实践型笔记

通过 Kibana 操作 Elasticsearch：从入门到实践

引言Kibana是Elasticsearch的可视化工具，提供了一个用户友好的界面来管理和操作Elasticsearch中的数据。通过Kibana，你可以轻松地执行数据搜索、创建可视化图表、构建仪表盘等操作。本文将带你从零开始学习如何通过Kibana操作Elasticsearch，掌握其基本功能和进阶操作。1.Kibana简介1.1什么是Kibana？Kibana是一个开源的数据可视化工具，专为E
格子先生Lab·2025-03-22 19:25

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式，带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验，帮助读者更好地掌握这一技术，并在实际工作中发挥其价值。
百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分
百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

将MySQL数据同步到Elasticsearch作为全文检索数据的实战指南

而MySQL作为传统的关系型数据库，虽然能够处理结构化数据，但在全文检索方面的性能不如Elasticsearch。因此，将MySQL中的数据同步到Elasticsearch中，可以充分发挥两者的优势。
格子先生Lab·2025-03-22 19:47

设计模式-抽象工厂模式(Abstract Factory)

抽象工厂模式是一种创建型设计模式，它能创建一系列相关的对象，而无需指定其具体类。譬如你正在开发一款家具组装系统。
树懒_Zz·2025-03-22 18:16

Python基础知识点总结

1Python简介Python特点：解释型语言：无需编译，逐行执行。动态类型：变量类型在运行时确定。简洁易读：语法接近自然语言，代码简洁。跨平台支持：Windows/Linux/macOS均可运行。
豆芽819·2025-03-22 18:16

Python从入门到精通的系统性学习路径

Python从入门到精通的系统性学习路径一、基础语法快速突破1.变量与基础操作#动态类型演示a=10#整型a=3.14#浮点型a="Python"#字符串a=[1,2,3]#列表#格式化输出进阶name
niuTaylor·2025-03-22 18:44

《java面向对象(5)》＜不含基本语法＞

本笔记基于黑马程序员java教程整理，仅供参考1.异常1.1异常分类1.1.1Error指系统级别的错误，程序员无法解决，不必理会1.1.2Exception（异常）分为两类：RuntimeException
java小白板·2025-03-22 18:11

Python技术全景解析：从基础到前沿的深度探索

1.核心优势矩阵2.性能进化史二、Python核心应用领域1.数据科学黄金三角2.AI开发新范式三、现代Python进阶技巧1.类型提示革命2.异步编程实战四、Python工程化实践1.现代项目架构2.
靠近彗星·2025-03-22 18:10

阿里云证书选型以及各证书之间区别

1、DVSSL证书是只验证网站域名所有权的简易型（Class1级）SSL证书，可10分钟快速颁发，能起到加密传输的作用，但无法向用户证明网站的真实身份。
运维白菜鹏·2025-03-22 18:39

S32K144入门笔记（二十）：eDMA的API函数解读

文章目录1.SDK中的函数2.API函数的释义1.SDK中的函数在SDK中并没有转为PDB设置专门的PAL驱动，在基本的DRIVER库中一共有32个API函数，本文将解读这些函数的功能。2.API函数的释义status_tEDMA_DRV_Init(edma_state_t*edmaState,constedma_user_config_t*userConfig,edma_chn_state_t*
上层精灵的赞美诗·2025-03-22 18:09

Neo4j GDS-02-graph-data-science 插件库安装实战笔记

neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree最小生成树Neo4jAPOC-05-图数据库apoc实战使用使用labelFilterNeo4
老马啸西风·2025-03-22 17:08

PHP 超级全局变量

本文将详细介绍PHP中的超级全局变量，包括它们的用途、如何使用以及一些最佳实践。什么是超级全局变量？超级全局变量是指在PHP脚本的所有函数、类和文件中都可以访问的全局变量。这些变量在全局作用域中声明
lsx202406·2025-03-22 17:05

