Great posts on NoSQL databases

最新推荐文章于 2025-03-24 20:36:37 发布
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#NoSQL #Java #HTML

本文探讨了NoSQL数据库的概念及其在现代数据存储解决方案中的作用。通过对比不同的NoSQL模式和技术，帮助读者理解NoSQL如何应对大规模数据处理挑战，并提供了一系列NoSQL数据库资源链接。
kyle_blog
关注
api-posts：API实用程序NoSQL的使用条款和条件
02-04
综上所述，"api-posts"项目展示了如何在Java Spring环境中利用NoSQL数据库（如MongoDB）构建RESTful API，并实现关键功能如添加评论。开发者应当熟悉这些技术和最佳实践，以便在实际项目中高效地设计和实现API服务。
Save posts on reddit-crx插件
04-01
"Save posts on reddit-crx插件"是一款专为Reddit用户设计的浏览器扩展程序，它主要功能是让用户能够方便地保存并编辑在Reddit上的帖子。这款插件尤其适用于那些需要多次修订或想要离线查看Reddit帖子的用户。通过该...
Introduction to NoSQL Systems
weixin_52006675的博客
12-12 986
What is NoSQL NoSQL database are no-tabular非數據表格 database that store data differently than relational tables 其數據的存儲方式與關係型表格不同 Database that provide a mechanism機制 for data storage retrieval 檢索 that is modelled in means other than the tabular relations used
Article 2: Types of Databases: Relational, NoSQL, and More
weidl001的博客
03-24 865
ProsConsNoSQL.Graph.
mongodb nosql_在MongoDB NoSQL数据库中使用JOIN
culi4814的博客
08-27 463
mongodb nosqlThanks to Julian Motz for kindly helping to peer review this article. 感谢朱利安·莫茨 ( Julian Motz)的帮助，以帮助同行审阅本文。 One of the biggest differences between SQL and NoSQL databases is JOIN. In r...
nosql sql_何时决定使用nosql或sql
weixin_26755331的博客
08-17 263
nosql sqlPortuguese Version: https://inside.contabilizei.com.br/quando-utilizar-nosql-sql-9c9255cd5f12 葡萄牙语版本 ： https : //inside.contabilizei.com.br/quando-utilizar-nosql-sql-9c9255cd5f12 Note: First...
Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server
coolest blog
01-14 383
转：[url]http://planet.mysql.com/entry/?id=26207[/url] Most of high scale web applications use MySQL + memcached. Many of them use also NoSQL like TokyoCabinet/Tyrant. In some cases people have dropp...
Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server[转载]
degouhuo2757的博客
07-20 708
UPDATE: Oracle officially releasedmemcached daemon pluginthat talks with InnoDB. I'm glad to see that NoSQL+MySQL has become an official solution. It's still preview release but will be very pr...
Picking the Right NoSQL Database Tool
hualusiyu的专栏
12-19 678
Gosh; there are so many NoSQL database storage tools out there. It’s almost as bad as brands of sport drinks or water. Have you noticed that some mega-supermarkets have whole aisles dedicated to what
Kafka: High Qulity Posts
术业有专攻
11-26 866
http://engineering.linkedin.com/distributed-systems/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying   The Log: What every software engineer should know about real-time d...
MongoDB快速上手
fengxiandada的博客
08-01 693
MongoDB简单快速上手
readReddit, Readable text posts on reddit-crx插件
04-04
语言:English 接收任何文本后，将其重新格式化为易于阅读的格式。 readReddit为reddit文本帖子和评论添加了一种愉快而整洁的阅读模式。 我非常喜欢阅读发布在/ r / WritingPrompts和/ r / HFY等子目录上的故事。...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
深入理解NoSQL数据库：原理与技术详解
《深入NoSQL(中文版)》的翻译版权由POSTS&TELECOMPRESS持有，享有2012年的独家出版权。未经授权的无Wiley商标的副本销售是非法的。该书的ISBN号码是978-7-115-29638-2，这是一本简体中文版的专业书籍，其版权信息和...
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