PV量

YashanDB数据库的技术路线图及未来规划

随着数据量的急剧增长和多样化需求的跑量，如何保障系统的高效性和可用性已成为数据库设计与部署的关键。
·2025-06-24 02:00

ABP VNext + gRPC 双向流：实时数据推送与订阅场景实现

ABPVNext+gRPC双向流：实时数据推送与订阅场景实现目录ABPVNext+gRPC双向流：实时数据推送与订阅场景实现背景与动机环境与依赖流式模型对比双向流时序图ABP集成gRPCProto文件️
Kookoos·2025-06-24 01:44

python(点点点工程师自我代码修养)--小案例--爬取静态网页

.csv',mode='a',encoding='utf-8',newline='')csv_write=csv.DictWriter(f,fieldnames=['标题','商店','价格','浏览量'
·2025-06-24 00:08

Kubernetes 1.21.14 搭建

可执行sudomodprobebr_netfilter在sysctl配置中将net.bridge.bridge-nf-call-iptables设置为1：cat>/etc/sysctl.conf关闭swapvi
刺猬在奔跑·2025-06-24 00:07

Java6.20

Java开发环境核心概念1.环境变量配置原理2.IDEA项目结构层次二、IDEA高效开发配置指南1.基础视觉设置2.智能编码优化3.类与模块操作规范三、Java基础核心概念1.注释规范2.关键字特性3.字面量与变量
·2025-06-23 23:32

Ubuntu Ubuntu 22.04.5 LTS 启用root用户远程连接

UbuntuUbuntu22.04.5LTS启用root用户远程连接启用静态ip推荐nmtui命令连接网络sudopasswdroot为root用户设置密码aptupgrade-yaptinstallvimsshsftpscpvim
Sean_Hlaw·2025-06-23 23:31

【Elasticsearch】请求量和延迟对搜索性能的影响及关键指标分析

1.请求量对搜索性能的影响2.延迟对搜索性能的影响3.其他重要的搜索性能指标3.1吞吐量（Throughput）3.2错误率（ErrorRate）3.3召回率（Recall）3.4精确率（Precision
G皮T·2025-06-23 22:54

YashanDB数据库数据迁移与同步实操教程

随着数据量的增长，对数据库系统的性能和可用性提出了更高的要求，尤其是在数据迁移与同步的场景中，确保数据一致性和可靠性成为挑战。
·2025-06-23 22:26

YashanDB数据库数据迁移全流程实操指南

随着公司数据量的迅速增长，旧数据库可能会面临性能瓶颈和数据一致性问题。数据迁移作为一个重要的过程，常常涉及到将数据从一个环境转移到另一个环境，包含的内容有数据的导出、传输和导入。
·2025-06-23 22:56

YashanDB数据库数据迁移及兼容性解决方案

随着数据量的激增及业务需求的多样化，数据迁移不仅关乎数据的完整性与一致性，还直接影响系统性能和应用的稳定性。
·2025-06-23 22:55

YashanDB数据库核心功能解析及使用教程

随着数据量的剧增，如何优化查询速度和数据库的性能成为了数据管理领域中的重要课题。在这背景下，YashanDB凭借其灵活的体系架构、丰富的功能和卓越的性能成为越来越多企业的选择。
·2025-06-23 22:22

YashanDB数据库核心技术架构及未来发展趋势探讨

大数据量环境下，传统数据库系统在扩展性和事务管理方面表现出一定的局限性。YashanDB作为一款面向高性能和高可靠性需求的新一代数据库系统，设计了丰富的核心架构和创新机制，满足多样化应用场景需求。
·2025-06-23 22:22

9大策略深度解析MySQL多表JOIN性能优化

的现实挑战在实际开发中，MySQL多表JOIN场景主要源于两类场景：•历史遗留系统：老代码中未严格遵循范式设计的SQL语句•数据库迁移：从Oracle迁移至MySQL时保留的复杂关联查询这类操作潜藏多重风险：•数据量增长后易引发慢查询甚至生产故障
剽悍一小兔·2025-06-23 21:46

php爬虫程序编写代码,网络爬虫简介(示例代码)

但是Java语言本身很笨重，代码量很大。重构成本比较高，任何修改会导致代码大量改动。爬虫经常
张少壮·2025-06-23 20:43

RocketMQ生产者与消费者

是一种用来保存消息数据的队列队列：数据结构的一种，特征为“先进先出”MQ的作用在项目中，可将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行异步处理，而这种异步处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间，从而提高了系统的吞吐量MQ
我脑壳秃辽·2025-06-23 20:11

JVM调优实战 Day 3：内存分配与回收策略

随着应用规模的增长，合理的内存管理可以有效避免频繁GC、内存泄漏和OOM（OutOfMemory）等问题，从而提升系统的响应速度和吞吐量。
在未来等你·2025-06-23 19:37

Redis面试题三（集群）

目录1.Redis集群搭建有几种模式2.Redis主从复制的实现全量同步增量同步3.Redis的主从同步策略1.全量同步（FullResynchronization）2.增量同步（IncrementalReplication
os-lee·2025-06-23 19:37

