ｄｏｗｎｌｏａｄ：Java异常与调优一站式解决方案function dealDate(date1,date2){ date1 = new Date(date1);//如果传进来的是"yyyy-MM-dd"形式的字符串 date2 = new Date(date2); var year1 = date1.getFullYear(); var month1 = date1.getMonth()+1; var day1 = date1.getDate(); var dateMax1 = new Date(year1,month1,0); var dayMax1 = dateMax1.getDate(); var year2 = date2.getFullYear(); var month2 = d...阅读全文
Linux云计算工程师就业班第77期完整版老男孩如何成为一名优秀的Linux云计算工程师云计算时代的Linux工程师在数字化转型浪潮中，云计算已成为企业IT基础设施的核心。“获课”作为Linux云计算工程师，itxt.top/4199/ 我们站在技术前沿，负责构建、维护和优化基于Linux的云平台和解决方案。这一角色不仅需要扎实的Linux系统知识，还需要掌握云计算平台的各种技术栈。核心技能要求1. Linux系统精通深入理解Linux操作系统原理熟练使用命令行工具和Shell脚本系统性能调优和故障排查能力安全加固和权限管理2. 云计算平台专长主流公有云平台认证（AWS/Azure/GCP）私有云解决方案（OpenStack/VMware）容器编排技术（Kubernetes/Docker S...阅读全文
获课：weiranit.fun/1857/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Java异常与调优一站式解决方案涵盖了Java程序开发过程中异常处理与性能优化的多个方面。以下是一个详细的解决方案：一、Java异常处理异常概述与分类Java异常分为Error和Exception两大类。Error是系统错误，如JVM内部错误、资源耗尽等，通常无法处理；而Exception是可处理的异常，进一步分为运行时异常（如NullPointerException、ArrayIndexOutOfBoundsException）和编译期异常（如IOException、SQLException）。异常处理机制try-catch-finally结构：通过try块执行可能抛出异常的代码，catch块捕获并处理异常，finall...阅读全文
获课：789it.top/13481/结合自然语言处理（NLP）技术，使用Go语言和Flutter框架来实现一个智能答疑机器人，是一个既实用又充满挑战的项目。以下是对该项目的详细规划与实施步骤：项目概述目标：创建一个智能答疑机器人，能够理解和回答用户通过自然语言提出的问题，适用于教育、客服等多种场景。技术栈：后端：Go语言，用于构建高效、可扩展的服务器应用，处理自然语言理解、知识库查询等核心逻辑。前端：Flutter框架，用于构建跨平台的移动应用界面，支持iOS和Android系统，提供友好的用户交互体验。NLP技术：利用现有的NLP库或API（如Hugging Face的Transformers、Google的Cloud NLP等）实现自然语言理解和生成。系统架构设计前端界面：使用Flut...阅读全文
Java主流分布式解决方案多场景设计与实战（完结分享）获课♥》jzit.top/2315/Redis实现分布式锁深度剖析一、分布式锁核心需求在分布式系统中，分布式锁需要满足三个基本特性：互斥性：同一时刻只能有一个客户端持有锁安全性：锁只能由加锁的客户端释放容错性：即使持有锁的客户端崩溃，最终也能释放锁二、基础实现方案1. SETNX命令方案shell复制SETNX lock_key unique_value # 尝试获取锁EXPIRE lock_key 30 # 设置过期时间DEL lock_key # 释放锁缺陷：SETNX和EXPIRE不是原子操作可能因客户端崩溃导致锁无法释放2. 改进的原子操作方案Redis 2.6.12后支持扩展SET参数：shell复制SET lock_key u...阅读全文
