风蚀模数估算第4页

RHEL 安装 Hadoop 服务器

Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架，用于处理大规模数据集。以下是在RHEL上安装Hadoop的详细步骤。

XhClojure·2025-02-20 13:41

芯麦GC1808立体声ADC芯片解析：高性价比与全集成音频采集方案

芯麦半导体推出的GC1808立体声音频模数转换器，凭借其全集成信号链设计和灵活的接口配置，为开发者提供了高性价比的音频前端解决方案。

青牛科技-Allen·2025-02-20 03:16

20250218 隨筆垂直分库分表（Vertical Sharding）和水平分库分表（Horizontal Sharding）

它们在大规模数据库优化、分布式架构设计中至关重要，主要用于降低单库压力、提高查询效率、支持高并发。

靈臺清明·2025-02-20 03:45

使用 Docker 部署 Apache Spark 集群教程

简介ApacheSpark是一个强大的统一分析引擎，用于大规模数据处理。

努力的小T·2025-02-19 20:48

数位dp模板简单解析

某人又命名了一种取模数，这种数字必须满足各位数字之和modN为0。现在大家又要玩游戏了，指定一个整数闭区间[a.b]，问这个区间内有多少个取模数。输入格式输入包含多组测试数据，每组数据占一行。

--fancy·2025-02-19 11:28

cuda编程入门——并行归约(五)

其核心目标是通过并行化加速大规模数据集的聚合计算。关键概念操作类型：可结合且可交换的操作（如加法、乘法、最大值、最小值、逻辑与/或等）适合并行归约。

我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:02

探索大数据处理：利用 Apache Spark 解锁数据价值

今天，我们来聊聊如何利用ApacheSpark进行大规模数据处理。ApacheSpark作为一个快速、通用的集群计算框架，以其出色的性能和丰富的API，成为大数据处理的利器。

Echo_Wish·2025-02-19 07:59

流行编程语言全解析：优势、应用与短板

适用领域数据科学与分析：处理和分析大规模数据集，进行数据可视化。典型示例：Google用Python进行数据分析，处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能：构建和训练模型。

a小胡哦·2025-02-19 03:27

【Elasticsearch】多索引(数据流)搜索

在Elasticsearch中，搜索多个数据流（datastreams）和索引（indices）是一个常见的操作，尤其是在处理大规模数据或跨多个数据源进行查询时。

risc123456·2025-02-18 19:07

NoSQL调研与学习（一）

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，特别是大数

JUNPR·2025-02-18 18:39

【最全基础知识1】机器视觉系统硬件组成之工业相机篇

工业相机是一种非常重要的机器视觉器件，它能够将被采集的图像信息通过电路转换成电信号，再通过模数转换器（ADC）将其转化为数字信号，最后以标准的视频信号输出。

51camera·2025-02-18 05:00

HBase简介：高效分布式数据存储和处理

HBase的设计目标是为大规模数据存储和处理提供高吞吐量和低延迟的解决方案。它可以在成百上千台服务器上运行，并能够处理海量的结构化和半结构化数据。

代码指四方·2025-02-18 03:07

使用Elasticsearch和Kibana进行查询的语法和编程实践

Elasticsearch和Kibana是一对强大的组合，用于处理和可视化大规模数据集。Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，而Kibana是一个用于数据可视化和分析的开源工具。

一起去旅行Coding·2025-02-17 20:54

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

在大规模数据集上进行预训练，能助力模型学习丰富的视觉特

·2025-02-17 20:28

Spring Batch批处理操作与实践

SpringBatch是一个强大的批处理框架，专为处理大规模数据和执行复杂批处理任务而设计。

面朝大海，春不暖，花不开·2025-02-17 14:58

基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化

GBase系列数据库（包括GBase8a、GBase8s和GBase8c）以其强大的性能、灵活的存储架构以及高效的查询优化功能，成为处理大规模数据的理想选择。

big crab·2025-02-17 12:13

2025年智算中心的建设成本及优化策略，以DeepSeek为鉴

本文将详细探讨智算中心的建设成本及优化策略，涵盖适用范围、遵循标准、智算中心定义、成本关键组成部分、影响成本的因素、2025年建设A智算中心的成本估算及优化策略，

数据中心运维高级工程师·2025-02-17 11:59

沃德代驾系统uniapp+php

用户可以通过小程序预约代驾服务，系统会估算代驾价格并推送附近代驾司机供用户选择；司机接到订单后，会自动生成路线，方便快速找到车主；服务结束后，用户可以直接在线支付。

