获课♥》789it.top/2543/在C语言中，结构体（struct）、联合体（union）、枚举（enum）和位域（bit-field）是四种重要的数据类型，它们提供了丰富的数据组织和表示能力。以下是对这四种数据类型的详细介绍：1. 结构体（struct）结构体是一种用户自定义的数据类型，它允许将不同类型的数据项组合成一个单一的类型。结构体中的每个数据项称为成员，可以是基本数据类型（如int、float等），也可以是其他结构体类型。Cstruct Person { char name[50]; int age; float height;};在上面的例子中，struct Person定义了一个包含三个成员的结构体类型：一个字符数组name用于存储人的名字，一个整型age用于存储年龄，一...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
本文分享自天翼云开发者社区《云备份技术解析：云备份 CT-CBR 关键技术介绍》，作者：沈****军1、增量备份备份策略可以分为全量备份、差异备份、增量备份。（1）全量备份(Full Backup)，备份所有指定的文件夹和文件，不做文件筛选，对某个时间点上的所有数据进行完全拷贝。好处是每次备份数据相对独立，不依赖历史备份数据，恢复时无需查找和计算历史数据的引用关系；缺点是每次备份的数据量较大，历史备份数据之间可能有一定的重复数据量。（2）差异备份(Differential Backup)，在一次全量备份后到进行差异备份的这段时间内，备份增加或修改的数据。数据恢复只需对第一次全量备份和最后一次差异备份进行恢复，兼顾另两种备份策略的特点。（3）增量备份 (Incremental Backup ...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
开发服务器端程序时，一种常见的需求是，通过向另一个http服务器发送请求，获得数据。最常规的作法是使用同步http请求的方式，过程如下 这种方式简单好用，但是在高并发场景下有缺陷。在单线程环境下，程序发送http请求是串行的，也就是第一个请求未完成的情况下，第二个请求发不出去，就像一条单行车道，车子只能一辆一辆的过。 为此我们会引入多线程提高并发性，然而多线程对并发发送http请求的提升也是有限的，比如8个线程同时只能发送8个请求，假如每个请求从发送到得到结果的时间是1秒，那么8个线程每秒钟也只能发送8个请求，而线程不能无线多开，因此多线程并不能很好的解决客户端高并发发送请求的问题。 这听起来很扯淡，我们使用的服务器配置动不动就8核16G，为什么发送http请求的能力如此弱鸡，实际上这并不是...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
音视频流媒体高级开发（FFmpeg6.0/WebRTC/RTMP/RTSP/编码解码）从编解码器深度优化到低延迟传输架构设计，揭秘音视频流媒体开发核心技术。掌握H.265硬件编码调参、WebRTC拥塞控制算法、SRT前向纠错等实战技巧，构建高性能服务器与跨平台播放器，同步集成DRM加密与AI增强编码，助开发者实现全链路优化与安全合规，决胜4K/VR时代。内容由DeepSeek-R1模型生成获课♥》jzit.top/14552/获取ZY↑↑方打开链接↑↑音视频流媒体高级开发核心技术解析一、编解码器深度优化与选择策略1. 编解码器选型矩阵编码标准优势场景硬件支持开源实现2. 编码参数调优实战bash复制# H.265硬件编码示例（Intel QSV）ffmpeg -hwaccel qsv -...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
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
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
