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05:15 PM · Oct 25 ,2025
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u_16213686 頭像

mob64ca1410eb61 - 幾何檢查無法找到空間索引

在舊版UE4中，幾何體的BSP有“添加”與“挖空型”，也就是新版UE4(4.24.3)的“添加”與“減去”。 無法正常挖空，可能是因為 BSP畫刷的排序有錯 其中一點就是BSP畫刷出場的順序可能會影響到正常減去。 這其實有點類似PS中的圖層順序：先出來的“挖空型”(“減去”)是無法對後出來的幾何體

圖層 , 大數據 , 幾何檢查無法找到空間索引 , 舊版 , 數據倉庫 , unreal

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u_16213624 頭像

mob64ca140234eb - 2.HDFS之客户端操作 - 送你一顆光芒海的個人空間 -

一、HDFS的Shell操作 （一）、進程啓停管理 1.一鍵啓停腳本 （1）$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh,一鍵啓動HDFS集羣 注：輸入後可能會出現如下情況 c.輸入後顯示連接出現問題，只需將其他兩個虛擬機（node2，node

hdfs , 大數據 , hadoop , 後端開發 , Python

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阿里雲大數據AI - AI 搜索開放平台 x Qwen3：智能搜索全棧解決方案新升級

隨着 AI 技術的飛速發展，搜索已不僅是“查找信息”，更是“創造價值”的核心引擎。阿里雲 AI 搜索開放平台與 Qwen3 模型的深度融合，為企業和開發者提供了從基礎能力到複雜場景的全棧解決方案，讓智能搜索的落地門檻更低、效率更高、體驗更佳。 一、AI 搜索開放平台介紹 阿里雲 AI 搜索開放平台面向企業及開發者提供豐富的 AI 搜索組件化服務，用户可靈活調用多模態數據解析、大語言模型、效果測評等

大數據 , 搜索 , 阿里雲 , 人工智能

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阿里雲大數據AI - 阿里雲 EMR Serverless Spark： 面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 產品

作者：玄橙 - 阿里雲 EMR Serverless Spark 產品專家 EMR Serverless Spark 是一款面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 產品。它為企業提供了一站式的數據平台服務，包括任務開發、調試、調度和運維等，極大地簡化了數據處理和模型訓練的全流程。同時，它100%兼容開源 Spark 生態，能夠無縫集成到客户現有的數據平台。使用 EMR Serverle

spark , 大數據 , 人工智能 , serverless , 數據處理

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u_15434217 頭像

文傳商訊 - 芯和半導體與聯想集團合作研發EDA Agent

2025年11月19日，芯和半導體與聯想集團正式簽署EDA Agent戰略合作協議，聚焦EDA設計全流程智能化升級，加速 AI 驅動的智能終端及系統設計落地。這也是芯和半導體“為AI而生”戰略的一次重要實踐。 AI被普遍認為將成為第四次工業革命的核心驅動力，推動千行百業智能化升級。根據國務院“人工智能+”倡議意見，2027年，智能終端和智能體市場普及率將超過70%。與此同時

系統設計 , 電子設計 , 大數據 , 數據倉庫 , 智能終端

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u_16272508 頭像

事辯天下 - 天立國際首席科學家劉志毅出席企業家博鰲論壇：智能體時代開啓教育創新範式

2025年12月3日，由新華網主辦的2025企業家博鰲論壇——“人工智能+”生態範式論壇在海南博鰲圓滿落幕。本次論壇深入研討了人工智能從“技術攻堅”向“系統突破”、從“單點應用”向“生態協同”的轉型路徑。 天立國際集團首席科學家、天立啓鳴AI研究院院長劉志毅應邀出席，並發表了題為《教育AGI之路：智能體時代的基礎教育創新範式變革》的演講，深度剖析AI教育從技術構想邁向規模化

自適應 , 大數據 , 數據倉庫 , 人工智能 , 模態

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TDengine濤思數據 - 攜手桂冠電力、南網儲能、中能拾貝，TDengine 三項案例入選“星河獎”

12 月 18 日，2025 數據資產管理大會在北京盛大召開，大會現場重磅揭曉了數據智能 “星河（Galaxy）” 案例評選結果。濤思數據攜手廣西桂冠電力股份有限公司、中能拾貝科技有限公司、南方電網儲能股份有限公司信息通信分公司聯合申報的三項案例，從超 930 份申報項目中脱穎而出，成功入選 “星河（Galaxy）” 案例榜單。 對濤思數據來説，這不是“多拿了三張證書”這麼

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 時序數據庫 , 數據庫

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u_16213682 頭像

mob64ca140fd7c1 - 布爾變量索引 輸出維度

之前忘了告訴大家，想要編輯c++語言，就必須要下載代碼編輯器，這裏我用的是“Dev-c++”： 安裝好之後打開就行了。 我們先新建一個"變量學習.cpp",建好之後保存一下，就可以開始寫代碼啦~ 變量的類型有很多種，比如： int sum=0; 這是int形變量，他定義的變量只能賦值整數，這裏的“=

