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Java 分布式高并发重试方案及实现

文章目录Java分布式高并发重试方案及实现一、重试机制的背景和意义二、基于SpringBoot的重试方案实现1.使用SpringRetry实现重试机制添加依赖开启重试功能定义重试逻辑使用重试服务2.使用

可乐加.糖·2025-03-18 08:19

SMT贴片加工核心技术突破与实践

内容概要在电子制造行业加速向智能化转型的背景下，SMT贴片加工企业的技术革新正成为产业升级的关键驱动力。

安德胜SMT贴片·2025-03-18 08:47

评测系统的服务网格架构应用

Step1:标题与概述评测系统的服务网格架构应用关键词：服务网格、评测系统、微服务、架构设计、性能优化摘要：本文将详细探讨服务网格在评测系统中的应用，从背景介绍、核心概念、技术分析、架构设计到实际应用，

AI天才研究院·2025-03-18 08:14

Flink流式计算系统

本文将以这些概念为基础，逐一介绍Flink的发展背景、核心概念、时间推理与正确性工具、安装部署、客户端操作、编程API等内容，让开发人员对Flink有较为全面的认识并拥有一些基础操作与编程能力。

xyzkenan·2025-03-18 07:13

Python文件中动态导入多个.py文件

Python文件中动态导入多个.py文件一、背景在一些自动化脚本中，我们需要一些中间文件作为引用文件来处理一些自动化的工作，但是中间文件数量可能根据需求的变更发生不规律的变化，所以就需要一些读文件夹来自动获取这些需要引用的中间文件

_长风_·2025-03-18 07:12

C++ primer plus 1.1 C++ 简介

在第一章中我将按照本书的逻辑讲起，在从中增加一些自己的见

C_VuI·2025-03-18 07:05

网络安全最新HVV（护网）蓝队视角的技战法分析_护网技战法报告(1)，2024年最新网络安全开发基础作用

如何自学黑客&网络安全黑客零基础入门学习路线&规划初级黑客1、网络安全理论知识（2天）①了解行业相关背景，前景，确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。

2401_84520093·2025-03-18 06:04

锂电池剩余寿命预测 | 基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码一、引言1.1、研究背景和意义锂电池因其高能量密度和长循环寿命，在移动设备、电动汽车和储能系统等领域得到广泛应用。

默默科研仔·2025-03-18 05:58

10-使用states

在FLEX术语里，state是视图改变的集，可叫作覆盖，它可以是增加或删除组件，改变属性和行为。每个Flex应用都有至少一个状态，叫basestate。

stone5·2025-03-18 05:54

uni-app 小程序项目四封装 radio组件、NumberBox组件以及数据问题、滑动删除组件、收货地址组件以及授权问题、结算区域

购物车页面1.0创建购物车页面的编译模式打开微信开发者工具，点击工具栏上的“编译模式”下拉菜单，选择“添加编译模式”：勾选“启动页面的路径”之后，点击“确定”按钮，新增购物车页面的编译模式：1.1商品列表区域

Hyman-ya·2025-03-18 04:17

控件综合2

下拉框//MFCDay002Dlg.cpp:实现文件//#include"stdafx.h"#include"MFCDay002.h"#include"MFCDay002Dlg.h"#include"afxdialogex.h

weixin_30881367·2025-03-18 03:05

基于MapReduce的气候数据分析

背景在于随着全球气候变化问题日益严峻，海量气候数据的高效处理和分析成为关键。目的是利用MapReduce技术对气候数据进行有效挖掘，以揭示气候变化规律和趋势。

赵谨言·2025-03-18 03:03

Angular 17与PrimeNG复选框图标定制

背景介绍随着Angular从15版本升级到17版本，很多开发者也需要更新其依赖库，包括PrimeNG。由于PrimeNG的更新，组件的样式和行为可能会发生变化，这就要求开发者了解如何适应这些变

t0_54program·2025-03-18 03:02

Maven继承和聚合特性

目录Maven继承关系1.继承概念父POM子模块2.继承机制3.示例4.继承作用背景需求5.注意事项Maven聚合关系1.定义与概念2.实现方式3.特性与优势4.示例5.注意事项Maven继承关系1.继承概念

