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天翼雲開發者社區 - 一種智能調度分佈式路徑計算解決方案

本文分享自天翼雲開發者社區《一種智能調度分佈式路徑計算解決方案》.作者：蔣輝 背景技術 傳統的CDN動態加載智能路由系統對用户動態請求，主要通過探測服務器主動發起週期性的探測請求，探測CDN中轉節點和源站的可用性及網絡性能，根據探測結果選擇最優的回源鏈路； 然而，在獲取到探測結果後，為了減少探測服務器的計算壓力，通常將探測和選路功能模塊分離在不同的服務器或服務器集羣完成，選路採用特殊的服務器(一般

網絡安全

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饕餮大數據 - MDEP-187 從根因到修復

温馨提示 此內容版本在 ttr-2.2.1 已經修復,低於該版本需要手動處理。有任何問題可以聯繫作者，或者訪問 TTBigdata知識庫 獲取其他技術支持。 一、問題背景 在編譯 Ambari Views 模塊時，常會遇到以下錯誤： 典型報錯信息如下： [DEBUG] (f) session = org.apache

大數據 , yyds乾貨盤點 , Bigtop , 運維 , hadoop , 開源大數據 , Ambari

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vivo互聯網技術 - vivo Pulsar 萬億級消息處理實踐（4）-Ansible運維部署

作者：Liu Sikang、互聯網大數據團隊-Luo Mingbo Pulsar作為下一代雲原生架構的分佈式消息中間件，存算分離的架構設計能有效解決大數據場景下分佈式消息中間件老牌一哥"Kafka"存在的諸多問題，2021年vivo 分佈式消息中間件團隊正式開啓對Pulsar的調研，2022年正式引入Pulsar作為大數據場景下的分佈式消息中間件，本篇文章主要從Pulsar運維痛點、Ansi

中間件 , 大數據 , 運維自動化 , ansible , pulsar

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StarRocks - StarRocks 源碼實驗室 EP.1—— 內置函數

​什麼是 StarRocks 源碼實驗室？ 引用 閲讀源碼是開發者深入瞭解一個項目的好方法，不僅可以更好地理解程序的邏輯和實現方式，對於調試和修改代碼也非常有幫助。對於想要加入 StarRocks 社區貢獻的小夥伴來説，這是必要的學習之一，因為了解 StarRocks 內部運作機制有助於快速上手並參與到開發工作中。 為此，StarRocks 社區推出了 StarRocks 源碼實驗

源碼學習 , 源碼 , 數據庫 , c++ , JAVA

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泊浮目 - 面向價值編程：Why, What, How

版本 日期 備註 1.0 2022.9.19 文章首發 本文首發於泊浮目的掘金:https://juejin.cn/user/146860... 0. 前言 從2021年，各個大廠的反內卷，再到2022年的裁員，大多數人都意識到互聯網行業進入了寒冬。其實並非這個行業如此，其他的行業也正在嚴寒中苟活。宏觀原因其實顯然易見

程序員發展 , 職業規劃 , 程序員

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趙渝強老師 - 【趙渝強老師】達夢數據庫實例的狀態

達夢數據庫實例包含MOUNT、OPEN和SUSPEND三種狀態。下表説明了數據庫實例每種狀態的含義。 注意：OPEN狀態與MOUNT和SUSPEND能相互轉換，但是MOUNT和SUSPEND之間不能相互轉換。 視頻講解如下： https://www.bilibili.com/video/BV1H5HQznE6A/?aid=115180017029... 達夢數據庫實例包含NORMAL

oracle , 數據庫 , 達夢數據庫

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ApacheFlink - 實時計算 Flink 全新升級 - 全棧流處理平台助力實時智能

