大数据高第4页

Redis 持久化方案对比

贝克街的小码农·2025-03-17 02:55

C++耦合：代码设计的“黏合剂”与模块化架构的解耦艺术

C++耦合：代码设计的“黏合剂”与模块化架构的解耦艺术开篇故事：乐高城堡的“模块化危机”想象你正在用乐高积木搭建一座宏伟的城堡：高耦合设计：所有积木用强力胶水粘死，一旦想更换一扇窗户，必须拆毁整面墙。

福鸦·2025-03-17 02:50

89.HarmonyOS NEXT 应用安全与隐私保护指南：构建安全可靠的应用

HarmonyOSNEXT应用安全与隐私保护指南：构建安全可靠的应用1.应用安全基础1.1安全威胁分析威胁类型风险级别防护措施实现方式数据泄露高加密存储数据加密网络攻击高HTTPS/SSL安全传输代码注入中输入验证参数检查未授权访问高权限控制访问控制

·2025-03-17 01:15

在卫星通信网络中的TCP/IP 协议适应性研究

目录引言卫星通信网络的特点高延迟特性高误码率带宽受限与动态变化TCP/IP协议在卫星通信网络中面临的挑战拥塞控制机制失效重传机制效率低下协议开销过大TCP/IP协议在卫星通信网络中的适应性改进优化拥塞控制机制改进重传机制降低协议开销结论引言卫星通信网络凭借其覆盖范围广

欣傅·2025-03-17 00:43

【虚幻C++笔记】TArray，TMap，TSet容器

目录TArrayTMapTSetTArrayTArray是虚幻c++中的动态数组，TArray特点：速度快，内存消耗小，安全性高。

OSwich·2025-03-17 00:12

何时选择Linux而不是RTOS

在许多实时性要求高、资源受限的系统中，RTOS（实时操作系统）凭借其低延迟和高效的资源管理特性，成为主流的选择。

硬核科技·2025-03-17 00:07

Mysql数据库简要介绍

如：高缓存，高并发等，以redis为例，redis是以键值对的形式保存数据。数据库是通过（DBMS）创建和操作的容器。数据库版本（Mysql为例）版本4：InnoDB,增加事务的处理，并改进全文本

u010868192·2025-03-17 00:06

DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析

在数字化转型的浪潮下，技术教育面临着知识更新快、实践门槛高、个性化需求强三大核心挑战。传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。

量子纠缠BUG·2025-03-16 23:03

数据分析面试全攻略：项目经验篇

的面试官会通过项目细节判断候选人的真实能力技术视角：项目是数据清洗、建模分析、业务落地的综合体现误区警示：单纯罗列工具名称（如Python/SQL）≠具备实战能力本文将系统讲解如何用STAR法则包装项目、如何选择高含金量数据集

代码CC·2025-03-16 22:57

Java 大视界 -- Java 大数据在智慧交通自动驾驶仿真与测试数据处理中的应用（136）

一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-16 22:25

python restful api 高并发_Python 之路，Restful API设计规范

这种"互联网软件"采用客户端/服务器模式，建立在分布式体系上，通过互联网通信，具有高延时(highlatency)、高并发等特点。网站开发，完全可以采用软件开发的模式。

IT小霸王·2025-03-16 21:46

大数据手册(Spark)--Spark安装配置

本文默认在zsh终端安装配置，若使用bash终端，环境变量的配置文件相应变化。若安装包下载缓慢，可复制链接到迅雷下载，亲测极速～准备工作Spark的安装过程较为简单，在已安装好Hadoop的前提下，经过简单配置即可使用。假设已经安装好了hadoop（伪分布式）和hive，环境变量如下JAVA_HOME=/usr/opt/jdkHADOOP_HOME=/usr/local/hadoopHIVE_HO

WilenWu·2025-03-16 20:09

Java程序开发之分布式事务终极方案：Seata原理与实战

一、分布式事务挑战与Seata定位1.CAP理论下的事务困境场景一致性要求可用性要求典型方案支付交易强一致性中等SeataAT/TCC订单创建最终一致高消息事务+Saga库存扣减强一致性高TCC+重试补偿

