获课：keyouit.xyz/4223/获取ZY↑↑方打开链接↑↑第一部分：Oracle数据库基础1. Oracle数据库概述Oracle数据库简介：介绍Oracle数据库的发展历程、市场地位及主要特性，包括其作为关系型数据库管理系统的优势。版本演进：从Oracle11g到Oracle19c的主要版本更新和特性增强，如多租户架构、自动索引、SQL查询优化等。数据库架构：深入讲解Oracle数据库的逻辑和物理结构，包括表空间、数据文件、控制文件、重做日志、归档日志等。2. 安装与配置环境准备：详细说明安装Oracle数据库所需的硬件和软件要求，包括不同操作系统的支持情况。安装步骤：逐步指导Oracle11g、12c、18c和19c的安装过程，包括静默安装和图形化安装。初始配置：...阅读全文
6大数据库，挖掘7种业务场景的存储更优解（9章）完结获课：6大数据库，挖掘7种业务场景的存储更优解（9章）完结获取ZY↑↑方打开链接↑↑在探讨六大数据库如何为七种业务场景提供更优的存储解决方案时，我们可以从数据特性、访问模式、事务一致性、数据量、吞吐量和延迟等多个维度进行考量。以下是针对每种业务场景推荐的数据库类型及其优势分析：1. 高并发读写操作推荐数据库：分布式SQL数据库（如CockroachDB, TiDB）或NoSQL数据库（如MongoDB）优势分析：这些数据库通过水平扩展来处理高并发访问，提供了良好的读写性能。分布式SQL数据库保留了SQL查询的便利性，同时支持高并发和分布式事务。NoSQL数据库如MongoDB则以其灵活的数据模型和水平扩展能力著称，适合处理大量非结构化数据。...阅读全文
Three.js可视化系统课程WebGLThree.js 是一个基于 WebGL 的 JavaScript 3D 图形库，它简化了 WebGL 的复杂性，使开发者能够轻松创建和展示 3D 图形。本文将带你从零开始学习 Three.js，并通过实战项目掌握如何构建一个 3D 可视化系统。1. 课程概述1.1 课程目标理解 WebGL 和 Three.js 的基本概念。掌握 Three.js 的核心 API 和使用方法。通过实战项目构建一个 3D 可视化系统。1.2 课程内容WebGL 基础：了解 WebGL 的工作原理。Three.js 入门：学习 Three.js 的基本使用。核心概念：掌握场景、相机、渲染器、几何体、材质和光照。实战项目：构建一个 3D 数据可视化系统。2. WebGL 基...阅读全文
前端跳槽突围课：React18底层源码深入剖析(完结)获课：jzit.top/5247/获取ZY↑↑方打开链接↑↑React18底层源码深入剖析中 state (状态)与props (属性)在React18底层源码深入剖析中，state（状态）与props（属性）是两个核心概念，它们各自承担着不同的数据管理职责，共同构成了React组件之间的核心交互机制。以下是对这两个概念的详细解析：一、state（状态）定义：State表示组件自身的状态信息，是组件内部的可变数据，描述了组件的当前状态。作用：保存、控制以及修改组件自己的状态。反映了组件的内部状态变化，决定了组件的渲染输出。例如，在表单组件中，State可能包含用户输入的内容，在UI更新时，通过State的变化来更新页面。State的变化...阅读全文
Three.js可视化企业实战WEBGL课 | 完结Three.js 可视化企业实战 WebGL 课程深度解析：打造企业级 3D 可视化解决方案随着 Web 技术的不断进步，前端开发已经不再仅限于传统的 2D 界面展示，3D 可视化逐渐成为了企业级应用的重要组成部分。无论是数据可视化、产品展示、互动体验还是虚拟现实，WebGL 和 Three.js 为开发者提供了强大的工具来创建高效且富有互动性的 3D 内容。而在企业应用中，如何将这项技术应用到实际项目中，成为了开发者和企业工程师们关注的重点。本文将深入解析 Three.js 的应用，并结合企业实战案例，探讨如何将 Three.js 和 WebGL 技术应用于实际的企业级 Web 项目中，实现 3D 数据可视化、交互体验和产品展示等目标。一...阅读全文
系统解析JDK源码，领略大牛设计思想——JAVA面试必备与未来展望获课：789it.top/2183/系统解析JDK（Java Development Kit）源码，可以让我们深入领略到大牛们在设计Java语言和标准库时的精妙设计思想。以下是对JDK源码及其设计思想的一些关键解析：一、JDK源码的结构与组成JDK是Java语言的核心开发工具包，包含了Java运行环境（JRE）、编译器（javac）、调试器和其他工具。其源码结构庞大而复杂，主要包括以下几个核心部分：java.base：包含Java语言的核心类库，如java.lang、java.util等。java.desktop：图形用户界面相关的类库。java.sql：与数据库交互的API。java.xml：处理XML的类库。二、关键组件与...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《集成测试测试策略》，作者：高****皓集成测试前的测试策略：1. 产品的学习和培训：【目的】本部分主要目的为熟悉及了解产品，并了解部分产品细节。避免需求文档内未能反映的细节在后续过程漏测。（发现遗漏可以要求产品经理将对应内容加入需求内）【工作内容及方法】1) 参与项目组织的需求、UI评审会议，熟悉相关文档、系统架构、具体复杂功能内部逻辑等。2) 整理易遗漏细节内容到文档内。3) 采用复述产品、项目、研发描述内容的方式，保证双方理解一致。4) （可以考虑在此阶段即开始测试要点大概架构梳理工作，如测试项目、模块等。测试要点细节可后续在用例设计前梳理）。5) 如具体会议时间与其他任务冲突，则与会议组织人协商是否可延期举行，或者组内是否有成员可代替进行任务。【时间】编写测...阅读全文
