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05:27 PM · Oct 25 ,2025
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u_15988698 頭像

代碼天地 - MCP與數據庫的完美結合

知識庫檢索總是答非所問？複雜查詢根本搞不定？模型微調成本又太高？ 如果你也被這些問題困擾，今天這篇文章可能會給你一個全新的思路——MCP + 數據庫，一種讓AI精準檢索結構化數據的"黑科技"。實測效果吊打傳統RAG，而且幾乎零代碼！ RAG的"中年危機" 我們以為的RAG vs 現實中的RAG 説起RAG（檢索增強生成），很多人覺得這是給大模型"接外掛"的

服務器 , 客户端 , 數據庫 , server , 分佈式

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u_12228 頭像

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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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - Java CompletableFuture 異步超時實現探索

作者：京東科技 張天賜 前言 JDK 8 是一次重大的版本升級，新增了非常多的特性，其中之一便是CompletableFuture。自此從 JDK 層面真正意義上的支持了基於事件的異步編程範式，彌補了Future的缺陷。 在我們的日常優化中，最常用手段便是多線程並行執行。這時候就會涉及到CompletableFuture的使用。 常見使用方式 下面舉例一個常見場景。 假如我們有兩個 RPC 遠程調

completablefuture , jdk8 , rpc , JAVA , 分佈式

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u_15371268 頭像

一docker - CentOS 7.x / RHEL 7 自動化安裝 Oracle 11gR2（11.2.0.4） 的腳本

CentOS 7.x / RHEL 7 自動化安裝 Oracle 11gR2（11.2.0.4） 的腳本，直接從你已經找到的兩個 zip 包自動完成解壓、依賴安裝、用户創建、Oracle 安裝以及數據庫實例創建。 你只需要： 把 p13390677_112040_Linux-x86-64_1of7.zip 和 p13390677_112040_Linux-x

sed , oracle , 服務器 , bc , 分佈式

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u_16213598 頭像

mob64ca13fbd761 - Kafka03--Kafka消費者使用方式

主要步驟 Kafka消費者的使用流程主要包括配置消費者、訂閲主題、拉取消息、處理消息和提交偏移量等關鍵步驟。 消費者配置與初始化 必須配置bootstrap.servers（Kafka集羣地址）、group.id（消費者組ID）和序列化器推薦使用手動提交偏移量以保證消息處理的可靠性

偏移量 , 消息處理 , 分佈式 , kafka , 前端開發 , ide , Javascript

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nogeek 頭像

不止極客 - 百萬架構師第二十九課：協調服務-zookeeper：初步認識zookeeper｜JavaGuide

原文鏈接 從架構的發展過程説起 什麼是zookeeper Zookeeper安裝部署 Zoo.cfg配置文件分析 zookeeper 下邊有 zookeeper.out 日誌記錄 架構不是一蹴而就的，是隨着我們業務量的不斷增加，不斷去演變的。 架構的演變 單體架構 tomcat war ​ 目標是很快地解決產品的迭代問題，交付問題。 單體架構 體量增長，後端的架構的性能有瓶頸，後端的

架構師成長之路 , JAVA , 分佈式 , 架構師 , 後端

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binghe001 頭像

冰河 - 冰河，能不能講講如何實現MySQL數據存儲的無限擴容？

寫在前面 隨着互聯網的高速發展，企業中沉澱的數據也越來越多，這就對數據存儲層的擴展性要求越來越高。當今互聯網企業中，大部分企業使用的是MySQL來存儲關係型數據。如何實現MySQL數據存儲層的高度可擴展性成為了互聯網企業必須要解決的問題。那麼，如何實現真正意義上的MySQL無限擴容呢？今天，冰河就來以實戰的角度為大家講講如何實現MySQL數據庫的無限擴容。 文章已收錄到：https://gi

海量數據 , mycat , 擴展 , MySQL , 分佈式

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u_16099229 頭像

架構設計師之光 - RabbitMQ基礎篇(六)-不公平分發

一、前言 在使用 RabbitMQ 構建消息隊列系統時，很多人都知道它有“輪詢分發（Round-Robin Dispatching）”機制。 也就是説： 如果有多個消費者同時訂閲同一個隊列，RabbitMQ 會盡量讓每個消費者輪流接收相同數量的消息。 聽起來很“公平”，但實際運行中你可能會發現——

Spring Boot , rabbitmq , 後端開發 , 消息隊列 , 分佈式 , spring cloud , Python

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u_16213722 頭像

mob64ca1419a401 - 分佈式雲原生平台Kurator v0.2.0正式發佈！

引言 隨着企業業務和技術的不斷髮展，雲原生技術成為了推動IT基礎設施創新的核心力量。從傳統的單一數據中心到如今的多雲、跨雲環境，企業在應對大規模分佈式系統時，面臨着複雜的管理和操作挑戰。為了有效地解決這些問題，Kurator作為一個一站式雲原生平台管理工具，結合Karmada、KubeEdge、Volcano、Istio等技術，幫助開發者和企業實現