微风不留尘·2025-03-16 19:07

Spring深度学习 — 关于 Spring

一、Spring的发展史相信经历过不使用框架开发Web项目的70后、80后都会高如此感触

搬运Gong·2025-03-16 19:04

LVPECL（Low Voltage Positive Emitter-Coupled Logic）电平详解

一、LVPECL的定义与核心特性LVPECL（低电压正射极耦合逻辑）是PECL（正射极耦合逻辑）的低电压版本，专为现代低功耗、高集成度系统优化，采用3.3V或2.5V供电。

美好的事情总会发生·2025-03-16 19:02

《java性能调优》2.Stream如何提高遍历集合效率

在Java8之前，我们通常是通过for循环或者Iterator迭代来重新排序合并数据，又或者通过重新定义Collections.sorts的Comparator方法来实现，这两种方式对于大数据量系统来说

just_one_wk·2025-03-16 17:19

PHP语言的区块链扩展性

本文将探讨PHP语言在区块链应用中的扩展性，包括其优点、局限性，以及如何利用现有的框架和库来构建高

叶雅茗·2025-03-16 16:16

Android 百度语音合成工具类封装：内存泄漏防护与简化调用

适配高版本Android系统使用ApplicationContext避免内存泄漏默认回调支持，调用更简洁线程安全与资源释放优化完整代码：BaiduTTSManager.java：importandroid.content.Context

tangweiguo03051987·2025-03-16 16:44

uni-app App 端分段导出 JSON 数据为文件

在开发过程中，我们经常需要将大量数据导出为JSON文件，尤其是在处理长列表或大数据集时。然而，直接将所有数据写入一个文件可能会导致性能问题，尤其是在移动设备上。

_虾仁不眨眼_·2025-03-16 15:30

智慧运维与物联网技术在地铁车辆段的应用项目

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：随着物联网技术的广泛应用，智慧运维系统通过传感器、大数据分析、云计算等技术集成，提升了地铁车辆段的运维效率和安全性。

罗博深·2025-03-16 12:11

Java多线程与并发编程实战——从基础到进阶

大数据和云计算带来的分布式系统架构，让单台计算机不仅能够执行单个任务，而且可以横向扩展处理大量任务。

AI天才研究院·2025-03-16 12:40

MySQL数据库笔记

特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。数据管理：增删改查（CRUD）与权限控制。数据分析：整合数据源，支持决策。

艽掵猫·2025-03-16 11:35

深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进

5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能

罗博深·2025-03-16 11:35

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

随着大数据技术的发展，气象数据的采集、存储和分析能力得到了显著提升。机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。

喵了个AI·2025-03-16 10:27

KNN算法性能优化技巧与实战案例

KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻（KNN）在分类和回归任务中表现稳健，但其计算复杂度高、内存消耗大成为IT项目中的主要瓶颈。

可问可问春风·2025-03-16 09:22

多线程到底重不重要？

原因是，你想拿到一个更高的薪水，在面试的时候呈现出了两个方向的现象：第一个是上天项目经验高并发缓存大流量大数据量的架构设计第二个是入地各种基础算法，各种基础的数据结构JVMOS线程IO等内容多线程和高并发

Vic2334·2025-03-16 08:13

Deepseek 使用攻略

它由中国对冲基金高毅资产创立并提供支持，其模型均以开源形式发布。Dee

隔窗听雨眠·2025-03-16 08:12

罗丹明RB/四甲基罗丹明标记酰胺化果胶Amidated Pectin, Rhodamine B/TRITC labeled；Rhodamine B/TRITC-Amidated Pectin