HBase 的 Row Key 路由策略 **并不一定是按照字母顺序（a-z）或简单地将数据平均分割到 Region**，而是基于行键的字典序排序和动态分区机制来实现的。 --- ### **1. HBase 的 Row Key 分区机制** HBase 的数据分区是基于 **行键的字典序（Lexicographical Order）** 的，而不是简单的按字母顺序或均匀分割。以下是关键点： #### **(1) 字典序排序** - 行键在 HBase 中是按字典序排序的。 - 字典序不仅适用于字母（a-z），还适用于数字、符号和其他字符。 - 例如： ```plaintext "001" < "010" < "100" < "aaa" < "aab" < "zzz" ``` #### **...阅读全文
https://97it.top/2165/ 摘要 传输层协议是计算机网络协议栈中的关键组成部分，主要负责端到端的数据传输和通信控制。TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是传输层的两种主要协议，它们在设计目标、功能特性、性能表现和适用场景上存在显著差异。本文从协议的基本特性出发，详细分析了TCP和UDP在可靠性、连接管理、性能优化、拥塞控制等方面的设计原理和机制，旨在为理解这两种协议的区别提供理论基础，并探讨它们在网络应用中的适用场景。 1. 引言 在网络通信中，传输层协议的作用是确保数据能够在源端和目的端之间可靠、高效地传输。TCP和UDP作为传输层的两种主要协议，分别适用于不同的应用场景。TCP强调数据传输的可靠性，而UDP则注重传输效率和低延迟。理解这两种协议的区别对于设计...阅读全文
https://97it.top/13515/ 摘要 数据库对象是数据库管理系统（DBMS）中用于存储、管理和操作数据的基本单元。它们在数据库设计、数据存储和数据检索中扮演着关键角色。本文从数据库对象的理论基础出发，详细探讨了数据库对象的类型、设计原则、优化策略及其在不同数据库系统中的应用。通过深入分析这些内容，本文旨在为数据库设计者和开发者提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和应用数据库对象。 1. 引言 在现代信息技术中，数据库对象是数据库管理系统（DBMS）的核心组成部分。数据库对象不仅用于存储数据，还用于定义数据的结构、约束和操作。通过合理设计和优化数据库对象，可以显著提高数据库系统的性能和可维护性。本文将从理论层面探讨数据库对象的类型、设计原则、优化策略及其在不同数据库系统中的...阅读全文
获课：PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目（完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑在PyTorch项目实战中，基于循环神经网络（RNN）实现情感分析是一个常见的任务。以下是一个基于PyTorch使用RNN进行情感分析的完整项目框架，包括数据准备、模型构建、训练和评估等步骤。1. 数据准备1.1 数据集选择IMDb数据集：这是一个常用的情感分析数据集，包含大量的电影评论及其对应的情感标签（正面或负面）。1.2 数据预处理文本清洗：去除文本中的HTML标签、特殊字符等。分词：将文本拆分成单词或子词单元。构建词表：将单词映射到唯一的索引，并过滤低频词。序列填充：由于不同评论的长度不同，需要将它们填充或截断到相同的长度。2. 模型构建2.1 RNN模型定义Pythonimport torc...阅读全文
获课：youkeit.xyz/13579/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Axure 8 简介Axure 8 是一款专业的快速原型设计工具，广泛应用于用户体验设计、产品设计和交互流程规划。它能够帮助设计师快速创建高保真原型，展示产品的结构、流程和交互效果。主要功能包括页面布局、交互动画、动态面板、变量逻辑等。Axure 8 的界面相对简单，操作方式较为直观，适合处理较多的交互设计，且不会因图片稍大导出时导致内存崩溃12。Axure 9 简介Axure 9 在 Axure 8 的基础上进行了多项改进和新功能增加。主要特点包括：界面设计：Axure 9 的界面采用了极简主义色调黑白灰，所有的输入项填写由以前的输入框形式调整成了输入线，生成原型的设置界面也进行了优化，改为右侧的标签导航3。功能改进：增加...阅读全文
