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分布式学习笔记架构后端
常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中,数据通常需要被分布在多台机器上,主要为了达到:拓展性:数据量因读写负载巨大,一台机器无法承载,数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡,达到灵活的横向拓展高容错&高可用:在分布式系统中单机故障是常态,在单机故障的情况下希望整体系统仍然能够正常工作,这时候就需要数据在多台机器上做冗余,在遇到单机故障时能够让其他机器接管统一的用户体验:如果系统客户端分布
- 2025代码块种类以及作用
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intellij-ideaphpstormideajupyter
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- Python 脚本最佳实践2025版
前文可以直接把这篇文章喂给AI,可以放到AI角色设定里,也可以直接作为提示词.这样,你只管提需求,写脚本就让AI来.概述追求简洁和清晰:脚本应简单明了。使用函数(functions)、常量(constants)和适当的导入(import)实践来有逻辑地组织你的Python脚本。使用枚举(enumerations)和数据类(dataclasses)等数据结构高效管理脚本状态。通过命令行参数增强交互性
- 洛谷 P11120 [ROIR 2024 Day 1] 登机 题解
殇之夜
洛谷c++c语言算法
Part0前言这种题一看就是签到题,也是特水,建议评红或橙。Part1思路就是先将已有位置先填对称,然后将剩余还未添加的乘客以对称方式填入。首先可以特判掉需要的位置大于空位的情况,直接输出Impossible。然后用数组记录.和X的位置,先遍历所有X的位置,然后看他的对称位置是否为空,若为空,则填入X,然后m--。最后若musingnamespacestd;chara[1010][10];stru
- Redis Sentinel(哨兵) 和 Redis Cluster(集群)
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八股普通学习区Redisredis数据库缓存
哨兵机制和集群有什么区别Redis集群主要有两种,一种是RedisSentinel哨兵集群,一种是RedisCluster。主从集群,包括一个Master和多个Slave节点,Master负责数据的读写,Slave负责数据的读取,Master上收到的数据变更会同步到Slave节点上实现数据同步,但不提供容错和恢复,在Master宕机时不会选出新的Master,导致后续客户端所有写请求直接失败。所以
- 日历插件-FullCalendar的详细使用
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一、介绍FullCalendar是一个功能强大、高度可定制的JavaScript日历组件,用于在网页中显示和管理日历事件。它支持多种视图(月、周、日等),可以轻松集成各种框架,并提供丰富的事件处理功能。二、实操案例具体代码如下:FullCalendar日期选择body{font-family:Arial,sans-serif;margin:20px;}#calendar{max-width:900
- tcpdump交叉编译
weixin_45673259
tcpdump测试工具网络
1.下载路径官网:https://www.tcpdump.org/2.编译解压:tar-xflibpcap-1.10.4.tar.xztar-xftcpdump-4.99.4.tar.xz编译libpcap./configure--host=mips-v720s229-linux--target=mips-v720s229-linuxCC=/opt/A1/mips-gcc720-uclibc229
- “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛
fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言:本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容,赛事是:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛(科大讯飞AI大赛)一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中,短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈,更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘:通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
- 从《哪吒 2》看个人IP的破局之道|创客匠人
《哪吒2》以破竹之势登顶中国影史票房榜,不到9天票房突破62亿,观众自发为其“冲百亿”的热情,揭示了一个朴素却深刻的商业逻辑:IP的真正生命力,不在于短暂曝光,而在于用户愿意用行动投票的长期信任。这种逻辑,同样适用于2025年个人IP的增长突围。流量失效的真相:用户体验断层终结增长如今的IP运营者常陷入一个误区:疯狂追逐流量,却留不住用户。短视频投流成本翻倍,内容越做越多粉丝却不涨,好不容易成交的
- [特殊字符] 实时数据洪流突围战:Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命(附压测报告)——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案
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flink大数据
引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
- 反光衣识别漏检率 30%?陌讯多尺度模型实测优化
在建筑工地、交通指挥等场景中,反光衣是保障作业人员安全的重要装备,对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁:强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源:某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后,给安全生产埋下隐患。一、技术解析:反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
- matlab卷积矩阵绝对值,MATLAB矩阵分析和计算
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matlab卷积矩阵绝对值
MATLAB矩阵分析和计算编辑锁定讨论上传视频本词条缺少概述图,补充相关内容使词条更完整,还能快速升级,赶紧来编辑吧!《MATLAB矩阵分析和计算》是清华大学出版社出版的一本图书。[1]书名MATLAB矩阵分析和计算作者杜树春出版社清华大学出版社出版时间2019年6月1日定价59元ISBN9787302524816印次1-1印刷日期2019.04.23MATLAB矩阵分析和计算图书内容编辑本书侧重
- NGS测序基础梳理01-文库构建(Library Preparation)
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本文介绍Illumina测序平台文库构建(LibraryPreparation)步骤,文库结构。写作时间:2020.05。推荐阅读:10W字《Python可视化教程1.0》来了!一份由公众号「pythonic生物人」精心制作的PythonMatplotlib可视化系统教程,105页PDFhttps://mp.weixin.qq.com/s/QaSmucuVsS_DR-klfpE3-Q10W字《Rg
- NGS测序基础梳理02-簇生成(Cluster Generation)及flow cell介绍
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本文图解Illumina测序平台,flowcell表面簇生成(ClusterGeneration)过程。写作时间:2020,有问题可留言或者我的公众号。本文将了解到什么?1flowcell2簇生成为何要进行簇生成?簇生成步骤1)文库与flowcell表面P5杂交与互补链合成2)双链变性3)桥式PCR扩增4)反链切除5)DNA链3'封闭参考资料:1flowcell为何要先介绍flowcell?因为簇
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- 传奇修改map地图教程_传奇技能第三祭:NPC的增加、隐藏和脚本修改
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树莓派&Jetson教程机器人stm32嵌入式硬件自动驾驶ROS树莓派raspberrypi
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还是简单说一下,如何在Windows上安装DockerDesktop,具体步骤如下:系统要求Windows10/1164-bit(专业版、企业版或教育版,版本21H2或更高)启用WSL2(WindowsSubsystemforLinux2)或Hyper-V至少4GB内存BIOS中启用虚拟化(VT-x/AMD-V)安装步骤1.下载DockerDesktop访问Docker官网下载页面。下载Docke
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- 什么是RFM模型
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RFM模型是客户价值分析中一种经典且实用的量化模型,它通过三个关键维度评估用户价值,帮助企业识别最有价值的客户群体。名称RFM由三个核心指标的英文首字母组成:R(Recency)-最近一次消费时间定义:用户上一次发生交易行为距今的时间长度(如多少天前)。意义:衡量用户的活跃度和流失风险。R值越小(最近有消费),说明用户越活跃,流失风险越低;R值越大(很久没消费),用户流失风险越高。母婴场景示例:一
- 数据分析常用指标名词解释及计算公式
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数据分析中有大量常用指标,它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式,按常见类别分类:一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释:用户访问网站或应用时,每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式:PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释:在特定时间范围内(如一天、一周、一月),访问网站
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.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
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JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持