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u_16099279 頭像

夜行者3號 - flink-cdc實時增量同步mysql數據到elasticsearch_51CTO博客

一、整體架構與 Demo 思路 本 Demo 裏會啓動 4 個容器： observer：OceanBase CE 單機 mini 集羣； oblogproxy：OceanBase 日誌代理，用於提供日誌流； elasticsearch：7.6.0 版本，用來存儲 Flink 下游數據； kibana：可視化

elasticsearch , 數據 , oceanbase , flink , Css , Docker , 前端開發 , HTML

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u_16213694 頭像

mob64ca1412b28c - KAFKA進階：【十】能否説一下KAFKA是如何處理延時任務的？時間輪？_51CTO博客

trait TimerTask extends Runnable { // 通常是request.timeout.ms參數值 // timestamp in millisecond val delayMs: Long // 每個TimerTask實例關聯一個TimerTaskEntry // 就是説每個定時任務需要知道它在哪

數據結構 , linq , 鏈表 , Css , 分佈式 , kafka , 前端開發 , HTML

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u_16099228 頭像

勇往直前的巨人 - Kafka 延遲操作模塊（三）：DelayedOperation 與 DelayedOperationPurgatory

Apache Kafka 中 延遲操作管理器（DelayedOperationPurgatory） 用於高效管理大量延遲任務（如 DelayedProduce、DelayedFetch）。下面我將從整體架構、核心機制、併發控制和性能優化四個方面詳細解析。 一、整體架構：延遲操作的"中轉站" 設計目標 管理大量延遲操作：

性能優化 , 高併發 , Css , kafka , 前端開發 , apache , HTML

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u_15907379 頭像

步步為瑩 - 不用懂數學！Python+Keras 快速搭建第一個神經網絡

引言 神經網絡是人工智能和深度學習的核心技術之一，它模擬了人腦的工作方式，通過大量的訓練數據和計算來解決複雜的任務，如圖像分類、語音識別、自然語言處理等。今天，我們將帶你快速搭建一個簡單的神經網絡，使用 Python 和 Keras 庫，完全不需要理解複雜的數學公式和推導。只要跟着步驟走，你就能順利完成自己的第一個神經網絡！ 什麼是 Keras？ Keras 是

數據 , 神經網絡 , 激活函數 , 後端開發 , Python

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u_16099242 頭像

網線小遊俠 - Glance組件解析

Glances是一個功能強大的跨平台系統監控工具，其靈活的插件架構讓開發者能夠輕鬆擴展監控功能。本文將深入解析Glances的插件系統，為您提供完整的自定義監控模塊開發指南。 🔧 Glances插件架構核心解析 Glances的插件系統基於面向對象設計，所有插件都繼承自核心基類 GlancesPluginModel。這個基類位於 glances/plugin

系統監視 , 數據採集 , 自定義 , 前端開發 , Javascript

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u_13424 頭像

flyingsmiling - MySQL中的自適應哈希索引_數據庫技術

什麼是哈希索引 哈希索引是基於內存的支持，底層結構就是鏈式哈希表，增刪改查的時間複雜度都是O(1)。 通過將索引鍵（如數據庫表的主鍵、Redis 的 Key）經過哈希函數計算得到哈希值，再將哈希值映射到對應的存儲位置（槽位），從而快速定位數據的物理地址或內存地址。 InnoDB自適應哈希索引 AHI 完全存儲在 InnoD

MySQL , 二級索引 , 數據庫 , 後端開發 , 哈希算法 , 主鍵 , Python

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u_16099314 頭像

技術極客 - R語言 基本語法

🌱 一、什麼是R語言？ R 是一種免費開源的編程語言和軟件環境，主要用於統計計算和圖形繪製。 廣泛應用於數據科學、生物信息學、金融分析、社會科學等領域。 擁有豐富的擴展包（CRAN 上超過 20,000 個包）。 🛠️ 二、安裝與環境準備 下載 R 根據你的操

數據 , 置數據 , r , 擴展包 , 後端開發 , Python

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u_14691 頭像

lemon - jes204b 復位

復位電路有啥好講的?很多人可能都這樣認為。簡單的阻容復位，相信大夥都知道如何使用。一直以來，我也是這麼認為的。後來在利爾達的一款MSP430F449開發板上看到其復位電路，看到電路上多了個1N4148二極管，這個二極管的作用我一度認為是起保護作用的，直到最近在網上看到一個網友的精彩説明，才知道二極管的真正作用。

上拉電阻 , 開發板 , jes204b 復位 , 架構 , 後端開發

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u_16213678 頭像

mob64ca140ee96c - 2022最新Web前端經典面試試題及答案-史上最全前端面試題(含答案)

