PPT对其图形.快速第7页

常见的数仓架构模式

优点：能够快速满足特定业务部门的需求，实施相对简单，开发周期短。缺点：数据可能存在冗余和不一致，难以实现企业级的数据一致性和集成性，跨部门数据共享和协作较为困难。应用举例。适用于小型的公司。

JJJJJJJJia·2025-01-28 14:24

Scala在大数据和分布式计算领域的应用与优势

本文将探讨Scala在这些领域的应用，并分析其带来的优势。1.大数据和分布式计算的挑战在大数据时代，数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已经无法满足需求。分布式计算提供了一种解决方案，通过在多个物理

夜色呦·2025-01-28 14:24

mongodb php 日志分析,MongoDB Slowquery慢查询日志分析平台

system.profile表里，当线上DB运行缓慢时，开发通常联系DBA去排查问题，那么可以将这种机械化的工作，做成一个平台化、可视化的工具出来，让开发在网页里点点鼠标即可查看数据库运行状况，这将大大提高工作效率，降低对DBA

抱玉于浮光·2025-01-28 13:53

如何编写一个MyBatis插件？

希望对大家有帮助；如何编写一个MyBatis插件？

java1234_小锋·2025-01-28 13:51

怎么实现Redis的高可用？

希望对大家有帮助；怎么实现Redis的高可用？1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网要实现Redis的高可用性，通常有以下几种常见的方案。

java1234_小锋·2025-01-28 13:21

8622 哈希查找

试对输入的关键字序列构造哈希表，哈希表长度为length，求等概率情况下查找成功的平均查找长度，并设计构造哈希表的完整的算法。本题给出部分代码，请补全Hash函数和解决冲突的collison函数。

软工在逃男大学生·2025-01-28 13:50

开放传神（OpenCSG）手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法

其充分利用了大语言模型Token的好处，让像素也能够被预测（Patches）。Sora的诞生不亚于2023年ChatGPT的出现，因为我们的世界是一个五彩斑斓的图像和视频组成。Sora通过社区和

OpenCSG·2025-01-28 13:20

渗透测试之通俗易懂让你搞明白如何做渗透测试【渗透测试之流程(步骤)】什么是白帽子？什么是黑帽子？什么又是黑客这篇文章让你搞明白

明确目标信息收集漏洞探测漏洞验证高危漏洞利用总结一下子:写在前面的内容：其实很多小伙伴，都听过黑客这个词汇也对黑客这个职业或者说这个工种很好奇，那么黑客到底是干什么的，是如何进行黑客的一个工作流程的了？

浩浩测试一下·2025-01-28 12:48

嵌入式知识点总结 Linux驱动 (四)-中断-软硬中断-上下半部-中断响应

针对于嵌入式软件杂乱的知识点总结起来，提供给读者学习复习对下述内容的强化。目录1.硬中断，软中断是什么？有什么区别？2.中断为什么要区分上半部和下半部？3.中断下半部一般如何实现？

7yewh·2025-01-28 12:46

数论（三）——约数（约数个数，约数和，公约数）

从小到大枚举所有约数，但是我们只需要枚举每一对儿中较小的一个就可以了。

DearLife丶·2025-01-28 12:16

掌握 Python 网络爬虫技术：从基础入门到高级实践（附带爬虫案例）

Python凭借其丰富的库和易于使用的特性，成为开发网络爬虫的首选语言。本文将详细介绍如何使用Python进行网络爬虫开发，包括基本概念、主要工具、数据解析和高级爬取技术，并提供一个完整的实践案例。

一ge科研小菜鸡·2025-01-28 12:43

C++———STL容器个人理解（vector、queue、stack）

queue声明pushpopfrontback初始化结构体定义优先队列priority_queuepushpoptop测试结果stack声明push/back代码实现及讲解什么是容器在数据存储上，有一种对

Aitee·2025-01-28 12:13

【数据库初阶】表的查询语句和聚合函数

在这篇文章中，我们将深入浅出地为大家讲解表的查询语句和聚合函数帮助您轻松入门，快速掌握核心概念。如果文章对您有所启发或帮助，请别忘了点赞、收藏、留言支持！您的每一份鼓励，都是我持续创作的源动力。

有趣的中国人·2025-01-28 12:43

利用MATLAB实现多重分形维数计算：理论解析与实战指南

其通过分析数据的多重分形维数，可以揭示出系统内在的复杂性和不均匀性。

m0_57781768·2025-01-28 12:13

深度神经网络（DNN）详解

深度神经网络（DNN，DeepNeuralNetwork）是人工智能领域中的一种重要模型，它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理，实现了对复杂数据的处理和决策。