慕ke物联网/嵌入式工程师「完整fx」获课♥》789it.top/2543/物联网与嵌入式项目答辩与就业指导全攻略一、项目答辩核心策略1. 技术亮点提炼方法论在物联网与嵌入式项目答辩中，技术差异化是脱颖而出的关键。建议采用"3×3展示法则"：3个硬件创新点：如低功耗设计（实测待机电流<1μA）、多传感器融合精度（误差率<0.5%）、工业级EMC设计3个软件突破：包括实时性优化（任务响应时间<10ms）、通信协议栈自主开发（如LoRaWAN自适应速率算法）、边缘AI推理框架3个商业价值：应聚焦行业痛点解决方案，如预测性维护使设备停机减少40%、能耗管理系统降低用电成本25%2. 答辩演示设计黄金标准硬件展示三要素：原型机工业设计（3D打印/CNC加工细节）现场动态演示（建议准备故障恢复演示预案...阅读全文
获课：weiranit.fun/14450/获取ZY↑↑方打开链接↑↑零声教育带你解锁音视频流媒体高级开发在当今数字化浪潮下，音视频流媒体技术早已融入生活的各个角落，从抖音等短视频平台到钉钉的视频会议，从斗鱼的游戏直播到安防领域的远程监控。零声教育的音视频流媒体高级开发课程，深度整合 FFmpeg6.0、WebRTC、RTMP、RTSP 以及音视频编码解码技术，为行业输送大量专业人才。下面，让我们走进这门课程，探寻其中的技术奥秘。FFmpeg6.0：多媒体处理基石FFmpeg6.0 作为多媒体处的瑞士军刀，在零声教育课程里是重中之重。课程不仅讲解 FFmpeg6.0 的基础命令，还深入剖析其源码。在实际应用中，通过 FFmpeg6.0 实现视频格式转换，能够有效提升视频在不同平台的兼容性。在...阅读全文
在科技浪潮澎湃的当下，农业领域正面临着深刻变革，以科技创新引领先进生产要素集聚，因地制宜发展农业新质生产力，已成为时代发展的必然趋势。近日发布的《加快建设农业强国规划（2024－2035年）》（以下简称：规划）指出要加快实现高水平农业科技自立自强。强国必先强农，农强方能国强。农业强国是社会主义现代化强国的根基。作为数字中国建设主力军、云服务国家队，天翼云肩负国云使命责任，坚持以科技创新引领产业创新，助力加快培育农业新质生产力，驱动农业科技创新水平整体跃升，在田间、在牧场，播种数智未来。智慧农业对提高农作物的生产效率、降低生产成本的重要性不言而喻。规划把保障粮食和重要农产品稳定安全供给作为头等大事，落实藏粮于地、藏粮于技战略，筑牢加快建设农业强国的物质基础。天翼云通过将新兴技术深入到农业种植...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13877/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程体系全景解析 （一）分层递进式课程架构 基础理论筑基 数学根基：线性代数（矩阵分解在注意力机制中的应用）、概率论（语言模型困惑度计算）、信息论（KL散度在模型蒸馏中的作用）912 编程能力：PyTorch框架深度实践（自动微分系统/分布式训练）、Python工程化开发（LangChain框架集成）1216 语言模型演进：从N-Gram到Transformer架构的范式转变，解析BERT/GPT系列技术突破614 核心技术突破 模型架构：Transformer自注意力机制变体（稀疏注意力/局部注意力）、MoE混合专家系统实现711 训练优化：Zero-Redundancy优化器原理、3D并行策略（数据/模型/流...阅读全文
获课♥》789it.top/1910/Spring Cloud与Spring Cloud Alibaba微服务架构深度解析微服务架构已成为现代分布式系统的主流范式，Spring Cloud作为Java生态中最成熟的微服务解决方案，与Spring Cloud Alibaba的强强联合，为企业级应用提供了完整的云原生技术栈。本文将全面剖析这一技术体系的核心组件、设计理念和最佳实践。一、微服务架构基础理念1. 架构演进路径单体架构：简单但难以扩展垂直拆分：按业务划分SOA架构：服务化雏形微服务架构：彻底解耦的业务单元2. 核心特征服务组件化：独立开发部署单元去中心化治理：每个服务自治智能端点与哑管道：轻量级通信容错设计：面向失败的设计哲学二、Spring Cloud技术体系1. 服务注册与发现E...阅读全文
极客时间-AI大模型系统实战AI大模型系统实战：从架构设计到生产部署的全流程指南一、大模型技术栈全景解析1.1 主流大模型架构对比模型类型代表模型参数量级适用场景硬件需求通用基座模型GPT-4、Claude百亿-万亿多任务处理、“获课”知识问答A100/H100集群垂直领域模型BloombergGPT十亿-百亿金融、itxt.top/4442/ 医疗等专业领域A800服务器轻量化模型LLaMA-2-7B十亿以下移动端/边缘设备RTX4090/T4多模态模型GPT-4V千亿级图文理解、跨模态生成H100集群1.2 现代大模型技术栈组成mermaid复制graph TD A[基础设施层] --> B[计算加速] A --> C[分布式训练] A --> D[高速网络] B --> E[NVIDI...阅读全文
