SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台（完结）获课：97java.xyz/5063/获取ZY↑↑方打开链接↑↑SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台与以往传统数据的优特点对比随着信息技术的飞速发展，企业对数据的管理和利用变得越来越重要。传统的数据管理方式在某些场景下已难以满足现代企业的需求，而基于SpringBoot3.0和RocketMq构建的企业级数据中台则为数据的整合、处理和服务提供了新的解决方案。本文将对SpringBoot3.0 + RocketMq构建的企业级数据中台与以往传统数据的优特点进行对比分析。一、SpringBoot3.0 + RocketMq构建的企业级数据中台的优点高效的数据处理能力高性能：SpringBo...阅读全文
前言 proxy_cache是nginx内置的一个缓存系统，可实现减小后端负载的作用。 常用参数说明 参数 说明 proxy_cache_path 缓存文件路径。level表示目录层级，1:2表示两个子目录。keys_zone指定缓存区名称和大小。inactive表示缓存有效期。max_size表示硬盘中缓存的大小。use_temp_path为off时表示缓存文件直接写到cache中而不使用temp_path，避免文件拷贝导致影响性能。 proxy_cache 启用缓存并指定缓存区域 proxy_cache_valid 根据状态码来定义缓存的有效期 proxy_cache_min_uses 被访问多少次后才缓存，默认为1 proxy_cache_methods 指定可以被缓存的请求方法，默认...阅读全文
--- #### **一、Redis基础概念与数据类型** **问题1：Redis支持哪些数据类型？分别适用于哪些场景？** **答案**： Redis支持5种核心数据类型，每种类型有特定适用场景： 1. **String（字符串）** • **场景**：缓存简单值（如用户token）、计数器（如文章阅读量）。 • **代码示例**： ```java // 设置并读取字符串 jedis.set("article:1001:views", "5000"); String views = jedis.get("article:1001:views"); ``` 2. **Hash（哈希表）** • **场景**：存储对象属性（如用户信息），减少Key数量。 • **代码示例**： ```java...阅读全文
获课：jzit.top/1459/微信小程序完整项目实战（前端 + 后端）微信小程序是一种轻量级的应用开发框架，用户无需下载安装即可使用。本文将介绍如何从零开始开发一个完整的微信小程序项目，涵盖前端和后端的开发流程，帮助你掌握微信小程序的开发技能。1.项目概述我们将开发一个简单的“任务管理”小程序，用户可以在小程序中创建、查看、更新和删除任务。项目分为前端和后端两部分：前端：使用微信小程序框架开发用户界面和交互逻辑。后端：使用Node.js和Express框架提供RESTful API，支持数据的增删改查。2.技术栈前端：微信小程序框架（WXML、WXSS、JavaScript）微信开发者工具后端：Node.jsExpress框架MongoDB（数据库）部署：云服务器（如阿里云...阅读全文
实战Spark3 实时处理，掌握两套企业级处理方案（完结11章） sprark提供实时计算的模块:SparkStreaming、StructuredStreaming Spark Streaming是构建在Spark Core基础之上的流处理框架，是Spark非常重要的组成部分。Spark Streaming于2013年2月在Spark0.7.0版本中引入，发展至今已经成为了在企业中广泛使用的流处理平台。在2016年7月，Spark2.0版本中引入了Structured Streaming，并在Spark2.2版本中达到了生产级别，Structured Streaming是构建在Spark SQL之上的流处理引擎，用户可以使用DataSet/DataFreame API进行流处理，目前Str...阅读全文
