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最新推荐文章于 2025-08-18 19:53:22 发布
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博客：蚂蚁数据体验技术团队的文章仓库
02-21
【博客：蚂蚁数据体验技术团队的文章仓库】 蚂蚁数据体验技术团队是阿里巴巴集团内专注于数据技术和用户体验的创新团队，他们的博客仓库汇聚了团队成员在数据科学、大数据处理、人工智能以及前端、Android、iOS等多...
百度地图BDI大数据团队技术博客.zip
03-06
【标题】：“百度地图BDI大数据团队技术博客” 这篇压缩包文件“百度地图BDI大数据团队技术博客.zip”显然包含了百度地图背后的大数据团队所分享的技术博客文章。这些博客很可能涵盖了他们在处理、分析和利用海量...
如何在 Linux 上安装 SQL Server 2022 和 Azure Data Studio
csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系
08-15 1117
本文介绍了如何在Linux系统（以Ubuntu 20.04为例）上安装SQL Server 2022及Azure Data Studio。SQL Server自2017版开始支持Linux平台，通过平台抽象层实现跨平台兼容性。文章详细说明了安装步骤：导入GPG密钥、注册存储库、安装软件包并配置管理员密码。同时介绍了SQL Server在Linux上的不同版本（企业版、标准版等）和主要功能差异。安装完成后，用户可通过Azure Data Studio等工具进行连接管理，文中提供了连接参数设置指南。整个过程简便
MySQL 常用命令速查表
DeppBing的博客，全栈修炼记｜记录一个开发者的进化轨迹
08-15 571
本文总结了MySQL常用SQL命令，涵盖数据库操作、表操作、数据操作、数据查询、权限控制、事务控制等核心功能。主要内容包括：数据库的创建/删除/修改（CREATE/DROP/ALTER DATABASE）；表结构的创建/修改/删除（CREATE/ALTER/DROP TABLE）；数据增删改查（INSERT/DELETE/UPDATE/SELECT）；索引管理（CREATE/DROP INDEX）；用户权限控制（GRANT/REVOKE）；事务管理（START/COMMIT/ROLLBACK）等。每个命令都
MyCAT完整实验报告
最新发布
2401_87853424的博客
08-18 219
刚刚看了一下前面的那篇MyCAT的文章 感觉有一些问题 所以拿出一篇文章再说一下 单独构建了完整的实验环境 这样会全面一点‍弥补了上一期的MyCAT的不完整 所以 这次 做了了一个相对来说完整的 包括怎么配置等等 其实还想写分库分表的 但理了一下思路 好像在这篇文章去说的话 就会很多了 所以 下篇文章去完整去说好了 更新的评论越来越慢 但也没办法 博主尽量像写的详细易懂一点 OK 希望大家生活是幸福的 知道自己为了什么努力 下期再见！！！‍。
cat本地部署
Chaser______的博客
08-15 650
CAT监控系统部署指南 环境准备：JDK1.8、Tomcat、MySQL 获取CAT包：通过Git克隆源码或下载官网war包 部署步骤： 创建/data目录结构并设置权限 配置client.xml、datasources.xml和server.xml 导入SQL文件创建数据库 将cat.war部署到Tomcat的webapps目录 启动服务：启动Tomcat后访问http://ip:8080/cat 注意事项：将配置文件中的127.0.0.1替换为实际IP地址 （98字）
【自动化运维神器Ansible】Ansible Roles详解：层次化、结构化组织Playbook的最佳实践
IT成长日记的博客
08-18 481
简单来说，Roles就是通过将复杂的Playbook拆分为多个逻辑组件，使代码更加模块化、可重用且易于维护。在Ansible自动化运维中，随着项目复杂度的增加，Playbook文件会变得越来越庞大且难以维护。Roles提供了一种层次化、结构化的方式来组织Playbook，极大地提高了代码的可重用性和可维护性。Roles不仅能够简化复杂的Playbook，还能提高团队协作效率，是Ansible自动化运维中不可或缺的重要特性。Roles采用标准化的目录结构，每个Role由多个目录和文件组成。
转转技术团队
03-29
### 转转技术团队的背景与成果 转转是一个专注于二手交易的互联网平台，其技术团队在推动平台发展过程中扮演了重要角色。以下是关于转转技术团队的一些关键信息： #### 1. 技术团队的核心能力 转转的技术团队具备强大的研发能力和丰富的实践经验，尤其是在大数据处理、人工智能算法以及分布式系统架构设计等领域表现突出[^3]。这些核心能力帮助转转实现了高效的用户匹配机制和服务优化。 #### 2. 主要技术和项目成就 - **智能化推荐系统** 基于机器学习模型，转转开发了一套高度个性化的商品推荐引擎，能够精准预测用户的兴趣偏好并提供相应的商品建议。这一系统的应用显著提升了用户体验和转化率。 - **图像识别技术的应用** 利用先进的计算机视觉技术，转转成功解决了二手商品图片审核中的诸多难题。通过自动化检测违规内容或低质量照片，大幅降低了人工成本的同时提高了审核效率[^2]。 - **高效的任务管理系统** AI驱动下的新型任务分配框架被引入到日常运营当中，使得整个工作流程更加流畅有序。这种改进不仅加快了响应速度，还增强了跨部门协作的能力。 #### 3. 对外合作和技术分享 除了内部创新之外，转转也积极参与外部交流活动，并定期举办开发者大会或者撰写技术博客来传播经验教训[^1]。例如，《AI时代项目经理成长之道》一书中就记录了许多来自实际操作场景的最佳实践案例，可供其他从业者借鉴参考。 ```python # 示例代码展示如何利用Python实现简单的物品分类功能 def classify_item(image_data, model_weights): import tensorflow as tf # 加载预训练模型权重文件 model = tf.keras.models.load_model(model_weights) # 输入数据预处理 processed_image = preprocess_image(image_data) # 执行推理计算 prediction = model.predict(processed_image) return get_category_name(prediction.argmax()) ``` 上述脚本片段展示了基于TensorFlow库完成的一项基础任务——给定一张待分析的商品图片后返回所属类别名称的过程。 ---
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