Kurator , 雲計算 , 運維 , 人工智能 , 雲原生 , 分佈式

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u_16653481 頭像

金海境科技 - 【服務器數據恢復】病毒加密導致金融機構EMC存儲核心數據丟失數據恢復案例 - 金海境科技

一、客户信息 北京市某城市商業銀行信息技術部，該行擁有營業網點86個，個人客户超200萬户，企業客户1.2萬户，核心業務系統包括個人儲蓄系統、企業信貸系統、支付清算系統及網上銀行系統。數據中心核心服務器採用IBM z15小型機及HP ProLiant DL980服務器，存儲架構為EMC VMAX All Flash存儲陣列，核心業務數據總量達80TB，其中包含客户賬户信息、

服務器 , 數據 , 數據恢復 , 分佈式

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u_13633 頭像

daleiwang - Mac 安裝jdk及環境變量配置_51CTO博客

一、下載JDK21 訪問Oracle官方網站或選擇OpenJDK作為替代品。Oracle JDK從11版本開始是商業的，可能需要支付費用。OpenJDK是一個免費開源選項。 Oracle JDK官方網站：Oracle JDK DownloadsOpenJDK官方網站：OpenJDK Downloads 這裏以JDK21為例：

性能優化 , JDK , 面試 , JAVA , 分佈式 , 前端開發 , Javascript

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u_16099330 頭像

網絡小墨 - 1.SparkSQL基礎—Spark SQL概述、Spark SQL核心編程—DataFrame(重要)、DataSet 與 RDD 之間相互轉換

作為大數據處理領域的明星框架，Apache Spark以其卓越的性能和易用性贏得了廣泛認可。本文將深入探討Spark的數據讀取方式、核心概念以及RDD與SparkSQL的關鍵特性，幫助您全面掌握Spark的核心機制。 一、數據讀取：多種方式滿足不同場景 1. SparkCore數據讀取方式 SparkCore提供了兩種主要的數據讀取方式

spark , 大數據 , 數據庫 , 分佈式 , 前端開發 , Javascript , Python

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u_17499862 頭像

u_17499862 - 存算一體真香警告：RustFS如何把AI訓練速度拉滿？

2025年，當千億參數大模型訓練成為AI領域主戰場時，我們終於意識到——GPU等待數據的時間竟然比計算時間還長。而一款基於Rust語言構建的存儲系統RustFS，正通過存算一體架構將AI訓練速度推向新高度。 目錄 一、AI訓練的隱形殺手：數據供給瓶頸 1.1 數據供給與GPU消耗的速度失衡 1.2 存儲性能對訓練

github , 企業存儲 , RustFS , 人工智能 , Css , 分佈式 , 前端開發 , HTML

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u_16099347 頭像

JAVA小俠影 - 史上最全Java面試題大彙總「百題附答案」

1.java中的數據結構 數組、鏈表、哈希表、棧、堆、隊列、樹、圖 2.什麼是跨域?跨域的三要素 跨域指的是瀏覽器不能執行其他網站的腳本。它是由瀏覽器的同源策略造成的，是瀏覽器施加的安全限制 協議、域名、端口 注意：localhost和127.0.0.1雖然都指向本機，但也屬於跨域 3.tomc

redis , java-ee , 開發語言 , 後端開發 , JAVA , 分佈式 , Python

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u_16213645 頭像

mob64ca1407216b - 【RabbitMQ筆記09】消息隊列RabbitMQ之常見方法的使用

文章目錄 1.環境搭建 1.Docker安裝RabbitMQ 1.拉取鏡像 2.安裝命令 3.開啓5672和15672端口 4.登錄控制枱 2.整合Spring AMQP 1.sun-common模塊下創建新模塊

redis , spring , rabbitmq , 數據庫 , JAVA , 分佈式 , ci

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u_12868 頭像

langrisser - temu統一服務標準提升體驗一致性

1.簡述CAP理論 簡介： CAP理論是分佈式的理論基礎 起初都是單體應用，隨着業務擴展，流量越來越大，單體扛不住高併發，分佈式將業務拆分成子業務部署到不同的機器上，不同的機器節點通過網絡進行通信，協作服務； 分佈式系統必須要考慮網絡分區的問題： 有網絡，就會有網絡交互的問題，假如A節點到