Java 的 `String` 类虽然被设计为不可变对象，但通过反射技术可以绕过其不可变性限制，直接修改底层存储数据的字符数组或字节数组。以下是具体实现原理、限制条件及设计意义的分析： --- ### **一、反射修改 String 的底层原理** 1. **绕过 `final` 修饰符的限制** `String` 类的不可变性依赖于 `private final char[] value`（Java 8 及之前版本）或 `private final byte[] value`（Java 9 及以后版本）的不可修改性。然而，`final` 仅保证引用地址不可变，而数组内部的元素仍可通过反射访问并修改。 2. **修改步骤示例** ```java String str = "hello"; /...阅读全文
获课：jzit.top/1459/微信小程序完整项目实战（前端 + 后端）微信小程序是一种轻量级的应用开发框架，用户无需下载安装即可使用。本文将介绍如何从零开始开发一个完整的微信小程序项目，涵盖前端和后端的开发流程，帮助你掌握微信小程序的开发技能。1.项目概述我们将开发一个简单的“任务管理”小程序，用户可以在小程序中创建、查看、更新和删除任务。项目分为前端和后端两部分：前端：使用微信小程序框架开发用户界面和交互逻辑。后端：使用Node.js和Express框架提供RESTful API，支持数据的增删改查。2.技术栈前端：微信小程序框架（WXML、WXSS、JavaScript）微信开发者工具后端：Node.jsExpress框架MongoDB（数据库）部署：云服务器（如阿里云...阅读全文
### 矩阵与距离算法详解：以余弦距离为中心 #### 一、**矩阵举例与余弦相似度/距离** 1. **矩阵示例** 假设用户-商品评分矩阵如下（用户对商品的评分范围为0-5分）： ``` | 用户 | 商品A | 商品B | 商品C | |------|-------|-------|-------| | 用户1 | 4 | 0 | 3 | | 用户2 | 5 | 2 | 1 | | 用户3 | 0 | 4 | 2 | ``` 用户1和用户2的评分向量分别为：\( \mathbf{u_1} = [4, 0, 3] \)，\( \mathbf{u_2} = [5, 2, 1] \)。 2. **余弦相似度原理** 余弦相似度衡量向量方向的一致性，忽略向量长度差异： \[ \cos(\the...阅读全文
获课：weiranit.fun/13872/获取ZY↑↑方打开链接↑↑嵌入式物联网中的大端模式和小端模式介绍在嵌入式物联网中，大端模式和小端模式是两种不同的数据存储和表示方式，以下是对它们的详细介绍：概念定义大端模式（Big-Endian）：也叫大端序或大字节序。数据的高位字节存于低地址，低位字节存于高地址。就像按从左到右（高位在前）的顺序存储数据，符合人类正常的思维习惯，先看到数据的高位部分。例如，对于 32 位整数0x12345678，高位字节0x12存于内存低地址，接着依次是0x34、0x56、0x78存于更高地址。小端模式（Little-Endian）：也称小端序或小字节序。与大端模式相反，数据的低位字节存于低地址，高位字节存于高地址。如同从右到左（低位在前）存储数据，在这种模式下，...阅读全文
https://97it.top/1424/ 摘要 随着移动互联网的发展，各种应用形式应运而生，其中小程序作为一种轻量级的应用形式，凭借其无需下载安装、即开即用、便捷高效的特点，受到越来越多用户的青睐。尤其是在微信小程序、支付宝小程序等平台的推动下，小程序成为了连接用户与服务的一个重要渠道。为了支持丰富的功能需求，小程序平台提供了大量的开发能力和API接口，使开发者能够实现各类复杂的应用功能。本文将探讨小程序提供的主要能力，以及常用的API接口，帮助开发者更好地理解和利用这些能力，提升小程序的开发效率和用户体验。 1. 引言 小程序是由微信于2017年推出的一种全新的应用形态，作为无需下载安装的应用程序，它能够在社交平台上直接运行，并且提供了包括社交、支付、信息展示等多种功能。小程序的开发与...阅读全文
--- ### **分析与结论** #### **1. 准确性评估** **核心点**： 1. RocketMQ 使用 **mmap + write**，适用于**小块文件**（业务消息）。 2. Kafka 使用 **sendfile**，适用于**高吞吐大块文件**（系统日志）。 3. Kafka 的**索引文件使用 mmap + write**，**数据文件使用 sendfile**。 **结论**： **基本正确，但需补充细节**。以下分点分析： --- #### **2. RocketMQ 的 mmap + write** ##### **技术细节** - **实现方式**： RocketMQ 的存储层（CommitLog、ConsumeQueue、IndexFile）通过 `mm...阅读全文
以下是关于“企业级网络安全与等保2.0【行业剖析+产品方案+项目实战】”的相关介绍：获课：keyouit.xyz/13816/获取ZY↑↑方打开链接↑↑行业剖析 网络安全行业现状：随着数字化的发展，企业对网络信息技术的依赖程度不断增加，网络安全威胁也日益增长。全球每年因网络安全事件导致的经济损失高达数千亿美元，国内企业也面临着严峻的网络安全挑战。等保2.0的重要性与意义：等保2.0是我国网络安全领域的核心制度，为企业提供了科学、系统的网络安全防护框架，是企业必须遵循的法律要求，有助于提升企业的社会形象与公信力。等保2.0的核心变化与升级：相较于等保1.0，等保2.0在覆盖范围、安全要求、标准结构等方面进行了优化和升级，新增了对可信计算的强调，以实现从传统被动防御向主动防御的转变。产品方案 企...阅读全文