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♥》789it.top/2586/获取ZY↑↑方打开链接↑↑通过PEFT技术微调大模型，企业可在20GB显存设备实现512序列金融文本分类，医学问答准确率跃升9%，硬件成本直降87%。方案支持10亿级文档秒级响应，已助制造业年度运维成本缩减650万，客服人力成本砍半，智能文档生成提速研发周期15%，构建安全合规的垂直领域知识壁垒。内容由DeepSeek-R1模型生成以下是关于如何通过 PEFT 技术微调大模型构建企业级知识库问答系统的完整方案：一、PEFT 技术选型与实施方法选择：对于文本分类 / 情感分析场景，推荐使用 Adapter（仅需新增 2-4 层网络参数）对话生成场景优先选择 LoRA（冻结预训练模型，仅训练低秩矩阵）多模态任务可采用 Prefix Tuning（生成连续提...阅读全文
--- ### **一、MySQL 的 LATERAL 派生表（横向关联）** 1. **功能支持** • **版本要求**：从 **MySQL 8.0.14** 开始支持 `LATERAL` 关键字。 • **核心作用**：在 `FROM` 子句中的派生表（子查询）中，允许直接引用外层表的字段，实现类似“逐行关联”的效果。例如： ```sql SELECT t1.id, t2.* FROM t1, LATERAL (SELECT * FROM t2 WHERE t2.col = t1.col) AS t2; ``` 此查询会为 `t1` 的每一行执行一次子查询 `t2`，并将结果关联。 2. **与 Hive LATERAL VIEW 的区别** • **应用场景差异**： ◦ **Hiv...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
Android面试超级攻略，全面攻破技术疑难及面试痛点（完结）获课♥》789it.top/1285/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 在Android面试中，理解和掌握**AMS（Activity Manager Service）**以及其他关键组件是非常重要的，因为它们在系统架构中扮演着至关重要的角色。以下是对AMS和其他关键组件的详细解析。1. AMS（Activity Manager Service）AMS是Android系统中的一个核心服务，负责管理应用程序的Activity。它通过调度、启动和停止Activity以及处理与其他组件的交互来管理应用的生命周期和状态。AMS不仅处理UI线程，还负责管理Android设备上所有应用程序的Activity栈。关键职责：启动Activity：AM...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
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
狂野大数据6期下栽课♥》789it.top/3060/狂野大数据：突破传统的数据暴力美学一、数据狂飙：重新定义数据规模数据洪流新维度：万亿级实时事件处理（而非传统百万级）PB级单日增量（突破TB级思维定式）超稀疏特征工程（亿维特征空间处理）极限存储方案：mermaid复制graph LR A[热数据] -->|秒级响应| B[Optane持久内存] C[温数据] -->|亚秒级| D[Ceph集群] E[冷数据] -->|分钟级| F[冰川存储+DNA编码]疯狂案例：某社交平台单日用户行为日志12PB自动驾驶企业单辆车年数据量1.2EB气象模拟单次计算产生2.8亿个文件二、计算暴力美学超算级处理框架：千核GPU矩阵运算（替代传统MapReduce）量子退火优化组合问题光子计算芯片实时图计算极...阅读全文
https://97it.top/2859/ 摘要 MongoDB是一种流行的面向文档的NoSQL数据库，它以其灵活的数据模型、高性能和可扩展性而被广泛应用于现代软件开发中。本文从MongoDB的定义、技术特点、架构设计、应用场景以及与其他数据库的比较等方面进行深入探讨，旨在为读者提供一个全面而系统的理解框架。通过分析MongoDB的核心概念和优势，本文揭示了其在大数据时代的重要地位和广泛应用前景。 关键词 MongoDB；NoSQL；面向文档数据库；大数据；数据库架构 一、引言 随着互联网技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的关系型数据库（RDBMS）在处理大规模、高并发数据时逐渐暴露出性能瓶颈和扩展性不足的问题。为了满足现代应用对数据存储和处理的需求，NoSQL数据库应运而生。Mon...阅读全文