大數據 , 隱式轉換 , 數據倉庫 , 賦值 , c++ , 布爾變量索引 輸出維度 , 浮點數

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u_15022783 頭像

u_15022783 - 新增「中國外匯交易中心」交易日曆，DolphinDB 2026 交易日曆煥新上線！

交易日曆作為金融領域的重要參考工具，能幫助交易者與機構精準把握市場開閉市時間、科學規劃交易策略、並準確計算各類金融產品的現金流與持有期。 目前，DolphinDB 內置了涵蓋全球近六十個主要交易所的交易日曆，並支持用户靈活定製，以滿足多樣化、場景化的業務需求。 2026年即將到來，DolphinDB 交易日曆年度更新如期而至，並帶來一項重要功能擴展！ 交易日曆升

量化交易 , 大數據 , 數據倉庫 , 數據庫 , 量化金融

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u_13527 頭像

bigrobin - 冗餘的索引對插入的效率影響有多大

本文主要討論四個問題： （1）為什麼會有冗餘表的需求 （2）如何實現冗餘表 （3）正反冗餘表誰先執行 （4）冗餘表如何保證數據的一致性 一、需求緣起 互聯網很多業務場景的數據量很大，此時數據庫架構要進行水平切分，水平切分會有一個patition key，通過patition key的查詢能夠直接定位到庫，但是非pati

消息總線 , 冗餘的索引對插入的效率影響有多大 , 大數據 , 數據 , 離線 , 數據倉庫

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在自然語言處理中的對抗樣本生成與防禦機制研究

(centerJava 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在自然語言處理中的對抗樣本生成與防禦機制研究/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！凌晨三點的硅谷實驗室裏，研究員 Lisa 盯着屏幕上不斷跳動的代碼，眉頭緊鎖。她剛剛收到某知名電商平台的緊急求助 —— 其智能評論審核系統突然將大量差評誤判為

spark , NLP對抗 , 自然言語 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , Deeplearning4j , 對抗樣本 , JAVA

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u_16213582 頭像

mob64ca13f7ecc9 - Linux 進去Spark sql

Tom,DataBase,80 Tom,Algorithm,50 Tom,DataStructure,60 Jim,DataBase,90 Jim,Algorithm,60 Jim,DataStructure,80 ....... 根據給定的數據在spark-shell中通過編程來計算以下內容 （1） 該系總共有多少學生；

spark , 大數據 , 數據 , Linux 進去Spark sql , SQL

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u_15844731 頭像

阿森CTO - C++ IO流

@TOC 一、C語言的輸入輸出機制 C語言中，輸入輸出主要依賴scanf() 和printf() 兩個核心函數。 scanf()：從鍵盤等標準輸入設備讀取數據，將其存儲到指定變量中。 printf()：將格式化後的內容輸出到屏幕等標準輸出設備。 C語言的輸入輸出依賴緩衝區實現，其核心作用有兩點： 屏蔽低級I

大數據 , yyds乾貨盤點 , 輸入輸出 , 字符串 , 數據 , 數據倉庫

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u_16213580 頭像

雲端行者 - zarchiver根目錄

實例： #include windows.h #include string.h HINSTANCE hInst; char szBuf[256]; char *p; //拿到全部路徑 GetModuleFileName(hInst,szBuf,sizeof(szBuf)); //分離路徑和文件名。 p = szBuf

大數據 , 字符串 , hive , include , 句柄 , zarchiver根目錄

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u_16213644 頭像

mob64ca1406d617 - sqluldr2導入hive

由於從老系統導數據是通過excel表的方式導出的，裏面數據有幾十萬條數據，如果只是簡單通過複製黏貼的方式複製到數據庫中，那麼這個過程將會非常耗時和繁瑣的。於是就去研究了下sqlloader如何使用，經過研究後發現這個方法非常管用，就記錄下來供大家參考參考 第一步：整理Excel表格的數據如下： excel表格的數據列分別對應數據庫表的字段(注意：順序一定要嚴格按照數據

大數據 , 數據 , hive , 加載 , sqluldr2導入hive , SQL

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huikaichedemianbao 頭像

合合技術團隊 - 複雜公式與表格識別率突破99%！TextIn xParse如何助力數傳集團實現教育數字化飛躍？

武漢理工數字傳播工程有限公司（以下簡稱“數傳集團”）是國內教育出版數字化領域的重要服務商，為K12、高等教育及職業培訓提供智能題庫、數字教材、在線測評等教學解決方案，業務覆蓋全國數百所學校與教育機構。 在教育出版行業加速向AI化、智能化轉型的今天，傳統紙質教材、習題的數字化已成為許多企業佈局在線教育的關鍵一環。然而，複雜的公式、表格、手寫內容識別一直是OCR技術難以跨越的“高牆”，制約着題庫質量與