获课：yinheit.xyz14842慕课 WeNet 语音识别实战（高清完结）**一、WeNet 语音识别技术概述在当今人工智能蓬勃发展的时代，语音识别技术作为实现人机自然交互的关键环节，正广泛应用于各个领域。WeNet 作为一款由出门问问语音团队联合西工大语音实验室开源的面向工业落地应用的语音识别工具包，以其独特的优势在语音识别领域崭露头角。（一）核心特性先进的网络结构与优化方法：WeNet 采用 conformer 网络结构，该结构巧妙地结合了卷积神经网络（CNN）的局部建模能力和 Transformer 的全局建模能力，能够更好地捕捉语音信号中的长时依赖关系和局部特征细节。同时，通过 CTC/attention loss 联合优化方法，有效提升了模型的识别准确率，达到了业界一流的识别...阅读全文
选择一个合适的数据集非常重要，常用的有COCO、Pascal VOC等。确保数据集包含丰富的标注信息，以便训练模型。在实践中应用YOLO（You Only Look Once）和Transformer架构进行目标检测，通常涉及到对这两种技术的深入理解和创造性结合。虽然YOLO以其高效的实时检测能力著称，而Transformer则因其强大的特征表示能力受到关注，但直接将两者结合起来可能需要一些定制化的工作。以下是基于当前技术趋势的一种可行方法，帮助你在实际项目中实现YOLO与Transformer的结合。获课：keyouit.xyz/14004/获取ZY↑↑方打开链接↑↑可以考虑在YOLO的基础特征提取网络后添加一个Transformer层，以进一步提炼特征图，从而提高检测精度。这种方法允许你...阅读全文
「完结7章」DeepSeek 应用开发与商业变现实战获课♥》789it.top/14364/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 探索 DeepSeek：创新应用开发的新纪元与商业变现策略一、引言在人工智能的飞速发展历程中，2023-2024年无疑是具有里程碑意义的时期。OpenAI 的 GPT-4O、Meta 的 Llama 3、DeepSeek 的 R1等一系列先进模型相继涌现，将 AI 技术推向了新的高度。尤其是DeepSeek，自成立以来便备受瞩目，在短短一年内成功推出多个具有重大影响力的模型，如 DeepSeek-V3 和DeepSeek-R1，展现出强大的技术实力和创新能力。二、DeepSeek 的技术实力2.1 模型性能超越预期DeepSeek-R1在性能表现上令人惊叹，其推理能力可与...阅读全文
获课：www.bcwit.top/2893/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 课程大纲设计 模块一：Spark2.x生态与推荐系统基础 Spark核心原理与优化 RDD与DataFrame性能对比，内存管理机制与Shuffle优化策略 Spark SQL在特征工程中的应用（如用户画像标签聚合）615 分布式计算任务调优（动态资源分配、并行度设置） 推荐系统核心概念 推荐系统分类：协同过滤（UserCF/ItemCF）、基于内容、混合推荐 评估指标：RMSE、MAE、覆盖率、多样性、A/B测试框架设计 冷启动问题解决方案：基于内容标签的加权策略（参考网页4热点分析模块） 模块二：数据采集与特征工程 多源数据整合 日志采集：Flume多级高可用架构实现用户行为日志实时收集（网页2案例） 数据库同步：...阅读全文
获课♥》jzit.top/2586/获取ZY↑↑方打开链接↑↑从联邦学习协同训练到银行欺诈检测准确率99.9%，企业通过混合架构设计与垂直场景融合，构建数据主权与合规体系，实现端到端智能闭环，在自建算力与开源生态支撑下，完成从技术追随者到行业引领者的跨越。内容由DeepSeek-R1模型生成从零开始构建私有大模型：企业实现技术自主与市场领先的关键路径一、技术自主：构建核心能力的四大支柱1. 数据主权与合规体系数据资产化：建立企业级数据中台，整合多源异构数据（结构化 / 非结构化 / 时序数据），通过数据清洗、去重、标注构建高质量训练语料库。例如，金融企业可通过联邦学习技术实现跨机构数据协同训练，既保护隐私又提升模型泛化能力。合规框架：遵循《网络数据安全管理条例》等法规，实施数据分类分级管理...阅读全文