获课：jzit.top/1961在开发一个C/C++气象数据中心项目时，所需的资源和工具可以从多个方面进行考虑。以下是一些关键因素和资源：1.硬件要求服务器/计算机：项目的核心将运行在服务器或高性能计算机上，尤其是在处理大量气象数据时，需要具备较强的处理能力和存储能力。 多核处理器（例如，Intel Xeon，AMD EPYC） 大容量内存（16GB及以上，视数据量而定） 高速硬盘（例如，SSD用于更快速的数据存储和读取）存储设备：由于气象数据量大，可能需要使用大量存储设备。 本地磁盘或网络附加存储（NAS）系统 大数据存储解决方案（如Hadoop、Ceph等）2.软件工具操作系统： Linux (如Ubuntu, CentOS等)，因其开源且稳定，在C/C++开发中表现优异。 Window...阅读全文
获课：weiranit.fun/13847/获取ZY↑↑方打开链接↑↑企业级网络安全与等保 2.0：行业剖析、产品方案与项目实战一、行业剖析1.1 网络安全行业现状在数字化浪潮席卷全球的当下，企业的运营对网络信息技术的依赖程度与日俱增。网络已然成为企业开展业务、存储关键数据、连接合作伙伴与客户的核心纽带。但随着网络应用的广泛深入，网络安全威胁也呈现出指数级增长态势。从常见的恶意软件入侵、网络钓鱼诈骗，到复杂的高级持续性威胁（APT），各类安全事件频繁爆发，给企业带来了难以估量的损失。据相关数据统计，全球范围内每年因网络安全事件导致的经济损失高达数千亿美元。在国内，网络安全形势同样严峻。众多企业，无论规模大小，所处行业如何，都面临着严峻的网络安全挑战。中小型企业由于安全意识淡薄...阅读全文
数据中心虚拟化之KVM虚拟化基本部署视频课程（无密完结） ） 获课：97java.xyz/4217/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 零基础学习数据中心虚拟化的好处 随着信息技术的快速发展，数据中心虚拟化已成为提高IT资源利用率和管理效率的关键技术之一。对于零基础的新手来说，理解并掌握数据中心虚拟化的概念和技术不仅有助于个人职业发展，也能为企业带来显著的优势。 1. 提高资源利用效率 虚拟化允许在单一物理服务器上运行多个虚拟机（VMs），每个虚拟机都可以运行独立的操作系统和应用程序。这大大提高了硬件资源的利用率，减少了闲置资源的情况，从而降低了总体拥有成本。 2. 增强业务连续性和灾难恢复能力 通过虚拟化，可以轻松地将虚拟机从一个物理服务器迁移到另一个，无需中断服务。这对于需要高可用性的应用场景...阅读全文
https://97it.top/13584/ 摘要 在机器学习和数据科学领域，测试和训练数据集的生成是模型开发过程中的关键步骤。高质量的训练数据集能够提高模型的性能和泛化能力，而合理的测试数据集则能够有效评估模型的准确性和稳定性。本文从测试和训练数据集的理论基础出发，详细探讨了其生成方法、重要性及其在实际应用中的最佳实践。通过深入分析这些内容，本文旨在为数据科学家和机器学习工程师提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和应用测试和训练数据集的生成。 1. 引言 在机器学习和数据科学中，数据集的质量和结构对模型的性能有着决定性的影响。训练数据集用于训练模型，而测试数据集用于评估模型的性能。合理生成和划分测试和训练数据集是确保模型有效性和可靠性的关键。本文将从理论层面探讨测试和训练数据集的生成...阅读全文
项目背景气象数据中心通常用于收集、处理、存储和分发来自各种气象观测设备的数据。这些数据可以包括温度、湿度、风速、降水量等信息，并且需要高效地处理大量实时数据。获课：keyouit.xyz/1961/获取ZY↑↑方打开链接↑↑主要技术栈编程语言：C/C++，因其高性能和对硬件资源的良好控制而被广泛应用于系统级编程和高性能计算。并发处理：为了处理大量的实时数据，可能需要用到多线程或者异步IO等技术。数据库：关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL）或NoSQL数据库（如MongoDB）来存储气象数据。网络编程：如果涉及到数据的远程采集或分布式系统，则需要掌握socket编程或其他网络通信协议。项目实施步骤1. 需求分析与设计明确系统的功能需求，例如数据采集、数据处理、数据存储和数据分析...阅读全文
获课：789it.top/14286/运维转型利器：掌握Prometheus，迈向高薪运维之路随着云计算、微服务架构和容器化技术的普及，传统的运维模式正在发生深刻的变革。现代运维工程师不仅需要掌握基础的服务器管理和网络配置，还需要具备监控、自动化、DevOps等方面的技能。Prometheus作为一款开源的监控和告警工具，已经成为现代运维工程师的必备技能之一。本文将带你深入了解Prometheus，帮助你掌握这一运维转型的利器，迈向高薪运维之路。1. Prometheus简介1.1 什么是Prometheus？Prometheus是一个开源的系统监控和告警工具包，最初由SoundCloud开发，并于2012年开源。2016年，Prometheus成为继Kubernetes之后第二个加入Clo...阅读全文
