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智联网（AIoT）应用开发教学实训解决方案

智联网凭借智能化设备、高精度传感器及云计算等核心技术，实现了数据的即时捕获、传递、精细化处理与深度洞察，为众多行业带来了颠覆性的变革。

·2025-06-24 15:12

使用 Google Cloud El Carro 和 Langchain 存储聊天消息历史

GoogleCloud的ElCarro提供了一种运行Oracle数据库的方式，它结合了Kubernetes的强大特性，并通过Langchain集成扩展了数据库的能力。

lirxx·2025-06-24 15:12

Flink SQL解析工具类实现：从SQL到数据血缘的完整解析

在大数据处理领域，FlinkSQL作为流批统一的声明式编程接口，已成为数据处理的核心组件。

Edingbrugh.南空·2025-06-24 14:39

探秘Flink Connector加载机制：连接外部世界的幕后引擎

在Flink的数据处理生态中，SourceFunction负责数据的输入源头，而真正架起Flink与各类外部存储、消息系统桥梁的，则是Connector。

Edingbrugh.南空·2025-06-24 14:38

vtk和opencv和opengl直接的区别是什么？

简介VTK、OpenCV和OpenGL是三个在计算机图形学、图像处理和可视化领域广泛使用的工具库，但它们在功能、应用场景和底层技术上存在显著差异。

only-lucky·2025-06-24 14:38

探秘Flink Streaming Source Analysis：一个强大的流处理源码解析工具

探秘FlinkStreamingSourceAnalysis：一个强大的流处理源码解析工具去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介在大数据实时处理领域，ApacheFlink

强妲佳Darlene·2025-06-24 14:07

探秘 Drain3：一款高效日志异常检测神器

它旨在帮助运维人员和数据科学家快速发现系统日志中的异常行为，从而及时预测和处理潜在的问题，提升系统的稳定性和安全性。

尚舰舸Elsie·2025-06-24 14:07

Flink SQL 解析器与 Calcite 在大数据处理中的应用

FlinkSQL解析器与Calcite在大数据处理中的应用在大数据处理领域中，FlinkSQL解析器与Calcite是两个重要的组件，它们在解析和优化FlinkSQL查询方面发挥着关键作用。

JieLun_C·2025-06-24 14:07

揭秘批处理（Batching）的底层优化逻辑 | 附工业级调优指南

1什么是批处理？批处理（Batching）指在模型推理时一次性输入多个样本（如图像、文本序列）而非逐条处理。

Lilith的AI星球·2025-06-24 14:07

1801. 积压订单中的订单总数

LeetCode处理积压订单中的订单总数：堆结构模拟实战解析题目描述我们在进行订单撮合系统的构建时，可能会遇到如下问题：给定一个二维整数数组orders，其中每个orders[i]=[pricei,amounti

Joyner2018·2025-06-24 14:07

开发微信机器人|微信个人号开发|接入指南

假如需要接收并处理微信消息，研发人员需掌握任意一种JAVA、Go、PHP、Python、Node.js等后端代码即可。

·2025-06-24 13:36

【达梦数据库】忘记SYSDBA密码处理方法-已适配

这里写目录标题背景方法补充说明其他背景用户忘记SYSDBA密码，希望找回方法参考链接:达梦数据库忘记SYSDBA密码处理方法1.在root下新建组dmdba，并将数据库的操作用户dmdba添加进组dmdba

卡西里弗斯奥·2025-06-24 13:05

YashanDB数据库高可用性架构设计详解

随着企业对数据处理的需求不断增长，数据一致性、灾难恢复、性能瓶颈等问题日益突出，促使数据库技术不断进步。

·2025-06-24 13:48

YashanDB数据库高性能查询语句编写技巧分享

性能瓶颈通常出现在查询解析、执行计划选择以及数据处理阶段，导致响应延迟。在此背景下，高效的查询语句编写技巧显得尤为重要。

·2025-06-24 13:48

YashanDB数据库高并发读写优化实战分享

面对高并发读写优化的问题，如何确保数据处理的高效性和一致性，已成为数据库设计与实现的重要考量。因此，本文将对YashanDB的数据库高并发读写优化进行深入分析，探讨其构建高效数据库的技术原理与策略。

·2025-06-24 13:17

YashanDB的性能测试工具，评估数据库效率的利器

数据库性能直接影响到应用程序的响应速度和用户体验，因此企业必须重视如何提高数据库的查询速度和处理效率。如何优化查询速度是当前数据库技术面临的普遍问题。

·2025-06-24 13:16

YashanDB的扩展应用：推动新兴技术的发展

在当前技术快速发展的背景下，如何在海量数据中实现高效存储和处理成为了众多企业面临的重要挑战。尤其对于数据库技术而言，优化查询速度成为决定系统响应时间和用户体验的关键因素。

