- 数据湖Iceberg、Hudi和Paimon比较_数据湖框架对比(1)
2301_79098963
程序员知识图谱人工智能
4.Schema变更支持对比项ApacheIcebergApacheHudiApachePaimonSchemaEvolutionALLback-compatibleback-compatibleSelf-definedschemaobjectYESNO(spark-schema)NO(我理解,不准确)SchemaEvolution:指schema变更的支持情况,我的理解是hudi仅支持添加可选列
- LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS
maxmaxma
数据库milvusfaiss
以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别,从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比:一、功能定位Chroma轻量级向量数据库:专注于快速构建中小型语义搜索原型,提供简单易用的API,适合快速集成到现有应用中。特点:支持近似最近邻搜索(ANN)、实时性能优化,但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库:专为超大规模向量数据设计,支持云原生架构和高可用性,适合企业
- 大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验
一个“不专业”的阿凡
大数据
问题导读:1、项目中遇到过哪些问题?2、Kafka消息数据积压,Kafka消费能力不足怎么处理?3、Sqoop数据导出一致性问题?4、整体项目框架如何设计?项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机(1)如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数,和每个任务申请的最大内存。调整参数:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb(单个任务可申请的最多物理内存
- 深入解析Flink Kafka Connector的分布式流数据采集架构与底层实现
数据与算法架构提升之路
#Flinkflinkkafkaconector源码
目录1.FlinkKafka连接器的分布式流采集架构1.1架构组成1.2分布式流模型2.数据分区分配策略3.为什么重写序列化和偏移量管理3.1与Flink分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构3.3OffsetsInitializer与细粒度偏移量控制3.4与Flink的Source接口统一4.版本兼容性管理5.有界流处理支持5.1实现原理5.2API使用示例5.3多种
- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- Sa-Token v1.20.0 发布,新增临时Token认证
框架介绍Sa-Token是一个轻量级Java权限认证框架,主要解决:登录认证、权限认证、分布式Session会话、单点登录、OAuth2.0等一系列权限相关问题。框架针对踢人下线、自动续签、前后台分离、分布式会话……等常见业务进行N多适配,通过sa-token,你可以以一种极简的方式实现系统的权限认证部分Sa-Tokenv1.20.0版本更新包括以下内容:新增:新增Solon适配插件,感谢大佬@刘
- SpringBoot分布式架构下字典表设计与实战应用
潘多编程
springboot分布式架构
在分布式系统中,字典表作为基础数据的核心载体,其设计合理性直接影响系统的扩展性和维护效率。本文将结合具体代码实例,深入讲解分布式环境下字典表的设计方案与实现细节。一、分布式环境下的字典表挑战数据一致性要求:多服务节点间的字典数据同步高并发访问压力:基础数据的频繁读取需求动态更新需求:业务运行时字典数据的热更新能力多级缓存策略:本地缓存与分布式缓存的协同工作二、技术方案设计架构图:[Client]-
- Apache大数据旭哥优选大数据选题
Apache大数据旭
大数据定制选题javahadoopspark开发语言ideahive数据库架构
定制旭哥服务,一对一,无中介包安装+答疑+售后态度和技术都很重要定制按需求做要求不高就实惠一点定制需提前沟通好怎么做,这样才能避免不必要的麻烦python、flask、Django、mapreduce、mysqljava、springboot、vue、echarts、hadoop、spark、hive、hbase、flink、SparkStreaming、kafka、flume、sqoop分析+推
- 【Hive】-- hive 3.1.3 伪分布式部署(单节点)
oo寻梦in记
ApachePaimon大数据服务部署hive分布式hadoop
1、环境准备1.1、版本选择apachehive3.1.3apachehadoop3.1.0oraclejdk1.8mysql8.0.15操作系统:Macos10.151.2、软件下载https://archive.apache.org/dist/hive/https://archive.apache.org/dist/hadoop/1.3、解压tar-zxvfapache-hive-4.0.0-
- Java后端开发技术详解
小二爱编程·
java开发语言
Java作为一门成熟的编程语言,已广泛应用于后端开发领域。其强大的生态系统和广泛的支持库使得Java成为许多企业和开发者的首选后端开发语言。随着云计算、微服务架构和大数据技术的兴起,Java后端开发的技术栈也不断演进。本文将详细介绍Java后端开发的核心技术,包括Java基础、常见框架、数据库操作、缓存技术、异步编程等。1.Java基础:理解面向对象的编程Java是一种面向对象的编程语言,面向对象
- 【Linux】Hadoop-3.4.1的伪分布式集群的初步配置
孤独打铁匠Julian
Linuxlinuxhadoopubuntu
配置步骤一、检查环境JDK#目前还是JDK8最适合Hadoopjava-versionecho$JAVA_HOMEHadoophadoopversionecho$HADOOP_HOME二、配置SSH免密登录Hadoop需要通过SSH管理节点(即使在伪分布式模式下)sudoaptinstallopenssh-server#安装SSH服务(如未安装)cd~/.ssh/ssh-keygen-trsa#生
- 事务回滚核心技术