Jump Consistent Hashing 和 一致性哈希（Consistent Hashing）是两种常见的分布式哈希算法，它们都用于解决数据分片和负载均衡的问题。然而，这两种算法在设计目标、性能特点和适用场景上存在显著差异。以下是它们的优劣对比，以及为什么可能选择 Jump Consistent Hashing 而不是传统的一致性哈希算法的原因。 --- ### **1. 一致性哈希算法（Consistent Hashing）** #### **(1) 核心原理** - 一致性哈希算法将所有节点和数据点映射到一个虚拟的环形空间（通常是一个 0 到 2^32 的哈希环）。 - 数据点通过哈希值找到环上的位置，并顺时针查找最近的节点。 - 当节点增加或减少时，只有部分数据需要重新分配。 ...阅读全文
--- ### **一、TiDB 与 HBase 的副本机制对比** #### **1. TiDB 的副本机制（基于 Raft 协议）** - **核心原理**： - TiDB 的存储层 TiKV 采用 **Raft 共识算法**，每个数据 Region 默认维护 **3 个副本**，分布在不同的物理节点上。 - 写入时，数据通过 Raft Leader 同步到 Follower 副本，多数派（N/2 + 1）确认后提交，保证强一致性。 - 副本角色：Leader（处理读写）、Follower（同步数据）、Learner（只读异步副本）。 - **特点**： - **自动故障转移**：Leader 故障时，剩余副本通过 Raft 选举新 Leader。 - **数据强一致**：所有读请求默认...阅读全文
获课：youkeit.xyz/14285/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Prometheus 是一款开源的监控与警报系统，以其高效的时间序列数据处理和云原生环境适配能力，成为现代分布式系统监控的首选方案。以下是其核心特点和优势：一、核心特点拉取式（Pull）架构通过 HTTP 协议主动从目标服务拉取监控指标（如 CPU、内存、请求量），无需复杂的代理配置，简化部署。支持瞬时（Snapshot）采集，确保数据实时性。时间序列数据模型数据以metric_name{label_set}=value格式存储，标签（Labels）支持灵活的维度划分（如job=web_server, instance=192.168.1.1），便于聚合和过滤。采用自定义二进制格式（Block）存储，压缩率高，查询速度快。...阅读全文
根据您提供的信息，“完结12章”的“高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战”课程似乎是一个结构化的学习路径，专门针对希望深入理解和应用Prometheus进行监控的运维人员。虽然没有具体的章节标题和详细内容，但基于课程名称及常见的教学大纲，以下是对这12章可能涵盖内容的一个推测性概述： 获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑推测性课程大纲Prometheus简介Prometheus监控系统的基本概念、历史背景及其在现代运维中的重要性。安装与配置如何安装Prometheus及其核心组件，并介绍基本配置方法。服务发现使用Prometheus的服务发现机制自动检测需要监控的目标。数据模型与PromQL深入讲解Prometheus的数据模型以及如何使用Pro...阅读全文
Prometheus监控系统在高薪运维领域具有重要地位，以下是对“高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战（已完结）”的详细解析：一、Prometheus监控系统概述Prometheus是一套开源的监控、报警及时间序列数据库的组合，由SoundCloud公司开发，最初是为了解决微服务架构下的监控需求。它以高效的时间序列数据处理和云原生环境适配能力，成为现代分布式系统监控的首选方案。获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑二、Prometheus监控系统的核心特性多维度数据模型：Prometheus采用时间序列数据模型，数据由度量名称和键值对标识。这种模型使得数据可以按需进行切片和分析，提供了极大的灵活性。强大的查询语言PromQL：PromQL允许用户对...阅读全文
下栽科： 789it.top/14274/<获取ZY↑↑方打开链接↑↑介绍RAG的基本概念和工作原理1. RAG的基本概念RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的技术，主要用于增强生成式模型的能力。RAG模型通过从外部知识库中检索相关信息，并结合这些信息生成更准确、更丰富的文本输出。2. RAG的工作原理RAG模型的工作原理可以分为两个主要阶段：检索阶段和生成阶段。2.1 检索阶段输入处理：模型接收用户输入的问题或文本。信息检索：模型使用检索器（Retriever）从外部知识库中检索与输入相关的文档或段落。检索器通常基于向量相似度或关键词匹配等技术。相关文档：检索器返回一组与输入最相关...阅读全文