C++数据开放平台实战，手把手教你做工业级项目「完结」来百度APP畅享高清图片获课：itazs.fun/5766/获取资源：上方URL获取资源C++ 数据类型介绍C++ 是一种静态类型的语言，这意味着变量在声明时必须指定类型。C++ 提供了多种内置数据类型，这些类型可以分为以下几类：基本数据类型、复合数据类型和派生数据类型。1. 基本数据类型基本数据类型是最常用的类型，它们直接对应于计算机的硬件支持。C++ 中的基本数据类型包括整型、浮点型、字符型和布尔型。1.1 整型（Integer Types）整型用于表示整数，包括有符号和无符号两种形式。常见的整型有：int：通常为32位，范围通常是 -2,147,483,648 到 2,147,483,647。short：通常为16位，范围通常是 ...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《说说天翼云大规模数据中心组网架构的优势》，作者：程****超天翼云大规模数据中心组网架构的优势：扁平化：现代大规模数据中心,以云计算为代表的流量模型，扁平化设计大大缩短服务器之间的通信路径，从而降低延迟，可以显著提高应用程序和服务性能。易扩展：如果 Spine 交换机的带宽不足，我们只需要增加 Spine 节点数，也可以提供路径上的负载均衡；如果接入连接不足，则只需增加 Leaf 节点数。在设计规模上可以达到几万台至十万台级别.低收敛比：容易实现 1:X 甚至是无阻塞的 1:1 的收敛比，而且通过增加 Spine 和 Leaf 设备间的链路带宽也可以降低链路收敛比，充分适应当前大规模集群的通信需求。更可靠: Spine和Leaf节点全连接,提供了更为可靠的组网连接...阅读全文
程序员基石必修课，计算机网络底层原理（高清完结）获课：程序员基石必修课，计算机网络底层原理（高清完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑掌握通过抓包解决问题的能力掌握通过抓包解决问题的能力，是网络工程师、Web前端开发人员以及网络安全专家等必备的技能之一。以下将详细介绍如何通过抓包来解决问题，并提升相关能力。一、抓包的基本概念抓包（Packet Capture）是指截获、记录和分析网络数据包的技术。通过抓包，可以深入了解网络流量，识别潜在问题，甚至发现安全隐患。二、抓包工具的选择在抓包过程中，选择合适的工具至关重要。以下是一些常用的抓包工具：Wireshark：一款功能强大的开源抓包工具，支持多种操作系统。它提供了丰富的分析功能，能够对捕获的数据包进行深度解析。tcpdump：一个命令行工具，适用...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《弹性存储关键技术介绍》，作者：1****m关键技术：（1）一致性HASH算法，保证数据分片尽量均衡在不同的故障域上，提升存储数据的安全可靠性。以数据唯一标识符、当前存储集群的拓扑结构以及数据备份策略作为一致性HASH算法的输入，可以随时随地通过计算获取数据所在的底层存储设备并直接通信获取或者写入数据，从而避免查表操作，实现去中心化和高度并发，将数据均衡的存储到各个存储节点，实现数据存储的负载均衡去中心化以及哈希的数据随机分布，使得弹性存储底座在理论上具备无限的可扩展性一致性HASH 算法支持数据的多种备份策略，支持可配置副本数，支持存储节点故障域定义与划分，从而使整个系统具备了高可靠性和高可用性。（2）增加盘级缓存，提升引擎读写性能。为每个存储节点配置两块SSD盘...阅读全文
技术大牛成长课，从0到1带你手写一个数据库系统(超清完结)获课：技术大牛成长课，从0到1带你手写一个数据库系统(超清完结)获取ZY↑↑方打开链接↑↑手写数据库系统的必要性，及系统的整体介绍手写数据库系统的必要性手写数据库系统为数据库技术的优化和创新提供了可能。开发者可以尝试新的数据存储模型、索引结构或查询优化算法。例如，研究人员可以开发一种基于新型硬件（如非易失性内存）的存储引擎，以突破传统存储方式的性能瓶颈。在计算机科学教育领域，手写数据库系统是一个非常好的教学实践项目。它可以帮助学生巩固数据结构、算法和操作系统等多门课程的知识。学生通过自己实现数据库的存储引擎、查询处理器等组件，能够将理论知识与实际应用相结合，提高编程和系统设计能力。对于一些具有特殊业务要求的场景，现成的数据库系统可能...阅读全文
