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深入理解DAG任务调度系统：核心原理与实现 AI天才研究院计算 Python实战编程实践 python 算法 dag
1.背景介绍随着大数据、人工智能等领域的发展，任务调度系统的重要性日益凸显。DirectedAcyclicGraph(DAG)任务调度系统是一种常见的任务调度系统，它可以有效地解决多个依赖关系复杂的任务调度问题。本文将深入探讨DAG任务调度系统的核心原理和实现，为读者提供一个深入的理解。1.1背景介绍1.1.1任务调度系统简介任务调度系统是计算机科学中一个重要的研究领域，它主要关注于在并行计算系统
Salesforce联手阿里云，销售易联手腾讯，还在靠”卖血求生“的CRM独立玩家何去何从？ saas
销售易官宣与腾讯战略合作升级，腾讯集团副总裁、腾讯政企业务总裁李强担任销售易董事长，销售易创始人史彦泽继续担任CEO。这场"资本+技术+生态"的强强联合，将行业竞争推向新维度，融资竞赛不再是SaaS企业生存的唯一筹码，中国企服市场正在发生深层变革。消息一出，便受到很多人的关注，这首当其中，最高兴的算要数销售易的客户，源自其将获得的三大核心价值升级，腾讯将进一步开放云计算、大数据、AI等核心技术能力
Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘) 2301_82243733 程序员 python 学习面试
最后Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
YashanDB访问约束数据库
本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%A6%82%E5%BF%B5%...访问约束是YashanDB特有的一种关系数据结构，基于有界计算理论的访问约束模型（AC，AccessConstraint）实现：通过在数据源上建立AC，实现大数据变小的模型变换。在查询时，通过访问AC数据，缩小查询代价和提升查
探索天气预警API：精准预测，守护安全 api
引言在当今这个快速变化的世界中，天气的波动直接影响着人们的日常生活、农业生产、交通出行乃至公共安全。为了有效应对各种极端天气事件，天气预警API应运而生，成为连接气象数据与公众服务的重要桥梁。本文将深入探讨天气预警API的工作原理、应用场景以及其对社会的积极影响。天气预警API的工作原理天气预警API基于先进的气象监测技术和大数据分析，通过收集全球范围内的气象卫星、雷达、地面观测站等数据源，进行实
深入解析：Tableau在数据可视化中的高级应用 Echo_Wish 实战高阶大数据信息可视化数据分析数据挖掘
深入解析：Tableau在数据可视化中的高级应用引言在大数据时代，数据可视化已成为数据分析中不可或缺的一部分。作为一款广受欢迎的数据可视化工具，Tableau以其强大的功能和灵活性，赢得了众多数据分析师的青睐。然而，许多人在使用Tableau时，仅停留在基本操作层面，未能充分发挥其潜力。本文将深入探讨Tableau的高级应用，展示其在复杂数据分析中的强大能力，并以具体实例说明其实际应用效果。数据预
Sharding-JDBC 实现分库分表一叶飘零_sweeeet java 分布式 mysql Sharding-JDBC 分库分表 java mysql
一、引言随着互联网业务的快速发展，数据量不断增长，传统的单一数据库架构已经难以满足高并发、大数据量的存储和查询需求。分库分表技术成为了解决这些问题的重要手段。Sharding-JDBC作为一款优秀的数据库中间件，能够方便地实现分库分表，提高系统的性能和可扩展性。本文将详细介绍Sharding-JDBC实现分库分表的实战过程。二、Sharding-JDBC概述（一）Sharding-JDBC的定义和
阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测，解锁近实时高效查询体验阿里云大数据AI技术阿里云云原生 MaxCompute 大数据实时数仓
随着实时、近实时数据分析需求的持续增长，查询响应时间在现代数据分析和业务应用中变得越来越重要。为减少查询响应时间，提升数据效率，阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute推出MaxQA（原MCQA2.0）查询加速功能，在独享的查询加速资源池的基础上，对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化，显著减少了查询响应时间，适用于BI场景、交互式分析以及近实时数仓等对
《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结 GoAI 深入浅出AI 人工智能深度学习机器学习 cnn rnn 生成对抗网络神经网络
个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介：掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等，专注大数据与人工智能知识分享。AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
EBS 性能不足？从吞吐量到 IOPS，阿里云全方位优化 Anna_Tong 阿里云云计算存储加速吞吐量优化 RAID配置云计算运维 IOPS 提升
在云计算环境中，存储性能对于业务稳定运行至关重要，尤其是数据库、大数据分析、AI计算等高IO需求的应用。然而，许多用户在使用EBS（弹性块存储）时，可能会遇到磁盘吞吐量或IOPS（每秒输入/输出操作数）不足的问题，导致应用响应变慢、数据处理延迟，甚至影响业务连续性。那么，是什么原因导致EBS性能瓶颈？如何优化吞吐量和IOPS以提升存储性能？阿里云又能提供哪些优化方案？本文将从存储架构、性能监控、优
