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Kibana 单机与集群部署教程

目录Kibana单机与集群部署教程第一部分：Kibana概述第二部分：Kibana单机部署教程1.安装Kibana1.1安装依赖项1.2下载和安装Kibana1.3启动Kibana2.单机案例代码实现（
闲人编程·2025-03-11 18:14

JavaScript面试宝典

1.JS由哪三部分组成？JavaScript由以下三部分组成：ECMAScript（ES）：JavaScript的核心语法，如变量、作用域、数据类型、函数、对象等。
傻小胖·2025-03-11 18:44

Elasticsearch（ES）详解：从入门到实践

引言简介：Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎，具有高效的全文搜索功能，广泛应用于日志分析、搜索引擎、实时数据处理等领域。
坚持蛊·2025-03-11 18:44

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处
天行者@·2025-03-11 18:14

Spring WebFlux：响应式编程

在软件开发领域，随着互联网应用的规模和复杂性不断增加，传统的编程模型逐渐暴露出一些局限性，尤其是在面对高并发、大规模数据流处理等场景时。
m0_74825223·2025-03-11 18:43

【Spring】_Spring事务与事务传播机制

目录1.创建项目、数据库及MyBatis配置1.1创建数据库及java实体类1.2使用yml配置MyBatis1.3对应三层架构开发2.Spring编程式事务2.1编写UserController类2.2
_周游·2025-03-11 18:43

如何通过API用Python获取北向资金流向数据？

如何通过API用Python获取北向资金流向数据？北向资金指的是通过沪港通和深港通渠道，从香港市场流入A股市场的资金。对于投资者来说，了解北向资金流向对于把握市场趋势和投资决策具有重要意义。
量化问财·2025-03-11 18:12

CCF-CSP第27次认证第一题——如此编码【NA公式推导】

CCF-CSP第27次认证第一题——如此编码官网题目链接时间限制：1.0秒空间限制：512MiB下载题目目录（样例文件）题目背景某次测验后，顿顿老师在黑板上留下了一串数字23333便飘然而去。
CS战士plus·2025-03-11 18:11

likeadmin 安装与使用指南

likeadmin安装与使用指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/likeadmin目录结构及介绍在克隆或下载likeadmin项目后，你会看到以下主要目录：
强和毓Hadley·2025-03-11 18:11

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（5）下

万无一失：网站的高可用架构4.高可用的数据保证数据存储高可用的手段主要是数据备份和失效转移机制。
诺亚凹凸曼·2025-03-11 18:41

八股文-Linux系统部分

目录权限掩码有什么作用?直到粘滞位吗?怎样将程序停留在预处理过程/编译/汇编过程后?用过gdb吗?讲讲常见的热键谈谈你对整个计算机体系的认识什么是进程?谈谈你自己的理解?进程在运行时可能会出现哪些状态?Fork函数了解多少?了解过僵尸进程和孤儿进程吗?并行和并发的区别?当发生进程切换后再次被调度时,怎样知道上次运行到哪儿了?了解过哪些环境变量什么是地址空间?和物理内存是什么关系?为什么要有它?谈谈
im长街·2025-03-11 17:41

八股文-Linux网络部分

的区别套接字编程一般的流程是什么Cookie,session和token有什么区别HTTP和HTTPS的区别讲一下TCP的三次握手和四次挥手TCP通过什么来保证可靠性TCP通过什么方式来提高性能了解哪些TCP协议的报头数据如何解决
im长街·2025-03-11 17:41

算法与数据结构（回文数）

若要避免出现数字溢出的问题，我们可以只反转它的一半，若前半部分和后半部分相同，则说明它是一个回文数。如123321，我们将它的后半部分反转，得到123，它与前半部分相同，说明它是一个回文数。
a_j58·2025-03-11 17:40

C# 巩固记录（五）

静态构造函数静态构造函数用于初始化类中的静态数据或执行仅需执行一次的特定操作。静态构造函数将在创建第一个实例或引用类中的静态成员之前自动调用。
休#威廉姆斯·2025-03-11 17:40

斐波拉契数列

大数据版：斐波拉契数列-大数据版输入描述一个正整数n（1≤n≤104）。输出描述斐波那契数列的第n项F(n)。由于结果可能很大，因此将结果对10007取模后输出。样例1输入1输出1解释边界定义：F
RichardK.·2025-03-11 17:10

go执行java -jar 完成DSA私钥解析并签名

go代码的支持，示例中仅有php、python2和3、java的代码，网上找了半天发现go中对DSA私钥解析支持不友好，然后决定使用在java中完成签名计算过程，生成可执行jar后由外部传入参数获取签名数据
DavidSoCool·2025-03-11 17:39

