鸿蒙HarmonyOS4.0应用开发从入门到实战（完结）<<<下栽科>>>：789it.top/3228/TypeScript 基本语法核心概念（无代码版）一、TypeScript 与 JavaScript 的核心区别TypeScript（TS）是JavaScript 的超集，在 JS 基础上增加了静态类型系统，支持类型注解、接口定义、泛型等特性，最终编译为纯 JS 运行。核心目标是在开发阶段捕获类型错误，提升代码可读性和可维护性。二、基础类型系统基础数据类型any：关闭类型检查（慎用，失去 ...阅读全文
<<<下栽科>>>：789it.top/3038/掌握大数据核心技能：从基础到精通的体系化指南大数据技术已成为数字时代的基础能力，本文将系统化梳理大数据领域的核心技能体系，帮助开发者构建完整的大数据技术栈。一、大数据技术全景图1. 大数据技术栈分层复制 ┌────────────────┐ │ 数据应用层 │ BI/AI/实时大屏 ├────────────────┤ │ 计算引擎层 │ Spark/Flink/MapReduce ├──────────────...阅读全文
2024 鸿蒙零基础快速实战-仿抖音App开发仿抖音App开发：从零到一的短视频平台构建指南一、市场背景与产品定位近年来，短视频平台如抖音、TikTok等迅速崛起，“获课”改变了全球用户的娱乐和社交方式。itxt.top/5306/ 开发一款仿抖音的App不仅是一个技术挑战，更是对当前移动互联网趋势的把握。在开始开发前，需要明确：目标用户群体：年轻人为主还是全年龄段？专注垂直领域还是综合内容？核心差异化：与抖音相比，你的App将提供哪些独特价值？可能是更简洁的UI、更强的社交功能或特定的内容方向...阅读全文
在 Redis 中，**事务（Transaction）** 和 **Lua 脚本执行** 都可以用于批量操作，但两者在实现机制、原子性保证、灵活性等方面有显著区别。 --- ### **1. 事务（Transaction）** #### **特点**： - **基于命令队列**： 通过 `MULTI` 开启事务，后续命令会进入队列（不立即执行），最后用 `EXEC` 提交执行。 - **弱原子性**： 事务中的命令按顺序执行，但 **不保证原子性**。若某条...阅读全文
#### **基础概念：指针压缩与地址对齐** 1. **指针压缩的作用** 在64位JVM中，普通指针占用8字节。启用压缩指针后，通过 **地址对齐** 和 **位移操作**，将指针压缩到4字节。这相当于用32位的空间存储原本需要64位的信息，节省内存占用。 2. **为什么要用8字节对齐？** JVM强制所有对象按 **8字节对齐**（类似“内存格子”的最小单位是8字节）。例如： • 对象A的起始地址可能是`0x1000`（十进制4096，是8的倍...阅读全文
知乎，让每一次点击都充满意义 —— 欢迎来到知乎，发现问题背后的世界。阅读全文
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网易云微专业-大数据开发工程师大数据开发工程师：数据洪流中的架构师与炼金术师一、职业概览：大数据工程师的使命大数据开发工程师是数字经济时代的核心建设者，“获课”负责设计、itxt.top/3038/ 构建和维护能够处理海量数据的基础设施与管道。根据IDC预测，到2025年全球数据总量将达到175ZB，而能够有效挖掘数据价值的大数据工程师已成为各行业竞相争夺的关键人才。核心职责矩阵：复制数据采集 → 数据存储 → 数据处理 → 数据分析 → 数据应用 │ │ ...阅读全文
获课：weiranit.fun/3228/获取ZY↑↑方打开链接↑↑深入 HarmonyOS 4.0 开发的进阶要点分布式数据管理的高级应用在 HarmonyOS 4.0 中，分布式数据管理（DDM）得到了进一步优化。开发者可以利用其更强大的分布式数据同步机制，确保数据在不同设备间实时、准确地同步。例如，在一个跨手机、平板和智能手表的健康管理应用中，用户在手机上记录的运动数据，能够通过 DDM 快速同步到平板和手表上，方便用户随时随地查看与分析。通过配置数据同步策略，如设置同步频率、指定同步网络...阅读全文
获课♥》789it.top/3228/鸿蒙HarmonyOS 4.0作为华为新一代的智能终端操作系统，为不同设备的智能化、互联与协同提供了统一的语言。以下是对鸿蒙HarmonyOS 4.0应用开发的详细介绍：一、鸿蒙HarmonyOS 4.0概述鸿蒙HarmonyOS 4.0是一款面向万物互联时代的、全新的分布式操作系统。在传统的单设备系统能力基础上，HarmonyOS提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，能够支持手机、平板、智能穿戴、智慧屏、车机、PC、智能音箱、耳机、AR/...阅读全文
