深入解析Hadoop MapReduce Shuffle过程：从环形缓冲区溢写到Sort与Merge源码 在大数据处理的经典范式MapReduce中，Shuffle过程如同人体血液循环系统般连接着计算框架的各个组件。作为Hadoop最核心的分布式计算模型，MapReduce通过"分而治之"的思想将海量数据处理分解为Map和Reduce两个阶段：Map任务负责数据的分片处理，Reduce任务进行全局汇总。而连接这两个阶段的Shuffle过程，则是整个计算框架中数据重分布的关键枢纽，其设计优劣直接影响作业的执行效率。随着大数据处理需求向实时化、智能化发展，传统Shuffle机制正面临根本性变革。

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Vue-22-通过flask接口提供的数据使用plotly.js绘图(一) 使用Vue3，获取数据并渲染Plotly.js图表，可以选择图表类型绘图，还可以通过预置的推荐逻辑，根据数据项的个数推荐合适的图表。

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【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 主页-微博基本信息实现 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 主页-微博基本信息实现

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Azure DevOps 使用服务主体配置自托管代理 (Self-hosted Agent) 配置指南 本文介绍在Linux环境下，使用Azure服务主体（SP）配置Azure DevOps自托管代理的最佳实践，包括SP创建、权限配置、代理安装启动等步骤，适用于生产及高安全性自动化场景。

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在腾讯云上安装gitlab 腾讯云的opencloudos，其实是centos改版来的。

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PyTorch中神经网络的模型构建 本文介绍了PyTorch中自定义神经网络模型的核心方法，重点讲解了从基础层构建到完整网络设计的实现过程。主要内容包括：1）继承nn.Module类创建自定义模型的基本框架；2）实现卷积层、池化层等核心组件的原理与代码；3）经典网络结构LeNet和AlexNet的实现细节与对比分析。文章通过具体代码示例，展示了如何定义网络参数、实现前向传播，以及处理不同维度的输入数据，为PyTorch初学者提供了从理论到实践的完整指导。

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人工智能与云计算双轮驱动：元宇宙如何重构全球产业生态 摘要：人工智能与云计算共同构成元宇宙核心技术底座。AI通过生成式内容（AIGC）、虚拟数字人交互、智能运维和数据分析等应用降低创作成本、提升用户体验；云计算则提供弹性算力、分布式存储和全球协同支持。二者协同实现实时渲染、资源优化和安全保障，已应用于电力巡检（效率提升70%）、虚拟试衣（转化率提高40%）等场景。未来AI大模型与量子计算的融合将推动元宇宙在工业、医疗等领域的深度应用，但需解决数据隐私、标准统一等挑战。

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从 Shell 脚本到 Go 应用：使用 Kiro AI 助手完成 Harpoon 项目重构的完整实践 在云原生和 Kubernetes 环境中，容器镜像管理是一个常见但繁琐的任务。我之前写了一个名为images.sh的 Shell 脚本来批量处理多镜像的拉取、保存、加载和推送操作。跨平台兼容性差：只能在 Unix-like 系统上运行错误处理简陋：缺乏详细的错误信息和恢复机制配置管理困难：所有配置都硬编码在脚本中扩展性有限：添加新功能需要大量修改用户体验不佳：缺乏进度显示和友好的帮助信息因此，我决定将其重构为一个现代化的 Go 应用程序，并将其命名为Harpoon。

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函数参数、递归调用 由于c语言允许嵌套调用，把这种一进一出的过程设计为栈的数据结构，先调用的后返回。

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Hadoop磁盘I/O瓶颈的监控与优化：从iostat指标到JBOD vs RAID的深度解析 在Hadoop分布式计算框架中，磁盘I/O瓶颈是影响整体性能的关键因素之一。当数据节点（DataNode）无法及时处理来自任务执行器（如MapReduce任务或Spark作业）的读写请求时，系统会出现明显的性能降级，这种状态被称为磁盘I/O瓶颈。其本质是磁盘的物理吞吐能力无法满足应用程序的I/O需求，导致CPU资源因等待I/O操作完成而闲置。随着数据规模持续膨胀和计算范式迭代，Hadoop生态的存储层正经历着深刻变革。

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HashMap面试知识点笔记 HashMap基于数组+链表/红黑树实现哈希表，通过key的hash值计算数组下标存储数据。JDK1.8引入红黑树优化，在链表长度>8且数组长度≥64时转换为红黑树，解决了JDK1.7头插法导致的死循环问题。put操作包含初始化检查、计算索引、插入逻辑和扩容检查四个步骤，当元素数量达到阈值时会扩容为原容量的2倍。数组长度设计为2的幂次方，通过位运算提升计算效率。HashMap非线程安全，建议在多线程环境下使用ConcurrentHashMap。负载因子默认为0.75，是时间和空间的平衡选择。

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【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 主页-最近七天微博发布量实现 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 主页-最近七天微博发布量实现

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SpringBoot整合Langchain4j -langchain4j起步依赖-->

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Flask转发 [Siemens.Sistar.Api.dll] Braumat API---＞DLL to restAPI 【代码】Flask转发 [Siemens.Sistar.Api.dll] Braumat API---＞DLL to restAPI。

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[AI 生成] Flink 面试题 Task 在处理来自多个 Input Channel 的数据流时，需要等待。

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Vue-23-通过flask接口提供的数据使用plotly.js绘图(二) 根据数据项的数量推荐可以使用的图表，选择指定的图表绘图。

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广告业技术范式转移：当AI开始重构整个价值链 我们将从工作流重构、人才栈变迁、商业模式冲突和全球化加速等多个维度，揭示这场正在发生的、不可逆转的结构性变革，并探讨未来从业者的生存法则。但WPP、Omnicom等行业巨头的动向——并非收缩，而是斥巨资并购与整合，以拥抱“新技术带来的机会”——揭示了真相。ANA的数据显示，品牌内部创意团队的比例已从2008年的42%增长到2023年的82%。这意味着，AI不再是一个辅助工具，而是正在成为一个新的、集成的“创意操作系统”。生成式AI的颠覆性在于，它能将这个长链条压缩成一个高效的、人机协同的闭环。

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