青山^·2025-03-18 02:28

基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战

1.背景与目标AI数字人，像是虚拟助手、交互式角色，在当下数字化浪潮中扮演着越来越重要的角色。其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。

zhz5214·2025-03-18 02:56

python之tkinter库的frame组件

语法：Frame(父对象，参数列表，……)Frame(master=none,**options)(class)参数：参数名称属性举例或备注background或bg组件背景颜色borderwidth

谷晓光·2025-03-18 01:21

下一代数据中心的节能利器量子计算将要颠覆能效游戏规则

预测显示到2026年，数据中心耗电量预计将增加到650至1,050太瓦时，占全球电力需求的3.5%以上。受到

Qforepost·2025-03-18 01:20

java面试合集

背景：随着软件行业竞争日益激烈，Java作为最广泛应用的编程语言之一，其开发者在求职过程中面临的面试挑战也日益增大。

云端源想·2025-03-18 01:47

VariableX·2025-03-18 01:46

MyBatis是什么

一，背景介绍1.MyBatis本是apache的一个开源项目iBatis,随着2010年这个项目由apachesoftwarefoundation迁移到了googlecode，ibatis3.x正式更名为

Exclusive_Cat·2025-03-18 01:15

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在这样的背景下，注意力机制（AttentionMechanism）应运而生，它不仅提升了模型的处理能力，还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制？

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

torch.unsqueeze函数就是PyTorch提供的一个非常有用的工具，用于在指定位置增加张量的维度。本文将详细介绍torch.unsqueeze的用法和一些实际应用场景。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

快速排序法的使用 ( 超详细图解 )

快速排序法的背景：快速排序由C.A.R.Hoare在1960年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成

S01d13r·2025-03-17 23:05

一次Linux下 .net 调试经历

背景：Xt160Api,之前在windows下用.net调用，没有任何问题。

norsd·2025-03-17 22:54

github 上拉取，修改，增加分支及提交

1.github中ssh配置1.1gitconfig--globaluser.name“你的名字”gitconfig--globaluser.email“你的邮箱”1.2生成id_rsa.pubssh-keygen-trsa-C"姓名/邮箱"1.3ssh配置将生成的id_rsa.pub中的内容拷贝到key中2.拉取项目gitclonegit@xxxx3.本地创建新分支gitcheckout-bxx

AI_央木·2025-03-17 22:54

异步加载回调问题，多个资源异步加载，让其全部加载完回调

刚刚遇到一个bug，场景大图需要提前加载，所有场景组件就需要等图加载好后再处理，但是由于场景背景图是异步加载的，并且是同时for循环进行异步加载的，所以无法确认哪一个图是最后加载出来的，抱着试一试的心态

QO_GQ·2025-03-17 22:52

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

1.量化背景之所以做量化，就是希望在现有的硬件条件下，提升性能。量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。

源泉的小广场·2025-03-17 21:19

【python爬虫实战】——基于全国各城市快递网点的数据采集

一、项目背景随着电子商务的快速发展，快递行业成为了现代物流的重要组成部分。快递网点的分布和服务质量直接影响到用户的物流体验。

小L工程师·2025-03-17 21:18

从零开始学习鸿蒙系统

-2G时代：1996年到1997年出现了第二代GSM、CDMA等数字制式手机，增加了接收数据的功能。2G不仅可以通话，还可以数据收发的功能，最开始的速度只有9K/S。

Ning.L·2025-03-17 21:18

【GPT入门】第20课 langchain的function calling 初步体验

functioncalling初步体验1.langchain的functioncalling非常简洁2.代码3.执行结果：1.langchain的functioncalling非常简洁在方法名说明方法用途和参数作用增加

*星星之火*·2025-03-17 21:46

【.NET 6】RabbitMQ延迟消息指南

背景最近遇到一个比较特殊需求，需要修改一个的RabbitMQ消费者，以实现在消费某种特定的类型消息时，延迟1小时再处理，几个需要注意的点：延迟是以小时为单位不是所有消息都延迟消费，只延迟特定类型的消息只在第一次消费时延迟