【RocketMQ 生产者和消费者】- 消费者重平衡（1）

updateProcessQueueTableInRebalance更新本地缓存5.1removeUnnecessaryMessageQueue删除不需要的消息队列5.2removeDirtyOffset删除偏移量5.3dispatc
也无风雨晴·2025-06-23 19:06

WPF黑科技：XmlDataProvider如何让XML数据“活过来“？

XmlDataProvider方案：“像"插拔"一样把XML直接塞进XAML，界面自动刷新——代码量减少90%！”
墨夶·2025-06-23 19:34

Android7 Input（十一）App View InputEvent事件分发

概述本文主要讲述AppView中inputEvent事件分发的流程，我们这里不讲述关于AndroidView窗口管理系统。
A-花开堪折·2025-06-23 18:28

React Web 端增量打包与合并部署技术方案详解

一、引言在ReactWeb项目开发中，随着功能迭代和代码规模的扩大，传统全量打包部署方式逐渐暴露出构建时间长、资源消耗大等问题。
欧阳天羲·2025-06-23 17:20

ntfs!CcGetDirtyPages函数分析之DirtyPages=0x1和TargetAttribute=0xe0的一个例子

第一部分：LARGE_INTEGERCcGetDirtyPages(INPVOIDLogHandle,INPDIRTY_PAGE_ROUTINEDirtyPageRoutine,INPVOIDContext1
sitelist·2025-06-23 17:20

Oracle数据库表分区

这样在查询的时候会大大的减少工作量。
我不许人间见白头·2025-06-23 16:12

YashanDB分布式架构解析，打造高可用数据库系统

在现代数据库技术领域，随着数据量的急剧增长以及对应用性能和可靠性的苛刻要求，数据库系统在可用性、性能和扩展性等方面承受着巨大的压力。系统宕机、数据丢失、查询延迟等一系列问题成为普遍的挑战。
·2025-06-23 14:09

YashanDB多活架构设计，提升系统抗灾能力

随着数据量的不断增加和应用系统的复杂性提升，企业面临的抗灾挑战日益严峻。尤其是在灾难发生时，系统的可用性和可靠性往往受到严重影响，而传统的单点故障模式已无法满足现代企业对高可用和高可靠性的需求。
·2025-06-23 14:39

YashanDB对API访问的支持如何影响开发效率？

尤其在高并发、大数据量的业务场景中，如何有效地进行数据库操作，成为了开发者需要面对的重要问题。YashanDB作为新一代数据库，提供了多种API访问支持，有助于提升开发效率。
·2025-06-23 14:38

本地部署大语言模型

由于大语言模型通常具有庞大的参数量和计算量，因此需要强大的硬件支持。显卡（GPU）：入门级配置：推荐至少使用NVIDIAGeF
小俊学长·2025-06-23 14:59

SSN（流式扫描网络）：重塑芯片可测试性设计的未来

SSN（流式扫描网络）：重塑芯片可测试性设计的未来引言：传统DFT的挑战与SSN的诞生随着芯片复杂度呈指数级增长，传统扫描链架构在测试数据量、测试时间和设计灵活性上逐渐暴露瓶颈。
硅民Momo·2025-06-23 10:03

MySQL高可用架构实战：主从复制与读写分离的终极指南

主从复制让数据在多个节点间实时同步，即使主库宕机，从库也能无缝顶替；读写分离则将查询压力分散，显著提升吞吐量。本文将用MySQL实战演示主从复制的搭建过程，并通过Java代码实现读写分离逻辑。
小张在编程·2025-06-23 07:17

Python高级数据类型:集合，列表，元组，字典及其深浅拷贝

高级操作三、元组（Tuple）1.定义与特点2.基础操作3.应用场景四、字典（Dictionary）1.定义与特点2.基础操作3.循环遍历4.字典推导式五、关于深浅拷贝与列表生成式（一）深浅拷贝（DeepvsShallowCopy
荷兰小香猪_01·2025-06-23 05:32

《Linux内核TCP/IP 实现》：协议栈源码总纲二

数据发送流程图各层主要函数以及位置功能说明：1)sock_write：初始化msghdr{}结构net/socket.c2)sock_sendmsg:net/socket.c3)inet_sendmsg:net/ipv4
HarkerYX·2025-06-23 03:48

Linux内核中安全创建套接字：为何inet_create未导出及正确替代方案

引言在Linux内核开发中，当驱动程序需要创建网络套接字时，开发者常会遇到一个关键问题：核心函数inet_create（负责初始化IPv4套接字）并未导出到内核符号表。
109702008·2025-06-23 03:44

Linux TCP/IP协议栈中的TCP输入处理：net/ipv4/tcp_input.c解析

Linux内核的TCP/IP协议栈实现了对TCP协议的高效处理，其中net/ipv4/tcp_input.c文件扮演着关键角色，负责处理TCP数据包的输入逻辑。下面是对该文件核心功能的深入剖析。
109702008·2025-06-23 03:42