获课：weiranit.fun/14039/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、 项目概述本项目将结合 YOLO 系列目标检测算法和 Transformer 模型的优势，构建一个适用于多场景的目标检测系统。该系统能够高效准确地检测图像或视频中的目标物体，并应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域。二、 技术栈YOLO 系列: YOLOv5、YOLOv7 等，用于目标检测的 backbone 和 neck 部分。Transformer: Vision Transformer (ViT)、Swin Transformer 等，用于目标检测的 head 部分，提升模型对全局信息的捕捉能力。深度学习框架: PyTorch、TensorFlow 等。数据集: COCO、Pascal VOC 等公开数据...阅读全文
获课：weiranit.fun/2586/获取ZY↑↑方打开链接↑↑从0到1训练私有大模型是企业抢占AI市场先机的关键战略，但需系统性解决技术、资源和商业化问题。以下为实战指南：一、需求验证阶段（1-2周）商业价值审计对标行业案例：金融领域JP Morgan的LLM应用降低40%合规成本ROI测算：200亿参数模型训练成本约$2.5M（AWS p4d实例）数据资产盘点最小可行数据量：领域专用模型需至少50GB高质量文本合规快检：建立数据血缘图谱，识别GDPR/CCPA敏感字段二、敏捷启动方案（4-6周）硬件选型策略性价比方案：8台A100 80GB（约$15万）支持70亿参数全参数训练混合架构：核心层自建计算节点+预处理用公有云spot实例模型选型矩阵| 规模 | 架构选择 | 训练时长 |...阅读全文
Prometheus监控系统作为一款开源的监控和告警工具，在现代企业IT基础设施中扮演着至关重要的角色。一、Prometheus监控系统简介Prometheus是一个开源的服务监控系统和时序数据库，提供了通用的数据模型和快捷数据采集、存储和查询接口。其核心组件Prometheus Server会定期从静态配置的监控目标或者基于服务发现自动配置的目标中进行数据拉取，当新拉取到的数据大于配置的内存缓存区时，数据就会持久化到存储设备当中。获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑二、Prometheus企业级实战要点1. 架构设计核心组件：Prometheus Server负责数据采集、存储和查询；Exporters用于从各种系统和服务中暴露监控数据；Pushgatewa...阅读全文
获课♥》789it.top/1869/业界大数据分布式计算框架主要包括以下几种：一、Apache Hadoop简介：Hadoop是Apache软件基金会下的一个开源分布式计算框架，以其强大的分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型而著名。核心组件：HDFS：提供高容错性、高吞吐量的数据存储服务。MapReduce：一个编程模型和运行时环境，用于处理大规模数据集。优势：适用于大规模数据处理和批处理作业，生态系统丰富，有众多相关工具和库。二、Apache Spark简介：Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种数据处理任务。核心组件：Spark Core：提供基本的分布式计算功能。Spark SQL：支持结构化数据的处理。Spark...阅读全文
获课♥》789it.top/14415/获取ZY↑↑方打开链接↑↑FFmpeg的精髓在于参数组合的艺术与底层原理的透彻理解，无需代码即可实现从剪辑到流媒体分发的全链路处理。掌握编解码器特性、时间戳同步与性能调优，灵活运用滤镜链设计和硬件加速，让命令行参数成为你的武器，逐步进阶为驾驭音视频工程的“无代码”高手。内容由DeepSeek-R1模型生成FFmpeg高手之路：2022年音视频处理核心技术精讲一、核心概念与底层逻辑容器格式与编解码器容器（如MP4、MKV、AVI）：封装音视频流、字幕、元数据的“盒子”，决定兼容性与功能支持。编码器（如H.264、AAC、VP9）：压缩原始数据的算法，影响画质、文件大小和处理速度。解码器：将压缩数据还原为可播放的原始格式。音视频流与时间基（Time Ba...阅读全文