DeepSeek接入大数据能做什么 PersistDZ 大数据与AI 大数据
DeepSeek作为一家专注于AGI和AI大模型技术的公司，在大数据领域可以通过以下方式切入，结合其核心能力提供创新解决方案：一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE（MixtureofExperts）架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布
Hadoop01-入门&集群环境搭建--非原创（test） xl.liu 大数据 Test
Hadoop01-入门&集群环境搭建今日内容Hadoop的介绍集群环境搭建准备工作Linux命令和Shell脚本增强集群环境搭建来来来大数据概述大数据:就是对海量数据进行分析处理，得到一些有价值的信息，然后帮助企业做出判断和决策.处理流程:1:获取数据2:处理数据3:展示结果1：Hadoop介绍Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理.它主
AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？大数据人工智能音乐大数据
自动标注、平滑过渡、音乐鉴权、AI创作，当AI技术应用于音乐行业为人类的精神文化与娱乐生活带来便利和更多选择时，也是一件让人激动不已的事情。随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。随着AI技术在音乐行业研究及应用的深入，音乐人工智能已经不新鲜，很多新的应用和产品已经惊艳亮相。基于对于音乐技术及产品的
iot架构 mqtt netty_一个关于小程序Iot的具体实现（MQTT版） Alfred Cheng iot架构 mqtt netty
前言Iot，这个名词应该很多人都听过了吧，即大数据、Ai等兴起后也紧跟着研发大潮流的到来，即物联网。传统简单的说就是智能化、程序化的控制硬件设施，大家最容易想到的应该是智能家居，通过一个App或者遥控进行对家具设置的远程控制。而今天要说的是人与物之间的通信控制，且通过互联网产品来执行人的命令，而机器进行应答。竞品说到小程序控制硬件，大家应该立马想到什么产品呢？某拜、某FO、售货机等等，他们的架构上
智慧园区安全调度的重要性 Guheyunyi 安全网络 python 大数据人工智能信息可视化数据分析
随着科技的飞速发展，智慧园区作为现代城市的重要组成部分，正逐渐成为企业、政府和居民生活的重要载体。智慧园区通过物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现了资源的高效配置和管理的智能化。然而，随着园区规模的扩大和复杂性的增加，安全问题也日益凸显。因此，智慧园区的安全调度显得尤为重要。智慧园区安全调度的定义智慧园区安全调度是指通过先进的技术手段和管理方法，对园区内的各类安全风险进行实时监控、预警和应急处
（一）大数据---Hadoop整体介绍（架构层）----（组件(3) 2401_84166965 程序员大数据 hadoop 架构
复杂性:体现在数据的管理和操作上。如何抽取，转换，加载，连接，关联以把握数据内蕴的有用信息已经变得越来越有挑战性二、大数据技术有哪些（重点）===================================================================================基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计
聚焦银行业数智化转型，火山引擎数据飞轮系列白皮书重磅发布大数据
随着金融科技的快速发展，银行业也在不断提升数字化水平。通过大数据、人工智能等技术的应用，银行可以更加精准地了解客户需求，提供个性化的金融产品和服务，还能降低运营成本，提升风险管理能力，创造更多业务价值。《金融科技发展规划（2022~2025年）》也明确指出，以加强金融数据要素应用为基础，以深化金融供给侧结构性改革为目标，以加快金融机构数字化转型、强化金融科技审慎监管为主线，将数字元素注入金融服务全
携手鲲鹏昇腾 HashData展现云原生数仓创新力量数据库
5月9日-11日，鲲鹏昇腾开发者大会2024在北京中关村国际创新中心举行，众多行业领袖、专家学者及优秀开发们齐聚一堂，分享产业趋势、技术创新和应用实践。酷克数据作为华为鲲鹏生态重要合作伙伴，受邀出席本次大会，展示其与鲲鹏昇腾生态联合开发的云数仓解决方案及应用案例，与全球开发者共同探讨云原生数仓前沿技术。今年两会政府工作报告明确提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际
遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）岁月如歌，青春不败生态遥感目标检测 cnn transformer 遥感遥感影像
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
创新市场调查方法，精准把握消费者脉搏（消费者调查） zhonglidc01 消费者调查市场调查咨询大数据人工智能
在当今竞争激烈的市场环境中，（第三方市场调查）企业要想精准把握消费者需求，制定有效的市场策略，（市场咨询公司）创新的市场调查方法至关重要。成都中立调查公司凭借17年的深厚调研经验，（问卷调查）结合线上线下调查、运用大数据分析等创新举措，致力于为客户提供更具前瞻性的市场洞察，助力企业精准把握消费者脉搏，提升市场竞争力。一、结合线上线下调查，全面覆盖消费者群体线上调研：便捷高效，触达广泛受众在互联网时
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探索大数据处理：利用 Apache Spark 解锁数据价值 Echo_Wish 实战高阶大数据 apache spark 大数据