古龙飞扬·2025-01-28 12:12

Azure AI-102 认证全攻略: (三十四)基本提示工程与 API 指南

通过这些步骤，您可以在实际业务场景中快速上手并发挥模

海棠AI实验室·2025-01-28 12:12

基于架构的软件开发方法

ABSD模型把整个软件过程划分为：架构需求、设计、文档化、复审、实现、演化架构需求：需求是指用户对目标软件系统在功能、行为、性能、设计约束等方面的期望。架构需求

light900·2025-01-28 12:42

C++基础实战项目：美发店管理系统

本项目专为C++编程初学者设计，旨在通过一个实际的案例加深对C++语言核心概念的理解和应用能力。

卓莲晓Life·2025-01-28 12:12

如何开始使用AoE：深度解析与实战指南

尽管没有详细描述其具体功能，我们基于常规开源项目结构和说明来构建本教程。本指南将深入探讨其核

邓越浪Henry·2025-01-28 11:41

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任澄翊·2025-01-28 11:11

由于直接提供完整的游戏商城代码超出了简单回答的范围，并且游戏商城的实现可以相当复杂，涉及前端展示、后端逻辑、数据库设计等多个方面，我会分别用几种流行的编程语言和技术栈概述如何开始搭建一个基本的游戏商城

前端（HTML/CSS/JavaScript+React）React示例:fengbaoshun.com首先，你需要安装Node.js和npm（Node包管理器），然后使用CreateReactApp来快速启动你的前端项目

编程小飞侠a·2025-01-28 11:40

使用R语言绘制日历热图

这种图表通常使用颜色编码来表示数据值的大小，从而使我们能够快速识别出高值和低值。在R语言中，我们可以使用ggplot2包来创建漂亮且可定制化的日历热图。首先，确保已经安装了ggplot2包。

CyberXZ·2025-01-28 11:39

类和对象—封装及导语—C++

对象C++认为万事万物皆为对象，对象有其属性和行为。

逐光沧海·2025-01-28 11:38

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余印榕·2025-01-28 11:37

1秒 vs. 60秒：Nginx如何让VR/AR内容分发快如闪电？

然而，随着这些应用变得越来越复杂，对于快速加载和流畅交互的需求也日益增长。如何在不影响性能的前提下提供丰富的多媒体体验？答案或许就藏在Web服务器的技术革新之中。今天，我们

墨瑾轩·2025-01-28 11:36

Spring Boot 整合 MySQL 和 Druid 连接池

SpringBoot整合MySQL和Druid连接池一、引言在JavaWeb开发中，SpringBoot凭借其简洁的配置和强大的功能成为主流框架，而MySQL作为常用的关系型数据库，与SpringBoot

疯狂的键盘侠·2025-01-28 11:05

2024年MR应用深度解析：Meta商店中的游戏与非游戏应用

本文基于对Meta商店中部分具有代表性的MR应用的研究，探讨了游戏与非游戏类应用之间的对比分析，并深入细分每个类别下的亮点推荐。

花生糖@·2025-01-28 11:04

def init(self)是什么意思_通俗的告诉你Python中 init_ 到底是什么含义？

_init_根据其英文意思(initialize)，用来初始化一个类(class)的新成员(instance)，它是一个constructor.当新成员被创建时，这个方程会自动被调用。

cjz0422·2025-01-28 10:33

workerman和swoole性能对比分析

其性能优势归功于c扩展、高效的i/o事件循环和内存管理技术，使其适用于高并发、高吞吐量的web应用程序、实时应用程序和微服务架构。

csdndddsd·2025-01-28 10:33

力扣HOT100-接雨水

我们可以维两个数组，分别记录当前位置左边的最高列的高度和右边最高列的高度，这是我们就省去了对每个列的单独寻找

笨cc·2025-01-28 10:33

AI重塑SaaS：从工具到智能业务伙伴

标题：“AI重塑SaaS：从工具到智能业务伙伴”文章信息摘要：AI代理正在推动SaaS产品从静态工具向动态、自优化平台转变，赋予其预测能力和自主决策能力，使其成为主动的业务伙伴。

XianxinMao·2025-01-28 10:02

Spring Boot 高级开发指南：全面掌握微服务架构的关键技术

SpringBoot是现代Java开发的主流框架，尤其在构建微服务架构时，它提供了丰富的工具与功能，帮助开发者快速构建高效、健壮的系统。

IT古董·2025-01-28 10:01

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Flask基于WSGI（WebServerGatewayInterface）和Jinja2模板引擎，旨在帮助开发者快速、简便地创建Web应用。