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

题目：2356.每位教师所教授的科目种类的数量表:Teacher±------------±-----+|ColumnName|Type|±------------±-----+|teacher_id|int||subject_id|int||dept_id|int|±------------±-----+在SQL中，(subject_id,dept_id)是该表的主键。该表中的每一行都表示带有t
我想吃烤肉肉·2025-03-11 17:39

Redis缓存穿透、雪崩、击穿的解决方案

在大型业务系统或用户活跃量较大的环境中，用户往往对某些数据的访问量会非常大，为了保护数据库而引入了缓存Redis，但是其也会出现一些问题，而导致严重的后果，比如缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿，下面我将针对这几个问题给出解决方案
Fanxt_Ja·2025-03-11 17:08

大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系

大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系在大数据领域中，Hadoop、Hive和Spark是三个常用的开源技术，它们在大数据处理和分析方面发挥着重要作用。
雨中徜徉的思绪漫溢·2025-03-11 17:07

决策树的核心思想

一、决策树的核心思想本质：通过特征判断对数据集递归划分，形成树形结构。目标：生成一组“若-则”规则，使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程：特征选择：选择最佳分裂特征（如信息增益最大）。
code 旭·2025-03-11 17:06

本地部署Hive集群

规划服务机器Hive本体部署在Node1元数据服务所需的关系型数据库(MYSQL)部署在Node1安装MYSQL数据库#更新密钥rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-03-11 17:06

卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现

摘要：卡尔曼滤波（KalmanFilter）是传感器数据融合领域的经典算法，在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。
DOMINICHZL·2025-03-11 17:36

ffplay 使用文档介绍

ffplayffplay是一个简单的媒体播放器，它是FFmpeg项目的一部分。FFmpeg是一个广泛使用的多媒体框架，能够解码、编码、转码、复用、解复用、流化、过滤和播放几乎所有类型的媒体文件。
码流怪侠·2025-03-11 17:06

IEC104协议解析

一、IEC104协议核心特性与应用场景IEC104（IEC60870-5-104）是电力系统中广泛使用的通信协议，基于TCP/IP实现主从站（SCADA与RTU/变电站设备）的实时数据交互‌。
上海研博数据·2025-03-11 17:06

flink+kafka实现流数据处理学习

在应用系统的建设过程中，通常都会遇到需要实时处理数据的场景，处理实时数据的框架有很多，本文将以一个示例来介绍flink+kafka在流数据处理中的应用。
上海研博数据·2025-03-11 17:06

uniapp 滚动尺

scale组件代码（部分class样式使用到了uview1.0的样式）{{item/10}}exportdefault{name:'Scale',components:{},props:{value:{
走，带你去玩·2025-03-11 17:35

Elasticsearch 入门教学：从零开始掌握分布式搜索引擎

引言Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，基于ApacheLucene构建，能够实现近乎实时的数据搜索和分析。它广泛应用于日志分析、全文搜索、数据可视化等场景。
格子先生Lab·2025-03-11 17:35

MySql索引使用

索引类型#主键索引：PRIMARY这设立主键后数据库自动建立索引，InnoDB为聚簇索引，主键索引列不能为空（NUll）；#唯一索引：UNIQUE索引列的值必须唯一。
沐千熏·2025-03-11 17:35

【LLM】预训练的具体流程

中文预训练：为了让这个“大脑”更好地理解中文，我们需要用大量的中文数据继续训练它。分词器（Tokenizer）：它的作用是把一句话拆分成一个个小单元（比如词语或字）。
FOUR_A·2025-03-11 17:05

大数据面试之路 (一) 数据倾斜

记录大数据面试历程数据倾斜大数据岗位，数据倾斜面试必问的一个问题。一、数据倾斜的表现与原因表现某个或某几个Task执行时间过长，其他Task快速完成。
愿与狸花过一生·2025-03-11 17:34

固定表头、首列 —— uniapp、vue 项目

项目实地：也可以在【微信小程序】搜索体验：xny.handbook另一个体验项目：官网一、效果展示二、代码展示（1）html部分股票代码建议投金额实际投金额建议股数实际股数◎原单价涨出-单价↑跌出+单价
菲力蒲LY·2025-03-11 17:34

ZooKeeper学习总结（1）——ZooKeeper入门介绍

丰富Zookeeper的原语操作是很丰富的，可实现一些协调数据结构和协议。例如，分布式队列、分布式锁和一组同级别节点中的“领导者选举
一杯甜酒·2025-03-11 17:03

软考高项报名开始啦，这些东西提前准备好...