轻松入门大数据：玩转Flink，打造湖仓一体架构（完结无秘）获课：xuelingit点xyz/2159/获取ZY↑↑方打开链接↑↑玩转 Flink，打造湖仓一体架构在大数据时代，数据成为企业决策和创新的核心资产。如何高效地管理和利用这些数据，湖仓一体架构应运而生。Apache Flink 作为一款强大的开源流批一体化处理框架，在打造湖仓一体架构中发挥着关键作用。湖仓一体架构：融合的力量传统的数据架构中，数据仓库和数据湖各自为政。数据仓库以结构化数据为主，注重数据的一致性和准确性，主要用于支持企业的决策分析；而数据湖则以原始的、非结构化或半结构化数据存储为主，强调数据的灵活性和扩展性。但这种分离的架构在实际应用中面临诸多挑战，如数据处理流程复杂、数据一致性难以保证、数据价值难以充分挖掘等。湖...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《如何用sockpef测试实例之间的网络时延》，作者：j****n网络时延：指数据（报文/分组、比特流）从网络的一端发送到另一端所需的时间。也叫延迟或迟延。操作步骤：分别在测试机和辅助测试机上执行一下命令，安装sockperfyum install -y autoconf automake libtool gcc-c++cd /optwget ***/tags/3.8.tar.gz –no-check-certificate(官网地址，自行百度）tar -zxf 3.8.tar.gzcd sockperf-3.8/（./autogen.sh && ./configure && make && make install）./autogen.sh./configurem...阅读全文
### 矩阵与距离算法详解：以余弦距离为中心 #### 一、**矩阵举例与余弦相似度/距离** 1. **矩阵示例** 假设用户-商品评分矩阵如下（用户对商品的评分范围为0-5分）： ``` | 用户 | 商品A | 商品B | 商品C | |------|-------|-------|-------| | 用户1 | 4 | 0 | 3 | | 用户2 | 5 | 2 | 1 | | 用户3 | 0 | 4 | 2 | ``` 用户1和用户2的评分向量分别为：\( \mathbf{u_1} = [4, 0, 3] \)，\( \mathbf{u_2} = [5, 2, 1] \)。 2. **余弦相似度原理** 余弦相似度衡量向量方向的一致性，忽略向量长度差异： \[ \cos(\the...阅读全文
C/C++从0到1系统精讲 项目开发综合基础课-完结分享获课：C/C++从0到1系统精讲 项目开发综合基础课-完结分享获取ZY↑↑方打开链接↑↑在C++项目开发中，数据结构是构建高效、可维护代码的基础。掌握常见的数据结构及其应用场景，能够帮助你设计出更优化的解决方案。以下是对C++中几种常用数据结构的系统讲解，包括它们的基本概念、实现方法以及在项目开发中的应用。1. 数组（Array）基本概念：数组是一种线性数据结构，用于存储相同类型的元素集合。所有元素在内存中是连续存储的，通过索引进行访问。示例代码：cpp深色版本#include
大数据生态圈/Hadoop/Spark/Flink/数据仓库/实时分析/推荐系统获课：789it点top/2505/获取ZY↑↑方打开链接↑↑大数据生态圈：构建智能时代的基石在数字化浪潮汹涌的今天，大数据已成为推动各行各业变革的重要力量。大数据生态圈，作为这一变革的核心驱动力，汇聚了Hadoop、Spark、Flink、数据仓库、实时分析以及推荐系统等一系列关键技术，共同构建了一个高效、智能的数据处理与分析体系。本文将深入探讨这些技术如何协同工作，为企业带来前所未有的数据洞察力和业务价值。Hadoop：大数据处理的基石Hadoop，作为大数据领域的基石，为海量数据的存储和处理提供了强大的分布式基础架构。其核心组件HDFS（Hadoop Distributed File System）通过分布...阅读全文
