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十除以十等于一
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- 三菱PLC全套学习资料及应用手册
good2know
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:三菱PLC作为工业自动化领域的核心设备,其系列产品的学习和应用需要全面深入的知识。本次资料包为学习者提供从基础到进阶的全方位学习资源,包括各种型号PLC的操作手册、编程指南、软件操作教程以及实际案例分析,旨在帮助用户系统掌握PLC的编程语言、指令系统及在各类工业应用中的实施。1.三菱PLC基础知识入门1.1PLC的基本概念可编程逻辑控制器(PLC)是工业自动化
- (二)SAP Group Reporting (GR) 核心子模块功能及数据流向架构解析
数据如何从子公司流转到合并报表的全过程,即数据采集→合并引擎→报表输出,特别是HANA内存计算如何优化传统ETL瓶颈。SAPGroupReporting(GR)核心模块功能及数据流向的架构解析,涵盖核心组件、数据处理流程和关键集成点,适用于S/4HANA1809+版本:一、核心功能模块概览模块功能关键事务码/FioriApp数据采集(DataCollection)整合子公司财务数据(SAP/非SA
- 实时数据流计算引擎Flink和Spark剖析
程小舰
flinkspark数据库kafkahadoop
在过去几年,业界的主流流计算引擎大多采用SparkStreaming,随着近两年Flink的快速发展,Flink的使用也越来越广泛。与此同时,Spark针对SparkStreaming的不足,也继而推出了新的流计算组件。本文旨在深入分析不同的流计算引擎的内在机制和功能特点,为流处理场景的选型提供参考。(DLab数据实验室w.x.公众号出品)一.SparkStreamingSparkStreamin
- 深入解析JVM工作原理:从字节码到机器指令的全过程
一、JVM概述Java虚拟机(JVM)是Java平台的核心组件,它实现了Java"一次编写,到处运行"的理念。JVM是一个抽象的计算机器,它有自己的指令集和运行时内存管理机制。JVM的主要职责:加载:读取.class文件并验证其正确性存储:管理内存分配和垃圾回收执行:解释或编译字节码为机器指令安全:提供沙箱环境限制恶意代码二、JVM架构详解JVM由三个主要子系统组成:1.类加载子系统类加载过程分为
- ARM 和 AMD 架构的区别
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arm开发windows架构
ARM架构和AMD架构是两种不同的计算机处理器架构,它们有以下几个主要区别:设计出发点、兼容性、性能特点、市场定价。设计出发点:①ARM构架:ARM架构最初是为嵌入式系统设计的,旨在提供低功耗和高效能的解决方案。它主要应用于移动设备、嵌入式系统和物联网设备②AMD架构:AMD架构是基于x86架构的扩展,旨在提供与Intel架构兼容的处理器。它主要用于台式机、服务器和工作站等计算机系统。兼容性:AR
- Flowable 实战落地核心:选型决策与坑点破解
练习时长两年半的程序员小胡
Flowable流程引擎实战指南低代码BPMN流程引擎flowable后端java
在企业级流程引擎的落地过程中,选型的准确性和坑点的预见性直接决定项目成败。本文聚焦Flowable实战中最关键的“选型决策”与“常见坑点”,结合真实项目经验,提供可落地的解决方案。一、流程引擎选型:从业务本质出发1.1选型的三大核心维度企业在选择流程引擎时,需避免陷入“技术崇拜”,应回归业务本质。评估Flowable是否适用,可从三个维度判断:业务复杂度若流程涉及动态审批链(如按金额自动升级审批)
- 企业级区块链平台Hyperchain核心原理剖析
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区块链区块链企业级区块链平台Hyperchain
Hyperchain作为国产自主可控的企业级联盟区块链平台,其核心原理围绕高性能共识、隐私保护、智能合约引擎及可扩展架构展开,通过多模块协同实现企业级区块链网络的高效部署与安全运行。以下从核心架构、关键技术、性能优化、安全机制、应用场景五个维度展开剖析:一、核心架构:分层解耦与模块化设计Hyperchain采用分层架构,将区块链功能解耦为独立模块,支持灵活组合与扩展:P2P网络层由验证节点(VP)
- Aop +反射 实现方法版本动态切换
需求分析在做技术选型的时候一直存在着两个声音,mongo作为数据库比较mysql好,mysql做为该数据比mongo好。当然不同数据库都有有着自己的优势,我们在做技术选型的时候无非就是做到对数据库的扬长避短。mysql最大的优势就是支持事务,事务的五大特性保证的业务可靠性,随之而来的就是事务会产生的问题:脏读、幻读、不可重复度,当然我们也会使用不同的隔离级别来解决。(最典型的业务问题:银行存取钱)
- 通义万相2.2:开启高清视频生成新纪元
Liudef06小白
特殊专栏AIGC人工智能人工智能通义万相2.2图生视频
通义万相2.2:开启高清视频生成新纪元2025年7月28日,中国AI领域迎来里程碑时刻——通义万相团队正式开源其革命性视频生成模型Wan2.2的核心权重,这标志着开源社区首次获得支持720P高清视频生成的先进模型架构。一、架构革新:混合专家系统1.1MoE视频扩散架构通义万相2.2首次将混合专家(MoE)架构引入视频扩散模型,通过双专家系统实现计算效率与模型容量的平衡:classMoEVideoD
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前言做技术的有一种资历,叫做通过了阿里的面试。这些阿里Java相关问题,都是之前通过不断优秀人才的铺垫总结的,先自己弄懂了再去阿里面试,不然就是去丢脸,被虐。希望对大家帮助,祝面试成功,有个更好的职业规划。一,阿里常见技术面1、微信红包怎么实现。2、海量数据分析。3、测试职位问的线程安全和非线程安全。4、HTTP2.0、thrift。5、面试电话沟通可能先让自我介绍。6、分布式事务一致性。7、ni
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- 编程算法:技术创新的引擎与业务增长的核心驱动力