Linux 上安装 PostgreSQL

Linux上安装PostgreSQL引言PostgreSQL是一款功能强大、性能卓越的开源关系型数据库管理系统。它支持多种操作系统，包括Linux。
lsx202406·2025-03-22 17:03

笔记本装机系统选择指南

笔记本装机系统选择指南在众多笔记本用户中，选择一款合适的装机系统始终是一个热门话题。不同的系统不仅影响着电脑的性能，还关乎用户的使用体验和安全性。那么，在众多装机系统中，哪款最适合你的笔记本呢？
mmoo_python·2025-03-22 16:30

Effective Modern C++ 条款6：auto推导若非己愿，使用显式类型初始化惯用法

更多C++学习笔记，关注wx公众号：cpp读书笔记Item6:Usetheexplicitlytypedinitializeridiomwhenautodeducesundesiredtypes在Item5
举个栗子2·2025-03-22 16:59

【架构设计】前置知识

架构设计是软件开发的进阶技能，需要结合理论知识和实践经验。
GIS程序媛—椰子·2025-03-22 16:28

MongoDB

1.2MongoDB的核心特性文档型数据库：数据以BSON（BinaryJSON）格式存储灵活的
z小天才b·2025-03-22 16:56

HarmonyOS Next 安全机制深度剖析

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）的安全机制相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。
SameX-4869·2025-03-22 16:25

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL

03.安装与启动启动netstartmysql80netstopmysql80客户端连接mysql[-h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05
小杜不吃糖·2025-03-22 15:18

adb 如何导出手机的文件

如果你想通过adb导出手机上的文件，你可以按照以下步骤业务需求:前端通过使用uni-app的sqlite(关系型数据库系统),存储了大量的机密数据在手机上,直接通过代
风继续吹..·2025-03-22 15:48

Stacking算法：集成学习的终极武器

本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。
civilpy·2025-03-22 14:16

SSM卫生人员评审专家申报系统

关注我不迷路项目视频SSM347的卫生人员项目申报评审管理系统资料介绍一、设计说明1.1研究背景面对大量的信息，传统的管理系统，都是通过笔记的方式进行详细信息的统计，后来出现电脑，通过电脑输入软件将纸质的信息统计到电脑上
浅浅学姐·2025-03-22 14:13

SSM卫生人员评审专家申报系统

关注我不迷路项目视频SSM347的卫生人员项目申报评审管理系统资料介绍一、设计说明1.1研究背景面对大量的信息，传统的管理系统，都是通过笔记的方式进行详细信息的统计，后来出现电脑，通过电脑输入软件将纸质的信息统计到电脑上
Plume98·2025-03-22 14:43

初级：数组与字符串面试题深度剖析

遍历数组可以使用传统的for循环、增强型for循环（fo
佩奇的技术笔记·2025-03-22 14:42

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解
蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

win-服务器部署程序自启动设置

参阅了很多文章，知道win设置开机启动项方式很多，这篇文章只是其中的一种，但是经过了实践测试非常有效。
johnrui·2025-03-22 13:57

从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析

目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5
叶间清风1998·2025-03-22 13:25

HCIA-AI人工智能笔记3：数据预处理

统讲解数据预处理的核心技术体系，通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示，结合特征工程优化实验，深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]C-->C2[离散化分箱]C--
噗老师·2025-03-22 12:25

深入解析 Redis 实现分布式锁的最佳实践

本文将深入探讨如何使用Redis来实现分布式锁，并介绍一些优化技巧和最佳实践。---一、为什么需要分布式锁？在单机环境下，我们可以使用synchronized、Lock等方式来控制并发
煜bart·2025-03-22 12:54

基于Spring Boot的分布式任务调度实践

在现代的分布式系统中，任务调度是一个常见的需求。无论是定时任务的执行，还是根据业务逻辑动态触发的任务，都需要一个高效、可靠的调度框架来管理。SpringBoot作为目前最流行的Java开发框架之一，提供了强大的依赖管理和快速开发的能力，结合分布式任务调度框架，可以极大地提升开发效率和系统的可维护性。本文将介绍如何基于SpringBoot实现一个分布式任务调度系统，主要涉及Elastic-Job框架
Blossom.118·2025-03-22 12:24