大數據 , 算法 , 人工智能

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u_14767244 - 為什麼實時更新場景下 Doris 查詢性能是 ClickHouse 的 34 倍

在當今數據驅動的商業環境中，企業越來越依賴數據分析來驅動決策。無論是用户行為分析、業務報表還是運營監控，企業都需要具備快速、高效的數據處理能力。企業在數據分析能力上的演進，往往始於 TP（事務處理）系統，隨着業務發展不斷探索 TP 系統的擴展方案，最終走向構建獨立的 AP（分析處理）系統。 企業實時分析典型演進過程 第一階段：使用 TP 系統支撐事務處理和數據分析 在企業信息

高併發 , 大數據 , 數據倉庫 , 實時分析 , apache

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u_16163453 頭像

嘴巴吃糖了 - RAG知識庫構建：文檔處理的核心原則與實踐！

簡介 RAG知識庫構建中，文檔處理是根基，但不應機械套用固定流程。知識庫本質是為大模型服務，實現精確檢索才是核心。處理文檔需根據業務需求靈活進行：結構化數據應提取元數據；非結構化數據需合理分段，保留原始內容用於增強生成，提取核心內容用於精確檢索。同時需進行文檔清洗，過濾無效內容。最終處理方式應基於實際業務需求調整，而非照搬他人流程。

機器學習 , 大數據 , MySQL , 算法 , 架構 , 數據庫 , 人工智能

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wx59290cd7bb11a - 拒絕“裸奔”！大數據轉型 AI 的第一課：把 Python 寫出 Java 的安全感

本文價值提示 🌟 正在從 Java/Scala 大數據棧轉型 AI 開發？ 習慣了編譯器的嚴格檢查，卻被 Python 的 AttributeError 折磨得睡不着？ 本文將教你如何用 Type Hints 和 Pydantic 構建嚴謹的 AI 數據契約，讓你的 Python 代碼擁有“靜態語言”般的健壯性，從此告別腳本式的“裸奔”開發！

大數據 , 數據倉庫 , AI , JAVA , 架構師 , Python

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西門吹雪 - 怎麼複製索引信息

Notepad++絕對是windows下進行程序編輯的神器之一，要更快速的使用以媲美VIM，必須靈活掌握它的快捷鍵，下面對notepad++默認的快捷鍵做個整理（其中有顏色的為常用招數）： Ctrl+L 刪除當前行 Ctrl+C 複製 Ctrl+X 剪切 Ctrl+V 粘貼 Ctrl+Z 撤

大數據 , 數據倉庫 , 打開文件

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u_14767244 - 宇信科技與 Apache Doris 的深度融合

客户背景 深耕銀行 IT 建設領域 26 的年， 宇信科技服務超數百家金融機構，覆蓋核心系統、渠道平台、風控中台等關鍵業務場景。其數據條線團隊專注經營分析場景 20 餘年，為城商行、農商行提供從報表系統到智能決策的全棧解決方案。隨着銀行業數字化進程步入深水區，宇信科技面臨雙重挑戰：一方面，市場節奏的加快，讓客户對“分鐘級數據響應”需求迫切，傳統數據平台的處理效率與擴展能力已顯滯後；另

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 數據分析 , apache

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16213681 - stablediffusion列表索引

String.format是在JDK1.5中新增的靜態方法，功能強。它主要功能是格式化數據，大致分為這些類（常規類型、字符類型、數值類型、日期類型）。它的語法如下： 常規類型、字符類型和數值類型的格式説明符的語法：%[參數索引位置$][轉換標識符][最小官渡][.保留精度位數]轉換方式 日期語法：%[參數索引位置$][t或T]轉換

stablediffusion列表索引 , System , 大數據 , 字符串 , 數據倉庫 , 語言環境

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u_14767244 - Apache Doris AI 能力揭秘（三）：AI_AGG 與 EMBED 函數深度解析

在初步探索了 AI 函數的可能性之後，本次我們將目光投向兩個更為核心的函數：AI_AGG 和 EMBED。我們將深入解析這兩個函數的設計理念、實現原理及其在業務場景中的應用，展示 Apache Doris 如何通過原生的函數設計，將文本聚合與語義向量分析無縫集成到 SQL 中，為用户提供更強大、更易用的智能數據分析體驗。 相關閲讀： Apache Doris 4.0 AI 能力揭

數據庫Apache Doris , 大數據 , app , 數據倉庫 , SQL , ci

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qbit - 面向學科領域的網絡信息資源深度聚合與服務研究——Part6（qbit學習記錄）

圖書信息 《面向學科領域的網絡信息資源深度聚合與服務研究》 項目背景 本書是國家社科基金重大項目“面向學科領域的網絡信息資源深度聚合與服務研究”的結項成果， 孫建軍教授是該項目的首席專家。 回目錄 第六部分 學科網絡資源導航機制及可視化 12 網絡導航建設現狀 12.1 國內學科導航建設現狀 12.2 國外學科導航建設現狀 12.2.1 國外學科導航系統簡介 12.2.2

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