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IT劍客之家 - 關於數倉建設及數據治理的超全概括

在大數據時代，數據倉庫作為企業數據架構的核心組成部分，其治理水平直接決定着數據分析的準確性和業務決策的有效性。隨着數據規模的不斷擴大和數據應用的日益複雜，數據倉庫治理已成為企業數據管理的重要課題，需要從技術、管理、流程等多個維度系統推進。 數據倉庫治理的必要性與挑戰 數據倉庫治理的核心目標是確保數據倉庫的數據質量、運行效率和使用價值。在實踐中，數據倉庫面臨

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 數據質量

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sysin - VMware vCenter Server 8.0U3h Hotpatch 發佈 - 集中管理 vSphere 環境

VMware vCenter Server 8.0U3h Hotpatch 發佈 - 集中管理 vSphere 環境 Server Management Software | vCenter 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/vmware-vcenter-8-u3/ 查看最新版。原創作品，轉載請保留出處。 作者主頁：sysin.org 2

虛擬化 , 雲計算 , vCenter , vmware

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maimengdeliejiu - AI釦子：重構人機交互的智能連接點

AI釦子：重構人機交互的智能連接點 在數字文明加速演進的今天，AI釦子正以微觀接口的形態重塑着人機協作的底層邏輯。這個融合自然語言處理、多模態交互與場景化服務的智能樞紐，不僅是技術迭代的產物，更是人類效率革命的關鍵基礎設施。當我們拆解AI釦子的技術內核，會發現其本質是通過語義理解與知識圖譜構建，實現人類意圖與數字工具的無縫對接。 作為新一代人機交互的神經末梢，AI釦子的核心競爭力體現在三維度：意圖

前端

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maimengdeliejiu - 雲服務器地域節點選擇指南

雲服務器地域節點選擇指南 在雲計算架構設計中，地域節點的選擇是影響業務性能、成本控制與合規安全的核心環節。企業需從用户體驗、業務架構、成本結構和合規要求四個維度綜合評估，構建科學的節點部署策略。 一、用户體驗優先原則 用户物理位置與節點的網絡距離直接決定訪問延遲。根據網絡傳輸原理，跨洲際數據傳輸延遲通常在100ms以上，而同城節點可控制在20ms以內。電商平台若將節點部署在目標用

前端

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u_7296115 - OFD 在線預覽全是亂碼？我差點被“字體問題”帶溝裏了

OFD 在線預覽全是亂碼？我差點被“字體問題”帶溝裏了 一個看似簡單的問題，最後卻發現：你改的方向，從一開始就是錯的。 前幾天，現場同事反饋： OFD 類型的發票文件在系統裏在線預覽時，幾乎全是亂碼。 第一眼看到截圖，我腦子裏立刻蹦出三個字： 缺字體。 第一坑：我太相信“經驗判斷”了 現場環境是 Windows Server，那問題就更合理了。

OFD , windows , ofdrw , 在線預覽 , 後端開發 , server , JAVA

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bgyb 頭像

南國以南i - 對線面試官系列：MySQL 常見面試題，你能答對幾道？

@ 目錄 前言 背景 1. 什麼是存儲過程？有哪些優缺點？ 2. 數據庫三個範式是什麼 3. 索引是什麼？有什麼作用以及優缺點？ 4. 什麼時候要創建索引？ 5. 索引分類有哪些？ 6. 索引的數據結構： 7. 為什麼使用B+Tree作為索引： 8. MySQL 索引底層結構為什麼使用 B+樹？ 9. B+ 樹的葉子節點鏈表是單向還是雙向？

數據庫

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lesliexin 頭像

leslie_xin - （原創）【B4A】Intent 獲取分享圖片的“坑”及解決辦法

一、前言 作為完全自學安卓開發的程序員，雖然開發過不少安卓項目，但是仍覺得好多“坑”啊。可能對於科班出身的安卓程序員來説是司空見慣的吧。 本次就來説一下我在處理Intent獲取分享圖片的“坑”及解決辦法。 相信看完的你，一定會有所收穫！ 本文地址：https://www.cnblogs.com/lesliexin/p/19419192 二、坑1：永遠存在着的TEXT 按照我桌面開發的理所當然的經驗

移動端開發

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lori 頭像

張佔嶺 - jvm~分析gc老年代內存過高的原因

gc的老年代內存高居不下，導致最後full gc的發生，我們需要通過分析gc dump文件來解決biggest objects過多的問題 生成dump文件 在keycloak容器中安裝輕量級工具 microdnf install -y wget microdnf install -y procps-ng #包含ps命令 ps -aux # 找到keycloak的pid，默認是712 wget

後端

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sibendekaodigua 頭像

香椿烤地瓜 - 我應該如何選擇並使用IP數據庫評估不同地區的定位精度(⊙_⊙?)

