Apache APISIX 快速入门 Apache APISIX 是 Apache 软件基金会下的顶级项目,它是一个具有动态、实时、高性能等特点的云原生 API 网关。

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超越竞品：Apache IoTDB如何在全球时序数据库竞争中脱颖而出 摘要：时序数据库（TSDB）是专为存储和管理时间序列数据设计的数据库，具有高效存储、高性能查询和自动数据管理等特点，广泛应用于物联网、金融、工业自动化等领域。Apache IoTDB凭借其标签与字段模型、高写入吞吐量、高效查询和存储压缩等优势，在与InfluxDB、TimescaleDB等国外产品的对比中展现出竞争力。时序数据库选型需综合考虑需求、性能、成本等因素，未来发展方向包括增强数据分析能力、AI结合和边缘计算支持。IoTDB作为专为物联网优化的时序数据库，将持续创新以满足市场需求。

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LLM 精度优化全流程解析：方法、评估与实战指南 LLM 精度优化全流程解析：方法、评估与实战指南

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Apache IoTDB（4）：深度解析时序数据库 IoTDB 在Kubernetes 集群中的部署与实践指南 本文介绍如何在Kubernetes集群中部署高可用Apache IoTDB时序数据库。首先概述IoTDB的核心特性，包括高效时序数据处理、灵活查询和边缘-云端协同能力。随后详细说明Kubernetes环境准备步骤，包括创建命名空间、配置持久化存储卷(PV)和安装Helm工具。重点讲解IoTDB Helm Chart的配置方法，涉及节点资源分配、存储容量设置和副本数配置等关键参数。最后介绍如何配置私有仓库访问凭证，确保Kubernetes能够拉取IoTDB镜像。通过本文指导，读者可以快速搭建高可用的IoTDB

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推荐系统王树森（一）基础Basics&召回Retrieval（上） 本文介绍了推荐系统的基本概念和实现方法，主要包括：1. 推荐算法评估指标，如曝光、点击率等，以及新算法实验流程（离线测试-AB测试-全量上线）；2. 推荐系统链路设计，包括召回通道（协同过滤、双塔模型等）、粗排精排神经网络打分、重排规则等；3. AB测试方法和分层实验设计，包括Holdout机制和反转实验；4. 多种召回算法实现，如基于物品/用户的协同过滤、Swing模型、矩阵补充和最近邻查找等。文章详细说明了每种算法的原理、优缺点和具体实现方式。

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使用Apache POI在Java中生成Word文档的实战指南 Maven是一种项目管理工具，它基于项目对象模型（POM），用于帮助开发者管理和构建项目。Maven的主要功能包括项目构建自动化、依赖管理以及项目信息的标准化管理。构建自动化：通过定义构建生命周期，Maven使得项目构建过程标准化，确保每个开发者都可以使用一致的方式进行构建，无论他们的操作系统或者IDE是什么。依赖管理：Maven能够帮助开发者自动下载项目所需的依赖，管理不同版本的依赖并解决依赖冲突，从而确保项目运行的一致性。项目信息标准化。

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AI 对话高效输入指令攻略（四）：AI+Apache ECharts：生成各种专业图表 本文介绍了利用AI与Apache ECharts高效生成专业图表的方法。Apache ECharts作为开源可视化库，具备图表类型丰富、交互性强、高度定制化等优势，支持多场景数据展示。核心流程为：进入官网汉化后从示例库选择图表类型，复制基础代码；准备数据并明确展示目标，向AI上传数据并提交替换代码的指令；获取AI生成的代码后保存为HTML文件，本地测试并优化样式与交互。通过案例演示可知，该方法降低了专业图表制作门槛，零编程基础用户也能生成高质量图表，同时需注意数据隐私保护与合理使用 AI 工具。

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时序数据库选型指南 —— 为什么选择 Apache IoTDB？ 本文介绍了主流时序数据库的特点与适用场景，重点分析了Apache IoTDB在物联网领域的优势：高吞吐量读写、高效目录结构、丰富查询语义等。详细提供了Windows环境下IoTDB的下载安装指南，包括服务端启动和客户端连接操作步骤。作为清华大学研发的开源时序数据库，IoTDB专为工业物联网设计，支持单机和集群部署，具有优异的性能和易用性。文章还给出了基础操作示例并推荐查阅官方SQL手册，帮助开发者快速上手这一时序数据处理的高效工具。

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Apache IoTDB：大数据时代时序数据库选型的技术突围与实践指南 时序数据库在大数据时代迎来爆发式增长，IoTDB作为Apache顶级开源项目展现出显著优势：1. 性能卓越：支持千万级数据点/秒写入，18:1高压缩比，查询延迟低至500ms；2. 创新架构：采用树形数据模型适配工业设备层级管理，端边云协同实现高效数据处理；3. 行业应用：已在能源电力（省级电网秒级故障追溯）、智能制造（汽车工厂存储成本降82%）等领域成功落地；4. 生态完善：支持Hadoop/Spark等大数据生态，与Grafana等可视化工具无缝集成。