Python连接StarRocks全流程实践: SQL文件调用与Pandas混合优化

文章目录一环境准备与连接方法1.安装核心依赖库2.连接字符串配置3.多模式连接验证二SQL文件调用与动态执行1.外部SQL文件结构设计2.Python动态加载执行三Pandas混合使用技巧1.查询结果直接转DataFrame2.批量数据写入优化四深度性能优化策略1.StarRocks服务端优化2.Python客户端优化3.混合计算策略五完整业务场景示例1:用户转化漏斗业务场景实现代码公用表表达式(
ToreanonyTang·2025-03-22 12:19

探索HTML5 Canvas的无限可能：一个丰富多彩的开源项目

今天，我们向您推荐一个独特而有趣的开源项目，它将这些技术结合在一起，创造出一系列生动活泼的可视化元素，包括时钟、计时器、地图、国际象棋、温度计等，让您在学习和实践中感受HTM
黎情卉Desired·2025-03-22 11:46

什么是护网（HVV）？需要什么技术？网络安全零基础入门到精通教程建议收藏！

具体实践中。公安部会组织攻防两方，进攻方会在一个月内对防守方发动网络攻击，检测出防守方（企事业单位）存在的安全漏洞。通过与进攻方的对抗，企事业单位网络、系统以及设备等的安全能力会大大提高。
程序员晓晓·2025-03-22 11:46

【广告架构day1】爱奇艺广告系统的演进之路：实践中的一些经验

本文来自爱奇艺的分享孙立伟。近年来爱奇艺快速发展，优质内容层出不穷，爱奇艺广告也随之发展和壮大，广告在线服务同时服务于品牌、中小、DSP等不同客户，形成了可以满足不同需求类型的较为完善的商业广告变现布局，广告库存涵盖视频、信息流、泡泡社交（爱奇艺的社交平台）和开机屏等多种场景。爱奇艺效果广告是2015年开始全新搭建的一个广告投放平台，随着信息流业务的增长，整个投放平台也经历了一次大的架构调整和多次
软件真理与光·2025-03-22 11:46

网络安全-信息收集

笔记的只是方便各位师傅学习知识，以下网站只涉及学习内容，其他的都与本人无关，切莫逾越法律红线，否则后果自负。
One_Blanks·2025-03-22 11:45

Spring Boot中定时任务Cron表达式的终极指南

SpringBoot中定时任务Cron表达式的终极指南一、Cron表达式基础二、SpringBoot中定时任务的实现三、Cron表达式高级用法四、调试与验证技巧五、常见问题与解决方案六、最佳实践总结定时任务是后端开发中实现周期性业务逻辑的核心技术之一
A-Kamen·2025-03-22 11:14

《Oracle常见错误解析》

背景Oracle数据库作为全球最广泛使用的关系型
AAEllisonPang·2025-03-22 10:40

浅谈一家全球电商在Kubernetes环境上的CI/CD落地与实践

云原生技术生态近几年狂飙猛进，现已成为互联网公司的主流服务端技术栈。公司要快速响应市场变化和需求变更，就离不开自动化流水线进行编译、打包和部署，如何基于Kubernetes落地CI/CD就是DevOps团队需要解决的首要问题之一，同时也是衡量公司DevOps能力成熟度的重要指标之一。本文主要分享iHerb在Kubernetes技术栈中CI/CD落地的情况和实施过程中的一些经验总结。背景本人目前就职
Docker_·2025-03-22 10:37

笔记-LeetCode 787: K 站中转内最便宜的航班

题目描述有n个城市通过一些航班连接。给你一个数组flights，其中flights[i]=[fromi,toi,pricei]，表示该航班都从城市fromi开始，以价格pricei抵达toi。现在给定所有的城市和航班，以及出发城市src和目的地dst，你的任务是找到出一条最多经过k站中转的路线，使得从src到dst的价格最便宜，并返回该价格。如果不存在这样的路线，则输出-1。代码模板（BFS+最短
我只是什么都不会而已·2025-03-22 10:35