数据分析50+高频场景实战 业绩提升立竿见影|已完结数据分析在50+高频场景中的实战应用：业绩提升立竿见影随着数字化转型的深入，数据分析已成为各行各业提升业绩的关键工具，尤其是在50+高频场景中，数据分析的价值更加凸显。这些场景往往涉及大量数据流转和快速决策，如何从中提炼出有价值的信息并迅速应用，成为了企业快速提升业绩的核心所在。1. 50+高频场景的特点50+高频场景通常出现在零售、电商、金融、医疗、互联网等行业。这些场景具有几个明显特点：数据量大、变化快：用户行为、交易记录、产品更新等数据量庞大且日常波动较大。决策时效性强：决策需要在极短的时间内完成，无法依赖长周期的分析。行为复杂多样：用户需求和行为呈现多元化趋势，需要精准分析每个细分群体的行为模式。2. 数据分析在50+高频场景中的应...阅读全文
https://97it.top/2165/ 摘要 传输层协议是计算机网络协议栈中的关键组成部分，主要负责端到端的数据传输和通信控制。TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是传输层的两种主要协议，它们在设计目标、功能特性、性能表现和适用场景上存在显著差异。本文从协议的基本特性出发，详细分析了TCP和UDP在可靠性、连接管理、性能优化、拥塞控制等方面的设计原理和机制，旨在为理解这两种协议的区别提供理论基础，并探讨它们在网络应用中的适用场景。 1. 引言 在网络通信中，传输层协议的作用是确保数据能够在源端和目的端之间可靠、高效地传输。TCP和UDP作为传输层的两种主要协议，分别适用于不同的应用场景。TCP强调数据传输的可靠性，而UDP则注重传输效率和低延迟。理解这两种协议的区别对于设计...阅读全文
HBase 的 Row Key 路由策略 **并不一定是按照字母顺序（a-z）或简单地将数据平均分割到 Region**，而是基于行键的字典序排序和动态分区机制来实现的。 --- ### **1. HBase 的 Row Key 分区机制** HBase 的数据分区是基于 **行键的字典序（Lexicographical Order）** 的，而不是简单的按字母顺序或均匀分割。以下是关键点： #### **(1) 字典序排序** - 行键在 HBase 中是按字典序排序的。 - 字典序不仅适用于字母（a-z），还适用于数字、符号和其他字符。 - 例如： ```plaintext "001" < "010" < "100" < "aaa" < "aab" < "zzz" ``` #### **...阅读全文
Flink 从0到1实战实时风控系统获课：97java.xyz/2323/Flink风控系统：实时风险防控的利器随着大数据技术的飞速发展，尤其是流处理技术的不断成熟，实时风控系统已成为金融、电子商务等行业不可或缺的重要组成部分。Apache Flink，作为一款开源的分布式流处理框架，凭借其高吞吐、低延迟和灵活的处理能力，在实时风控系统中发挥着举足轻重的作用。一、Flink简介及其优势Flink最初由柏林工业大学的研究人员开发，旨在实现数据流上的有状态计算。自2014年成为Apache的顶级项目以来，Flink已逐渐发展成为处理无界和有界数据的强大工具。其分布式架构、高可用性、准确性、低延迟、高吞吐量以及灵活性等特点，使其成为实时风控系统的理想选择。分布式架构：Flink程序可以运行在分布式...阅读全文
在 HashMap 的树化与反树化过程中，“两个链表”具体指以下两种结构： ### **1. 原红黑树拆分后的两个链表** 当 HashMap 发生扩容（resize）时，原有的红黑树会根据新的哈希值分布被拆分为 **两个独立的链表**： • **高位链表**（hi-head）：哈希值与新数组容量按位与后非零的节点； • **低位链表**（lo-head）：哈希值与新数组容量按位与后为零的节点。 ### **2. 拆分后的处理逻辑** HashMap 会分别检查这两个链表的长度： 1. **长度 ≤6**：将链表退化为普通链表（`Node` 结构），取消树化； 2. **长度 >6**：重新将链表转换为红黑树（`TreeNode` 结构），保持高效查询性能。 --- ### **技术细节与设...阅读全文