我正在做全球業務拓展，在此項目真正落地的過程中，我才意識到： IP 數據不是“準或不準”的問題，而是“在什麼地區、什麼場景、用哪一種方式才合理”。我將使用三類主流IP數據工具IP數據雲、IPinfo、IPnews，通過實踐，來系統闡述如何使用不同IP數據庫，評估各地區IP地址定位精度的差異與使用邊界。 一、先明確：IP定位精度評估評的是什麼？ 在實際業務中，對ip定位精度的評估通常集中在以下維度：

數據庫 , 前端

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u_17487076 頭像

mb6890178244a4e - 語料庫學習訓練器

ChatterBot 是一個用於創建聊天機器人的庫，本實例使用 ChatterBot 構建一個簡單的智能問答系統。 from chatterbot import ChatBotfrom chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer# 創建ChatBot實例bot = ChatBot('MyChatBot')#

雲平台 , 回答模式 , 雲計算 , 聊天機器人 , 無限循環

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 【vLLM 學習】Reproduciblity

vLLM 是一款專為大語言模型推理加速而設計的框架，實現了 KV 緩存內存幾乎零浪費，解決了內存管理瓶頸問題。 更多 vLLM 中文文檔及教程可訪問 →https://vllm.hyper.ai/ *在線運行 vLLM 入門教程：零基礎分步指南 源碼 examples/offline_inference/reproduciblity.py # SPDX-License-Identifier: Ap

llm , 算法 , 框架源碼 , 開源 , kv存儲

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 【Triton 教程】triton_language.make_block_ptr

Triton 是一種用於並行編程的語言和編譯器。它旨在提供一個基於 Python 的編程環境，以高效編寫自定義 DNN計算內核，並能夠在現代 GPU硬件上以最大吞吐量運行。 更多 Triton 中文文檔可訪問 →triton.hyper.ai/ triton.language.make_block_ptr(base: tensor, shape, strides, offsets, block_s

算法 , gpu , 編譯器 , cpu , Python

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sevencoding - 劍指offer-56、刪除鏈表中重複的節點

題⽬描述 在⼀個排序的鏈表中，存在重複的結點，請刪除該鏈表中重複的結點，重複的結點不保留，返回鏈表頭指針。 例如，鏈表 1-2-3-3-4-4-5 處理後為 1-2-5 示例1 輸⼊：{1,2,3,3,4,4,5} 返回值：{1,2,5} 思路及解答 hash統計 第一次遍歷統計頻率，第二次遍歷刪除重複節點 import java.util.HashMap; public class

後端

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底層邏輯探索 - 簡單、定製化、低誤報率：數據分類分級系統賦能教育行業數據安全治理

一、概要 提示：本文系統闡述了教育行業數據分類分級的最佳實踐路徑與落地成效，為教育機構構建安全、合規、高效的數據治理體系提供完整解決方案。在數字化轉型加速的今天，教育數據已成為推動教學創新與管理優化的核心資源。然而，數據分散、敏感性強、合規壓力大等挑戰，使教育機構面臨“數據管不住、用不好”的現實困境。全知科技推出的“知源-AI數據分類分級系統”，以“簡單、定製化、低誤報率”為核心特性，通過A

深度學習

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底層邏輯探索 - 基於一鍵化部署、標準化與閉環式的運營商數據安全管理方案

一、概要 提示： 本文旨在系統闡述運營商行業在數據安全治理方面的核心挑戰與破解之道。 隨着5G與雲網融合的深入，數據已成為運營商業務運轉與創新的核心要素，同時也帶來了前所未有的安全與合規壓力。面對海量、多源、動態的數據資產，傳統人工治理模式已難以應對。全知科技推出的“知源-AI數據分類分級系統”，以“一鍵化部署、標準化、閉環式”為核心特性，為運營商提供從數據資產發現、智能分類分級到結果

深度學習

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雨大王 - 汽車製造業如何通過工業操作系統實現數字化轉型？

工業操作系統的定義與核心作用 工業操作系統作為現代智能製造的核心基礎設施，已成為汽車製造業數字化轉型的重要載體。與傳統的封閉式生產管理系統不同，工業操作系統構建了一個開放且可擴展的技術底座，能夠實現對各類工業設備、信息系統以及業務流程的全面接入與統一調度。其核心價值在於打破長期以來存在於設備層、控制層與管理層之間的數據壁壘，使得製造過程中的“人、機、料、法、環”等關鍵要素實現互聯互通。

人工智能 , 深度學習

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底層邏輯探索 - 教育行業智能識別、可落地、法規適配的數據分類分級解決方案