·2025-06-24 13:45

Hadoop RPC 分层设计的哲学：高内聚、低耦合的最佳实践

HadoopRPCHadoopRPC主要分为四个部分，分别是序列化层、函数调用层、网络传输层和服务器端处理框架，实现机制为：序列化层：主要作用是将结构化对象转为字节流以便于通过网络进行传输或写入持久存储

·2025-06-24 13:14

YashanDB的架构设计：为何适合现代企业的数据需求？

为了解决这些问题，YashanDB以其独特的架构设计应运而生，通过高效的数据存储与处理路径，满足了现代企业快速、可靠的数据库需求。

·2025-06-24 13:14

js中的prop()和attr()方法

以下两种方法等价：attr()和prop()对于属性checked处理有所不同：varradio=$('#test-radio');radio.attr('checked');//'checked'radio.prop

asdfwxy·2025-06-24 13:30

oracle中与StarRock表数据使用MD5值进行比较

第一步：查看oracle中有没有执行权限--查看是否有这个包SELECT*FROMALL_OBJECTSWHEREOBJECT_NAME='DBMS_CRYPTO'ANDOBJECT_TYPE='PACKAGE

asdfwxy·2025-06-24 13:58

[处理器芯片]-4 超标量CPU实现之分支预测

分支预测通过预测程序中分支指令（如条件跳转、循环、函数调用等）的执行路径，从而减少因分支指令带来的流水线停顿和性能下降，用于提高指令流水线的效率，是处理器非常关键的一项技术。

行置水穷处·2025-06-24 12:57

Java面试复习指南：基础、OOP、并发、JVM、框架

同时，Java的内存管理由垃圾回收机制自动处理。面试高频问题Java如何实现平台无关性？Java通过编译生成与平台无关的字节码，由JVM解释执行。2.面向对象编程（OOP）概念解析O

Nnbwbyhxy·2025-06-24 12:27

Flink系列-背压(反压)

目录了解背压什么是背压背压产生的原因背压导致的影响定位背压解决背压了解背压什么是背压在流式处理系统中，如果出现下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度，就种现象就叫做背压(backpressure，也叫反压

Empty-cup·2025-06-24 12:55

数据处理与统计分析——11-Pandas-Seaborn可视化

Seaborn可以直接使用Pandas的DataFrame和Series数据进行绘图。

零光速·2025-06-24 12:24

苍穹外卖Day03

create_time创建时间datetimecreate_user创建人idbigintupdate_time修改时间datetimeupdate_user修改人idbigint如果都按照上述的操作方式来处理这些公共字段

guslegend·2025-06-24 12:24

生产数据智能采集系统：赋能电力行业数字化转型的智慧引擎

随着智能电厂建设进程加速，发电企业每日产生的数据量呈指数级增长，传统数据采集系统在海量数据处理、安全防护、系统扩展等方面暴露出诸多瓶颈。

Qdgr_·2025-06-24 12:53

后台发热、掉电严重？iOS 应用性能问题实战分析全过程

在实际iOS开发中，后台任务处理是一个经常被低估的复杂环节。

2501_91592143·2025-06-24 12:22

SpringBoot异常处理之SimpleMappingExceptionResolver

在springmvc的xml配置文件中的配置：但是springboot没的xml配置文件的，但有对应的配置类：@ConfigurationpublicclassMyErrorConfig{@BeanpublicSimpleMappingExceptionResolvergetExBean(){SimpleMappingExceptionResolverbean=newSimpleMappingEx

只恨天高·2025-06-24 12:52

Flink中的反压与背压：原理、检测与应对

在大数据流处理领域，Flink以其高效、灵活的特性被广泛应用。

Edingbrugh.南空·2025-06-24 12:51

多智能体协同的力量：赋能AI安全报告系统的智能设计之道

如前文所述，无论是海量异构数据的处理、复杂风险的深度挖掘，还是多维度报告的精准生成，单一AI模型（即使是强大的LLM）

由数入道·2025-06-24 12:51

EEG分类 - Theta 频带 power

在EEG（脑电图）信号处理的背景下，theta波段功率（ThetaBandPower）是一个重要的特征，广泛应用于认知、神经科学和临床监测等领域。

闪电科创·2025-06-24 12:21

机器学习数据预处理：L2正则化(岭回归）

一、L2正则化介绍L2正则化，也称为岭回归（RidgeRegression），是一种常用的正则化方法。它在线性回归模型中通过在损失函数中添加L2范数的平方来惩罚模型的复杂度，从而防止过拟合。在线性回归中，我们的目标是最小化损失函数，通常以最小化均方误差来衡量。而L2正则化通过在损失函数中添加模型参数的L2范数的平方来进行正则化。L2范数是指模型参数的平方和的开方。正则化惩罚的目标是使模型参数尽量接

