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原创 已于 2022-07-16 18:41:14 修改 · 697 阅读 · 0 ·
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#大数据

于 2022-06-30 20:36:22 首次发布

谢谢各位最近点赞 和关注特别给力啊 是不是快要交作业了 不得不抄我的作业了啊（坏笑）

自动驾驶系列—记忆泊车技术：未来驾驶的智能伴侣
u013889591的专栏
09-06 3339
随着城市化的快速发展，车辆数量激增，停车位变得日益紧张。在居民区和商业区，停车位狭窄且复杂，对驾驶员的泊车技巧提出了更高要求。记忆泊车技术应运而生，旨在解决这些挑战，通过自动化泊车过程，减轻驾驶员的负担，提高泊车效率和安全性。在全球化的大背景下，城市化进程不断加速，尤其是在中国的首都北京，这一现象更为显著。北京，作为一个拥有悠久历史与现代化设施的大都市，正面临着日益增长的人口和车辆保有量。随着经济的蓬勃发展和人民生活水平的提高，车辆已成为家庭出行的常见选择，这导致了城市中心区域的停车位需求急剧上升。
【计算机毕设项目推荐】基于SpringBoot的springboot个性化推荐电商平台的设计与实现
天码编程的博客
08-10 1136
开发语言：Java数据库：MySQL系统架构：B/S后端：SpringBoot前端：Vue工具：IDEA，JDK1.8，Maven在数字化浪潮的推动下，电子商务平台如雨后春笋般涌现，成为现代商业活动的重要组成部分。随着用户数量的激增和商品种类的多样化，个性化推荐系统在电商平台中的作用日益凸显。SpringBoot，以其轻量级、快速开发的特点，成为构建现代应用的优选框架。
【AI系列】Milvus向量数据库引擎
优快云站内信: https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/qyj19920704
11-07 1410
要理解 Milvus 的重要性，首先需要了解什么是向量。向量，简单来说，就是一组数字，在人工智能领域，它通常是通过特定模型将非结构化数据（如图像、文本、音频）转换成的数值表示。举个例子，一段文本 “我喜欢向量数据库” 可以被转换成一个数字向量，如，这串数字就是该段文本在某个高维空间中的位置（例如 128 维或 1024 维）。这个向量能够捕捉到文本的语义信息，因此可以用于比较文本之间的相似度。同样的道理，图像也可以通过类似的方式转化为向量，代表图像的特征信息。向量的关键特点。
远程字典服务Redis,感谢B站黑马程序员,多多三连
qq_40780198的博客
09-22 3202
1.数据存储的解决方案(电商场景) 关于数据各类数据存储的解决方案 2.远程字典服务Redis介绍 特征 内部采用单线程机制进行工作 高性能 支持多数据类型 持久化支持. 放断电,可以进行数据灾难恢复. 应用 为热点数据加速查询 任务队列,比如秒杀,抢购,购票排队等 即时信息查询,如排行榜,各类网站统计,在线人数信息..... 时效性信息控制,比如验.
微服务架构服务容错设计分析
07-17 1716
在微服务体系架构中，由于拆解的服务数变多了，服务发生故障的地方也会相应的增加，因此如何保证服务架构健壮是一个值得深思的问题。微服务容错机制正是这样一种稳定性解决方案，可以理解微微服务架构的保险丝，通过它可以对业务平台形成一种有效的保护机制。在发生平台异常时候，容错机制是平台稳定运行的最后一道屏障。
【Python系列】从内存分析到性能剖析
优快云站内信: https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/qyj19920704
07-27 1284
生成的.prof 文件可以使用专门的工具（如 snakeviz）进行可视化分析，或者用 pstats 模块进行更灵活的数据处理。在 Python 开发过程中，随着项目规模的增长和业务逻辑的复杂化，代码的性能问题往往会逐渐显现。内存使用是影响 Python 应用性能的关键因素之一，memory-profiler 是一款专门用于分析 Python 代码内存使用情况的强大工具。这个命令会调用 matplotlib 库，绘制出内存使用随时间变化的曲线图，让您一目了然地看到内存的增长和释放情况。
炸裂！Manus AI 宣布“聊天模式“无限使用，完全免费
攻城狮7号的博客
06-14 1235
2024年的夏天，人工智能（AI）领域的热度丝毫未减。正当人们还在讨论OpenAI的最新模型、谷歌的AI搜索将如何改变互联网时，一家名为Manus AI的初创公司，向这个已经足够拥挤的赛道投下了一枚重磅炸弹：它宣布其核心的"聊天模式"将对所有用户完全免费，并且"无使用限制"。这个消息迅速在全球科技圈和AI爱好者中传开。在AI算力成本依然高昂的今天，"免费"和"无限"这两个词显得格外刺眼，也格外诱人。这不禁让人发问：Manus AI究竟是谁？它为何敢于做出如此大胆的举动？
