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07:10 AM · Nov 15 ,2025
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墨舞青雲 - 大數據--數據倉庫3--數據質量/元數據/數據治理

5.2 元數據 5.2.1 工具 數倉開源元數據項目對比（Apache Atlas、Apache Gravitino、DataHub、OpenMetadata、Amundsen、Metacat、Marquez） 5.2.1.1 起源與發展歷程

大數據 , 數據 , 數據治理 , 元數據 , jquery , 前端開發 , apache

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虛擬藍莓星 - YUM倉庫：Linux系統中的軟件管理利器

在Linux系統中，軟件包管理是系統維護和開發中的核心任務之一。對於基於RPM（Red Hat Package Manager）的發行版如CentOS、Fedora和RHEL（Red Hat Enterprise Linux），YUM（Yellowdog Updater, Modified）及其後繼者DNF（Dandified YUM）是管理軟件包和依賴關係的強大工具。而YUM倉

服務器 , 運維 , 元數據 , 依賴關係

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中國英茂科工 - 上傳自己的組件到ESP-IDF組件註冊表

有大佬懂如何上傳自己的組件到ESP-IDF組件註冊表嗎？研究了一天沒弄成功，求教學[表情] 上傳組件到 ESP-IDF 組件註冊表（Component Registry）其實有固定的流程，核心是 組件規範對齊 + 元數據配置 + 發佈工具使用 ，我幫你梳理成「保姆級步驟」，跟着做基本能搞定： 一、前置準備 環境要求 安裝最新版 ESP-IDF（建議 v5.0

yyds乾貨盤點 , 版本號 , 目錄結構 , 物聯網 , 元數據

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u_17029857 頭像

晉在山西 - 用Python自動整理音樂文件：按藝術家和專輯分類歌曲

隨着數字音樂收藏的增長，本地音樂庫往往變得雜亂無章——歌曲散落在不同文件夾，命名不規範，元數據缺失。其實，大多數音頻文件（如 MP3、FLAC）都嵌入了 ID3 標籤（或其他格式的元數據），包含藝術家、專輯、年份等信息。藉助 Python，我們可以自動讀取這些信息，並將音樂文件按 藝術家/專輯/歌曲.mp3 的結構重新組織，打造一個整潔有序的個人音樂庫。 1. 準備工作：安

源文件 , 元數據 , 後端開發 , Python

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u_16213346 頭像

mob64ca12dba5b0 - langchain 怎麼掛載多個文檔形成一個知識庫

在構建智能系統時，如何有效地將多個文檔掛載為一個知識庫是一個非常重要的技術問題。這裏，我們將探討“langchain 怎麼掛載多個文檔形成一個知識庫”，以詳盡的結構記錄解決方案的實現過程。 問題背景 在機器學習和自然語言處理應用中，知識庫是一個核心組件，它用於存儲和組織信息，以供後續檢索和使用。在面對大量文檔時，我們需要將其整合為一個統一的知識庫。有效的知識庫能夠顯著提高模型的響

元數據 , aigc , 文檔解析 , 解決方案

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月光傾城美 - IOC容器的

IoC 容器 簡介 Spring 的控制反轉 (IoC) 容器。IoC 也稱為依賴注入 (DI)。這是一個過程。對象僅通過構造函數參數、工廠方法的參數設置的屬性來定義它們的依賴關係， 然後容器在創建 bean 時注入這些依賴項。 在IoC模式下，控制權發生了反轉，即從開發人員自己創建轉移到了IoC容器，所有組件不再由應用程序自己創建和配置，而是由IoC容器負責，

實例化 , IOC容器的 , 雲計算 , xml , 元數據 , 雲原生

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江上清風山間明月 - F2FS 的實現層

接下來我們來深入到 F2FS 的實現層面。這部分會比較技術性，但會盡量清晰地闡述其核心機制和數據結構。 一、F2FS 的宏觀佈局：段（Segment）為核心的架構 F2FS 將整個存儲空間格式化為一個線性的地址空間，並將其劃分為固定大小的塊，這些塊以 "段（Segment）" 為核心進行組織。 超級塊 位置：固定在存儲設備的 第0號

指尖人生 , 文件系統 , 移動開發 , F2FS , 檢查點 , 元數據 , Android

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mob64ca14038b36 - arkime安裝配置手冊--開源網絡回溯系統

Arkime深度剖析：開源大規模全流量捕獲系統的核心架構與實現原理 Arkime作為一款開源大規模全流量捕獲系統，能夠對網絡流量進行全面監控、存儲、索引和分析。它採用分佈式架構設計，可擴展至處理每秒數十吉比特的流量，為網絡安全分析、故障排查和流量審計提供強大支持。本文將深入剖析Arkime的核心架構與實現原理，幫助讀者全面瞭解這一強大工具。 系