RAG全栈技术，即“检索增强生成”（Retrieval Augmented Generation）技术，是一种结合了检索和生成两大核心技术的先进方法，旨在显著提升AI系统在回答自然语言问题时的准确性和可靠性。一、RAG技术基础定义与原理RAG技术通过将大量外部数据与基础模型相结合，显著增强了语言模型（LLM）的能力。在处理复杂的查询和生成任务时，RAG首先通过检索模块从大量数据中找到与查询最相关的信息，然后生成模块会利用这些检索到的信息来构建回答或生成文本。核心组件查询处理器（Query Processor）：负责预处理用户定义的查询，使其能够与图数据源进行交互。检索器（Retriever）：根据预处理后的查询从图数据源中检索相关内容。组织者（Organizer）：对检索到的内容进行整理和优...阅读全文
获课：weiranit.fun/1502/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Go 语言基础语法简洁：关键字约 25 个，代码风格一致，降低编程门槛，让开发者专注业务逻辑。静态强类型：编译时确定变量类型，可进行类型推断，提高代码稳定性和可读性。丰富的数据类型：有整数、浮点数等基本类型，还有数组、切片等复合类型，满足多种编程需求。函数与方法：函数是一等公民，方法是与特定类型关联的函数，可实现面向对象编程的封装和行为定义。Go 语言的核心特性并发编程：内置轻量级协程 goroutine，创建和销毁成本低，通过通道 channel 实现通信和同步，充分利用多核性能。内存管理与垃圾回收：采用自动垃圾回收机制，垃圾回收器能及时回收内存，保证程序稳定性和可靠性。接口与多态：接口定义方法签名，实现接口的类型即视为...阅读全文
https://97it.top/13852/ 摘要：Tomcat作为流行的Java Web服务器，其类加载机制一直是研究热点。本文探讨了Tomcat底层类加载机制是否遵循Java的双亲委派机制，分析了Tomcat自定义类加载器的设计原理及其对双亲委派机制的调整，旨在为理解Tomcat的运行机制和优化Web应用部署提供理论支持。 1. 引言 在Java生态系统中，双亲委派机制是类加载器的核心设计原则之一。它通过层次化的类加载器结构，确保类加载的唯一性和安全性。然而，Tomcat在实现Web应用部署时，对双亲委派机制进行了调整，以满足Web应用的隔离性和灵活性需求。本文将深入分析Tomcat类加载机制的设计原理及其对双亲委派机制的处理方式。 2. Java双亲委派机制概述 双亲委派机制规定，当...阅读全文
本文讲述，如何理解Elasticsearch的分片、副本和路由策略。 1、预备知识 1）分片（shard） Elasticsearch集群允许系统存储的数据量超过单机容量，实现这一目标引入分片策略shard。在一个索引index中，数据（document）被分片处理（sharding）到多个分片上。Elasticsearch屏蔽了管理分片的复杂性，使得多个分片呈现出一个大索引的样子。 2）副本（replica） 为了提升访问压力过大是单机无法处理所有请求的问题，Elasticsearch集群引入了副本策略replica。副本策略对index中的每个分片创建冗余的副本，处理查询时可以把这些副本当做主分片来对待（primary shard），此外副本策略提供了高可用和数据安全的保障，当分片所在的...阅读全文
获课：weiranit.fun/13872/获取ZY↑↑方打开链接↑↑嵌入式物联网中的大端模式和小端模式介绍在嵌入式物联网中，大端模式和小端模式是两种不同的数据存储和表示方式，以下是对它们的详细介绍：概念定义大端模式（Big-Endian）：也叫大端序或大字节序。数据的高位字节存于低地址，低位字节存于高地址。就像按从左到右（高位在前）的顺序存储数据，符合人类正常的思维习惯，先看到数据的高位部分。例如，对于 32 位整数0x12345678，高位字节0x12存于内存低地址，接着依次是0x34、0x56、0x78存于更高地址。小端模式（Little-Endian）：也称小端序或小字节序。与大端模式相反，数据的低位字节存于低地址，高位字节存于高地址。如同从右到左（低位在前）存储数据，在这种模式下，...阅读全文
「完结12章」高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战 // 下 栽 の 地 止 ：789it.top/14286/ Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具，专为可靠性和高效性设计。它广泛应用于企业级系统的监控，尤其适合云原生环境和微服务架构。通过对系统性能、应用程序和基础设施的实时数据采集、存储、查询以及报警功能，Prometheus 帮助企业管理和优化其服务的可用性和性能。 以下是一个 Prometheus监控系统入门指南，帮助您构建高效的企业级监控系统： 1.Prometheus基础概述 Prometheus 的核心功能可以分为以下几部分： 数据采集：通过 HTTP 拉取（pull）或者推送（push）数据。 数据存储：所有的数据都存储在时序数据库中。 查询语言...阅读全文