慕ke技术大牛成长课，从0到1带你手写一个数据库系统拼课》》》❤ jzit.top/5271/数据库系统是一个复杂的软件系统，由多个协同工作的模块组成，共同实现数据的高效存储、管理和访问。以下是数据库系统核心模块的详细解析，涵盖其功能、交互关系及关键技术：一、数据库系统架构概览mermaid复制graph TD A[用户/应用] -->|SQL| B[查询处理器] B --> C[存储引擎] C --> D[磁盘存储] D --> C C --> B B --> A E[事务管理器] --> C F[缓冲区管理器] --> C G[索引管理器] --> C二、核心模块功能详解1. 查询处理器（Query Processor）功能：将用户请求转换为高效执行计划子模块：解析器（Parser）语法...阅读全文
获课♥》789it.top/14411/获取ZY↑↑方打开链接↑↑FFmpeg一键安装到高效应用全指南：强大命令行工具实现视频处理、格式转换、水印添加与批量脚本操作，让专业级音视频编辑变得简单高效，满足从入门到进阶的所有需求。内容由DeepSeek-R1模型生成FFmpeg是一个强大的音视频处理工具，其丰富的命令行选项使得音视频处理变得简单而高效。以下是从入门到提高的FFmpeg命令使用指南：一、FFmpeg安装与环境搭建Windows系统访问FFmpeg官网，下载适合操作系统的压缩包。解压文件，并将解压后的文件夹路径添加到系统的环境变量中。打开命令提示符，输入ffmpeg，如果显示FFmpeg的版本信息，说明安装成功。macOS系统可以通过Homebrew安装：brew install ...阅读全文
高可用MySQL 实战，从数据库原理到高性能实战一次性掌握（完结）拼课》》》❤ 789it.top/892/数据库软件的典型架构可以归纳为以下几个核心组成部分，它们共同协作以实现高效的数据存储、管理和查询：1. 数据存储层功能：数据的物理存储，包括表、索引、日志文件等。数据以结构化或非结构化形式存储在磁盘上。关键组件：数据文件：存储实际数据（如表记录）。索引文件：加速数据检索（如B-Tree索引）。日志文件：记录事务操作，用于崩溃恢复（如Redo Log）。类比：数据文件相当于“仓库”，存储所有商品；索引文件是“导航图”，快速定位商品位置。2. 查询处理层功能：解析用户查询（如SQL语句），生成执行计划，并返回结果。包括查询优化器、执行引擎等模块。关键组件：查询解析器：将SQL...阅读全文
获课♥》jzit.top/14529/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Prometheus与Grafana强强联合，为Golang云原生应用打造无代码监控体系。通过高效数据采集、灵活可视化配置，5分钟部署即可实现性能指标全掌控，让系统稳定性与运维效率成为开发者的核心竞争力。内容由DeepSeek-R1模型生成Golang云原生开发指南：利用Prometheus和Grafana监控应用性能在云原生开发环境中，监控应用性能是确保系统稳定运行和高效运维的关键环节。Prometheus和Grafana作为开源监控解决方案的佼佼者，提供了强大的数据采集、处理和可视化能力，特别适用于Golang云原生应用的性能监控。以下是从概念到实践的全面指南，帮助你在不编写代码的情况下，有效利用Prometheus和Gr...阅读全文
「完18章」C++大型流媒体项目-从底层到应用层千万级直播系统实战深度解析C++实现千万级直播系统的架构设计与实战经验，需要从多个维度进行综合考量。以下是对该话题的详细探讨：一、架构设计前端设计：用户界面：包括Web端、移动应用端等，提供友好的用户体验，支持用户管理、录像回放、报警查询等功能。实时通信：使用WebSocket或WebRTC实现实时通信，确保音视频数据的低延迟传输。后端设计：业务逻辑处理：包括用户管理、房间管理、消息管理等核心功能，采用微服务架构进行模块化设计，便于扩展和维护。流媒体服务器：负责视频流的推流、转码、分发等任务，使用高效的流媒体处理工具（如FFmpeg）进行音视频数据的编码和解码。存储与数据库：存储系统：用于存储用户数据、视频数据等，采用分布式存储方...阅读全文