KBkongbaiKB
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一、事务回滚的数学本质与核心挑战1.1事务状态机模型操作执行持久化完成系统故障事务回滚ActivePartiallyCommittedCommittedFailedAborted1.2核心技术挑战矩阵问题维度单机事务分布式事务原子性保证存储引擎WAL日志二阶段提交协议隔离性实现MVCC多版本控制全局锁调度机制可见性管理事务ID版本链向量时钟同步回滚触发条件SQL执行异常/死锁网络分区/节点故障二、
- IDC权威认证!永洪科技入选 IDC「GBI图谱」,点亮生成式 BI 价值灯塔
永洪科技
科技人工智能BI大数据数据分析
大数据市场正在稳步前进,生成式AI已成为厂商服务的重点方向,其发展离不开数据底座建设和数据工程管理,反过来AI也会帮助开发运维人员、业务人员和管理层更好地使用、查询数据。IDC调研数据显示,在生成式AI的驱动下,未来5年企业在数据管理和数据分析基础设施建设的投资增长率将分别达到8.7%和9.2%。近日,国际咨询机构IDC发布了《中国数据智能市场生态图谱V5.0》,在这一领域,永洪科技以其创新前沿的
- 打造金融数据新引擎,看永洪科技助力头部农信社搭建一站式分析平台
永洪科技
金融数据可视化BI数据分析大数据
在数字化转型的浪潮中,金融行业作为经济发展的核心引擎,正加速探索数字化、智能化的新路径。永洪科技,近日成功助力某省农村信用社联合社(简称:Z企业)完成了其数字化转型的重要一步,通过部署先进的商业智能解决方案,为Z企业的业务升级与效能提升注入了强劲动力。随着智能金融时代的来临,以大数据、人工智能、移动互联等新兴技术为核心的金融科技持续赋能银行金融业务数字化、智能化、开放化的发展,为金融机构营销体系的
- 读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层
qq_38215991
bigdata大数据
数据分层在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层跟离线系统的定义一样,ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据(进行了数据清洗),包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。(原始数据
- 从零开始学习 Go 语言
九班长
Golang学习golang后端开发语言gin
Go语言(又称Golang)是由Google开发的一种静态强类型、编译型、并发型编程语言。它以其简洁的语法、高效的并发支持和强大的标准库而闻名,非常适合开发高性能的服务器端应用、分布式系统和云计算工具。本文将从零开始,详细介绍如何学习Go语言,涵盖基础语法、核心概念、并发编程、工具链和实战项目等内容。1.Go语言简介1.1Go语言的特点简洁易学:语法简洁,学习曲线平缓。高效编译:编译速度快,生成的
- 麒麟服务器操作系统Redis部署手册
太极淘
麒麟操作系统管理工具服务器redis运维
软件简介Redis****介绍REmoteDIctionaryServer(Redis)是一个由SalvatoreSanfilippo写的key-value存储系统,是跨平台的非关系型数据库。Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库,并提供多种语言的API。Redis通常被称为数据结构服务器,因为
- 使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要
dgay_hua
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在大数据处理和文本分析领域,MapReduce是一种非常重要的策略,用于处理和分析大型数据集。具体到文本处理方面,MapReduceDocumentsChain구현了一种map-reduce策略,可以有效地处理长文本。本文将介绍如何从MapReduceDocumentsChain迁移到LangGraph,并探讨LangGraph在流处理、检查点恢复等方面的优势。技术背景介绍MapReduceDoc
- DMDDM文档数据库学习分享
合作愉快:)
数据库学习
达梦新云文档数据库(简称DMDDM),是一款由达梦公司独立研发的分布式原生文档数据库产品。一、关键特性1、高性能、高可用性:DMDDM文档数据库支持快速的数据读写操作,能够满足高性能应用的需求。支持主备集群和分布式集群部署方式,单个节点故障不影响整个系统的正常运行。提供DDM-Meta、DDM-Store和DDM-Engine三个核心组件,分别负责存储数据库元数据和集群调度、存储实际的数据库数据以
- Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践
一键难忘
Bokehpython开发语言
用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践在大规模数据处理和分析中,数据可视化是一个至关重要的环节。Bokeh是一个在Python生态中广泛使用的交互式数据可视化库,它具有强大的可扩展性和灵活性。本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化,并提供一些最佳实践和代码实例,帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh?Bokeh是一个专为浏览器呈现而设计的可视化库,它支持高效渲
- 分页优化之——游标分页
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Java面试java数据库优化游标分页分页查询
游标分页(Cursor-basedPagination)是一种高效的分页方式,特别适用于大数据集和无限滚动的场景。与传统的基于页码的分页(如page=1&size=10)不同,游标分页通过一个唯一的游标(通常是时间戳或唯一ID)来标记分页的位置,避免了传统分页在数据变动时的重复或遗漏问题。以下是游标分页在前后端的实现方式:1.游标分页的核心概念游标(Cursor):游标是一个唯一标识符,通常是数据
- Hadoop 集群规划与部署最佳实践