「完结12章」高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战// 下 栽 の 地 止 ：789it.top/14286/Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具，专为可靠性和高效性设计。它广泛应用于企业级系统的监控，尤其适合云原生环境和微服务架构。通过对系统性能、应用程序和基础设施的实时数据采集、存储、查询以及报警功能，Prometheus 帮助企业管理和优化其服务的可用性和性能。以下是一个 Prometheus监控系统入门指南，帮助您构建高效的企业级监控系统：1.Prometheus基础概述Prometheus 的核心功能可以分为以下几部分：数据采集：通过 HTTP 拉取（pull）或者推送（push）数据。数据存储：所有的数据都存储在时序数据库中。查询语言：Prometh...阅读全文
```java import org.apache.rocketmq.client.producer.*; import org.apache.rocketmq.common.message.*; import java.util.concurrent.*; public class TransactionProducer { public static void main(String[] args) throws Exception { // 1. 创建事务消息生产者（注意与普通生产者的区别） TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("Transaction_Producer_Group"); producer...阅读全文
获课：weiranit.fun/13847/获取ZY↑↑方打开链接↑↑企业级网络安全与等保2.0：行业剖析、产品方案与项目实战一、行业剖析网络安全现状威胁多样化：网络攻击手段日益复杂，包括勒索软件、APT攻击、DDoS攻击等。数据泄露风险：企业数据泄露事件频发，涉及客户信息、财务数据等敏感信息。合规要求：各国政府对网络安全的监管力度加大，企业需遵守相关法律法规。等保2.0概述等保2.0背景：等保2.0是中国网络安全等级保护制度的升级版，旨在提升网络安全防护能力。等保2.0核心要求：分级保护：根据信息系统的重要程度，分为五个等级，实施不同的安全保护措施。全面防护：涵盖物理安全、网络安全、主机安全、应用安全、数据安全等多个层面。动态防御：强调实时监控、应急响应和持续改进。行业挑战技术复杂性：企业...阅读全文
https://97it.top/13840/ 摘要 在现代数据库管理系统和软件应用中，UNDO数据管理是实现事务回滚、版本控制和数据恢复的关键技术。通过合理管理UNDO数据，系统能够在发生错误或用户请求撤销操作时，快速恢复到一致的状态。本文从理论角度探讨了UNDO数据管理的基本原理、技术框架以及在不同应用场景中的重要性，旨在为数据库设计者和软件开发者提供一个系统的理论指导。 1. 引言 在数据库管理和软件开发中，数据的一致性和完整性是至关重要的。UNDO数据管理作为一种支持事务回滚、错误恢复和版本控制的技术，广泛应用于数据库管理系统（DBMS）、事务处理系统和复杂的软件应用中。UNDO数据记录了事务操作前的数据状态，使得系统能够在需要时撤销事务的影响，恢复到操作前的状态。本文将深入探讨UN...阅读全文
开课吧-数据分析高薪培养计划35期｜2022年｜重磅首发｜完结无秘获课♥》jzit.top/2574/获取ZY↑↑方打开链接↑↑《边缘计算与深度学习结合的实时视频分析架构设计》这一主题涉及多个关键方面，以下是一个基于这些方面的实时视频分析架构设计概述：一、架构设计概述该架构设计旨在利用边缘计算的低延迟和高带宽优势，结合深度学习的强大处理能力，实现实时视频分析。整体架构可以分为以下几个层次：视频采集层：负责捕获原始视频数据，通常通过摄像头等视频采集设备完成。流媒体服务层：对采集到的视频数据进行编码、压缩和传输，确保视频数据能够在网络中高效传输。边缘计算层：部署在靠近数据源的边缘设备上，负责执行视频分析任务。这一层利用深度学习模型对视频数据进行实时处理和分析。控制编排层：负责管理和...阅读全文
获课：weiranit.fun/13872/获取ZY↑↑方打开链接↑↑嵌入式物联网中的大端模式和小端模式介绍在嵌入式物联网中，大端模式和小端模式是两种不同的数据存储和表示方式，以下是对它们的详细介绍：概念定义大端模式（Big-Endian）：也叫大端序或大字节序。数据的高位字节存于低地址，低位字节存于高地址。就像按从左到右（高位在前）的顺序存储数据，符合人类正常的思维习惯，先看到数据的高位部分。例如，对于 32 位整数0x12345678，高位字节0x12存于内存低地址，接着依次是0x34、0x56、0x78存于更高地址。小端模式（Little-Endian）：也称小端序或小字节序。与大端模式相反，数据的低位字节存于低地址，高位字节存于高地址。如同从右到左（低位在前）存储数据，在这种模式下...阅读全文
探索C++24：新特性和增强功能概览获ke地址：jzit.top/14418/C++24是C++编程语言的一个重要版本，预计将在2024年发布。它将包含一系列新的特性和增强功能，进一步提升语言的功能性和开发者的生产力。以下是C++24的一些主要新特性和增强功能概览：1.模块化（Modules）模块的进一步发展：C++20引入了模块的概念，C++24将进一步加强这一特性，目标是改进代码的编译性能和可维护性。模块能够将头文件替换成更高效、更稳定的接口定义，使得编译过程更加快速且稳定。标准库模块化：C++24可能会在标准库中实现更多的模块，逐步取代传统的头文件系统。2.扩展的常量表达式支持（Extended constexpr）C++24将增强constexpr功能，允许更多复杂的编译时计算。例如...阅读全文