获课♥》789it.top/177/数据结构、算法原理与复杂度分析详解一、数据结构数组特点：数组长度是固定的，存储的元素数据类型是一致的，拥有下标索引，方便通过索引获取对应位置上的元素值。操作：访问、插入、删除、遍历等。应用场景：适用于需要频繁访问元素的场景，如实现查找表。链表特点：由多个节点组成，每个节点包含数据域和指针域（指向下一个节点的指针）。链表分为单向链表、双向链表和循环链表等。操作：节点的插入、删除、遍历等。应用场景：适用于需要频繁插入和删除元素的场景，如实现队列、栈等。栈特点：后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在一端（栈顶）进行插入和删除操作。操作：入栈（push）、出栈（pop）、查看栈顶元素（peek）等。应用场景：适用于需要逆序处理元素的场景，如表达式求值、括号匹配等...阅读全文
--- ### **用朋友圈案例详解并查集** #### **场景设定** - **人物信息**： - 张三（25岁） - 李四（30岁） - 王五（28岁） - 赵六（22岁） - 孙七（35岁） - **初始状态**：每个人都是独立的朋友圈 --- ### **Java代码实现** #### **1. 定义Person类** ```java class Person { String name; int age; public Person(String name, int age) { this.name = name; this.age = age; } // 重写equals和hashCode，用于正确识别对象 @Override public boolean equals(Obj...阅读全文
SpringBoot2.X+Vue+UniAPP，全栈开发医疗小程序无秘分享获课：3w-bcwit和top/208/获取ZY↑↑方打开链接↑↑后端技术栈分析在SpringBoot2.X+Vue+UniAPP全栈开发医疗小程序的过程中，后端技术栈的选择与实施至关重要。以下是对这一组合中后端技术栈的详细分析：SpringBoot2.X后端技术栈1. 技术特性与优势自动配置与快速开发：SpringBoot2.X凭借其自动配置的特性，大大简化了Spring应用的初始化和开发过程，使得开发者能够更快速地构建出稳定、高效的后端服务。丰富的生态与工具支持：SpringBoot2.X拥有庞大的生态系统和丰富的工具支持，包括Spring Cloud、Spring Data等，为开发者提供了全方位的技术解决方...阅读全文
2023升级版-Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库，进军大厂必备获课地址：jzit.top/819/Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库引用Apache Spark和ClickHouse是构建企业级数据仓库的强大工具。Spark用于大规模数据处理，而ClickHouse是一个列式数据库管理系统，适用于在线分析处理（OLAP）场景。以下是使用Spark和ClickHouse实战企业级数据仓库的步骤：1. 需求分析与设计需求收集：与业务团队沟通，了解数据仓库的需求，包括数据源、报表需求、查询性能等。数据模型设计：设计星型模式或雪花模式的模型，以适应ClickHouse的列式存储。2. 环境准备硬件资源：确保有足够的计算和存储资源来部署Spark集群和ClickHou...阅读全文
xia载ke：97it.top/14282/ 引言 链表（Linked List）是一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的引用。与数组不同，链表的元素不是在内存中连续存储的，而是通过节点间的链接关系实现。链表具有动态大小的特点，适用于数据结构中需要频繁进行插入和删除操作的场景。 链表的插入操作是链表操作中最常见也是最基础的操作之一。通过链表的插入操作，我们能够将新元素有效地加入链表的任意位置。链表的插入方式包括在链表的头部、尾部以及中间位置插入元素，每种插入方式具有不同的操作步骤和复杂度。 本文将深入探讨链表的插入操作，分析不同插入方式的实现方法、性能特点及应用场景，并讨论在实际开发中如何优化链表插入操作。 一、链表的基本结构与类型 链表由一系列节点组...阅读全文
