Flink on Kubernetes：云原生部署实践全解析 Flink组件K8s资源类型原因说明JobManagerJM需要稳定的网络地址（供TM注册）和持久存储（HA元数据）DeploymentTM是无状态的，可动态扩缩容Flink配置ConfigMap集中管理配置，避免硬编码持久化存储PVC存储Checkpoint/Savepoint、HA元数据维度集群复用是否否资源隔离差好好启动速度快慢中Client依赖需要需要不需要生产适用性低中高创建Dockerfile# 基于Flink官方镜像。

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多智能体：使用 LangGraph 和 LangChain 创建多智能体工作流 多智能体AI协作系统实现 本文介绍了基于LangGraph框架构建多智能体AI协作系统的方法。系统采用两种智能体角色：研究员（负责数据搜索）和图表生成器（负责数据可视化），通过共享消息暂存区进行协作。 关键技术点： 使用同一LLM通过不同提示词实现角色分化 采用LangGraph框架建立智能体间的图结构工作流 实现路由器机制控制消息流向（工具调用或智能体间传递） 集成Tavily搜索和Python代码执行等工具 系统流程为：用户输入→研究员搜索数据→路由器决策→图表生成器绘制→结果输出。该架构展现了多智能体

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MyAgent：​​Temu商品详情采集：提升电商运营效率的利器​ Temu商品详情采集是通过技术手段批量获取平台商品数据（价格、销量、评价等）的电商运营工具，能帮助商家进行市场调研、竞品分析和运营优化。其核心价值包括选品决策支持、动态定价参考、详情页优化及库存管理。高效采集需使用专业工具，结合数据分析并遵守平台规则。随着AI技术发展，未来将实现智能选品推荐和实时数据监控，成为电商竞争的重要助力。商家通过合法合规的数据采集可显著提升运营效率和市场竞争力。

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Docker基础教程（188）Docker Compose命令基础之启动项目的up命令：Docker Compose Up：一键启动容器的魔法咒语，让你告别“它在我电脑上能跑”的噩梦！ Docker Compose up命令是容器编排中的“魔法启动键”，能够一键部署多容器应用。本文深度解析up命令的核心参数、工作流程及实战技巧，涵盖常见应用场景排错指南。通过完整的Web项目示例，演示如何快速部署包含Node.js、Redis和Nginx的完整应用栈，让你彻底告别“环境依赖”噩梦，实现真正的一键部署！

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爬虫是什么？ Python爬虫的简单介绍。

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​DECI基础设施与核心人才的协同机制：跨行业价值释放的关键路径 某物流企业需优化“冷链运输损耗”场景，场景架构师通过DECI的“场景词典”匹配到“制造业-温湿度监控”场景的零件（如“传感器数据采集零件”“异常预警分析零件”），结合物流行业特性调整零件参数（如将“工业设备温度阈值”改为“生鲜存储温度阈值”），最终搭建“冷链损耗预测场景”，损耗率降低25%。数据零件架构师基于DECI的“场景词典”中“跨行业数据交换”场景需求，设计“通用数据清洗零件”，通过DECI的隐私计算模块实现“数据可用不可见”，最终完成跨行业数据零件的标准化开发。

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大数据领域时序分析的分布式计算方案 当你打开手机查看实时快递轨迹时，当工厂监控系统预警设备温度异常时，当电商平台预测明天的销量时，你看到的是时序数据的价值——每一条带时间戳的数据，都在诉说着事物的变化规律。但当数据量从“每天1GB”暴涨到“每秒钟1TB”（比如物联网传感器、金融交易、用户行为日志），单机计算就像“用茶杯接瀑布”，根本无法应对。本文将带你走进大数据时序分析的分布式计算世界。

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AI驱动的酒店成本控制：架构师的2个需求预测案例 去年年底，我和某连锁酒店集团的CFO聊起成本控制时，他扔了一组让我震惊的数据：该集团2023年因食材库存积压、能源过度消耗、人力错配，额外支出了3200万元——相当于10家中等规模酒店的年利润总和。更让他头疼的是：这些浪费不是“大笔乱花”，而是“小错积少成多”——这些问题的核心不是“管理差”，而是**“需求预测不准”**——酒店的需求受季节、天气、本地活动、甚至社交媒体热点（比如某网红打卡酒店）的影响，靠人工经验根本无法精准预判。酒店成本的本质是**“资源供给与需求的匹配效率”**：传统的人工预测（比如“

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2000-2021年 全国上市公司绿色投资环保投资投入dta数据+do代码 绿色投资指企业在污染预防、生态环境治理、绿色生产等方面的支出，如脱硫脱硝、污水处理、节能、除尘、废气废渣处理、环境治理、生态恢复、清洁化生产等。环保投资则是与环境保护直接相关的支出，如脱硫项目、脱硝项目、污水处理、废气、除尘、节能等。张琦等-地区环境治理压力、高管经历与企业环保投资-一项基于《环境空气质量标准(2012)》的准自然实验[J].经济研究,2019。证券代码、企业名称、年份、管理费用环保投资、管理费用环保投资/营业收入、营业收入。证券代码、年份、管理费用环保投资。

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大数据之HBase Apache HBase摘要 Apache HBase是一个基于HDFS的分布式、可扩展NoSQL数据库，采用稀疏多维排序映射的数据模型。其核心特点包括： 数据模型： 采用行键(Byte数组)、列族和时间戳的多维映射 支持动态列和稀疏存储 数据按RowKey字典序排序 架构组成： Master：负责元数据管理和Region分配 RegionServer：处理数据读写请求 依赖Zookeeper进行协调 底层存储使用HDFS 部署要求： 需要预先安装Zookeeper和Hadoop 支持分布式集群部署 数据默