获课：www.bcwit.top/2586/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 企业私有大模型建设：数据时代的核心竞争力构建 在数字化转型的浪潮中，企业对人工智能技术的需求正从通用解决方案转向深度定制化的智能体系。私有大模型因其对数据安全的绝对掌控、业务场景的精准适配以及持续迭代的灵活性，成为企业抢占市场先机的战略选择。 一、私有大模型的核心价值 数据安全与合规保障 金融、医疗等行业的敏感数据面临严格监管要求，私有大模型通过本地化部署，实现数据全生命周期的自主管理。企业可构建符合 GDPR、HIPAA 等法规的安全体系，从根本上规避数据泄露风险。 业务场景深度适配 通用模型难以解决企业特定问题。某制造企业通过私有模型分析设备运行数据，将设备故障率降低 40%；电商平台基于用户行为数据训练的推荐模型...阅读全文
获课：weiranit.fun/2842/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、 课程目标本课程旨在帮助您快速掌握 Spark SQL 的核心技术，并学习如何将其与 Kudu 结合应用于广告业务数据分析场景。您将学习到：Spark SQL 的基本概念、架构和编程接口。如何使用 Spark SQL 进行数据查询、分析和处理。Kudu 的特性、优势和使用方法。如何使用 Spark SQL 和 Kudu 构建高效的数据分析平台。广告业务数据分析的常见场景和解决方案。二、 课程内容1. Spark SQL 基础:Spark SQL 简介和架构设计。DataFrame 和 Dataset API 的使用。Spark SQL 的 SQL 语法和函数。Spark SQL 的性能优化技巧。2. Kudu 基础:K...阅读全文
获课♥》789it.top/13926/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Kubernetes Operator与AIOps开发实战：智能化运维的新范式引言：当Operator遇见AIOps在现代云原生环境中，Kubernetes Operator已经成为扩展集群功能的强大模式，而AIOps（人工智能运维）则代表着运维自动化的未来方向。将两者结合，可以创造出能够自主决策、自我修复的智能化运维系统。本文将探讨如何在不涉及具体代码的情况下，设计和实现一个融合Kubernetes Operator与AIOps的解决方案。第一部分：理解基础概念Kubernetes Operator的核心思想Operator本质上是将运维人员的专业知识编码到软件中的一种方式。它通过自定义资源定义(CRD)扩展Kubernet...阅读全文
--- ### 一、订阅关系不一致的场景 1. **消费组内不同消费者订阅不同Tag** 例如，消费组中有两个消费者： • 消费者A订阅Topic为`OrderTopic`，Tag为`tagA`； • 消费者B订阅同一Topic`OrderTopic`，但Tag为`tagB`。 此时，消息发送者向`OrderTopic`发送不同Tag的消息（如`tagA`和`tagB`），消息会均匀分布到Topic的各个队列中。但消费者A和B各自只能消费特定Tag的消息，导致**部分消息被过滤后未被投递**，最终积压。 2. **队列分配与消息过滤的冲突** • RocketMQ默认采用队列平均分配策略：若Topic有4个队列，消费者A分配到队列0和1，消费者B分配到队列2和3。 • 如果消费者A只订阅`t...阅读全文
获课♥》789it.top/2853/Oracle软件在主机平台的应用：企业级数据库解决方案的深度实践Oracle数据库作为全球领先的企业级关系型数据库管理系统，在主机平台（Mainframe）上的应用承载着金融、电信、政府等关键行业的核心业务系统。本文将全面剖析Oracle在主机环境中的技术特性、架构优势以及行业应用实践。一、主机平台的技术特性与Oracle的适配优势1. 主机平台的独特价值主张极致可靠性：99.999%的高可用性标准（全年停机不超过5分钟）垂直扩展能力：单机支持数千个处理器核心和TB级内存配置批量处理效能：优化的COBOL作业调度与批处理吞吐量安全合规架构：符合EAL5+安全认证等级的硬件加密体系2. Oracle数据库的适配设计共享内存架构优化：针对主机的大内存配置优...阅读全文