获课：666it.top/14731/ 在嵌入式系统中，不同任务之间经常需要进行数据交换和同步，FreeRTOS作为实时操作系统（RTOS）提供了多种任务通信机制，以满足这些需求。本文将深度解析FreeRTOS中的队列（Queue）、信号量（Semaphore）和事件组（Event Group）的应用场景，帮助开发者更好地理解和应用这些机制。 一、队列（Queue） 队列是FreeRTOS中最基础也是最常用的任务间通信机制。它允许任务或中断程序通过先进先出（FIFO）的方式传递数据，典型地用于任务间或中断与任务之间的数据通信。 1. 队列的特点 固定长度和大小：队列在创建时指定最大存储的数据项数量和每个数据项的大小。 多发送者和接收者：支持多个任务或中断发送和接收数据。 中断中使用：队列可以...阅读全文
获课：666it.top/14693/ 在BI（商业智能）项目中，构建一个高扩展性的数据可视化平台是一个复杂但至关重要的任务。Python和Vue的结合为这一任务提供了强大的技术支持。以下是一个基于Python和Vue的BI数据可视化平台底层架构设计的详细方案： 一、整体架构设计 该数据可视化平台采用前后端分离的设计模式，后端主要负责数据处理和业务逻辑的实现，前端则负责数据的可视化展示和用户交互。Python和Vue分别作为后端和前端的核心技术，共同支撑起整个系统的运行。 二、后端设计（Python） 数据源：支持多种数据源，包括关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）、NoSQL数据库（如MongoDB）、大数据平台（如Hadoop、Spark）等。这些数据源是BI系统的基础，包...阅读全文
51CTO-c 21天从入门到精通 获课：yinheit.xyz/6070/ C# 快速上手：语法基础、数据类型与流程控制详解 一、C# 语言概述与开发环境 C# 是由微软开发的面向对象编程语言，广泛应用于 Windows 应用程序开发、Web 开发（如 ASP.NET Core）、游戏开发（Unity 引擎常用语言）等领域。其设计目标是结合 C 和 C++ 的强大功能，同时简化语法、增强安全性与开发效率。学习 C# 前，需安装 .NET SDK，它包含运行和开发 C# 程序所需的工具与库。开发工具推荐使用 Visual Studio，它提供了集成开发环境（IDE），支持代码编辑、调试、项目管理等一站式操作；轻量级的 Visual Studio Code 搭配 C# 插件，也能满足灵活开发需...阅读全文
黑马JavaSe就业385期线下面授 获课：yinheit.xyz/5146/ JavaSE核心语法精讲：黑马程序员带你7天突破语法壁垒 在编程语言的浩瀚宇宙中，JavaSE 宛如一颗璀璨的恒星，以其跨平台性、面向对象等特性，在软件开发领域占据着举足轻重的地位。对于初学者而言，掌握 JavaSE 核心语法是开启编程之旅的关键一步。黑马程序员凭借丰富的教学经验和专业的教学体系，精心规划了 7 天的学习路径，助力学习者快速突破 JavaSE 语法壁垒。 第一天：Java基础入门与环境搭建 Java语言概述与特点 Java 诞生于 1995 年，由 Sun Microsystems 公司推出。它具有“一次编写，到处运行”的跨平台特性，这得益于 Java 虚拟机（JVM）。无论是在 Windows、...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《用户标签属性流程处理方法》，作者：石泽涛用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，目前用户画像算法普遍存在的问题是数据源较少、数据特征不明显、处理效率低下、分析维度单薄。在分布式计算的架构基础上，我们搭载主框架程序，打造5维8类DPI过滤、打标签算法，攻克处理效率低下、耗费资源大的难题，高效、准确的实现用户上网行为进行深度解析，实现每天百TB数据量级处理入库解析，同时大大加强了用户特征的提取与归类，体现数据价值，依靠精细化运营实现对用户的覆盖，以更好的服务好各类用户群体，带来商业价值。用户标签属性流程处理：主框架程序加载通过读取DPI数据并对数据进行过滤、去噪音处理，再把数据依次传给A、B、C标签程序， A、B、C标签程序通过对传进来的DPI数...阅读全文