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浅聊读写分离不全数据库 JAVA C#相关数据库读写分离 C#JAVA
一、前言最近工作很繁忙，同事的离职给我带来了很多的事情，投身于博客的时间比较少，另外在宿舍住可能部分的时间要随大流，鹤立鸡群有一些不好，当然这也是给自己找借口和理由，趁着周末整理下最近的感悟；另外公司用的ElasticSearch，最近我也在探索，微服务方面暂时搁浅，待到搬出宿舍的时候在开始一波666的操作；另外随着数据量增加自己还需要去接触波大数据东西，不得说真是有些挑战和机遇，看自己如何把握了
电力知识图谱与大模型的结合：从构建到行业应用的深度解析 Cc不爱吃洋葱知识图谱人工智能自然语言处理大模型大语言模型 LLM 语言模型
随着大数据和人工智能技术的飞速发展，电力行业迎来了智能化转型的全新契机。电力知识图谱作为一种将数据转化为结构化知识的技术，正在赋能故障诊断、设备管理、运维优化等核心场景。而当知识图谱与大模型相结合，更能释放强大的知识推理和智能预测能力，为行业智慧化发展注入新动力。本文将从专业视角，深入探讨电力知识图谱的构建过程、大模型的融入方法，以及它们在实际应用中的落地场景。通过具体案例剖析与技术解读，帮助你了
360智算中心：万卡GPU集群落地实践 ZVAyIVqt0UFji
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字节跳动后端或大数据基础知识面试题及参考答案（2万字长文）大模型大数据攻城狮大数据大厂面试数据结构算法 leetcode
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《2025：中国行业新方向与民营企业的使命》晚风る传媒
2025年，中国经济正站在新的历史节点上，科技创新、数字经济、绿色经济等成为发展的核心驱动力。在这样的背景下，2025年民营企业座谈会的召开，无疑为中国未来行业的发展指明了方向。本文将结合座谈会内容，探讨中国未来行业发展的新方向。一、数字经济：创新驱动的核心引擎数字经济已成为全球经济增长的重要引擎，而民营企业在其中扮演着关键角色。2025年，数字经济将继续深化，涵盖云计算、大数据、人工智能、物联网
网络安全：挑战、技术与未来发展一ge科研小菜鸡运维网络运维
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DolphinScheduler环境搭建、服务启动等常见问题及解决方案数据库
ApacheDolphinScheduler作为一款分布式易扩展的工作流调度系统，广泛应用于大数据任务编排。然而，在实际使用中，用户可能会遇到环境搭建、服务启动、工作流执行等问题。本文结合社区文档与用户实践经验，整理以下高频问题及详细解决方案，帮助用户快速定位并解决问题。一、安装与部署问题环境依赖配置错误问题：部署时因缺少JDK、Maven或数据库配置导致失败。解决方案：安装JDK1.8+并配置J
文心快码智能体不断发展，真正与AI协同工作
文心快码(BaiduComate)是基于百度文心大模型，在研发全流程全场景下为开发者提供辅助建议的智能代码助手。结合百度积累多年的编程现场大数据、外部优秀开源数据，可为开发者生成更符合实际研发场景的优秀代码，提升编码效率，释放“十倍”软件生产力。如果您对【文心快码企业版】感兴趣，希望获取更多详细信息，点击进入企业服务咨询我们会尽快安排专业人员与您取得联系！我们期待与您建立联系，为您的企业带来更高效
辗转相处求最大公约数沐刃青蛟 C++漏洞
无言面对”江东父老“了，接触编程一年了，今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧！为此，总结一下以方便日后忘了好查找。 1.输入要比较的两个数a,b 忽略：2.比较大小（因为后面要的是大的数对小的数做%操作） 3.辗转相除（用循环不停的取余，如a%b,直至b=0） 4.最后的a为两数的最大公约数 &
F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书 bijian1013 F5 负载均衡
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Object.equals方法：重载还是覆盖 Cwind java generics override overload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。原问题链接在阅读Joshua Bloch的《Effective Java（第二版）》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问： “不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见，这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作：” pu
初始线程 15700786134
暑假学习的第一课是讲线程，任务是是界面上的一条线运动起来。既然是在界面上，那必定得先有一个界面，所以第一步就是，自己的类继承JAVA中的JFrame，在新建的类中写一个界面，代码如下： public class ShapeFr
Linux的tcpdump 被触发 tcpdump
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安卓程序listview优化后还是卡顿肆无忌惮_ ListView
最近用eclipse开发一个安卓app，listview使用baseadapter，里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下，当我在每个item中显示，他都要进行缩放，导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。 &nb