機器學習 , temu統一服務標準提升體驗一致性 , 數據 , 強一致性 , 數據一致性 , 人工智能 , 分佈式

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u_15704340 頭像

SmileNicky - Kafka Consumer原理分析及特性總結

1. 一段話總結 本文圍繞Kafka Consumer展開，詳細解析了Offset維護原理（含存儲於特殊Topic __consumer_offsets、未找到Offset時的auto.offset.reset策略及手動/自動提交機制）、消費者與分區的關係（默認RangeAssignor等分配策略、觸發ReBalance的場景及Coordinato

批量操作 , 後端開發 , 零拷貝 , 分佈式 , harmonyos , kafka

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goody 頭像

goody - Dubbo詳細介紹 - 明理蘿的個人空間 -

Dubbo 的一生：一位分佈式勇士的傳奇旅程 在軟件的世界裏，有無數的角色：有的生來高光，卻很快被遺忘；有的默默無聞，卻在關鍵時刻拯救了無數開發者。今天要講的，是一位名叫 Dubbo 的勇士的故事。 文章目錄 Dubbo 的一生：一位分佈式勇士的傳奇旅程 一、初生的少年 二、孤獨的沉寂 三、復甦的

dubbo , 微服務 , HTTP , Css , 分佈式 , 開發者 , 前端開發 , HTML

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u_16099184 頭像

網絡安全戰士 - 消息隊列RabbitMQ入門與5種模式詳解

消息隊列 介紹 開發環境 技術支持 安裝 補充介紹 消息隊列概念 聯繫 工作流程 介紹 在併發編程中，有一種特殊的隊列叫阻塞隊列，一般可以用來實現生產者-消費者模型。生產者生產數據到隊列中，消費者取出數據進行處理。它存在諸多好處：

解耦 , 封裝 , rabbitmq , 後端開發 , 消息隊列 , 分佈式 , Python

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u_15831703 頭像

wei_shuo - 最佳實踐 - 基於鴻蒙生態的輕量化記賬工具開發：融合 ArkUI 組件與分佈式數據管理

最佳實踐 - 基於鴻蒙生態的輕量化記賬工具開發：融合 ArkUI 組件與分佈式數據管理 前言 本文通過 “易記賬” 鴻蒙應用實例開發過程中的關鍵技術場景：entry 模塊構建從啓動到業務交互的核心鏈路，藉助 common 模塊實現跨頁面代碼複用，利用 ArkUI 組件快速搭建賬單錄入與統計界面，以及 DatePickerDialog

arkui , MySQL , 數據庫 , 分佈式 , 鴻蒙 , Json

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 灰度直方圖概念及OpenCV繪製直方圖

一. 灰度直方圖基本概念 什麼是灰度直方圖？ 灰度直方圖（histogram）是灰度級的函數，描述的是圖像中每種灰度級像素的個數，反映圖像中每種灰度出現的頻率。橫座標是灰度級，縱座標是灰度級出現的頻率。 對於連續圖像，平滑地從中心的高灰度級變化到邊緣的低灰度級。直方圖定義為： 其中A(D)為閾值面積函數：為一幅連續圖像中被具有灰度級D的所有輪廓線

服務器 , 灰度 , 分佈式 , 直方圖 , Javascript

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 完全突破最強算法模型，XGBoost！！

今天咱們和大家一起聊聊關於 XGBoost 的一個算法案例：XGBoost 在股市波動預測中的應用。 當然，僅僅作為算法模型的學習，切勿用於真實情況。 下面，咱們從原理到案例，好好説説~ XGBoost原理 XGBoost（eXtremeGradient Boosting）是一個基於梯度提升決策樹（GBDT）實現的高效分佈式機器學

服務器 , 數據 , 正則化 , 時間序列 , 分佈式

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u_16213686 頭像

mob64ca1410eb61 - 分佈式系統架構與雲原生—阿里雲《雲原生架構白皮書》導讀 -

目錄 摘要 二、入門體驗：Kurator環境搭建與安裝實戰 2.1 Kurator簡介與架構原理 編輯2.2 環境準備與依賴安裝 2.3 Kurator安裝與初始化 2.4 常見問題與解決方案 三、功能使用分析：核心能力深度評測 3.1 集羣生命週期管理：從“手工創建”到“聲明式艦隊管理” 3.2 統

運維 , 架構 , 基礎設施 , 雲原生 , 分佈式 , 前端開發 , Javascript

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u_15371268 頭像

一docker - Redis Cluster 修復手冊

背景信息 你有3台機器：172.16.91.43、172.16.91.44、172.16.91.45 每台機器運行兩個 Redis 實例：一個 主節點 (6379)，一個 從節點 (6380) 密碼：Seeyon123456 Cluster 模式啓用（cluster-enabled yes） 缺失一些節點（

redis , 服務器 , 重啓 , 分佈式

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