获课♥》jzit.top/14542/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在高速网络场景中，DPDK通过用户态驱动和零拷贝技术突破内核瓶颈，将网络吞吐量提升十倍；自定义协议栈以模块化设计实现灵活通信，在NFV和负载均衡场景释放性能潜力。掌握这两大技术，开发者可构建微秒级延迟、百万级并发的网络应用，直面5G时代的数据洪流。内容由DeepSeek-R1模型生成基于Linux和C++的高性能网络编程：从DPDK到自定义协议栈在高性能网络编程领域，Linux和C++的组合为开发者提供了强大的工具集。通过利用DPDK（Data Plane Development Kit）等底层技术，以及实现自定义协议栈，可以实现极高的网络吞吐量和低延迟。本文将深入探讨这一领域的核心概念、技术挑战以及实践路径，帮助开发者构建高...阅读全文
获课♥》jzit.top/3038/《大数据开发工程师：解锁数据价值，驱动企业数字化转型的幕后英雄》在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为新时代的"石油"，而大数据开发工程师则是那些将原油提炼成高价值产品的现代"炼金术士"。他们默默无闻地工作在技术后台，却通过一行行精妙的逻辑和架构设计，将海量无序的数据转化为驱动企业决策的黄金洞见。这些数字时代的幕后英雄，正以其独特的技术魔法，重塑着商业世界的运行规则。一、数据炼金术：从原始数据到商业价值的转化大数据开发工程师的首要使命是构建强大的数据处理流水线。他们设计并实现高效的数据采集系统，确保从物联网设备、用户行为日志、交易记录等多元渠道获取的数据能够实时、准确地汇聚到中央数据池。面对每天可能产生的TB甚至PB级数据，他们开发分布式计算解决方案，利用...阅读全文
获课：weiranit.fun/1857/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、 课程目标本课程旨在帮助您系统提升 Java 异常处理和性能调优能力，掌握解决实际问题的有效方法。您将学习到：Java 异常机制的原理和最佳实践。常见的 Java 异常类型及其处理方法。Java 性能调优的原则、工具和技巧。JVM 调优、数据库调优、代码调优等实战经验。如何利用监控和诊断工具快速定位和解决问题。二、 课程内容1. Java 异常处理:Java 异常机制概述。异常的分类和处理原则。常见的 Java 异常类型及其处理方法。自定义异常的设计和实现。异常处理的最佳实践。2. Java 性能调优:Java 性能调优概述。性能调优的原则和方法。JVM 调优：内存模型、垃圾回收、JVM 参数。数据库调优：SQL 优化...阅读全文
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）和Transformer架构的结合代表了当前最先进的目标检测技术之一。这种组合能够利用YOLO的速度优势以及Transformer的强大特征表达能力，适用于多种场景下的目标检测任务。以下是一个关于如何将这两种技术结合起来进行多场景目标检测的实战指南。获课：keyouit.xyz/14004/获取ZY↑↑方打开链接↑↑选择适合你应用场景的数据集，比如COCO、Pascal VOC或自定义数据集。确保数据集包含足够的标注信息来训练模型。安装必要的依赖库：深色版本目前直接结合YOLO和Transformer的方式可能需要自行定制模型结构，因为官方实现通常不直接支持这种混合模式。但是，可以考虑如下几种方法：假设你已经决定采用哪种方式结...阅读全文
获课：weiranit.fun/1857/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、 课程目标本课程旨在帮助您系统提升 Java 异常处理和性能调优能力，掌握解决实际问题的有效方法。您将学习到：Java 异常机制的原理和最佳实践。常见的 Java 异常类型及其处理方法。Java 性能调优的原则、工具和技巧。JVM 调优、数据库调优、代码调优等实战经验。如何利用监控和诊断工具快速定位和解决问题。二、 课程内容1. Java 异常处理:Java 异常机制概述。异常的分类和处理原则。常见的 Java 异常类型及其处理方法。自定义异常的设计和实现。异常处理的最佳实践。2. Java 性能调优:Java 性能调优概述。性能调优的原则和方法。JVM 调优：内存模型、垃圾回收、JVM 参数。数据库调优：SQL 优化...阅读全文