【Spring Cloud】 使用Eureka实现服务注册与服务发现
m0_71731682的博客
07-13 1854
在我们前面进行搭建微服务，在进行远程调用时进行远程调用的时候，我们发现我们的远程调用URL是写死的。当更换机器，或者新增机器时，这个URL就需要跟着变更，就需要去通知所有的相关服务去修改。随之⽽来的就是各个项⽬的配置⽂件反复更新，各个项⽬的频繁部署。这种没有具体意义，但⼜不得不做的⼯作，会让⼈⾮常痛苦。
Shopify的新规：“先证明AI干不了，再来申请招人”
攻城狮7号的博客
07-03 1077
2025年四月初，加拿大电商巨头Shopify的CEO托比·卢特克（Tobi Lütke）投下了一枚重磅炸弹。在一份题为《使用AI现在是基本期望》的内部备忘录中，他宣布了一项石破天惊的新规定：任何团队在申请招聘新员工或争取更多资源之前，必须首先论证，为什么他们想做的事情不能由人工智能（AI）来完成。
python城科就业数据可视化系统的设计与实现-附源码150915
m0_73244000的博客
08-13 1306
本系统的前端界面涉及的技术主要有Django， HTML，jQuery等等，通过这些技术可以实现前端页面的美观和动态效果使之符合广大群众的审美观，后台主要使用的技术主要有Python编程语言，MySQL数据库，Ajax异步交互，根据Ajax异步模式的数据爬取，解决了传统管理数据分析所带来的人力、物力和时间上的虚耗和交流深度的限定，这让交流的过程更快捷、准确、便利，同时完成城科就业数据可视化系统的基本功能：历史指数数据、月幸福排名、年幸福排名、幸福领域调查、改善调查，数据分析等。
【Redis学习】服务端高并发分布式结构演变之路
2301_80220607的博客
09-18 2132
【Redis学习】基础篇：理解何为分布式系统与架构！！
Java开发面试问题，基于java的网上订餐系统
m0_56824583的博客
05-26 292
一、背景 我们日常在电商网站购物时经常会遇到一些高并发的场景，例如电商 App 上经常出现的秒杀活动、限量优惠券抢购，还有我们去哪儿网的火车票抢票系统等，这些场景有一个共同特点就是访问量激增，虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化，但整体的并发还是平时的数倍以上，为了避免并发问题，防止库存超卖，给用户提供一个良好的购物体验，这些系统中都会用到锁的机制。 对于单进程的并发场景，可以使用编程语言及相应的类库提供的锁，如 Java 中的 synchronized 语法以及 ReentrantLock 类
matinal：什么是 SAP BTP？
matinal 當冬夜漸暖 。公众号：matinal
07-23 2873
SAP
讲讲分布式和集群那点事
无聊人的有趣博客
03-10 1210
啥是集群？集群有啥好处坏处？什么是分布式？分布式有啥用？分布式有啥好处或者有啥坏处？负载均衡又是啥？它能应用在哪里？
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
最新发布
九河智造云的内容中心
12-02 370
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
【Zookeeper】ZAB协议
qq_43494013的博客
11-28 697
【Zookeeper】ZAB协议
后端在分布式中的Apache Kafka
2509_93945680的博客
11-28 421
比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1857
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
n8n实战营Day3：电商订单全流程自动化·需求分析与流程拆解
陈奕昆的博客
11-29 1254
本文详细拆解了电商订单处理全流程自动化方案，针对手动操作存在的三大核心痛点：多平台订单整合效率低、库存同步滞后风险高、物流信息推送不及时。通过n8n工作流设计，将流程划分为6大环节（订单抓取、数据清洗、订单去重、库存处理、物流对接、信息推送），并给出节点选型建议和关键配置要点。重点强调数据标准化的重要性，包括字段映射规范和传递规则，为后续实操提供清晰的"施工蓝图"。下节将进入实操阶段，重点讲解多平台订单抓取和ERP对接的具体实现。
新能源汽车销量激增与安全问题关注
资源摘要信息:"本报告主要围绕汽车行业最新的市场动态进行分析，特别关注了汽车销量的高增长趋势以及新能源汽车在安全性能方面的问题。随着全球汽车行业的发展，新能源汽车逐渐成为市场的新宠，其销量的提升成为推动...
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