--- ### **一、无索引场景下 Nested Loop Join 的局限性** 1. **无索引时的全表扫描问题** 当两张表均无索引时，Nested Loop Join 的内层循环需要对大表进行全表扫描，导致时间复杂度为 **O(n × m)**（n 和 m 分别为两表的行数）。此时，无论小表驱动大表还是大表驱动小表，总扫描行数均为两表行数的乘积，性能提升确实微乎其微。 • **示例**：若小表 1 万行、大表 100 万行，总扫描行数为 1 万 × 100 万 = 100 亿次，驱动表的选择对计算量无实质影响。 2. **笛卡尔积的代价** 无索引时，每次外层循环都需要对内层表执行全表扫描，等同于笛卡尔积操作。此时，小表驱动大表仅能减少外层循环次数（如 1 万次循环 vs 100 ...阅读全文
高并发和负载均衡是构建可扩展、高性能Web应用的关键技术。以下是对这两个概念的精讲，包括它们的重要性、实现策略以及一些常用的技术工具。获课：keyouit.xyz/13983/获取ZY↑↑方打开链接↑↑高并发高并发指的是系统能够同时处理大量请求的能力。随着用户数量的增长和业务复杂度的增加，如何有效地管理并发访问成为了一个关键问题。实现策略优化代码和数据库查询：通过索引优化、避免N+1查询问题等方式提高数据检索效率。缓存机制：使用Redis或Memcached等内存数据库来缓存频繁访问的数据，减少数据库压力。异步处理：利用消息队列（如RabbitMQ, Kafka）进行任务解耦，将耗时操作异步执行，提高响应速度。数据库读写分离：主数据库负责写操作，从数据库负责读操作，减轻单个数据库的压力。负...阅读全文
开课吧-数据分析高薪培养计划35期（完结）获课：789it.top/2574/一、引言1.1 背景在大数据时代，数据规模呈指数级增长，传统的集中式数据处理方式已无法满足需求。分布式数据分析通过将数据分布到多个节点上并行处理，显著提高了数据处理效率。然而，分布式环境下的数据异构性、节点动态性以及任务复杂性等问题，给数据分析带来了新的挑战。多智能体系统（MAS）是一种由多个智能体（Agent）组成的分布式系统，每个智能体具有自治性、社交性和反应性等特点，能够通过协作完成复杂任务。将 MAS 应用于分布式数据分析，可以有效解决上述挑战，提升系统的灵活性和可扩展性。1.2 研究意义提升数据分析效率：通过多智能体协同机制，实现任务的动态分配和并行处理。增强系统鲁棒性：智能体的自治性和容错能力可以提高系...阅读全文
--- ### **1. `scroll` API** - **设计目的**： 用于**长时间遍历大量数据**（如全量数据导出），生成数据快照（Snapshot），保证遍历期间数据一致性。 - **核心机制**： - **快照上下文**：首次请求创建 `scroll_id`，Elasticsearch 在内存/磁盘中维护数据快照（默认存活时间 `5m`）。 - **顺序遍历**：每次使用 `scroll_id` 获取下一批数据，直到数据遍历完成。 - **资源开销**：快照会占用资源（内存和文件句柄），长时间未释放可能导致集群压力。 - **示例**： ```bash # 初始化 Scroll GET /index/_search?scroll=5m { "size": 100, "quer...阅读全文
--- ### **一、一级缓存的核心特性** 1. **作用范围** 一级缓存是 **SqlSession 级别**的缓存，仅在同一个数据库会话（SqlSession）内部有效。 • **示例**： ```java SqlSession session1 = sqlSessionFactory.openSession(); User user1 = session1.selectOne("getUserById", 1); // 首次查询，写入缓存 User user2 = session1.selectOne("getUserById", 1); // 命中缓存 ``` 此时 `user1` 和 `user2` 是同一个对象，说明缓存生效。 2. **生命周期** 缓存数据在以下情况会被...阅读全文
RAG（Retrieval Augmented Generation）全栈技术是一种结合了信息检索与生成模型的技术，旨在通过整合外部知识源，提高大语言模型（LLM）生成的答案的准确性和可信度。以下是对RAG全栈技术从基础到精通的详细介绍，以及打造高精准AI应用的相关内容。一、RAG技术基础获课：keyouit.xyz/14241/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1. 技术概述定义：RAG技术通过将大量外部数据与基础模型相结合，显著增强了语言模型的能力，使AI的回应更加真实、个性化和可靠。核心：RAG技术的核心在于结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）两大核心技术。2. 工作原理检索模块：负责从外部知识库中检索与输入查询最相关的文档。这一过程主要涉及向量搜索技术，即将文档和查...阅读全文