获课：weiranit.fun/2842/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、 课程目标本课程旨在帮助您快速掌握 Spark SQL 的核心技术，并学习如何将其与 Kudu 结合应用于广告业务数据分析场景。您将学习到：Spark SQL 的基本概念、架构和编程接口。如何使用 Spark SQL 进行数据查询、分析和处理。Kudu 的特性、优势和使用方法。如何使用 Spark SQL 和 Kudu 构建高效的数据分析平台。广告业务数据分析的常见场景和解决方案。二、 课程内容1. Spark SQL 基础:Spark SQL 简介和架构设计。DataFrame 和 Dataset API 的使用。Spark SQL 的 SQL 语法和函数。Spark SQL 的性能优化技巧。2. Kudu 基础:K...阅读全文
虽然我不能直接提供具体的Spring框架视频教程链接或资源，我可以给你一些建议来帮助你找到适合从零基础入门到高级的Spring全套视频教程：获课：keyouit.xyz/13649/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Spring官网本身可能不会集中列出所有常见问题解答（FAQ），但是针对不同的子项目，如Spring Framework、Spring Boot、Spring Cloud等，它们各自可能在文档中或者专门的FAQ页面提供了一些常见问题及其解决方案。以下是一些你可以找到常见问题解答的地方：为了获取最准确的信息，建议直接访问相关项目的官方文档页面，并利用搜索功能查找特定的问题或主题。此外，社区论坛、Stack Overflow以及Reddit等社交平台也是寻找Spring相关问题答案的好地方。...阅读全文
在计算机视觉领域，将YOLO（You Only Look Once）与Transformer架构结合进行多场景目标检测是一个前沿的研究方向。这种结合旨在利用YOLO的速度优势和Transformer的强大特征表示能力来提高目标检测的准确性和效率。尽管“果fx”没有明确指向具体的技术或工具，我们可以基于当前的知识提供一个关于如何实现YOLO与Transformer结合进行多场景目标检测的实战指南。获课keyouit.xyz/14004/获取ZY↑↑方打开链接↑↑选择合适的数据集对于训练任何深度学习模型都是至关重要的。常用的数据集包括COCO、Pascal VOC等。确保数据集包含丰富的标注信息以满足训练需求。安装必要的依赖库：深色版本可以考虑以下两种方法之一：假设我们采用第一种方法，在YOLO...阅读全文
获课：666it.top/5207/ 黑马Java架构师实战训练营第4期：通往高薪架构师的进阶之路 黑马Java架构师实战训练营第4期是一个专为Java开发者设计的深度进阶课程，旨在帮助学员系统掌握架构师必备的核心技能，实现从开发工程师到架构师的职业跃迁。以下是该训练营的详细介绍： 课程核心内容 训练营课程分为多个模块，全面覆盖Java架构师所需技能： 大型互联网架构演变：深入讲解互联网架构的发展历程和演变规律 分布式架构实战：包括RPC通信原理、Netty通信技术进阶、纯手写RPC实现 微服务前沿技术：Dubbo核心源码剖析、Zookeeper源码深度解析 消息通信实战：Kafka分布式流平台等消息中间件技术 性能优化与高并发：亿级流量服务架构设计、多线程调优技术 数据库深度优化：MySQ...阅读全文
获课：666it.top/6082/ 云商城搜索服务优化：Elasticsearch集成与定制化开发指南 一、Elasticsearch在云商城搜索中的核心价值 Elasticsearch作为分布式搜索分析引擎，能够显著提升云商城搜索服务的性能与用户体验。其核心优势包括： 高性能搜索能力：基于倒排索引机制，可实现毫秒级响应，腾讯云ES在海量数据场景下仍能保持高效查询 多条件复合查询：支持关键词搜索、多字段过滤、排序等复杂查询场景 实时数据处理：阿里云实践显示，采用混合云架构可实现15秒内完成新闻类内容的抓取、分析、上线全过程 分布式扩展性：腾讯云ES通过水平扩展(增加分片)和垂直扩容(增加副本)应对大促流量高峰 二、Elasticsearch集成实施方案 1. 环境搭建与数据同步 索引设计：...阅读全文