设计模式-抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）结构|原理|优缺点|场景|示例

设计模式（分类）设计模式（六大原则）创建型（5种）工厂方法抽象工厂模式单例模式建造者模式原型模式结构型（7种）适配器模式装饰器模式代理模式外观模式桥接模式组合模式享元模式行为型（11种）策略模式模板方法模式观察者模式迭代器模式责任链模式命令模式备忘录模式状态模式访问者模式中介者模式抽象工厂模式
TsengOnce·2025-03-22 10:02

24远景能源-动力，10月最后一周面试！【NTAKYsW】

大模型公司收实习啦，入局好机会，全是大佬不卷后端研发实习生简历投递请联系我，牛客会屏蔽邮箱日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
2301_79125642·2025-03-22 09:59

美团-测开

【软件测试】白盒测试与黑盒测试_白盒测试和黑盒测试-CSDN博客软件测试理论与实践：涵盖数据库、网络、自动化测试-CSDN博客对测开的理解通过技术手段来测试和优化软件，测试功能是否能正常运行，存在哪些漏洞
陈陈爱java·2025-03-22 09:29

23种设计模式-抽象工厂(Abstract Factory)设计模式

抽象工厂模式（AbstractFactoryDesignPattern）是一种创建型设计模式，它提供了一种方式来创建一系列相关或相互依赖的对象，而无需指定它们的具体类。
程序员汉升·2025-03-22 09:59

鸿蒙HarmonyOS应用开发 |鸿蒙技术分享HarmonyOS Next 深度解析：分布式能力与跨设备协作实战

本文将从技术架构、生态优势和开发实践三个方面深入探讨HarmonyOSNext的技术特点，并通过一个
一键难忘·2025-03-22 09:28

Linux内核学习之 -- epoll()一族系统调用分析笔记

更加高效，高效的原因其他博客也都提到了，这篇笔记主要是从源码的角度来分析一下实现过程。作为自己的学习笔记，分析都在代码注释中，后续回顾的时候看注释好一点。
lagransun·2025-03-22 09:51

《Armv8/armv9架构入门指南》-【第十四章】多核处理器

快速链接:.ARMv8/ARMv9架构入门到精通-[目录]付费专栏-付费课程【购买须知】:联系方式-加入交流群----联系方式-加入交流群个人博客笔记导读目录(全部)
Arm精选·2025-03-22 09:20

Trae IDE与Claude 3.5的实践案例

在现在这个到处都是电脑和手机的时代，AI工具正在变成编程学习和开发的好帮手。今天，咱们就来好好聊聊AI工具，特别是TraeIDE和Claude3.5这两个工具，在学习FastAPI和构建知识图谱的时候有多厉害，还有它们对编程行业会有什么影响。一、AI工具：编程学习与开发的好帮手AI工具在编程学习和开发里，作用可太大了。就像TraeIDE和Claude3.5，它们能像好朋友一样，在写代码的时候帮忙检
黑金IT·2025-03-22 08:45

C语言复习笔记（一维数组）

一个数组可以包含多个数组元素，这些数组元素可以是基本数据类型或构造类型，按照数组的维数可以分为一维数组和多维数组，按照数组元素的类型，数组又可以分为数值型数组、字符型数组、
会飞的CR7·2025-03-22 08:44

使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践

技术背景介绍在当今的AI与机器学习应用中，处理和管理大量的嵌入向量是一个常见的需求。Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。它的高性能和易用性使其成为处理向量数据的理想选择。核心原理解析Milvus的核心功能体现在其强大的向量索引和搜索能力。它支持多种索引算法，包括IVF、HNSW等，使其能够高效地进行大规模向量的相似性搜索操
qahaj·2025-03-22 08:43
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