1、同步異步 異步和單線程 JS是單線程語⾔，只能同時做⼀件事。 瀏覽器和node.js已⽀持JS啓動進程，如Web Worker。 JS和DOM渲染共用同⼀個線程,因為JS可修改DOM結構。 異步是因為單線程而來的。 那麼遇到等待(網絡請求，定時任務)不能卡住，所以需要異步，異步是基於回調callback函數形

調用棧 , Vue , webgis , Css , 前端開發 , gis , HTML , 前端

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u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：四十二、使用 Qwen-Agent Assistant 調用高德 API 實現天氣查詢

一、系統概述 隨着大模型技術的發展，智能助手（Agent）已成為連接用户需求與外部服務的核心載體。Qwen-Agent作為基於通義千問大模型的智能框架，支持通過工具調用擴展能力，而高德天氣API則提供了穩定、實時的氣象數據服務。本文旨在實現Qwen-Agent的Assistant助手與高德天氣API的無縫集成，構建一個能響應用户自然語言查詢、返回精

AIGC二三事 , 天氣查詢 , API , pytorch , 人工智能 , ci

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u_87634 頭像

新新人類 - 全網最簡單快捷的Stable Diffusion Web UI部署上手教程 -

🏗️ 核心架構概覽 Stable Diffusion Web UI採用分層架構設計，主要分為前端界面、核心引擎和數據處理三個層次。 前端界面層位於frontend/目錄，包含Vue.js構建的用户界面： frontend/src/app.vue - 主應用組件 frontend/src/main.ts - 應用入口點 frontend

後端開發 , 開發者 , Python , ui , Web

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u_14276 頭像

柳隨風 - 每隔一段時間開一個新線程執行 java

前言 多線程是指從軟件或者硬件上實現多個線程併發執行的技術。具有多線程能力的計算機因有硬件支持而能夠在同一時間執行多於一個線程，進而提升整體處理性能。具有這種能力的系統包括對稱多處理機、多核心處理器以及芯片級多處理或同時多線程處理器。 軟件多線程，即便處理器只能運行一個線程，操作系統也可以通過快速的在不同線程之間進行切換，由於時間間隔很小，來給用户造成一種多個線程同時

死鎖 , 線程池 , 後端開發 , 多線程設置操作時間間隔 , 多線程 , JAVA , 每隔一段時間開一個新線程執行 java

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u_13633 頭像

daleiwang - RAG架構設計圖

高可用不僅包括：系統失敗或者崩潰、應用層或者中間層錯誤、網絡失敗、介質失敗、人為失誤還包括：分級與容災、計劃宕機與維護，也就是説高可用不僅僅是應該考慮到系統本身的問題還應該考慮到天災人禍，並且有一套簡單的系統維護方法。 最佳的實例，其中最上面3泰代表客户端的應用主機，接下來是1+1的dataguard環境，而dataguard的primarysit

oracle , RAG架構設計圖 , 架構 , 數據庫 , 後端開發 , 單點故障 , 高可用

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jkfox - 交換機runc容器

交換機/路由器的存儲介質 本文主要介紹網絡設備的存儲介質組成。 思科 RAM(random-accessmemory，隨機訪問存儲器) RAM中內容斷電丟失，主要用於運行操作系統、運行配置文件、IP 路由表:、ARP 緩存、數據包緩存區。 ROM(read-only memory，只讀存儲器) 保存開機

路由器 , 交換機runc容器 , 雲計算 , 交換機 , 存儲介質 , 網絡設備 , 雲原生

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u_16099185 頭像

夢想啓航吧 - MVVM最佳解讀和實踐

拆解 MVVM 架構中數據綁定的底層邏輯 在 UI 開發中，MVVM（Model-View-ViewModel）架構通過數據綁定機制實現數據與 UI 的自動同步，提升開發效率。我將逐步拆解數據綁定的底層邏輯，重點關注其核心原理和實現機制。數據綁定本質上是 View 層（UI）與 ViewModel 層（數據邏輯）之間的自動化連接，當 ViewMod

數據 , 架構 , 後端開發 , 數據綁定 , Python , ui

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u_16213667 頭像

mob64ca140c75c7 - 智慧農業大棚物聯網解決方案

引言 在現代智慧農業中，物聯網（IoT）技術被廣泛應用於環境監測與控制。例如，在一個智慧蔬菜大棚中，我們需要部署多種傳感器來實時監控光照、土壤濕度和空氣質量等關鍵參數。而這些傳感器可能採用不同的通信協議，如 Zigbee 或 藍牙 Mesh（Bluetooth Mesh）。 為了確保系統具有良好的擴展性和解耦性，我們可以使用設計模式中的 抽象工廠模式（Abstract

System , 物聯網 , 抽象工廠模式 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_16099205 頭像