Webpack5 入门与实战，前端开发必备技能 获课：yinheit.xyz/14904/ Webpack5 入门与进阶：模块打包、插件配置与工程化架构的实战培养 一、Webpack5在现代前端工程体系中的核心定位 Webpack5作为当前主流的前端构建工具，已经从单纯的模块打包器演进为前端工程化的核心枢纽。其核心价值体现在： 模块化整合能力：支持ES Module、CommonJS等多种模块规范 资源统一处理：将各类静态资源（JS、CSS、图片等）转化为依赖图 开发体验优化：提供热更新、SourceMap等开发辅助功能 生产环境优化：代码分割、Tree Shaking等性能优化手段 生态扩展性：丰富的Loader和插件系统支持功能扩展 二、Webpack5核心概念体系 1. 基础架构理解 ...阅读全文
LLM应用全流程开发 全新技术+多案例实战+私有化部署 获课：yinheit.xyz/15076/ LLM应用开发全流程实战：从数据预处理到模型部署的工程化落地指南 一、LLM应用开发全景认知 大型语言模型(LLM)应用开发已成为AI工程的新范式，其全流程包含数据准备、模型选型、应用开发、性能优化和部署运维等关键环节。与传统NLP应用相比，LLM应用开发具有"预训练+微调+提示工程"三位一体的技术特征，需要开发者掌握从数据科学到软件工程的跨领域技能。 LLM应用成熟度模型： L1 直接调用：使用基础API完成简单任务 L2 提示优化：通过精心设计提示词提升效果 L3 检索增强：结合外部知识库扩展能力 L4 微调定制：通过领域数据调整模型参数 L5 全栈开发：构建端到端的智能应用系统 二、数据...阅读全文
获课：666it.top/14755/ Webpack5 DevServer 配置与 HMR 热更新实战指南 一、Webpack DevServer 基础配置 Webpack DevServer 是一个基于 Express 的小型开发服务器，提供了快速的重新加载和热更新功能。要使用它，首先需要安装： Bash npm install webpack-dev-server -D 基础配置通常在 webpack.config.js 文件中进行： Javascript const path = require('path'); module.exports = { mode: 'development', entry: './src/index.js', output: { filenam...阅读全文
51CTO-c 21天从入门到精通 获课：yinheit.xyz/6070/ C# 21天速成指南：从零基础到面向对象精通的系统化学习路径 第一阶段：基础语法与开发环境（第1-7天） 第1天：搭建开发环境 安装Visual Studio Community最新版（推荐2022版本） 认识解决方案资源管理器、代码编辑器和输出窗口 创建第一个控制台应用程序项目 理解解决方案(.sln)与项目(.csproj)文件的关系 第2-3天：基础语法结构 变量与数据类型：掌握int/double/string/bool等基本类型 运算符：算术、比较、逻辑运算符的优先级规则 控制台输入输出：Console.ReadLine()与WriteLine()的格式化输出 常量与var关键字的使用场景 第4-5天：程...阅读全文
学会解读走势之道：将大路走势与下三路技巧相结合，这是一项必备的技能。 选择有规律的台面：通过对技巧的深入探讨，顺势而为，切忌逆势而上。 精心制定方案：每日制定详尽的计划方案并严格执行，方能事半功倍。 把握技巧之度：掌握技巧的规律，合理操作，切不可过度依赖。 方法为王：正确驾驭公式规则和技巧方法，使其为己所用。 谨慎出手：避免频繁切换对柱的大小，每一次决策都要三思而行...阅读全文
B站-好奇代码的三木-Javascript+Nodejs全栈前端全能课 获课：yinheit.xyz/14417/ Node.js 后端架构实战：从 Express 到 NestJS 的企业级演进之路 架构演进：Node.js 后端的技术升级路径 1.1 Express 时代的轻量级架构 中间件(Middleware)为核心的处理流程 路由(Router)的模块化组织方式 缺乏标准化架构规范的困境 1.2 Koa 的中间件革新 基于洋葱模型的中间件执行机制 更优雅的异步流程控制 仍然面临的架构规范缺失问题 1.3 NestJS 的企业级解决方案 依赖注入(DI)和模块化设计 面向切面编程(AOP)支持 TypeScript 的深度整合 核心架构：企业级 API 的关键设计要素 2.1 分层架...阅读全文
学会解读走势之道：将大路走势与下三路技巧相结合，这是一项必备的技能。 选择有规律的台面：通过对技巧的深入探讨，顺势而为，切忌逆势而上。 精心制定方案：每日制定详尽的计划方案并严格执行，方能事半功倍。 把握技巧之度：掌握技巧的规律，合理操作，切不可过度依赖。 方法为王：正确驾驭公式规则和技巧方法，使其为己所用。 谨慎出手：避免频繁切换对柱的大小，每一次决策都要三思而行...阅读全文