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2009年2月2日,ApacheHadoop项目诞生。它是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储、处理和分析海量的数据。Hadoop具有高容错性、可靠性、可扩展性、适应性等特征,因而广泛应用于数据仓库、日志分析、网络流量监测、推荐引擎、搜索引擎等领域。由于Hadoop采用“分而治之”的架构设计理念,因此可以轻松应对数据量、计算能力和存储成本的增长。2013年底,
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窝窝和牛牛
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文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel:数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX:两大数据集成工具对比实战场景:MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel实现方案DataX实现方案实现原理对比底层依赖环境方案优缺点分析快速上手环境准备简单示例总结轻松入门ApacheSeaTunnel:数据集成利器什么是SeaTunnelAp
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java毕设java课程设计springbootvue
️OnlineMall商城系统全解析|Vue3+SpringBoot全栈实战(附高并发与数据安全方案)一、系统架构全景基于七张效果图分析,该系统是企业级电商综合管理平台,采用SpringBoot3+Vue3+ElementPlus+MyBatisPlus技术栈,覆盖商品管理、订单处理、会员运营等核心场景。通过RBAC权限控制+Elasticsearch搜索+分布式事务三大技术亮点,支持10万级商品
- Flink Cdc TiDB详解
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1.什么是FlinkTiDBCDC?简单说就是用Flink实时抓取TiDB数据库的数据变化(比如新增、修改、删除),并将这些变化数据以流的形式处理,用于实时分析、同步到其他系统等场景。TiDB本身是分布式数据库,而Flink是流处理引擎,两者的结合适合需要高吞吐、低延迟的大规模数据处理场景[7][8]。2.底层原理TiDB侧:通过TiCDC组件(TiDB的变更数据捕获工具)捕获数据变更,类似MyS
- Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测
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设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks,结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据,通过DeltaLake实现Exactly-Once语义,实时欺诈检测(流数据写入DeltaLake,批处理模型实时更新),以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。完整实现代码需要根据具体数据格式和业务规则进行调整,建议通过DatabricksR
- 【 现代后端架构演进:微服务设计与云原生】
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现代后端架构演进:微服务设计与云原生一、架构演进历程1.单体架构到分布式系统单体架构瓶颈典型问题:代码耦合(代码行超百万级)、扩展困难(垂直扩容成本>105>10^5>105美元/节点)、技术栈固化故障扩散:数据库连接池耗尽导致全站瘫痪SOA(面向服务架构)引入ESB(企业服务总线),服务间通信延迟增加30-50ms典型案例:电信计费系统(服务拆分粒度以模块为单位)2.微服务革命(2014-)核心
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探索数据安全新境界:ApacheSparkSQLRangerSecurity插件深度揭秘项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-ranger随着大数据的爆炸性增长,数据安全性成为了企业不可忽视的核心议题。在这一背景下,【ApacheSparkSQLRangerSecurityPlugin】以其强大的数据访问控制能力脱颖而出,成为数据处理领域的明星级
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持(146)
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- OpenHarmony 开源硬件学习全指南:从入门到实战
琢磨先生David
开源harmonyos
OpenHarmony开源硬件学习全指南:从入门到实战随着万物互联时代的到来,OpenHarmony作为面向全场景的开源分布式操作系统,正逐步成为智能硬件开发的重要技术底座。本文将系统性地解析OpenHarmony开源硬件的学习路径、开发工具链及行业实践方案,为开发者提供从环境搭建到项目落地的完整指引。一、构建开发环境:混合平台的智慧选择OpenHarmony采用Windows与Linux混合开发
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
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- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
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系统: Centos6.5
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实现思路
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frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
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public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文