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大数据时代时序数据库选型指南：深度解析与 Apache IoTDB 实践 在工业物联网、智能运维、金融科技等领域的数字化转型进程中，时序数据正以爆发式速度增长。据 IDC 预测，到 2025 年全球时序数据总量将突破 50ZB，这些包含时间戳的结构化数据（如设备传感器读数、系统日志、交易记录）蕴含着巨大的商业价值。然而，传统数据库架构在处理高并发写入、时间窗口查询、冷热数据分层等场景时逐渐力不从心，时序数据库（Time Series Database, TSDB）应运而生。本文将从技术选型核心维度出发，通过对比国外主流产品，结合代码实践，解析 Apache IoTDB 成为优选方

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手把手教你驯服Apache IoTDB时序数据库，开启时序数据管理新征程！ 本文是一篇幽默风趣的 Apache IoTDB 时序数据库安装使用教程。从 “这东西能不能吃” 的灵魂拷问切入，先科普 IoTDB 的 “真实身份”—— 一款专为时序数据设计的数据库利器，适用于物联网、工业监控等场景。接着手把手带读者搞定环境准备、单机部署（附 Linux 实操）、数据库连接等操作，用生活化比喻拆解数据写入、查询等核心操作，还贴心整理了端口冲突等 “踩坑指南”。哪怕是数据库小白，也能跟着本文轻松驯服这个 “时序猛兽”，开启高效管理时序数据的新技能！

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Java处理PDF就靠它！Apache PDFBox：开源免费的PDF全能王 无论是自动化报表生成还是文档分析系统，它都能提供可靠支持。结合本文的代码示例与避坑指南，可快速构建稳健的。本文只是简单的介绍了其部分功能，里面还有很多深藏的功能，等待你去挖掘！的内容提取、分割、合并等操作。可以看出打印和输出的图片名称和图片。主要提供了8个功能，通过演示几个常用的功能，了解一下。文档的开源 Java 工具。文档、作现有文档以及从文档中提取内容的能力。案例提取了一张网约车发票的信息。这里为了方便截图，将三张图展示在了一起。设计和强大的底层能力，成为。的解析、生成与操作难题。

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Apache Gravitino - AI和数据湖时代的新一代元数据管理平台！ 在叶子节点上，可以是 Table、Fileset、Model、Topic，这些节点承载了进一步的元信息，如 Table 的列信息、分区信息，Fileset 的存储位置信息，Model 的版本信息和存储位置，Topic 的 Kafka 集群信息和 Schema 等等，用户还可以进一步扩展，以记录各种元信息。随着数据湖大规模应用、AI 数据大量增长、数据安全与数据治理被更加被重视，难以基于原有的架构或组件实现一套统一的元数据管理系统，进而解决数据孤岛、统一权限，多维度数据治理等问题。

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[特殊字符] 超详细Apache Spark 3.5.5安装教程（Ubuntu版）附集群部署与避坑指南 本文详细介绍了如何在Ubuntu系统上安装和配置Apache Spark 3.5.5，涵盖单机模式和集群模式的部署步骤。首先，文章列出了系统硬件和软件要求，并提供了更新系统和安装依赖工具的命令。接着，详细讲解了单机模式的安装过程，包括Java环境的安装、Spark的下载与解压、环境变量的配置以及安装验证。对于集群模式，文章规划了集群节点，并指导如何配置SSH无密码登录、编辑Spark配置文件、分发Spark目录到Worker节点，并启动集群。此外，文章还提供了运行示例程序验证安装的步骤，并列举了常见问题及其

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Apache InLong：构建10万亿级数据管道的全场景集成框架 Apache InLong是一站式大数据集成框架，支持数据采集、同步和订阅全流程，具备PB级数据处理能力。该项目源于腾讯TubeMQ消息队列，2019年进入Apache孵化器，2022年成为顶级项目。核心特性包括：SaaS化服务、10万亿级数据吞吐、20+协议支持、可视化管控平台。架构包含Agent采集、TubeMQ传输、Sort处理等模块，相比Kafka方案可降低85%传输成本。典型应用于金融风控、社交分析等场景，通过"一次接入，全场景服务"理念，提供高吞吐、低延迟、低成本的数据管道。

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计算机毕业设计含：JAVA、PHP、爬虫、Python、SSM、Hadoop、Hive、Spark、C#、C++、mysql等系统及全套文案。
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Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体。该系统源于 Yahoo，最初在 Yahoo 内部开发和部署，支持 Yahoo 应用服务平台 140 万个主题，日处理超过 1000 亿条消息。Pulsar 于 2016 年由 Yahoo 开源并捐赠给 Apache 软件基金会进行孵化，2018 年成为 Apache 软件基金会顶级项目。Pulsar 采用计算与存储分离的分层架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时以及高可扩展流数据存储特性。
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