信息化实施关键点

这个工作量会比较大开发平台支持敏捷迭代的开发方式泛微、致远、简道云都可以选择数据要进行实时同步到数据处理平台与财务，人力等系统进行程序对接。数据处理平台采用帆软的工具，培训熟练使用。
weixin_41800760·2025-06-23 01:01

射频+协议+吞吐量，一文讲透！

罗德与施瓦茨CMW500综测仪是无线通信测试领域的旗舰设备，主要测试对象为各类无线终端（如手机、模组、IoT设备）和基站，覆盖从研发、认证到生产的全流程测试需求。其核心测试内容如下：一、主要测试方向1.射频（RF）性能测试发射机测试：功率（平均/峰值）、频率误差、调制精度（EVM）、频谱模板（SEM）邻道泄漏比（ACLR）、杂散发射接收机测试：接收灵敏度（BER/BLER）、最大输入电平、阻塞特性
network_tester·2025-06-23 00:23

区块链支付卷土重来的深层逻辑与未来展望

其核心突破体现在三个方面：性能瓶颈的突破以太坊Pectra与Fusaka升级使网络吞吐量提升10倍，分片技术与侧链方案已将部分公链TPS推高至10万级，彻底解决早期比特币每秒7笔交易的窘境。
boyedu·2025-06-23 00:22

OpenCV C++ 边缘检测与图像分割

通过提取这些边缘信息，可以有效减少图像数据量，同时保留图像中最关
achene_ql·2025-06-22 23:20

鸿蒙 UDP 通信失效？你可能忽略了这些关键点

引言UDP是一种无连接的网络协议，轻量、快速
·2025-06-22 23:55

算法导论第十四章 B树与B+树：海量数据的守护者

当数据量超过内存容量时
W说编程·2025-06-22 23:45

NLPIR智能语义：大数据精准挖掘是信息化发展趋势

随着信息技术的高速发展、数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据量急剧增长，大量的信息给人们带来方便的同时，也带来了诸如：信息过量难以消化，信息真假难以辨识，信息安全难以保证，信息形式不一致难以统一处理等问题
weixin_33778544·2025-06-22 22:40

什么是水平扩展

而“水平扩展”（HorizontalScaling），又称为“横向扩展”或“扩容节点”，正是应对高并发、高访问量压力最常见的一种架构手段。
大数据张老师·2025-06-22 21:38

自动化性能回退机制——蓝绿部署与灰度发布

自动化性能回退机制——蓝绿部署与灰度发布在复杂系统的上线过程中，单次全量部署往往存在较高风险。尤其是系统性能优化涉及到对服务响应速度、吞吐能力和资源占用的调整，若直接上线容易引发不可控的异常。
大数据张老师·2025-06-22 21:37

Kafka分区分配策略：深入剖析与实战指南

一、引言Kafka凭借其高吞吐量、可扩展性和容错性等优势，成为了消息队列和流处理的首选工具。无论是日志收集、实时数据处理，还是事件驱动架构，Kafka都扮演着关键角色。
·2025-06-22 20:26

求助系统动力学vensim仿真方程的制作过程

第一张仿真方程就是中介变量的输入和输出，算总增加量和减少量。第二张标红的地方我没看懂。起始变量到结果变量之间没有直接连接，那前面的系数是怎么来的。有没有大佬可以解读一下，十分感谢！
2501_92488366·2025-06-22 20:25

无人机 资料 （basic）

可以先按照这个博主的买所有的组件搭起来Howtobuilda7-inchlongrangeFPVDronefor$150https://www.youtube.com/watch?
qqqweiweiqq·2025-06-22 16:36

腾讯云轻量数据库：性能与成本优化的新一代数据解决方案

摘要基于IDC2023云数据库报告及TPC-C基准测试，腾讯云轻量数据库在中小规模业务场景中实现吞吐量↑125%、故障恢复时间↓67%的核心优势。
小猴崽·2025-06-22 15:30

腾讯云数据库：行业TOP首选

引言：数据时代的基石之战在数字经济高速发展的今天，企业数据量正以每两年翻倍的速度激增。面对海量数据、高并发交易与复杂分析需求，传统数据库的“力不从心”成为制约业务创新的瓶颈。
小猴崽·2025-06-22 15:00

LORAWAN基础

LoRaWAN的区别：LoRaWAN是根据LoRa调制方式构建的基本参数调制相关1、码率（数据流当中的有用部分）2、传播方向（防止干扰）3、扩频因子，例：SF=5（2^5=32），即是把1Bit的数据量扩大到
无名的测试工程师·2025-06-22 15:26

tree- shaking的用途，原理

一、TreeShaking的核心用途1.主要目的消除未使用代码：移除项目中未被实际使用的代码减小打包体积：通常可减少20%-60%的代码量优化加载性能：减少网络传输时间和解析执行时间2.适用场景场景
程序员流年大运·2025-06-22 15:56

RPC与RESTful对比：两种API设计风格的核心差异与实践选择

将远程服务调用伪装成本地方法调用（方法导向）-典型行为：Client.Stub.Add(1,2)→调用远程加法服务-协议演化：从CORBA到现代gRPC，强调通信效率-**设计目标**：追求透明化网络通信，优化性能与吞吐量
·2025-06-22 14:51
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