获课：weiranit.fun/13872/获取ZY↑↑方打开链接↑↑嵌入式物联网中的大端模式和小端模式介绍在嵌入式物联网中，大端模式和小端模式是两种不同的数据存储和表示方式，以下是对它们的详细介绍：概念定义大端模式（Big-Endian）：也叫大端序或大字节序。数据的高位字节存于低地址，低位字节存于高地址。就像按从左到右（高位在前）的顺序存储数据，符合人类正常的思维习惯，先看到数据的高位部分。例如，对于 32 位整数0x12345678，高位字节0x12存于内存低地址，接着依次是0x34、0x56、0x78存于更高地址。小端模式（Little-Endian）：也称小端序或小字节序。与大端模式相反，数据的低位字节存于低地址，高位字节存于高地址。如同从右到左（低位在前）存储数据，在这种模式下，...阅读全文
获课：weiranit.fun/5069/获取ZY↑↑方打开链接↑↑王争的算法训练营是一个致力于帮助编程爱好者提升算法能力的在线学习平台，以下是其相关介绍3：讲师背景王争是前 Google 工程师，现任某金融公司资深系统架构师、核心业务接口平台负责人。他从读研时就开始钻研算法，有着丰富的实战经验，在架构设计、产品管理、团队带领和创业等方面也颇有建树。课程亮点系统化学习：课程内容涵盖算法基础知识、数据结构、算法设计技巧、面试技巧等多个方面，帮助学员构建完整的算法知识体系。课程采用循序渐进的方式，从易到难，让学员在短时间内掌握核心算法。实战导向：注重实战训练，课程中包含大量经典案例和实战项目，覆盖数据分析、机器学习、网络编程等多个领域。项目难度从基础到高级逐步提升，选取 LeetCode、Ha...阅读全文
获课：weiranit.fun/13847/获取ZY↑↑方打开链接↑↑企业级网络安全与等保 2.0：行业剖析、产品方案与项目实战一、行业剖析1.1 网络安全行业现状在数字化浪潮席卷全球的当下，企业的运营对网络信息技术的依赖程度与日俱增。网络已然成为企业开展业务、存储关键数据、连接合作伙伴与客户的核心纽带。但随着网络应用的广泛深入，网络安全威胁也呈现出指数级增长态势。从常见的恶意软件入侵、网络钓鱼诈骗，到复杂的高级持续性威胁（APT），各类安全事件频繁爆发，给企业带来了难以估量的损失。据相关数据统计，全球范围内每年因网络安全事件导致的经济损失高达数千亿美元。在国内，网络安全形势同样严峻。众多企业，无论规模大小，所处行业如何，都面临着严峻的网络安全挑战。中小型企业由于安全意识淡薄...阅读全文
获课：weiranit.fun/13872/获取ZY↑↑方打开链接↑↑嵌入式物联网中的大端模式和小端模式介绍在嵌入式物联网中，大端模式和小端模式是两种不同的数据存储和表示方式，以下是对它们的详细介绍：概念定义大端模式（Big-Endian）：也叫大端序或大字节序。数据的高位字节存于低地址，低位字节存于高地址。就像按从左到右（高位在前）的顺序存储数据，符合人类正常的思维习惯，先看到数据的高位部分。例如，对于 32 位整数0x12345678，高位字节0x12存于内存低地址，接着依次是0x34、0x56、0x78存于更高地址。小端模式（Little-Endian）：也称小端序或小字节序。与大端模式相反，数据的低位字节存于低地址，高位字节存于高地址。如同从右到左（低位在前）存储数据，在这种模式下...阅读全文
逆向-易道云-C++正逆向全栈课程（零基础到项目实战）获课:www点bcwit点top/2517/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在C和C++编程语言中，基本数据类型和计算是编程的基础。了解并掌握这些基本概念对于编写高效、正确的程序至关重要。以下是对C/C++中基本数据类型和计算的一些详细介绍：一、基本数据类型C/C++提供了多种基本数据类型，用于存储不同类型的数据。这些数据类型大致可以分为以下几类：整型（Integer Types）：int：有符号整型，用于存储整数。short：短整型，占用空间比int小。long：长整型，占用空间比int大。long long：更长的整型，用于存储非常大的整数。unsigned：无符号整型，只能存储非负整数。可以与上述整型组合使用，如unsigned int...阅读全文