扩展easyUI tab控件，添加加载遮罩效果知了ing jquery
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从某网上爬了数千万的数据，存在文本中。然后要导入mysql数据库。悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。 ping了一下， 19ms的延迟。于是下面的代码是没用的。 ps = con.prepareStatement(sql); ps.setString(1, info.getYear())............; ps.exec
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这是第三篇关于java.io的文章了，从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊，是这几天来对文件操作中最大的感受，本来自己认为的熟悉了的，刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了，模糊对我现在或许是最好的鼓励我会更加的去学加油！： JAVA的API提供了另外一种数据保存途径，使用字符流来保存的，字符流只能保存字符形式的流字节流和字符的难点：a,怎么将读到的数据
MO、MT解读 bijian1013 GSM
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五个JavaScript基础问题 bijian1013 JavaScript call apply this Hoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题，但却很能体现JavaScript的基本功底。问题1：Scope作用范围考虑下面的代码： (function() { var a = b = 5; })(); console.log(b); 什么会被打印在控制台上？回答：上面的代码会打印 5。 &nbs
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本篇，不考虑细节问题和为什么，先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World，了解Thrift RPC服务开发的基本流程 1. 在Intellij中创建一个Maven模块，加入对Thrift的依赖，同时还要加上slf4j依赖，如果不加slf4j依赖，在后面启动Thrift Server时会报错 <dependency>
【Avro一】Avro入门 bit1129 入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成，然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是，Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码，这对于动态类型语言很有用。 1. 添加Maven依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <proj
安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能 ronin47
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java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MinKElement { /** * 5.最小的K个元素 * I would like to use MaxHeap. * using QuickSort is also OK */ public static void
TCP的TIME-WAIT bylijinnan socket
原文连接： http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html 以下为对原文的阅读笔记说明：主动关闭的一方称为local end，被动关闭的一方称为remote end 本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet，也称为socket 1、TIME_WA
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Apache集群乱码和最高并发控制 cuisuqiang apache tomcat 并发集群乱码
都知道如果使用Http访问，那么在Connector中增加URIEncoding即可，其实使用AJP时也一样，增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。最大连接数也是一样的，增加maxThreads属性即可，如下，配置如下： <Connector maxThreads="300" port="8019" prot
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一、低延迟的客户端-服务器和服务器-客户端的连接很多时候所谓的http的请求、响应的模式，都是客户端加载一个网页，直到用户在进行下一次点击的时候，什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的，这时候就需要用户的互动或定期轮训的，以便从服务器端加载新的数据。通常采用的技术比如推送和comet（使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式：基于ajax的长
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