奖励自己

为什么你的内容没人点赞

经常听到有人说自己发朋友圈，都没人点赞，于是不想发了。发了公众号没人看，发到星球没人点赞，然后就没动力写了，不想发了。
小路哥v·2025-01-16 18:43

HTML专题之DOCTYPE

这个问题在网上一搜有很多相关的文章，如果让我自己回答竟然让我脑子里一片空白，我的印象里加了就表示这个网页的版本是HTML5，但是这样的回答在面试时肯定是不行的，看了很多网上的文章，决定写一篇文章来梳理一下
·2025-01-16 18:02

深度学习每周学习总结R4（LSTM-实现糖尿病探索与预测）

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客R6中的内容，为了便于自己整理总结起名为R4原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录0.总结1.LSTM介绍LSTM的基本组成部分如何理解与应用LSTM2.数据预处理
大地之灯·2025-01-16 18:11

Go Ebiten小游戏开发：贪吃蛇

如果蛇撞到墙壁或自己的身体，游戏结束。本项目使用Go语言和Ebiten游戏引
RedJACK~·2025-01-16 17:41

异乡记

张爱玲在途中写下的札记，其中谈到了她所见到的农村过年杀猪等细节，以独特的视角和细腻的笔触，写出了农村过年的一些场景和自己的感受。
·2025-01-16 17:48

过去的年

莫言在文中讲述了自己小时候过年的经历，重点描写了辞灶日的仪式和对年夜饭的期待等，从一个孩子的视角出发，将春节的习俗和欢乐展现得淋漓尽致。
·2025-01-16 17:47

基于SHM的IPC库的性能和功能比较

使用SHM来传输tlmpayload测试前言我花了几天打算自己写一个zero-copy的版本，使用boost里现成的managed_shared_memory和interprocess_semphore
·2025-01-16 17:45

自制啤酒：享受酿造的乐趣

自制啤酒，是一场充满乐趣与挑战的冒险，让我们能够亲手创造出属于自己的独特饮品。
·2025-01-16 17:11

百万架构师第五课：设计模式：深度分析代理模式

代理模式作用：AOP实现拦截器中介黄牛媒婆解耦专人做专事自己不想做，又不得不做的事增强代理：静态代理动态代理角色代理角色被代理的角色（目标对象）由被代理的角色来做最终的决定代理角色通常来说会持有被代理角色对象引用
·2025-01-16 16:34

知乎高赞！BAT大牛的大数据学习之路！

让我惊叹的是在这个大数据时代底下，比起我们自己，大数据似乎更懂得我们。如果科技更进一步，就像《奇葩说》中一集辩题里所说的，它有可能可以帮我们匹配到那个灵魂相契的人。
数据工程师金牛·2025-01-16 16:32

HarmonyOS Next V2 @Event

我们了解到@Local是管理自己内部的数据的，@Param是负责接收父组件的数据的，而且子自己内部不能直接修改按照一个组件最基本的功能，既能接收外部传入的数据，也要向外部传递数据。
·2025-01-16 16:31