人生短几个秋·2025-03-17 21:44

微服务架构中10个常用的设计模式

同时，这一模式还能有效降低运维难度，在服务数量急剧增加的情况下依然保持灵活管理，提高线

·2025-03-17 20:51

MultiCodeBench:首个涵盖 12 个特定软件应用领域和 15 种编程语言的代码生成基准测试

一、研究背景：随着大型语言模型（LLMs）在代码生成任务中展现出卓越性能，越来越多的AI编程助手被集成到实际的软件开发环境中，显著提升了开发效率。

·2025-03-17 20:51

DeepBranchTracer：一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法

一、研究背景曲线结构（curvilinearstructures）是图像中常见的几何元素，广泛应用于医学图像中的神经分支和血管，以及遥感图像中的道路等。从图像中重建这些

·2025-03-17 20:20

python系列：解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘exceptions’

解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘exceptions’解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘exceptions’背景报错问题报错位置代码报错原因解决方法其他解决办法注意

坦笑&&life·2025-03-17 19:35

解决 HTTP 请求中的编码问题：从乱码到正确传输

**问题背景**2.**乱码问题的原因**2.1**客户端编码问题**2.2**请求头缺失**2.3**服务器编码问题**3.

和烨·2025-03-17 18:56

如何将excel以文本形式储存的数字一键转换为数字

点击该单元格旁边的下拉箭头。从下拉菜单中选择“转换为数字”。这样，选中的文本数字就会被自动转换为数

办公小百知·2025-03-17 18:23

Python Colorama 库详解：终端输出美化的神器

它主要提供以下功能：为文本添加前景色、背景色。控

萧鼎·2025-03-17 18:22

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

目录引言一、项目背景与目标二、开发环境准备2.1所需工具2.2环

丶2136·2025-03-17 18:21

定积分及其在概率论与统计学中的应用

定积分及其在概率论与统计学中的应用1.背景介绍1.1定积分的概念定积分是微积分学中一个基本概念,它是对连续函数在一个区间上的累积变化量进行测度。

AI天才研究院·2025-03-17 17:47

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

架构设计与模式之：容器化与云原生架构设计模式

2.背景介绍什么是云原生？云原生（CloudNative）的概念源于Google在Kube

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

这里是 Grok 3 为我规划的大学物联网工程自学计划！

我将在保持原有结构的基础上，显著扩展每个阶段的内容，增加更多具体建议和实践指导，确保优化后的规划更加详尽、全面，同时仍然基于你的裸机开发经验进行调整。

王倚山·2025-03-17 16:44

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制

技术背景GAM是一种全局注意力机制，通过全局信息聚合和自适应权重分

鱼弦·2025-03-17 16:14

Simulink实例演示：智能车辆远程驾驶控制系统仿真

目录Simulink实例演示：智能车辆远程驾驶控制系统仿真一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：创建Simulink模型步骤1.1：打开Simulink并新建模型步骤2：设计车辆动力学模型步骤

xiaoheshang_123·2025-03-17 16:11

前端面试技巧与实践

在这样的背景下，前端面试成为了每个开发者职业生涯中的重要关卡。无论是初入职场的新人，还是

北辰alk·2025-03-17 16:09

Python 数据分析实战：电商平台用户行为洞察与营销策略优化

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1用户行为随时间的变化2.4.2商品关联分析2.4.3用户购买转化率分析2.4.4用户价值分析（RFM

萧十一郎@·2025-03-17 15:36

AIGC从入门到实战：可能消失的职业和新出现的机会

AIGC从入门到实战：可能消失的职业和新出现的机会作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍人工智能生成内容（AIGC）正在迅速改变我们的世界。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-17 15:33

open-webui使用searXNG插件连接自定义的联网搜索服务程序

项目背景因为国内无法访问内置的一些免费搜索插件，安装完searXNG本地服务端后根据教程中连接始终无法连接，docker方案国内也无法使用的情况下，本地使用python写一个Flask服务程序使用爬虫技术提供联网搜索数据

chinayeren·2025-03-17 15:32

ST-Align：一个包含430万训练样本，涵盖了15种细粒度多模态数据集

一、研究背景近年来，多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态理解方面取得了显著进展，能够基于图像或视频生成对话或描述。然而，对于需要基于语言输入处理视觉坐标的细粒度多模态理解任务，现有

·2025-03-17 15:12

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