对多分支管道进行故障排除

flink-cdc实时增量同步mysql数据到elasticsearch

核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。

大数据技术派·2025-03-11 19:51

清华DeepSeek以手札为剑，破AI迷津雾霭，开启荣耀进阶征途

溯源：手札中的智慧传承与沉淀清华DeepSeek背后，是一群怀揣着对AI炽热梦想的清华学子与科研精英。手札

2501_91080610·2025-03-11 19:20

如何在PHP中实现API版本管理：保持向后兼容性

良好的版本管理策略不仅能够确保新功能的顺利引入，还能保持向后兼容性，避免对现有客户端造成破坏性影响。本文将探讨如何在PHP中实现API版本管理，并保持向后兼容性。1.为什么需要API版本管理？

奥顺互联V·2025-03-11 19:20

JS: 类型转换 + 运算符 + 循环

坑：使用表单、prompt获取过来的数据默认是字符串类型的，此时就不能直接简单的进行加法运算。

..儒·2025-03-11 19:19

AI应用基于DJL开发WEB应用对鞋分类进行预测和推理------AI

packagecom.alatus.djl.app;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.translate.TranslateException;importcom.alatus.djl.service.InterferenceService;importcom.alatus.djl.service.TrainService;impo

旧约Alatus·2025-03-11 18:49

如何有效管理 JavaScript 中的内存：垃圾回收与最佳实践

尽管JavaScript的垃圾回收机制非常强大，但如果对其原理和工作方式不够了解，也可能导致一些性能问题和内存泄漏。本文将深入探讨JavaScript中的垃圾回收机制、算法以及如何优化垃圾

名之以父·2025-03-11 18:47

第十章：C++ 标准

本章将详细介绍C++11、C++14、C++17、C++20和C++23的重要特性及其对C++开发的影响。

weisonx·2025-03-11 18:16

AI人工智能 Agent：电力系统中智能体的应用

AI人工智能Agent：电力系统中智能体的应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1电力系统的挑战与机遇电力系统是现代社会运行的基石，其安全、可靠、高效运行对经济发展和人民生活至关重要。

AI天才研究院·2025-03-11 18:46

《算法二》选择排序算法及它的时间复杂度

1.选择排序算法选择排序算法的时间复杂度为O(N^2)选择排序算法规则：1.指定位置的数和后面的数比较2.如果指定位置的数大，则两个数交换位置3.向后移动一个位置，和指定位置的数进行比较假设数组大小n,

code 旭·2025-03-11 18:16

池化的定义与核心思想

增强模型鲁棒性：对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合：通过降维减少冗余信息。

code 旭·2025-03-11 18:45

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

导数：传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。同时xgboo

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

JavaScript面试宝典

BOM（浏览器对象模型）：用于操作浏览器窗口和页面，例如window、navigator、location、history、screen等对

傻小胖·2025-03-11 18:44

CV如何开启多摄像头并且多线程

常规importcv2cv.imshow("窗口名称",照片)这个是开启窗口最为常见的方式开启摄像头读取图片一个简易的开启本机摄像头重要语句cv2.VideoCapturecap1.readimshowreleasedestoryAllWindowsimportcv2cap1=cv2.VideoCapture(0)#开启本机的摄像头#也可以是视频流#cap2=cv2.VideoCapture("r

艾米莉亚小汉堡·2025-03-11 18:14

【算法】BFS(最短路径问题、拓扑排序)

sharetype=blogcolumn&sharerId=12862161&sharerefer=PC&sharesource=qinjh_&sharefrom=from_link目录边权为1的最短路径问题多源

秦jh_·2025-03-11 18:44

卷积神经网络（笔记01）

在卷积神经网络（CNN）的卷积层里，卷积操作本质上是输入数据与卷积核（滤波器）进行逐元素相乘再求和的过程。偏置项（Bias）是一个额外的可学习参数，对于每个卷积核而言，都

天行者@·2025-03-11 18:14

Postman怎么针对一个接口重复测试 ?

它提供了许多功能来让我们能够更轻松地进行接口测试，其中之一就是针对一个接口的重复测试。以下是从零到一的详细和规范的步骤来针对一个接口重复测试的文章：第一步：确定接口首先，我们需要确定要重复测试的接口。

静姐说测试·2025-03-11 18:13

常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现

一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支，其目的是改善图像的视觉效果，突出图像中的重要信息，或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-11 18:12

八股文-Linux系统部分

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?

im长街·2025-03-11 17:41

八股文-Linux网络部分

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TCP的粘包问题什么是IP协议IP协议的字段了解多少什么是网段划分WAN口ip和LAN口ip的作用了解过NAT技术吗谈一谈你对ARP

im长街·2025-03-11 17:41

WordPress建站给外贸人带来的负担

一、技术门槛与学习成本1、由于WordPress发展了几十年，里面的功能应有尽有，但往往这些复杂的功能导致建站新手对它的学习成本变得很高，需要理解各个模块与功能点，增加了上手的复杂度。