博纳软云·2025-02-16 22:51

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

然而，对于大规模数据或高维矩阵，计算和存储的开销非常大，因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时，能够显著减少计算量和内存占用。

DuHz·2025-02-16 21:36

AI 大模型创业：如何利用市场优势？

这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，

SuperAGI2025·2025-02-16 12:37

集群与分片：深入理解及应用实践

分片的定义分片的类型集群与分片的关系集群的应用场景负载均衡高可用性分片的应用场景大数据处理数据库分片集群与分片的架构设计系统架构设计数据存储设计案例分析Hadoop集群Elasticsearch分片性能优化策略集群性能优化分片性能优化挑战和解决方案总结参考资料引言在现代计算系统中，处理大规模数据和提高系统的可靠性已经成为了基础需求

一休哥助手·2025-02-16 09:07

跟着ai辅助学习vue3

比如，Vue3采用了Proxy实现响应式系统，在性能上有显著提升，尤其是在处理大规模数据时，数据劫持的效率更高。

IT、木昜·2025-02-16 08:27

Elasticsearch和Kibana的安装部署及服务器配置

Elasticsearch和Kibana是一对强大的工具，用于搜索、分析和可视化大规模数据集。Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，而Kibana是一个用于数据可视化的开源工具。

TpCode·2025-02-16 06:17

ADX物化视图的内存优化与去重策略

在AzureDataExplorer（ADX）中使用物化视图（MaterializedView）时，处理大规模数据集的去重和聚合操作时，可能会遇到内存问题。

t0_54coder·2025-02-16 05:12

比特币全球有多少节点

根据公开监测平台的数据，以下是当前（截至2023年10月）的估算与分析：1.比特币节点数量的统计方法可达节点（ReachableNodes）：通过主动扫描互联网IP地址（默认端口8333）发现的节点，通常由工具如

阿湯哥·2025-02-15 17:07

遥感影像建筑物提取

遥感影像建筑物提取是一项重要的地理信息处理任务，它在城市规划、环境监测、人口估算和土地覆盖制图等领域具有广泛的应用价值。

V搜xhliang0246·2025-02-15 00:24

【GreatSQL优化器-13】直方图

利用直方图，可以对一张表的一列数据做分布统计，估算WHERE条件

·2025-02-14 22:34

相机模数转换

模拟图像是什么？模拟图像是指连续变化的图像，它通常来源于现实世界的物理场景，并通过光学系统（如相机镜头）投射到感光介质上。模拟图像是连续的，这意味着它在空间和颜色值上都有无穷的细节。例如，模拟图像中的亮度和色彩信息随着位置的变化而变化，并且没有离散化。在拍摄照片时，模拟图像通常指的是通过相机感光元件（如CCD或CMOS传感器）捕获的光学图像，这些图像反映了场景中的光强度、颜色、纹理等细节信息。传感

xiangxiang-·2025-02-14 20:25

惊天巨变！OceanBase云数据库直接“杀疯了”，传统数据库瑟瑟发抖？

随着互联网、金融科技、物联网等领域的飞速发展，对云数据库的要求也越来越高，不仅要能应对高并发、大规模数据的处理，还要具备强大的安全防护和灵活的扩展性。

盼达思文体科创·2025-02-14 09:32

【协同任务】VFH算法多无人机协同控制技术【含Matlab源码 1999期】

对每个候选方向,首先估算出机器人沿该方向前进一段距离ds后的新位置,然后以该位置为中心,再建立新的向量场,对新的向量场继续分析得到若干候选方向,如此继续下去,重复ng次,就建立了一个深度为ng的搜索树。