架構思維大師 - 一篇讀懂分佈式架構下的負載均衡技術：分類、原理、算法、常見方案等 -

在現代分佈式系統架構中，負載均衡（Load Balancing）已經從一項可選技術演變為保障系統可用性、性能與穩定性的核心基礎設施。 隨着互聯網業務的爆炸式增長，單機服務器的處理能力瓶頸日益凸顯，負載均衡技術應運而成為解決高併發、大流量場景的關鍵手段。 服務器單機困境 以常見的Tomcat應用服務器為例，在默認配置下僅能開啓15

服務器 , 運維 , 負載均衡 , 後端開發 , Nginx , Python

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mob64ca14092155 - vue框架集成cesium“黑科技”

上一篇我們成功讓3D地球在Vue裏“站穩了腳跟”，但光禿禿的地球顯然滿足不了開發需求——實際項目中，我們常需要在地球表面標記位置、繪製運動軌跡，甚至加載建築物、車輛等3D模型。這一篇，咱們就給地球“加點料”，讓它從“靜態背景”變成“交互載體”，所有代碼都能直接套用上一篇的項目框架，新手也能輕鬆跟進！ 一、核心邏輯：Cesium的“實體Entity”

vue.js , 加載 , 3d , 後端開發 , 前端 , Python

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mob64ca13fd559d - 本地化（Localization）（國際化） - chenruibing的個人空間 -

架構概覽：雙模式國際化支持 這段代碼展示了一個高度靈活的國際化和本地化系統，通過條件編譯實現了兩種運行模式： 完整本地化模式 (unstable-locales 特性啓用)：基於 pure_rust_locales 庫的完整國際化支持 輕量級英文模式 (默認模式)：內置英文文本的零依賴輕量實現 條件編譯策略：功

條件編譯 , 字符串 , 數據 , rust , Time , 後端開發 , Python

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晨曦微露s - 熱血傳奇更新ESP揹包不對

包和文件操作 1.什麼是包 “”" 包含__init__.py文件的文件夾就是包 包是用來對py文件（模塊）進行分類或者封裝 “”"2.怎麼使用包中的模塊 “”" 導入方式1 import 包名.模塊名 包名.模塊名.變量 導入方式2 import 包名.模塊名 as 新模塊名 對包名.模塊名進行重命名操作 通過新名.變量 的方式去使用 導入方式3

數據 , 架構 , 文本文件 , 後端開發 , 包名 , 熱血傳奇更新ESP揹包不對 , Python

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gogoSandy 頭像

風雨中的小七 - 解密Prompt系列66. 視覺Token爆炸→DeepSeek-OCR光學壓縮

藉着 DeepSeek-OCR這篇論文，本章我們來回顧下多模態大模型（VLM）的核心技術演進。 很多人認為：圖像Token的信息密度和效率遠不如文本。但 DeepSeek-OCR的核心價值，就是用實踐證明了這是一個偽命題。它通過一套巧妙的串行視覺壓縮架構，實現1個視覺Token近乎無損地承載10個文本Token的驚人效率。 下面我們沿着 \(O(N^2)\) 危機 \(\rightarrow\)

AI

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u_16099296 頭像

mob6454cc73e9a6 - 幾個開發工具的java逆向工程（java reverse engineering）功能比較_51CTO博客

前言： 在Java項目逆向工程領域，開發人員常常面臨代碼質量差、修復耗時的挑戰。本文通過實際案例，深度對比傳統JadGUI工具與我們自主研發的自動化逆向工具在錯誤修復率、效率和質量方面的顯著差異。 jadgui工具逆向代碼： 首先我們來看用jadgui工具導出的源碼是什麼樣的？

jar , 運維 , 自動化 , 後端開發 , jar自動逆向工具 , jar逆向源碼 , Python

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笑傲江湖求敗 - 基於simulink的風能/光伏發電系統仿真_fpga和matlab的技術博客

目錄 1.課題概述 2.系統仿真結果 3.核心程序與模型 4.系統原理簡介 葉尖速比修正公式 風能利用係數 風力機輸出功率 葉尖速比與轉速關係 5.完整工程文件 1.課題概述 本課題首先分析了風力發電系統的幾個參數指標，包括風能利用係數Cp，最大功率點跟蹤MPPT，槳距角對功

風力發電系統 , 5e , Simulink , 後端開發 , 工程文件 , 多風機 , Python

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mob64ca1410eb61 - tdigest算法原理

Dijkstra算法 1.定義概覽 Dijkstra(迪傑斯特拉)算法是典型的單源最短路徑算法，用於計算一個節點到其他所有節點的最短路徑。主要特點是以起始點為中心向外層層擴展，直到擴展到終點為止。Dijkstra算法是很有代表性的最短路徑算法，在很多專業課程中都作為基本內容有詳細的介紹，如數據結構，圖論，運籌學等等。注意該算法要求圖中不存在負權邊。 問題描述：在

dijkstra , tdigest算法原理 , 算法 , 最短路徑 , 架構 , 後端開發 , 原理

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