小机出海·2025-03-11 17:40

Manus联创澄清：我们并未使用MCP技术

摘要近日，Manus联创针对外界关于其产品可能涉及“沙盒越狱”的疑问进行了正式回应。

耶耶Norsea·2025-03-11 17:10

Shodan的概述与安装

一、Shodan简述Shodan是一个独特的网络搜索引擎，它专门针对互联网上的设备进行不间断扫描，并将扫描结果存储起来，供用户检索。

耶耶Norsea·2025-03-11 17:40

斐波拉契数列

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

高纯氢能源在线监测分析系统组成和作用

随着氢能源作为清洁能源的逐渐普及，对氢气的质量要求越来越高，尤其是在燃料电池、电解水制氢、氢气储存和输送等应用领域，必须确保氢气的纯度和成分符合严格的标准和要求。

GUOYUGRA·2025-03-11 17:09

go执行java -jar 完成DSA私钥解析并签名

起因，最近使用go对接百度联盟api需要使用到DSA私钥完成签名过程，在百度提供的代码示例里面没有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

DavidSoCool·2025-03-11 17:39

储能变流器硬件工程师能力提升路径

储能变流器（PCS，PowerConversionSystem）作为储能系统的核心部件，其硬件设计涉及电力电子、控制理论、热管理、电磁兼容（EMC）等多领域技术。

DOMINICHZL·2025-03-11 17:08

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

针对AF调试过程中PD多窗机制是如何打分的

在AF（自动对焦）调试中，PD多窗机制（PhaseDetectionMulti-Window）是提升相位对焦精度和鲁棒性的关键技术，其核心是通过在画面中划分多个相位检测窗口，分别计算各窗口的相位差（PhaseDifference

爱写BUG的长歌·2025-03-11 17:07

卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现

卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法，通过融合预测值（系统模型）与观测值（传感器数据），在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核

DOMINICHZL·2025-03-11 17:36

flink+kafka实现流数据处理学习

kafka：是用于构建实时数据管道和流应用程序并具有横向扩展，容错，wickedfast（变态快）等优点的一种消息中间件。

上海研博数据·2025-03-11 17:06

android屏幕旋转生命周期,Activity、Fragment生命周期---横竖屏切换的生命周期

onStart():Activity在屏幕上对用户可见时调用，但还不可与用户交互onRestart():在activity停止后，在再次启动之前被调用。

老K先生·2025-03-11 17:04

递推和递归_一文学会递归递推

递归算法和递推算法无论是在ACM竞赛还是项目工程上都有着极为广泛的应用，但想要完全掌握两者的思想并不容易，对于刚刚接触编程的人来说更是这样，我在初次接触递归递推时就吃了很多的苦头，除了当时对编程语言不太熟悉之外

HR刀姐·2025-03-11 17:34

zookeeper程序员指南

本指南的前四节对各种ZooKeeper概念进行较高层次的讨论。这些概念对于理解ZooKeeper是如何工作的，以及如何使用ZooKeeper来进行工作都是必要的。

weixin_30326741·2025-03-11 17:04

雨滴谱仪：准确掌握降水情况，助力道路维护

【TH-YD1】在气象监测与交通管理中，对道路降水情况的实时监测是至关重要的。

tianhe8888_·2025-03-11 17:33

opencv借助ffmpeg读取sdp文件进行rtp拉流 20231019

20231019ffmpeg装起来很快编译命令g++rtp_ffmpeg_test.cpp-ooutput$(pkg-config--libsopencv4)代码如下#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){cout>frame;if(frame.em

诗筱涵·2025-03-11 16:32

如何使用element-ui进行主题的切换呢

有很多时候主题的配色都是我们不喜欢的，那这个时候element-ui的组件库就帮助我们推出了一套主题定制，用来帮助我们切换主题，方法也很简单在项目中改变sass变量首先在项目中src文件创建一个style文件在文件中进行以下配置

小段hy·2025-03-11 16:31

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

Python init.py 模块详解

导入演示2.1执行顺序：先父后子2.2导入所有模块（含子模块）1概述1.工具:Pycharm场景:在创建一个PythonPackage时，会默认在该包下生成一个'__init__.py'文件2.目的:'进行一些初始化操作

鱼丸丶粗面·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

从零手撕 LLaMa3 项目爆火（图解+代码）

针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。汇总合集《大模型面试宝典》(2024版)发布！

机器学习社区·2025-03-11 16:27

【OpenCV C++】存图，如何以时间命名，“年月日-时分秒“产生唯一的文件名呢？“年月日-时分秒-毫秒“ 自动检查存储目录，若不存在自动创建存图

文章目录1生成文件名（格式:"年月日-时分秒"格式）2生成文件名（格式:"年月日-时分秒-毫秒"）3多模式存图函数4综合调用实例5注意：默认参数只能在头文件中定义，不能在实现中重复默认参数mode==1

R-G-B·2025-03-11 16:56

C++：const和constexpr两个关键字

初始化：可以在运行时（run-time）进行初始化。用法：通常用于修饰变量、函数参数或返回值。不能保证变量在编译期求值。

壹十壹·2025-03-11 16:26

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

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。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的