在酸性溶液中较在碱性溶液中稳定，通常按其酯化度分为高酯果胶及低酯果胶。高酯果胶在可溶性糖含量≥60%、pH=2.6～3.4的范围内形成非可逆性凝胶。

齐岳hao·2025-03-16 07:40

顺序表和链表的比较

链表(带头循环双链表)优点：1.任意位置插入删除效率高(O(n))。2.按需申请和释放空间。

数九天有一个秘密·2025-03-16 06:29

Assembly语言的自然语言处理

随着计算能力的提升以及大数据的蓬勃发展，NLP在各个领域的应用如火如荼。从语音识别、机器翻译到情感分析等，NLP正在改变我们与信息之间的互动方式。

花韵婷·2025-03-16 05:57

大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？

然而，传统自动化测试仍然面临诸多挑战，例如脚本维护成本高、难以应对动态UI变化、测试数据生成受限，以及难以覆盖复杂业务逻辑。

测试者家园·2025-03-16 05:55

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室李坚强教授团队联合鹏城国家实验室、北京理工莫斯科大学，提出了奖励函数与策略协同进化框架ROSKA。

·2025-03-16 04:50

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。

无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化

kkchenkx·2025-03-16 04:17

什么是Mybatis？最全的Mybatis知识点整合！

程序员直接编写原生态sql，可以严格控制sql执行性能，灵活度高。Mybatis可以使用XML或注解来配置和映射原生信息，将POJO映射成数据库中

Tyloo_wdnmd·2025-03-16 03:13

基于Asp.net的汽车租赁管理系统

计算机学姐·2025-03-16 03:12

MCU详解：嵌入式系统的“智慧之心”

从智能家居到工业控制，从汽车电子到医疗设备，MCU以其小巧、低功耗和高集成度的特点，成为嵌入式系统的核心组件。由绿算技术带领着大家一起领略MCU的风采。

绿算技术·2025-03-16 02:59

DPU的架构：模块化与可扩展性

5.PCIe接口模块提供与主机CPU的高

绿算技术·2025-03-16 02:58

GPU的优势：并行计算的利器

GPU相较于CPU，在并行计算方面具有以下优势：强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心，能够同时执行大量的线程，非常适合处理数据并行性高的任务。

绿算技术·2025-03-16 02:28

【图像处理】ISP(Image Signal Processor) 图像处理器的用途和工作原理？

动态范围优化：保留高光和暗部细节（类似HDR，

AndrewHZ·2025-03-15 23:40

Java架构设计亿级流量场景下的本地缓存方案选型

在这样的高并发、高流量场景下，系统的性能和稳定性面临着巨大的挑战。本地缓存作为提升系统性能、减轻服务器压力的重要手段，其选型和设计显得尤为重要。

我真的不想做程序员·2025-03-15 23:39

网络安全难学吗?学网络安全的好处是什么?

在这个高度依赖于网络的时代，网络安全已经成为我们工作和生活中不可或缺的一部分，更是0基础转行IT的首选，可谓是前景好、需求大，在企业当中也属于双高职位，地位高、薪资高，而且入门门槛低，那么网络安全难学吗

网络安全（king）·2025-03-15 22:34

2024 年真实世界密码学会议

会议前后还举办了许多同期活动，包括FHE.org会议、真实世界后量子密码学(RWPQC)研讨会和高可信加密软件(HACS)研讨会。

红云谈安全·2025-03-15 22:31

TDengine 使用教程：从入门到实践

TDengine是一款专为物联网（IoT）和大数据实时分析设计的时序数据库。它能够高效地处理海量的时序数据，并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。

遇见伯灵说·2025-03-15 21:55

鸿蒙开发List组件

1.List组件1.1、List组件可以用来展示一个列表，并且实现列表滚动，滚动的前提是子组件展示的内容的宽/高超过父组件设定的宽/高。

wMeng_0923·2025-03-15 20:52

Java：AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位

本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编

琢磨先生David·2025-03-15 19:15

掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起

掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起在大数据时代，我们每天都在生成海量的数据——从社交媒体上的点赞到物联网设备上传的传感器数据，数据无处不在。

Echo_Wish·2025-03-15 19:40

【leetcode100】括号生成

示例1：输入：n=3输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]2、初始思路2.1思路全排列+筛选2.2犯错点全排列，时间复杂度高，且易读性较差3优化算法

SsummerC·2025-03-15 19:09

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量

.Boss.·2025-03-15 18:05

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据，实现实时响应。计算方式：FPS可以通过以下公式计算：

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

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