一、概要 （提示：教育數據分類分級正從“合規任務”演進為支撐教育數字化穩態運行的基礎能力。） 在教育數字化持續深化的背景下，數據已深度嵌入教學管理、學業評價、資源配置與家校服務等核心環節，成為教育體系高效運轉的重要基礎。然而，數據規模快速膨脹的同時，學生個人信息高度集中、數據跨系統流轉頻繁，使教育行業面臨前所未有的安全與合規壓力。實踐表明，缺乏系統化的數據分類分級機制，是導致教育數據“

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底層邏輯探索 - 全景視圖、簡單、高效的教育行業數據分類分級管理系統

一、概要 （提示：教育數據分類分級，正在從“合規任務”升級為“支撐教育數字化運行的基礎能力”。） 在教育數字化持續深化的背景下，數據已成為支撐教學運行、管理決策與服務創新的關鍵生產要素。但伴隨數據規模快速增長與業務場景複雜化，教育行業普遍面臨“數據資產不清、敏感邊界模糊、治理效率低下”的現實挑戰。尤其在學生數據高度集中、業務系統多源並存的情況下，傳統依賴人工經驗的數據分類分級方式，已難

深度學習

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得物技術 - RocketMQ高性能揭秘：承載萬億級流量的架構奧秘｜得物技術

一、前言 在分佈式系統架構中，消息隊列如同暢通的“信息神經網絡”，承擔着解耦、削峯與異步通信的核心使命。在眾多成熟方案中，RocketMQ憑藉其阿里巴巴與Apache雙重基因，以卓越的金融級可靠性、萬億級消息堆積能力和靈活的分佈式特性脱穎而出，成為構建高可用、高性能數據流轉樞紐的關鍵技術選型。本文將深入解析RocketMQ的核心架構、設計哲學與實踐要義。 二、RocketMQ架構總覽 官網圖片

rocketmq , 後端

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許國棟 - 軟件研發項目管理全流程：從需求分析到產品上線的實戰指南

在 B2B 企業裏，項目延期和質量事故更多是需求價值不清、優先級不穩、交付與變更治理缺位導致的系統性結果。本文用一套可落地的軟件研發項目管理全流程框架，把“需求—立項—計劃—架構—開發—測試—發佈—運營”串成閉環，並用 DORA 與價值流指標把管理從“經驗驅動”拉回“事實驅動”，最終形成可複製的持續交付能力。 本文關鍵詞：軟件研發項目管理全流程、需求分析、立項、WBS、里程碑、風險管理、架構評審、

項目管理工具 , 項目管理 , 研發管理

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編程思想者 - 火山雲服務器開放所有端口

背景 火山引擎增長分析DataFinder基於ClickHouse來進行行為日誌的分析，ClickHouse的主要版本是基於社區版改進開發的字節內部版本。主要的表結構： 事件表：存儲用户行為數據，以用户ID分shard存儲。 --列出了主要的字段信息 CREATE TABLE tob_apps_all ( `tea_app_id`

子查詢 , 數據 , 雲計算 , 雲服務 , 火山雲服務器開放所有端口 , SQL

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微擎應用市場 - 需求商城小程序系統：開啓 “產品 + 服務” 新零售新範式

一、概述總結 需求商城小程序系統是一款基於微擎系統交付的創新型線上商城解決方案，打破傳統商品商城與供求信息平台的單一模式，以 “產品 + 服務” 為核心運營邏輯，聚焦健康醫療相關品類，為用户提供涵蓋口腔齒科、常用藥品、健康體檢、中醫服務、健康家電等多元產品與配套服務。系統支持微信公眾號部署，提供源碼交付（已加密）、1 年免費更新服務，適配 PHP5.5 及 PHP7.1 環境，具備完善的訂單

觀點 , 小程序 , 教程 , 知識

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liutao988 - HSSFColor的索引顏色

本文介紹和比較幾種常見圖片文件格式的優缺點，並介紹不同的文件格式對Web應用程序性能的影響。 有損vs無損 圖片文件格式有可能會對圖片的文件大小進行不同程度的壓縮，圖片的壓縮分為有損壓縮和無損壓縮兩種。 有損壓縮。指在壓縮文件大小的過程中，損失了一部分圖片的信息，也即降低了圖片的質量，並且這種損失是不可逆的，我們不可能從有一個有損壓縮過的圖片中恢復出全

HSSFColor的索引顏色 , 大數據 , 圖片格式 , 數據倉庫 , 文件大小 , svg

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mob64ca12f5c08e - ConfigurableListableBeanFactory 通過getBeansWithAnnotation獲取註解beanName為

在Spring框架中，有時會遇到“ConfigurableListableBeanFactory 通過getBeansWithAnnotation獲取註解beanName為”相關的問題。這種情況往往出現在多註解bean的管理和使用上，特別是在依賴注入和組件掃描過程中。以下是解決該問題的過程記錄，涵蓋了背景、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南以及生態擴展等方面。 背景定位 在某

排錯 , 性能調優 , 獲取時間 , aigc

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