洒脱的六边形战士加辣·2025-01-28 10:00

【Matlab高端绘图SCI绘图模板】第006期对比绘柱状图（只需替换数据）

代码涵盖了从数据准备到最终图像输出的全过程，包括文件读取、颜色自定义、图形界面设置、数据可视化以及图像导出等关键步骤。适合数

小熊科研路（同名GZH）·2025-01-28 10:00

接口技术-第1次作业

微机接口的基本任务有两个：一是实现I/O设备与总线的连接；二是连接起来以后，CPU通过接口对I/O设备

厂里英才·2025-01-28 09:57

三种插入排序算法

希尔排序希尔排序的基本原理希尔排序的步骤举例希尔排序的时间复杂度希尔排序的空间复杂度希尔排序的特点希尔排序的适用场景四、代码实现1.直接插入排序直接插入排序（InsertionSort）是一种简单的排序算法，其基本原理是将数组

juechen333·2025-01-28 09:57

＜sa8650＞QCX Usecase 使用详解—如何更改 IFE/IPE 输出格式

sa8650＞QCXUsecase使用详解—如何更改IFE/IPE输出格式一、前言二、为UsecaseFFC添加新格式三、新格式定义四、IPEenabled五、备注一、前言本节说明更改流水线输出格式所需对Usecase

waterAdmin·2025-01-28 09:55

医院服务总线常见架构比较：面向服务架构与事件驱动架构

随着医疗信息化的快速发展，医院系统的集成需求日益增长。

登山看云海·2025-01-28 09:55

费雪的线性判别分析(2)

此处演示此方法的求解过程3.1最小二乘法[6]^{[6]}[6]关于最小二乘法的详细讲解，请阅读参考资料[2]的有关章节，在其中对最小二乘法通过多个角度给

CS创新实验室·2025-01-28 09:55

.git/hooks/post-merge 文件的作用

.git/hooks/post-merge文件是Git版本控制系统中的一个钩子（hook）脚本，其作用是在合并（merge）操作完成后自动执行一些特定的操作。

暮雨疏桐·2025-01-28 09:25

RAG系列（二）：如何优化索引

具体细节“人人都是产品经理”的这篇文章里有非常详细的说明，不过我对微软体系搜索优化了解的多些，看到过的一些优化方法这里没有提到，比如微软的AISearch还有DataverseSemanticSearch

东临碣石82·2025-01-28 09:25

Junit和Eclemma介绍--java白盒测试工具

Eclemma是Junit配合使用的插件，是测试覆盖率的工具，对于含有条件判断的代码，对

myy_2018·2025-01-28 09:24

深入EPnP算法

因此贴出这篇文章，希望能给大家带来我对EPnP算法的理解。有问题的同学，可以联系[email protected]讨论。文

JesseChen79·2025-01-28 08:23

【练习】PAT 乙 1024 科学计数法

题目科学计数法是科学家用来表示很大或很小的数字的一种方便的方法，其满足正则表达式[±][1-9]”.”[0-9]+E[±][0-9]+，即数字的整数部分只有1位，小数部分至少有1位，该数字及其指数部分的正负号即使对正数也必定明确给出

柠石榴·2025-01-28 08:51

软件测试中的AI-为什么它在软件自动化测试中很重要？

因此，人工智能机器将能够学习如何在特定情况下做出反应，然后根据其学习情况在未来场景中做出决策。人工智能（AI）在大多数领域的应用仍处于早期阶段，想要完美运行还需要很长时间。

测试界霄霄·2025-01-28 08:50

深入剖析移动通信系统的架构与关键技术

通过本讲，学生将获得对移动通信系统全面而深入的认识。1.移动通信系统原理与架构移动通信系统是现代无线通讯的核心，它支持

大苏牙·2025-01-28 08:50

两种交换排序算法--冒泡，快速

目录1.冒泡排序原理2.快速排序原理3.冒泡代码实现4.快速排序代码实现1.冒泡排序原理冒泡排序（BubbleSort）是一种简单的排序算法，基本思想是通过反复交换相邻的元素，直到整个序列有序。

juechen333·2025-01-28 08:50

遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响

小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入：模型感受野受限，可能无法捕捉大范围地物（如河流、

司南锤·2025-01-28 08:18

使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题

小尺寸裁剪后，部分训练样本可能完全不含某些类别（例如一块纯农田的补丁），导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例：原图中“道路”占比5%，若裁剪为256x256的小图，部分小图中可能