Java 大视界 -- Java 大数据平台迁移与升级策略：平滑过渡的方法（十四）

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:31

Java 大视界 -- Java 大数据测试框架与实践：确保数据处理质量（十二）

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青云交·2025-01-16 16:30

Java 大视界 -- Java 分布式协调服务：Zookeeper 在大数据中的应用（十一）

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青云交·2025-01-16 16:00

Java 大视界 -- Java 与大数据存储优化：HBase 与 Cassandra 应用（十）

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青云交·2025-01-16 16:59

Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换（四）

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青云交·2025-01-16 16:59

大数据新视界 -- Hive 数据生命周期自动化管理（2 - 16 - 12）

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青云交·2025-01-16 16:59

大数据新视界 -- Hive 数据倾斜问题剖析与解决方案（2 - 16 - 5）

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青云交·2025-01-16 16:29

大数据新视界 -- Hive 数据抽样实战与结果评估（2 - 16 - 2）

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青云交·2025-01-16 16:29

大数据新视界 -- Hive 数据抽样：高效数据探索的方法（2 - 16 - 1）

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青云交·2025-01-16 16:28

智创 AI 新视界 -- AIGC 对游戏产业的革命性影响（16 - 8）

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青云交·2025-01-16 16:28

智创 AI 新视界 -- 优化 AI 模型训练效率的策略与技巧（16 - 1）

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青云交·2025-01-16 16:58

大数据新视界 -- Hive 数据湖集成与数据治理（下）（26 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:58

大数据新视界 -- Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（下）（14/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:57

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 函数库：丰富函数助力数据处理（上）（11/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:27

大数据新视界 -- Hive 函数应用：复杂数据转换的实战案例（下）（12/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:27

大数据新视界 -- 大数据大厂之 数据导入：优化数据摄取的高级技巧（下）（4/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:57

大数据新视界 -- Impala 性能优化：量子计算启发下的数据加密与性能平衡（下）（30 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:26

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：跨数据中心环境下的挑战与对策（上）（27 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:56

大数据新视界 -- Impala 性能优化：分布式环境中的优化新视野（下）（28 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:56

大数据新视界 -- Impala 性能突破：复杂数据类型处理的优化路径（上）（25 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:56

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：资源分配与负载均衡的协同（下）（24 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:55

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：分区修剪优化的应用案例（下）（22 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:25

智创 AI 新视界 -- AI 在智能家居中的智能升级之路

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青云交·2025-01-16 16:55

智创 AI 新视界 -- AI 助力医疗影像诊断的新突破

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青云交·2025-01-16 16:55

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：动态分区调整的策略与方法（上）（21 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:54

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升：解析执行计划优化的神秘面纱（上）（17/30）

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青云交·2025-01-16 16:54

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：数据加载策略如何决定分析速度（上）（15/30）

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青云交·2025-01-16 16:24

大数据新视界 -- 大数据大厂之提升 Impala 查询效率：索引优化的秘籍大揭秘（上）（3/30）

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青云交·2025-01-16 16:24

大数据新视界 -- 大数据大厂之多因素认证在大数据安全中的关键作用

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青云交·2025-01-16 16:24

大数据新视界 -- 大数据大厂之大数据重塑影视娱乐产业的未来（4 - 3）

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青云交·2025-01-16 16:23

大数据新视界 -- 大数据大厂之大数据重塑影视娱乐产业的未来（4 - 4）

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青云交·2025-01-16 16:23

大数据新视界 -- 大数据大厂之Cassandra 性能优化策略：大数据存储的高效之路

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:53

大数据新视界 -- 大数据大厂之大数据与虚拟现实的深度融合之旅

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青云交·2025-01-16 16:53

智创 AI 新视界 -- AIGC 背后的深度学习魔法：从原理到实践

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:23

大数据新视界 -- 大数据大厂之大数据和增强现实（AR）结合：创造沉浸式数据体验

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青云交·2025-01-16 16:22

大数据新视界 --大数据大厂之大数据与区块链双链驱动：构建可信数据生态

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:52

大数据新视界 --大数据大厂之 Kubeflow 在大数据与机器学习融合中的应用探索

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:52

聊聊Spring事件：一些自己的QA

关于Spring事件机制Q&A用户提问：Spring事件机制是否可以理解为系统内部的小型消息队列，任何被容器管理的bean都可以是生产者，发布的事件可以被监听（消费），也可以不被监听（类似于SpringBoot发布的各种事件也是为了扩展用的）。回答：Spring的事件机制确实有点类似于一个轻量级的消息队列，但与完整的消息队列（如Kafka、RabbitMQ）相比，Spring的事件机制是为了在应用
·2025-01-16 16:49

大数据新视界 --大数据大厂之 ClickHouse：大数据分析领域的璀璨明星

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:21
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