网上被黑不给提现时,(薇99197459)可以尝试通过藏分技巧来出黑，但需注意此方法存在风险，并需谨慎操作。以下是一些具体的藏分出黑步骤和注意事项： 一、藏分技巧步骤 如何找到我们？www.zychgzs.com 星空财维社-注单未同步-出款通道维护-注单未更新-注单异常审核_星空财维社 保持冷静： 首先，遇到无法提现的情况时，要保持冷静，不要与平台发生直接冲突或争吵，以免加剧问题。 确认平台情况： 在尝试藏分之前，先确认平台是否存在异常，如是否还能正常登录、额度是否能正常转换等。如果平台已经出现异常，如无法登录或额度被冻结，那么藏分技巧可能无法实施。 实施藏分策略： 将账户内的分数或资金分散到不同的游戏或项目中，并尽量模拟正常玩家的行为进行操作。这通常需要将分数或资金化...阅读全文
获课：666it.top/5164/ AI竞赛突围指南：深度之眼年度会员课程如何破解三大核心瓶颈 在当今AI技术迅猛发展的时代，各类AI竞赛已成为检验技术实力的重要舞台，但许多参赛者却陷入"总陪跑"的困境。深度之眼推出的全球AI大赛年度会员课程正是针对这一痛点，系统性地解决了数据处理、模型优化和答辩提分三大核心瓶颈问题。 一、AI竞赛现状与陪跑困境 全球AI竞赛生态已形成包括Kaggle、NeurIPS、天池、KDD Cup等在内的多层次竞技平台。这些竞赛不仅是技术高手的竞技场，更是创新思维的孵化器。然而，数据显示超过70%的参赛团队会在初赛阶段被淘汰，陷入"陪跑"循环。 造成陪跑现象的主要原因集中在三个方面： 数据处理瓶颈：85%的参赛团队在数据清洗和特征工程阶段效率低下 模型优化障碍：仅...阅读全文
kubernetes/k8s+DevOps云原生全栈技术：基于世界1000强实战课程 获课：yinheit.xyz/5128/ Kubernetes深度剖析：从容器编排到服务网格实战 在云计算与微服务架构蓬勃发展的当下，容器技术凭借其轻量级、可移植性强等优势，成为了构建现代化应用的主流选择。然而，随着容器数量的激增和应用复杂度的提升，如何高效地管理和编排这些容器，确保应用的高可用性、可扩展性和安全性，成为了亟待解决的问题。Kubernetes作为容器编排领域的佼佼者，以其强大的功能和灵活的架构，为企业提供了全面的解决方案。本文将深度剖析Kubernetes，从容器编排的基础原理出发，逐步探讨其在服务网格实战中的应用。 容器编排：Kubernetes的核心使命 容器化带来的挑战与机遇 容器技术...阅读全文
学会解读走势之道：将大路走势与下三路技巧相结合，这是一项必备的技能。 选择有规律的台面：通过对技巧的深入探讨，顺势而为，切忌逆势而上。 精心制定方案：每日制定详尽的计划方案并严格执行，方能事半功倍。 把握技巧之度：掌握技巧的规律，合理操作，切不可过度依赖。 方法为王：正确驾驭公式规则和技巧方法，使其为己所用。 谨慎出手：避免频繁切换对柱的大小，每一次决策都要三思而行...阅读全文
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 获 课 ♥》 aixuetang .xyz/2717/ 随着人工智能技术的快速发展，定制化机器人在教育、电商和医疗等行业的应用越来越广泛。作为程序员，了解如何根据各行业的特定需求开发相应的机器人解决方案不仅能够推动技术创新，还能为用户提供更加个性化的服务体验。 教育行业 在教育领域，定制机器人可以极大地增强学习过程中的互动性和个性化。例如，智能辅导机器人可以根据学生的学习进度提供定制化的课程建议和即时反馈。这类机器人的开发需要重点关注自然语言处...阅读全文
download: https://www.daxiacode.com/4441.html〖资源目录〗:├──{1}–阶段一：走进大数据| ├──{1}–学好大数据先攻克Linux| | ├──{1}–第1章笑傲大数据成长体系课【必看】| | ├──{2}–第2章Linux虚拟机安装配置| | ├──{3}–第3章Linux极速上手| | ├──{4}–第4章Linux试炼之配置与shell实战| | └──{5}–第5章Linux总结与走进大数据| ├──{2}–大数据起源之初识Hadoop| | ├──{1}–第1章初识Hadoop| | └──{2}–第2章Hadoop的两种安装方式| ├──{3}–Hadoop之HDFS的使用| | ├──{1}–第1章HDFS介绍| | ├──{2...阅读全文
