴巴 , 數據庫 , starrocks , paimon , 物化視圖

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北京辰輝創聚生物 - 重組融合蛋白技術概述

重組融合蛋白的基本概念 重組融合蛋白是通過基因工程技術將兩個或多個不同基因的編碼序列連接，在宿主細胞中表達產生的單一多肽鏈。這種技術使得研究人員能夠將不同蛋白質的功能域進行組合，創造出具有新特性的蛋白質分子。與普通重組蛋白相比，融合蛋白在設計上具有更高的靈活性和功能性。 從結構組成來看，重組融合蛋白通常包含目標

蛋白表達 , 可溶性蛋白 , 大數據 , 蛋白檢測 , 數據倉庫 , His標籤 , 親和層析

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數據集成與治理 - 一文講清數據要素，數據資產，數據治理和數字資產

我前些年在做數據支持的時候，每到開會時總會聽到： 業務部門説盤活數據資產，技術團隊卻在強調必須先做好數據治理； 管理層要求要釋放數據價值，財務部門卻在質疑：這些數據投入到底能帶來多少實際收益？ 更麻煩的是，不同團隊對同一個數據指標的理解各不相同，導致報表數據對不上，會議時間都浪費在基礎概念的爭論上。 這些問題，其實就是沒把數據要素、數據資產、數據治理和數字資產幾個核心概念理清楚。 接下來，

大數據 , 教程 , 數據可視化 , 知識 , 數據庫

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阿森CTO - 內聯函數和auto關鍵推導和指針空值

@TOC 📝內聯函數 內聯函數是一種編譯器優化技術,它可以將函數的代碼直接插入到函數調用的地方,而不是通過函數調用的方式。這樣可以減少函數調用的開銷,提高程序的執行效率。 舉個例子，當你在一個項目中，想要頻繁調用一個Add函數 int Add(int x, int y) { return x + y; } 當你調用一千次

數組 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , 編譯器 , 內聯函數

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代碼匠心 - 從零開始學Flink：事件驅動

在實時計算領域，很多業務邏輯天然適合“事件驅動”模式：當事件到達時觸發處理、在某個時間點觸發補償或彙總、根據狀態變化發出告警等。Apache Flink 為此提供了強大的 ProcessFunction 家族（KeyedProcessFunction、CoProcessFunction、BroadcastProcessFunction 等），它們在算子層面同時具備“事件處理 + 定時器 + 狀態”

大數據 , 事件驅動 , JAVA , flink , 數據處理

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我就是不長肉而已 - B5819W-ASEMI可直接替代安世PMEG4010CEGW

編輯：ll B5819W-ASEMI可直接替代安世PMEG4010CEGW ASEMI首芯半導體可替代安氏半導體功率器件 型號：B5819W 品牌：ASEMI 封裝：SOD-123 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：10u

ASEMI , 大數據 , B5817W , hadoop , 在51CTO的第一篇博文 , 二極管

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在遙感圖像土地利用分類中的優化與應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在遙感圖像土地利用分類中的優化與應用/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！隨着衞星遙感技術的飛速發展，我們得以從 “上帝視角” 俯瞰地球，海量遙感圖像數據如同寶庫，藴藏着土地利用的關鍵信息。但面對這 “數據洪流”，傳統分類方法如同在茫茫大海撈

機器學習 , spark , hdfs , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , Java大數據 , 遙感圖像

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合合技術團隊 - 論文解讀 - 大型多模態模型中現實世界個性化基準測試

​一、簡要介紹 快速發展的大型多模態模型（LMMs）領域催生了多種具有顯著能力的模型。然而，現有的評估標準未能全面、客觀且準確地評估這些模型是否能滿足現實世界中人類的多樣化需求。為了解決這一問題，論文提出了多維度洞察（MDI）基準，該基準包含超過500張圖像，涵蓋了人類生活的六個常見場景。值得注意的是，MDI基準相比現有評估方法具有兩大優勢：(1)每張圖像都附有兩類問題：簡單問題用於評估模型對圖

大數據 , 算法 , 人工智能