<<<下栽科>>>：789it.top/3038/微专业-大数据开发工程师培养体系一、专业定位与核心能力模型行业定位与职业前景产业需求分析：数字化转型催生的海量数据处理需求各行业大数据平台建设浪潮（金融、零售、制造、政务等）未来5年人才缺口预测与薪资水平趋势岗位能力图谱：数据基础设施构建能力分布式系统开发能力数据管道设计能力性能优化与调优能力职业发展路径：初级开发→资深工程师→架构师技术专家路线 vs 管理路线行业细分领域深耕机会二、核心技术体系构建基础架构层Hadoop生态精要：HDFS架构原...阅读全文
<<<下栽科>>>：789it.top/5059/如何实现高效的容器化组件管理，快速成为 Go 高薪工程师要实现高效的容器化组件管理并快速成为Go高薪工程师，可以从以下几个方面入手：一、高效容器化组件管理掌握容器化基础知识：熟悉Docker和Kubernetes等容器化技术的基本原理和操作流程。了解容器镜像的构建、存储、分发和管理机制。优化容器镜像：选择合适的基础镜像，尽量使用小型且只包含必要依赖的镜像以减少启动时间和传输开销。使用多阶段构建来降低镜像体积，提高构建效率。合理组织Dockerfi...阅读全文
<<<下栽科>>>：789it.top/5047/一、明确需求与目标深入沟通交流：与客户进行多次深入沟通，了解其业务领域、面临的问题以及期望通过 AI Agent 实现的目标。例如，在电商领域，客户可能希望 AI Agent 能实现智能客服，快速准确地回答用户关于商品信息、订单查询、退换货政策等方面的问题；在医疗领域，可能期望 AI Agent 辅助医生进行疾病诊断、提供治疗方案建议等。分析业务流程：详细梳理客户现有的业务流程，找出可以借助 AI Agent 提升效率、优化体验或创造新价值的环节...阅读全文
<<<下栽科>>>：789it.top/5306/开发一个仿抖音App的ArkTS（Ark TypeScript）版本是一个具有挑战性的任务，但也是一个充满机遇的项目。ArkTS是华为推出的用于构建跨端（包括Web、小程序和移动App）应用的前端框架。以下是一个简要的开发指南，帮助你启动这个项目：一、项目准备了解ArkTS：深入学习ArkTS的框架特性、组件化开发、状态管理、路由导航等关键概念。查阅官方文档和社区资源，了解ArkTS的最佳实践和常见问题解决方案。环境搭建：安装Node.js和np...阅读全文
<<<下栽科>>>：789it.top/5291/MQ 大牛成长课 – 从 0 到 1 手写分布式消息队列中间件课程背景在当今的分布式系统架构中，消息队列（MQ）作为重要的组件，承担着解耦系统、异步处理、流量削峰等关键功能。掌握消息队列的原理和实现，对于提升系统的性能和可扩展性至关重要。本课程旨在带领学员从零基础开始，逐步深入理解并亲手实现一个分布式消息队列中间件，助力学员成长为消息队列领域的技术大牛。课程目标深入理解分布式消息队列的核心原理和架构设计。熟练掌握消息队列的各个关键模块的实现方法，...阅读全文
获课♥》789it.top/1900/从零打造微前端框架并实战“汽车资讯平台”项目是一个综合性的任务，它结合了微前端架构的设计与实现，以及汽车资讯平台的具体业务需求。以下是对这一项目的详细分析和实施步骤：一、项目背景与目标随着汽车产业的迅猛发展和消费者对汽车信息需求的日益增长，传统的汽车资讯获取方式已经无法满足现代人的需求。因此，基于WEB的汽车资讯平台应运而生。本项目旨在开发一个功能完善、用户友好的汽车资讯平台，并结合微前端架构来提升系统的可扩展性、可维护性和用户体验。二、微前端框架设计核心思...阅读全文
获课♥》789it.top/1916/Python高级爬虫实战：系统掌握破解反爬技能一、爬虫与反爬虫的攻防演进爬虫技术的发展脉络基础请求阶段：简单的HTTP请求与HTML解析动态渲染阶段：应对JavaScript渲染页面的爬取需求智能爬取阶段：结合机器学习的内容识别与提取分布式架构阶段：大规模数据采集的系统化解决方案反爬虫技术的升级路径从简单的User-Agent验证到复杂的行为指纹分析从单一验证码到多因素混合验证体系从静态规则拦截到基于机器学习的动态防御攻防平衡的艺术合法合规的爬取策略设计尊重...阅读全文
获课♥》789it.top/5235/人工智能算法：智能时代的核心引擎一、人工智能算法的演进历程人工智能算法的发展经历了从规则驱动到数据驱动的革命性转变。早期基于符号逻辑的专家系统通过人工编码的规则进行推理，而现代人工智能则主要依赖统计学习和神经网络自动从数据中提取模式。这一演进过程可以分为几个关键阶段：1. 萌芽期（1950s-1980s）基于逻辑推理的符号主义方法专家系统的兴起与局限简单的机器学习算法如线性回归、决策树出现2. 发展期（1990s-2010）统计学习理论成熟支持向量机（SVM...阅读全文
获课♥》789it.top/13600/AI 大模型微调是在预训练的大型语言模型基础上，针对特定任务或领域进行进一步训练和优化的过程。以下是关于它的详细介绍：微调的目的提高特定任务性能：预训练的大模型虽然具有广泛的知识和通用的语言理解能力，但在具体的特定任务上，如医疗文本分类、法律文件摘要等，可能无法达到最佳性能。通过微调，可以让模型更好地适应特定任务的特点和要求，从而提高任务的准确性和效果。适应特定领域数据：不同领域有其独特的术语、语言风格和数据分布。例如，科技领域的文本包含大量...阅读全文