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揭秘MQ：消息中间件的幕后英雄 作为开发者，我们需要深入了解消息中间件的原理和特性，合理选择和使用消息中间件，以构建高效、可靠和可扩展的分布式系统。MQ支持异步消息传递机制。例如，在电商系统中，用户下单后，系统可以将订单消息发送到消息队列，然后立即返回响应给用户，而后续的订单处理、库存更新等操作则可以在后台异步完成。例如，一个订单服务可以将订单创建的消息发送到消息队列，然后由库存服务、支付服务等其他微服务从消息队列中获取消息并进行相应的处理。消息队列用于存储消息，消息代理负责管理和转发消息，而消息客户端则是发送和接收消息的应用程序。

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Spark on Kubernetes：云原生大数据处理新范式 随着企业数据量爆炸式增长，大数据处理对“弹性、高效、易运维”的需求日益迫切。传统Spark部署依赖YARN或独立集群，存在资源隔离差、扩缩容慢、与云环境适配性弱等问题。本文聚焦“Spark on Kubernetes”这一云原生解决方案，覆盖核心概念、技术原理、实战部署及应用场景，帮助读者掌握这一技术的核心价值。本文从“为什么需要Spark on Kubernetes”切入，逐步讲解核心概念、技术原理、实战步骤，最后分析应用场景与未来趋势，形成“问题-原理-实践-展望”的完整逻辑链。Spark。

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生成式引擎优化（GEO）：品牌口碑建设-强效种草工具 生成式引擎优化（GEO）正重塑AI时代的品牌口碑建设。随着生成式AI成为主流信息源，企业需通过结构化知识注入（如Schema标记、动态知识图谱）和语义关联性优化，在AI认知架构中建立权威信源。实践表明，医疗、金融、零售等行业通过GEO策略，使AI回答中的品牌提及率提升60%以上，转化率显著增长。未来，GEO将向多模态优化和AGI集成演进，成为企业构建“隐形护城河”的关键。面对数据质量与伦理挑战，GEO标志着营销从“流量争夺”到“心智渗透”的范式革命。

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基于PHP开发的进销存|ERP源码（附源代码） 通过合理的评估、定制与实施，它能有效整合企业资源，优化业务流程，成为驱动企业增长的核心数字化引擎。选择基于PHP开发的进销存或ERP系统源码，是企业实现高效、低成本信息化的明智之选。：PHP语法简单易懂，配合丰富的框架（如Laravel、ThinkPHP），能极大缩短开发周期，快速响应业务需求。：在选择源码前，务必梳理清楚企业的核心业务流程和痛点，避免追求“大而全”但“不适用”的系统。：拥有海量的开源库、插件和活跃的开发者社区，遇到技术问题可以轻松找到解决方案和支持。：修改界面、增加字段、调整报表格式。

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Python实现基于CPO-Transformer-GRU冠豪猪优化算法（CPO）优化Transformer-GRU组合模型进行多变量回归预测的详细项目实例 本文提出了一种基于冠豪猪优化算法(CPO)优化的Transformer-GRU组合模型(CPO-Transformer-GRU)用于多变量回归预测。该模型融合了Transformer的全局特征提取能力和GRU的时序建模优势，通过CPO算法自动优化模型参数和结构，显著提升了预测精度和泛化性能。项目实现了从数据预处理、特征工程、模型构建到预测评估的全流程自动化，支持金融、工业、医疗等多个领域的应用。实验结果表明，该模型在多项评估指标上优于传统方法，具有更好的鲁棒性和可解释性。项目提供了完整的Python实现代码

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Flink部署与应用——集群资源管理器 Flink部署与应用——集群资源管理器

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基于C++的微信小程序医院预约挂号平台设计和实现的详细项目实例 【医疗信息化】基于C++的微信小程序医院预约挂号平台设计和实现的详细项目实例（含完整的程序，数据库和GUI设计，代码详解）资源-优快云文库 https://download.youkuaiyun.com/download/xiaoxingkongyuxi/90760550【医疗信息化】基于C++的微信小程序医院预约挂号平台设计和实现的详细项目实例（含完整的程序，数据库和GUI设计，代码详解）资源-优快云文库 https://download.youkuaiyun.com/download/xiaoxingkongyuxi/

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Drawio 在软件开发中的应用实践：从 BPMN 编排到 Serverless 工作流自动部署 本文聚焦 BPMN 2.0 可视化 + Serverless 基础设施即代码（IaC） 的交叉领域。Drawio 原生支持 BPMN 2.0 stencil，配合 AWS CDK/阿里云 ROS 等 IaC 框架，可实现“业务流程图即工作流定义”。关键概念：下面以“电商订单履约流程”为例，演示如何从 Drawio BPMN 生成 AWS Step Functions + Lambda Python 代码，并部署到真实环境。 给网关出口序列流写条件： 充足： 不足： 4.2 代

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适用于 Nordic nRF91 系列的 Onomondo SoftSIM(二） 将等待通过 UART 提供的配置文件。收到后，将预配它，设备将重新启动以释放 AT 命令的 UART 端口。

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C++ - 仿 RabbitMQ 实现消息队列--服务端核心模块实现（六） 本文介绍了消息队列系统中消费者管理、信道管理和连接管理三个核心模块的实现。消费者管理模块采用队列单元结构，通过轮询算法实现负载均衡，支持消费者自动应答和手动应答模式。信道管理模块封装了交换机、队列、绑定和消息操作，整合消费者管理和虚拟机功能，实现消息路由和推送。连接管理模块作为顶层抽象，负责创建和管理信道，提供网络通信能力。各模块均采用线程安全设计，通过唯一标识符管理资源，并支持增删查等基本操作。代码实现展示了基于C++的AMQP协议核心组件，包括消费者回调机制、消息确认处理和异步任务调度等功能。

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