软考高项报名开始啦，这些东西提前准备好...部分地区已经开始报名了，是不是还有很多人不知道要准备什么东西，资料一定要提前准备好，不然很可能会报名失败！！！
不是小盆友·2025-03-11 17:03

Dash 简介

Dash是一个基于Python的开源框架，专门用于构建数据分析和数据可视化的Web应用程序。
tankusa·2025-03-11 17:33

函数的自定义以及调用函数相关

函数自定义以及调用函数相关1、函数的声明结构：【数据类型】【函数名】（参数列表)；例如：intfrist(int,int);上面代码表示，定义了一个int类型的Frist函数，要接收两个int类型的数据
しんどぅ·2025-03-11 16:02

FastAPI 自定义参数验证器完全指南：从基础到高级实战

从基础到高级实战date:2025/3/11updated:2025/3/11author:cmdragonexcerpt:本教程深入探讨FastAPI中自定义参数验证器的使用，特别是通过Field函数进行数据校验
qcidyu·2025-03-11 16:01

RuoYi-Vue部署到Linux服务器(Jar+Nginx)

一、本地环境准备源码下载、本地Jdk及Node.js环境安装，参考以下文章。
pingcode·2025-03-11 16:30

【微信小程序】基本语法

导入小程序选择代码目录项目配置文件appid当前小程序的AppIDprojectname当前小程序的项目名称变更AppID（视情况而定，如果没有开发权限时需要变更成个人的AppID）二、模板语法在页面中渲染数据时所用到的一系列语法叫做模板语法
小马哥编程·2025-03-11 16:00

TTP/HTTPS、TCP/IP 协议、RPC、Socket 通信机制

1.TTP/HTTPSTTP(HTTP)和HTTPS（HypertextTransferProtocolSecure）是基于TCP/IP协议的应用层协议，主要用于客户端和服务器之间的数据传输。
种豆走天下·2025-03-11 16:00

SpringBoot中的导入导出(SpringBoot导出word文档、Hutool导入excel、easypoi之easy导入数据库、导出excel文件、POI设置单元格式)

SpringBoot中的导入导出java导出word文档1先准备好一个导出Word文档的模板。例如：2.打开doc文件后，文件中的另存为，然后选择保存类型为2003版本的(*.xml)3、刚生成的xml文件里面比较乱，要整理一下，方法如下：使用Eclipse/idea,新建一个jsp,把xml里面的东西覆盖更新刚才的jsp,ctrl+Shift+F/ctrl+alt+L把文件整理一下，在拷贝出来，
种豆走天下·2025-03-11 16:30

视频下载插件：yt-dlp

Yt-dlp插件使用下载方法方法一：Python插件下载使用pip工具安装即可:pipinstallyt-dlp.Python已经配置过环境变量，下载yt-dlp时不需要配置。
小怪兽长大啦·2025-03-11 16:29

Android Glide 的显示与回调模块原理源码级深度剖析

其中，显示与回调模块更是Glide的核心部分，它负责将加载好的图片资源准确无误地显示在目标视图上，并在整个过程中提供各种回调机制，让开发者能够实
&有梦想的咸鱼&·2025-03-11 16:29

Android Glide 框架线程管理模块原理的源码级别深入分析

其中，线程管理模块是Glide框架中至关重要的一部分，它负责协调不同线程之间的工作，确保图片的加载、解码、处理等操作能够高效、有序地进行。
&有梦想的咸鱼&·2025-03-11 16:29

CV：傅里叶变换

低频部分一般对应图像中的整体轮廓和大致结构，高频部分则反映图像的边缘、细节和噪声。相位谱（PhaseSpectrum）：包含了图像的空间位置信息
壹十壹·2025-03-11 16:26

Linux: windows或者Ubuntu解压分卷压缩、解压zip、z01、z02

1windows系统：1.1使用WinRAR下载并安装WinRAR：WinRAR官方网站执行解压操作：找到包含.z01,.z02,…文件的文件夹。
壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：马氏距离

马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。
壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：CPU和GPU算力

它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。
壹十壹·2025-03-11 16:55

PointPillars:数据预处理

在PointPillars算法中，将点云划分为点柱（Pillars）是核心步骤之一，用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示，方便后续2D卷积操作。
壹十壹·2025-03-11 16:55

Velodyne16线激光雷达点云数据中的线束（ring）是如何分布的

将sensor_msgs::PointCloud2转为pcl::PointCloud后的点云数据线束（ring）是从下往上进行递增排序。
壹十壹·2025-03-11 16:25

深度学习：偏差和方差

一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。
壹十壹·2025-03-11 16:25
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