获课：yinheit.xyz14842WeNet语音识别实战：从技术架构到工业级部署全解析一、技术架构与核心设计思想WeNet作为工业级端到端语音识别工具包，其核心设计围绕模块化架构与场景适应性展开，旨在弥合研究模型与实际部署的鸿沟。其架构分为三大模块：数据处理层：支持音频格式转换、动态分帧（3-5秒黄金原则）及噪声注入，针对长音频场景采用滑动窗口+1秒重叠的动态切割算法，确保训练与推理的一致性。模型层：基于Conformer或Transformer编码器，结合双通道方法U2实现流式与非流式统一。流式模式下通过动态chunk-based attention策略（如16帧粒度）降低延迟，非流式则启用全局注意力提升精度，在会议转录场景中CER（字符错误率）可降低15%-20%。解码层：集成CTC...阅读全文
jk MySQL 进阶训练营（完结） 获课：yinheit.xyz/15066/ 慢查询优化与SQL调优实战指南 在数据库管理和应用开发中，SQL查询的性能优化至关重要。慢查询不仅会降低应用的响应速度，增加服务器负载，还会影响用户体验。本文将详细介绍针对SQL慢查询的优化策略，从索引优化、查询语句优化、数据库设计优化等多个维度，帮助您提升数据库性能，减少查询响应时间。 一、慢查询优化的基本概念 慢查询是指执行时间过长、消耗资源过多的数据库查询。识别和优化慢查询是提升数据库性能的关键环节。根据搜索结果，我们可以通过开启慢查询日志来识别慢查询：通过设置slow_query_log = ON来开启慢查询日志，同时可以通过long_query_time参数来设置慢查询的时间阈值，比如将其设置为2秒，...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《在使用Flink CDC时，源表没有主键如何处理》，作者：5****m在Flink CDC中，当源表没有主键时，需要设置scan.incremental.snapshot.chunk.key-column参数来指定一个或多个列作为切分数据流的关键列。这些列用于在获取增量快照时切割数据流，帮助Flink CDC高效并行处理数据。如果没有自然主键，通常会选择一个或几个具有高基数且经常更新的列作为替代，以便更均匀地分布数据和有效地捕捉变更。如果表确实没有合适的列可以用作切分键，可能会遇到一些挑战，因为这可能影响到数据处理的效率和准确性。在这种情况下，Flink CDC要求必须设置scan.incremental.snapshot.chunk.key-column，即使表...阅读全文
芯片，作为数字时代的基石，对于我国的经济发展具有重要意义。芯片制造企业如何能快速设计芯片并流片成功，这是一项复杂且系统的工程。在新一代信息技术的推动下，利用计算机辅助设计软件，即EDA（电子设计自动化）软件，来完成超大规模集成电路芯片的功能设计、验证等流程，成为提高芯片设计效率与准确度，推动芯片产业发展的重要手段。随着数智时代的来临，云计算通过为EDA软件提供弹性计算、安全存储和快速更新等功能，满足了大数据量和复杂计算的需求，不断推动着EDA工具的智能化迭代。作为国内领先乃至全球领先的车规级智能汽车计算芯片及基于芯片的解决方案供应商，黑芝麻智能科技有限公司（以下简称“黑芝麻智能”）专注于大算力计算芯片与平台等技术领域的高科技研发，携手天翼云打造了创新超算集群，形成EDA超算云，在提升自身芯片...阅读全文
在linux中查看或监控磁盘的读写性能，可以用到iostat命令，本节介绍下其具体用法。 1，硬盘读写性能， #查看TPS和吞吐量信息 iostat -d -k 1 10 Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn sda 14.54 417.21 368.06 15719357562 13867444535 dm-0 104.60 415.64 366.87 15660312829 13822621684 dm-1 0.69 1.57 1.19 59041280 44822840 Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn sda 0.00 0.00 0.00 0 0 dm-0 0.00...阅读全文
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