雲計算 , elastic , 雲服務 , 元數據 , Web

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熊貓不是貓QAQ - 封面、歌詞、藝人一網打盡的元數據利器，讓NAS音樂好聽更好看

「NAS、鍵盤、路由器······年輕就要多折騰，我是愛折騰的熊貓—多面手博主！咱主打的就是一個 “技能不壓身，乾貨不摻水”」 引言 NAS現如今作為家庭影音娛樂的工具，在影視方面提供了自動刮削、海報牆以及自動片頭片尾跳過等非常多實用的功能，極大提升了用户的觀影體驗，但影方面的問題解決了，目前貌似很少有NAS去提供音頻方面的刮削。 音頻內

自適應 , 元數據 , 開源 , Web

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香奈兒 - Kafka為什麼要拋棄ZooKeeper？

Kafka 拋棄 Zookeeper 的背景 早期的 Kafka 嚴重依賴 Zookeeper 完成集羣元數據管理和控制器選舉等核心功能。Zookeeper 作為分佈式協調服務，雖然成熟穩定，但隨着 Kafka 規模擴大和功能迭代，逐漸暴露出以下問題： 性能瓶頸：Zookeeper 的寫操作需通過 Leader 節點同步到 Foll

數據同步 , zookeeper , 元數據 , 分佈式 , jquery , kafka , 前端開發

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mob64ca14193248 - 大數據培訓hive數倉存儲格式詳解_hive一次能insert多少條

5.1.5 數據倉庫存儲格式選擇 選擇合適的存儲格式，需要在查詢性能、寫入性能、存儲成本、壓縮效率、模式演化支持、生態系統兼容性等多個維度進行權衡。現代數據倉庫（尤其是基於數據湖的架構）提供了多種列式存儲格式作為首選。 一、 核心存儲格式對比 以下是目前主流的、適用於數據倉庫場景的存儲格式：

大數據 , 數據 , hive , 數據倉庫 , 元數據 , 後端開發 , Python

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mob64ca14085c24 - 分佈式強化學習經驗回放

目錄： 1.解決的問題 2.基本概念 3.實現手段 4.CAP理論 5.節點和數據 1.解決的問題 本質上是解決單台機器無法解決的問題，核心是計算、存儲。 方向是使用多台機器協同解決。 要解決的問題集中在分片、存儲、單點故障 2.基本概念 分片、存儲：這兩個概念其實是無法分割處理的，

機器學習 , 服務器 , 數據 , 分佈式強化學習經驗回放 , 元數據 , 人工智能

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u_13778063 - UModel 查詢：阿里雲如何通過圖模型實現企業級可觀測數據的統一建模與分析

點擊此處，立即查看視頻課程！ 背景 想象一下，你站在一個巨大的圖書館裏，這裏有成千上萬本書，但每本書的目錄都散落在不同的房間裏，而且每間房間的索引方式都不一樣。當你想要找一本關於“服務調用”的書時，你需要在 APM 房間、K8s 房間、雲資源房間之間來回奔波，還要記住每個房間不同的查找規則... 這就是很多企業在可觀測性領域面臨的真實困境。而 UModel 就像

雲計算 , UModel , 阿里雲 , 雲服務 , 元數據 , 雲原生

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尼羲 - typescript - 裝飾器與註解

概念 裝飾器本身就是u一種特殊的函數，被用於類的各個屬性（類本身、類屬性、類方法、類訪問器、類方法的參數）/u，裝飾器就像高階函數一樣，對目標做了一層中間操作，可以很簡潔的無痛修改一些功能和做一些有趣的功能 一個小例子： // 日誌打印（只做代碼演示，運行時機有出入） function logger(key: string): any { retu

yyds乾貨盤點 , 加載 , 元數據 , JAVA , 前端開發 , typescript

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AIIData數據中台 - airflow元數據拾取能力演示

摘要： 本文檔介紹如何在Linux服務器上部署Airflow服務，與openmetadata進行集成，後在openmetadata系統中實現對Airflow工作流數據的拾取以及數據庫元數據的拾取。 • openmetadata：1.6.0 •airflow：2.9.1 元數據管理平台基於開源項目OpenMetaData建設 元數據管理平台Op

服務器 , yyds乾貨盤點 , MySQL , 虛擬環境 , 元數據 , 數據庫 , 開源

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架構領航博主 - 五年打磨 金山雲分佈式數據庫DragonBase為金融行業提供可靠服務

金山雲數據湖平台用的是Hive，可以添加數據源來連接關係型數據庫、MPP數據庫、對象存儲、Kafka，然後同步數據源的元數據，然後通過數據源來讀寫其中的數據（表、文件、消息topic），這些操作是如何實現的？ 金山雲數據湖平台基於 Hive 構建，其實現“跨源連接、元數據同步、以及統一讀寫”的核心機制主要依賴於 Hive Storage Handlers（存儲處理器

hive , 元數據 , Css , 金山雲 , 前端開發 , HTML

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