数字化与智能化·2025-06-24 12:21

京东金融API支付链路剖析：白条分期接口的安全加固方案

一、京东金融API支付链路架构解析京东金融API支付链路涵盖用户发起支付请求、支付信息传输、支付处理及结果反馈等核心环节。

RacheV+LarinaYelsu·2025-06-24 11:20

JavaScript 事件机制详解：冒泡、捕获与委托

CapturingPhase）目标阶段（TargetPhase）冒泡阶段（BubblingPhase）addEventListener的第三个参数在常规使用中，addEventListener通常只需要两个参数：事件类型和事件处理函数

年纪轻轻就扛不住·2025-06-24 11:49

Flink SQL执行流程深度剖析：从SQL语句到分布式执行

在大数据处理领域，FlinkSQL凭借其强大的处理能力和易用性，成为众多开发者的选择。

Edingbrugh.南空·2025-06-24 11:19

大模型在支气管哮喘急性发作期预测及治疗方案制定中的应用研究

分类与临床表现2.3诊断标准与方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型的基本原理3.2在医疗领域的应用案例分析3.3适用于支气管哮喘预测的大模型选择四、大模型在支气管哮喘术前预测中的应用4.1数据收集与预处理

LCG元·2025-06-24 11:48

MYSQL数据库和MSSQL数据库有什么区别？如何进行备份和还原？

1.MySQL与MSSQL的区别1.1基本概念数据库MySQLMSSQL开发者Oracle（最初由MySQLAB开发）Microsoft适用场景开源项目、轻量型网站、跨平台应用企业级解决方案、大型ERP

网硕互联的小客服·2025-06-24 11:14

Gin框架实战指南：从入门到进阶

本文将带你深入探索Gin框架的方方面面，从基础的安装与使用，到响应处理、请求参数解析、中间件应用，再到日志管理等高级功能，助你快速掌握Gin框架的精髓，提升开发效率。

Go Dgg·2025-06-24 10:13

tcp网络聊天室

客户端连接处理：每当有客户端连接时，服务器会启动一个独立的协程（gohandleClient(conn)）来处理该客户端。

Go Dgg·2025-06-24 10:43

Mysql中isnull,ifnull,nullif的用法

在MySQL中，ISNULL、IFNULL和NULLIF都与空值（NULL）的判断或处理有关，但它们的用途和语义不同1.ISNULL(expr)→判断是否为NULL功能：返回1（真）如果表达式为NULL

·2025-06-24 10:12

Python rolling计算“1”在过去3行中出现的次数

rolling()是Pandas中用于移动窗口操作的强大函数，常用于：计算滚动平均、最大值、最小值、求和等时间序列平滑统计窗口内的自定义聚合df.rolling(window,min_periods=1

@昵称不存在·2025-06-24 10:12

性能监控与智能诊断系统的全流程

实时处理：基于流处理引擎（Storm）快速加工数据。智能分析：引入AI进行根因分析。闭环进化：告警反馈驱动模型训练，系统自学习优化。解耦设计：各模块职责清晰，通过消息队列（Kafka）连接。

·2025-06-24 10:09

无监督学习概览

一、无监督学习的本质与定位定义：无监督学习是机器学习的三大范式之一（另外两种为监督学习和强化学习），其核心特点是处理未标注数据，通过算法自动发现数据中的隐藏结构、模式或内在规律。

MzKyle·2025-06-24 10:09

doris通过raft协议实现高可用

Leader节点‌：负责处理所有元数据变更请求（如建表、数据导入等

jiedaodezhuti·2025-06-24 09:06

LSTM价格预测模型：基于技术指标与市场情绪数据

LSTM价格预测模型：基于技术指标与市场情绪数据一、模型架构设计importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfrom

pk_xz123456·2025-06-24 09:36

DCRNN模型复现报告

DCRNN是一种用于交通预测的深度学习模型，结合了图卷积网络和循环神经网络，能够有效处理交通网络中的时空依赖关系。1.1DCRNN模型特点扩散卷积层：将空

神经网络15044·2025-06-24 09:06

AI能耗激增背后：大模型的环境成本与人类认知代价

未来智慧谷·2025-06-24 09:05

Python 函数实战指南：提升编程效率的实用技巧

例如，在处理用户输入时，检查输入的字符串是否为空：

广州山泉婚姻·2025-06-24 09:04

《解锁Vcpkg国内镜像源：C++开发者的速度秘籍》

这些库涵盖了各种功能领域，比如网络通信、图形处理、数据结构与算法等。以网络通信为例，开发网络应用程序时，可能会用到像Boost

空云风语·2025-06-24 09:34

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