本文根據2025雲棲大會演講整理而成，演講信息如下 演講人：黃鵬程阿里雲智能集團計算平台事業部實時計算Flink版產品負責人 引言 在數據驅動的時代，實時數據處理已成為企業數字化轉型的核心能力。阿里雲實時計算Flink版用了十年時間來進行產品發展，從技術引進到自主創新，已成為實時數據處理的行業標杆。在這次雲棲大會上，阿里雲發佈了實時計算Flink的全新升級，不僅在計算和存儲層面實現重大突

大數據 , flink , 實時計算

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代碼匠心 - 從零開始學Flink：流批一體的執行模式

在大數據處理領域，批處理和流處理曾經被視為兩種截然不同的範式。然而，隨着Apache Flink的出現，這種界限正在逐漸模糊。Flink的一個核心特性是其批流一體的架構設計，允許用户使用統一的API和執行引擎處理有界數據（批處理）和無界數據（流處理）。本文將深入探討Flink的執行模式（Execution Mode），特別是在Flink 1.20.1版本中對批處理和流處理模式的支持和優化。 一、F

大數據

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數據集成與治理 - 數據怎麼分層？從ODS、DW、ADS三大層一一拆解！

備選標題： 數據分層，不止分層那麼簡單！ 數據為什麼要分層？三招搞定多源異構數據 數據又多又亂，用的時候： 找不到？ 算得慢？ 還容易出錯？ 別頭疼了！數據分層就是解決這些問題的“法寶”。 簡單説，它就是： ​給數據建個清晰有序的“家”，讓每一類數據都有固定的位置和職責​。 今天，我就帶大家拆解數據分層最核心的三大層： 數據運營層(ODS) 數據倉庫層(DW) 數據應用層(ADS

數據結構 , 數據庫

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北京辰輝創聚生物 - 重組蛋白表達｜活性細胞因子｜技術應用詳解

在生命科學研究的精密世界裏，重組蛋白技術，特別是細胞因子與生長因子的製備，已成為探索細胞生命活動的基石。作為通過蛋白表達與蛋白純化技術獲得的活性蛋白，它們為科研提供了高純度、高一致性的關鍵工具。 定義與分類：精準的信號分子 細胞因子是一類由細胞分泌的多肽或蛋

蛋白純化 , 幹細胞分化 , 免疫調節 , 大數據 , 信號轉導 , 數據倉庫 , 生長因子

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我就是不長肉而已 - B5819W-ASEMI可直接替代安世PMEG4010CEGW

編輯：ll B5819W-ASEMI可直接替代安世PMEG4010CEGW ASEMI首芯半導體可替代安氏半導體功率器件 型號：B5819W 品牌：ASEMI 封裝：SOD-123 正向電流：1A 反向電壓：40V 正向壓降：0.44V~0.47V 引線數量：2 芯片個數：1 芯片尺寸：MIL 漏電流：10u

ASEMI , 大數據 , B5817W , hadoop , 在51CTO的第一篇博文 , 二極管

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能體育賽事運動員體能監測與訓練計劃調整中的應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能體育賽事運動員體能監測與訓練計劃調整中的應用/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！當體育競技的號角愈發激昂，運動員每一次成績突破的背後，都藏着體能科學與訓練智慧的較量。傳統的體能監測和訓練模式，如同用舊地圖探索新大陸，數據零散、分析滯後，早已無法滿

spark , Java 大數據 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 訓練計劃 , JAVA , 智能體育

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合合技術團隊 - 論文解讀 - 大型多模態模型中現實世界個性化基準測試

​一、簡要介紹 快速發展的大型多模態模型（LMMs）領域催生了多種具有顯著能力的模型。然而，現有的評估標準未能全面、客觀且準確地評估這些模型是否能滿足現實世界中人類的多樣化需求。為了解決這一問題，論文提出了多維度洞察（MDI）基準，該基準包含超過500張圖像，涵蓋了人類生活的六個常見場景。值得注意的是，MDI基準相比現有評估方法具有兩大優勢：(1)每張圖像都附有兩類問題：簡單問題用於評估模型對圖

大數據 , 算法 , 人工智能