Matlab领域·2025-02-13 13:25

RocketMQ vs. Kafka: 选择合适的消息队列系统及性能比较

在构建分布式系统和大规模数据处理应用程序时，选择一个合适的消息队列系统对于确保高效的消息传递和可靠性非常重要。

YazIdris·2025-02-12 21:20

郑万通·2025-02-12 19:09

算法02-各种排序算法

对于小规模数据表现较好。缺点：时间复杂度较高，不适合大规模数据。交换操作较多，效率低。时间复杂度：最好情况：O(n)（已

mengyoufengyu·2025-02-12 14:32

高级sql技巧

高级SQL涉及复杂的查询、数据操作和数据库管理操作，通常用于处理大规模数据集和实现高效的数据分析。以下是一些高级SQL技术和功能的概述，包括示例和应用场景。

Min_nna·2025-02-12 10:09

百度千帆大模型实战：AI大模型开发的调用指南

1.千帆大模型平台简介在AI蓬勃发展的时代，大模型平台作为支撑大规模数据处理和复杂模型训练的基石，正逐渐成为推动科技创新和产业升级的重要力量。千帆大模型平台，凭

AGI大模型学习·2025-02-12 08:55

软考高级架构 - 9.2 软件可靠性模型 + 9.3 软件可靠性管理+ 9.4 软件可靠性设计

9.2软件可靠性模型软件可靠性模型(SoftwareReliabilityModel)是指为估算软件的可靠性所建立的数学模型。

MaiOvv·2025-02-11 21:32

有了测试环境，为什么还需要预发环境

环境与生产的一致性●测试环境：通常使用简化配置（如低配服务器、小规模数据库）或模拟数据，难以完全复现生产环境的硬件、网络和依赖。

xidianhuihui·2025-02-11 11:54

增强具身基础模型的通用动作

在多样化的互联网规模数据上进行训练是近期大型基础模型成功的关键因素。然而，使用相同的方法构建具身智体面临着明显的困难。

硅谷秋水·2025-02-11 04:25

跨账号复制功能需要多长时间完成数据迁移？

例如，对于大规模数据迁移（如PB级数据），迁移时间可能会较长。网络带宽：DataSync的传输速度受网络带宽限制。在理想情况下，DataSync的传输速度可以达到10Gb

九河云·2025-02-11 01:58

分布式数据库：深入探讨架构、挑战与未来趋势

分布式数据库以其独特的优势，如数据的高可用性、容错性和可扩展性，逐渐成为解决大规模数据处理问题的关键技术。本文将深入探讨分布式数据库的架构、面临的挑战以及未来的发展趋势。

WeeJot·2025-02-10 21:57

Access数据库大数据导出技巧

尤其是在处理大规模数据集时，如何高效且公平地分配数据到多个文件中，是一个值得探讨的问题。本文将详细介绍如何使用VBA代码从Access数据库中导出数据，并确保数据的均匀分配。

t0_54coder·2025-02-10 02:17

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。

春哥的魔法书·2025-02-09 21:40

NoSQL，CAP理论与BASE理论

特别是超大规模和高并发的社交网络服务类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展,NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多种数据

TOYG·2025-02-09 21:10

在Jupyter Notebook中进行大数据分析：集成Apache Spark

在JupyterNotebook中进行大数据分析：集成ApacheSpark介绍JupyterNotebook是一款广泛使用的数据科学工具，结合ApacheSpark后，能够处理和分析大规模数据。

范范0825·2025-02-09 17:42

T5模型-基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型

T5模型通过在大规模数据集上进行预训练，并使用迁移学习的方式在各种自然语言处理任务上取得了出色的性能。它的设计理念是将所有NLP任务都转化为文本到文本的形式，包括文本分类、序列标注、机器翻译等等。

Jiang_Immortals·2025-02-09 16:09

【Apache Paimon】-- 2 -- 核心特性（0.9.0）

：hudi、iceberg、delta）3.1、支持ACID事务3.2、支持Timetravel（时间旅行）3.3、支持SchemaEvolution（元数据变更）3.4、可扩展元数据：存储PB级大规模数据集和存储大量分区

oo寻梦in记·2025-02-09 16:38

MapReduce是什么？

MapReduce是一种编程模型，最初由Google提出，旨在处理大规模数据集。它是分布式计算的一个重要概念，通常用于处理海量数据并进行并行计算。

头发那是一根不剩了·2025-02-09 16:03

pgBackRest 是专为 PostgreSQL 设计的开源备份与恢复工具，以其高性能、可靠性和灵活性著称

它支持全量备份、增量备份、并行备份/恢复和加密等特性，适用于大规模数据库和关键业务场景。

zxrhhm·2025-02-09 13:14

如何优化爬虫以提高搜索效率

一、为什么爬虫需要优化性能优化爬虫性能的主要原因包括以下几点：节省时间：减少任务完成所需的时间，尤其在处理大规模数据时尤为重要。降低成本：高效的爬虫能减少服

小爬虫程序猿·2025-02-09 11:03

深度学习的算法在人群计数（数人头）

基于深度学习的算法在人群计数（数人头）任务中表现较为出色，尤其是在处理复杂场景和大规模数据集时。

人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

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