在数字经济时代,算法已成为推动技术创新与业务增长的隐形引擎。从存内计算突破冯·诺依曼瓶颈,到动态规划优化万亿级金融交易,编程算法正在重塑产业竞争格局。一、存内计算:突破冯·诺依曼瓶颈的算法革命1.1存内计算的基本原理传统计算架构中90%的能耗消耗在数据搬运上。存内计算(Processing-in-Memory)通过直接在存储单元执行计算,实现能效10-100倍提升:#传统计算vs存内计算能耗模型i
- 图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战
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图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战图论问题是算法面试中的高频考点,本博客将通过四道LeetCode经典题目(均来自"Top100Liked"题库),深入讲解图论的核心算法思想和实现技巧。涵盖DFS、BFS、拓扑排序和前缀树等知识点,每道题配有Java实现和易错点分析。1.岛屿数量(DFS遍历)问题描述给定一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的二维网格,计算岛屿的数量。岛屿由水平或
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当我们要判断一个理论或者思想是否正确,需要有三个层次,分别是体验、解释和分析。首先看体验。很多时候,我们会相信“听上去、感觉是对的”的事情。我们之前讲的太空笔的故事之所以大多数人都认为是对的,就是有一些看似真实的关键词,比如美国,NASA,设计等,这些词看起来非常权威,但是离我们又遥远,这时候我们的大脑就会放松警惕了。于是,我们毫不犹豫就接受了。说到这里,你有没有发现之前的电视广告中的各种高让我们
- 京东中秋节会打折吗?京东中秋节活动力度大吗?
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京东中秋节会打折,并且活动力度通常是比较大的。以下是具体分析:京东中秋节打折情况降价促销:京东在中秋节期间会推出大规模的降价促销活动,涵盖食品、家居、家电等多个品类,以及众多热门品牌。消费者可以在此期间享受到实实在在的降价优惠。多种优惠形式:除了直接的降价促销,京东还会通过满减优惠、折扣促销、限时秒杀等多种形式的优惠活动来吸引消费者。这些优惠活动通常具有较高的吸引力,能够激发消费者的购买欲望。目前
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你是否曾感觉,即使拥有顶级的服务器和万兆网卡,你的网络应用也总是“喂不饱”硬件,性能总差那么一口气?传统的网络处理方式,就像在高速公路上设置了太多的收费站和检查点,限制了数据包的“奔跑”速度。今天,我们要深入探讨一个能够打破这些瓶颈,让你的网络应用快到飞起的“黑科技”——DPDK(DataPlaneDevelopmentKit,数据平面开发套件)。这不仅仅是一个工具包,更是一种全新的网络处理哲学。
- 【Coze搞钱实战】3. 避坑指南:对话流设计中的6个致命错误(真实案例)
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Coze平台对话流设计客服Bot避坑用户流失封号风险智能客服配置故障修复指南
摘要:对话流设计是智能客服Bot能否落地的核心环节,直接影响用户体验与业务安全。本文基于50+企业Bot部署故障分析,聚焦导致用户流失、投诉甚至封号的6大致命错误:无限循环追问、人工移交超时、敏感词过滤缺失、知识库冲突、未处理否定意图、跨平台适配失败。通过真实案例拆解每个错误的表现形式、技术根因及工业级解决方案,提供可直接复用的Coze配置代码、工作流模板和检测工具。文中包含对话流健康度检测工具使
- 斗罗大陆:没有魂环的唐三紫极魔瞳加鬼影迷踪战力有多强
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自从唐三穿越到斗罗大陆以后,由于修炼体系和前世的不同,虽然玄天功也是勤修不辍可是无论怎样修炼都毫无进展,总是难以突破瓶颈,而紫极魔瞳和鬼影迷踪也因为内力的限制发挥不出其真正的威力。后来通过在素云涛那里了解了一些斗罗大陆修炼的方法和体系之后,唐三才知道魂力也就是他前世的内力需要突破的话需要附加魂环以后才可以进入下一阶段的修炼。而在小刚老师详细介绍和针对唐三的具体情况分析指导以后,唐三也不再迷茫决定重
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在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
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为什么需要数据建模核心痛点数据冗余:不同业务重复存储相同数据(如用户基础信息),导致存储成本激增。计算资源浪费:未经聚合的明细数据直接参与计算(如全表扫描),消耗大量CPU/内存资源。数据一致性缺失:同一指标在不同业务线的口径差异(如“活跃用户”定义不同),引发决策冲突。开发效率低下:每次分析需重新编写复杂逻辑,无法复用已有模型。数据建模核心价值性能提升:分层设计(ODS→DWD→DWS→ADS)
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分布式链路追踪系统架构设计:从理论到企业级实践本文深入探讨分布式链路追踪系统的架构设计原理、关键技术实现和企业级应用实践,为P7架构师提供完整的技术方案参考。目录引言:分布式链路追踪的重要性核心概念与技术原理系统架构设计数据模型与协议标准核心组件架构设计性能优化与扩展性设计企业级实施策略技术选型与对比分析监控与运维体系未来发展趋势P7架构师面试要点引言:分布式链路追踪的重要性微服务架构下的挑战在现
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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- GA与量子恒道统计
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JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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