MySQL必会核心问题50讲 获课：itazs.fun/13237/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 《MySQL 必会核心问题 50 讲》中一些非常重要的内容： 一、基础概念部分 数据存储引擎 InnoDB 是 MySQL 默认的存储引擎。它支持事务，具有 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性。例如，在一个银行转账系统中，从一个账户扣款并向另一个账户存款的操作必须是原子的，要么全部成功，要么全部失败，InnoDB 可以很好地保证这种事务的完整性。 MyISAM 不支持事务，但它的读写速度在某些简单场景下可能比 InnoDB 快。它适用于以读为主的场景，如一些数据仓库中的历史数据查询。MyISAM 存储引擎会将表存储为三个文件，分别是.frm（存储表结构）、.MYD（存储数据）和.MY...阅读全文
获课：666it.top/14693/ 在BI（商业智能）项目中，构建一个高扩展性的数据可视化平台是一个复杂但至关重要的任务。Python和Vue的结合为这一任务提供了强大的技术支持。以下是一个基于Python和Vue的BI数据可视化平台底层架构设计的详细方案： 一、整体架构设计 该数据可视化平台采用前后端分离的设计模式，后端主要负责数据处理和业务逻辑的实现，前端则负责数据的可视化展示和用户交互。Python和Vue分别作为后端和前端的核心技术，共同支撑起整个系统的运行。 二、后端设计（Python） 数据源：支持多种数据源，包括关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）、NoSQL数据库（如MongoDB）、大数据平台（如Hadoop、Spark）等。这些数据源是BI系统的基础，包...阅读全文
前端跳槽突围课：React18底层源码深入剖析(完结)获课：jzit.top/5247/获取ZY↑↑方打开链接↑↑React18底层源码深入剖析中 state (状态)与props (属性)在React18底层源码深入剖析中，state（状态）与props（属性）是两个核心概念，它们各自承担着不同的数据管理职责，共同构成了React组件之间的核心交互机制。以下是对这两个概念的详细解析：一、state（状态）定义：State表示组件自身的状态信息，是组件内部的可变数据，描述了组件的当前状态。作用：保存、控制以及修改组件自己的状态。反映了组件的内部状态变化，决定了组件的渲染输出。例如，在表单组件中，State可能包含用户输入的内容，在UI更新时，通过State的变化来更新页面。State的变化...阅读全文
--- ### **一、TiDB 与 HBase 的副本机制对比** #### **1. TiDB 的副本机制（基于 Raft 协议）** - **核心原理**： - TiDB 的存储层 TiKV 采用 **Raft 共识算法**，每个数据 Region 默认维护 **3 个副本**，分布在不同的物理节点上。 - 写入时，数据通过 Raft Leader 同步到 Follower 副本，多数派（N/2 + 1）确认后提交，保证强一致性。 - 副本角色：Leader（处理读写）、Follower（同步数据）、Learner（只读异步副本）。 - **特点**： - **自动故障转移**：Leader 故障时，剩余副本通过 Raft 选举新 Leader。 - **数据强一致**：所有读请求默认...阅读全文
获课：666it.top/14731/ 在嵌入式系统中，不同任务之间经常需要进行数据交换和同步，FreeRTOS作为实时操作系统（RTOS）提供了多种任务通信机制，以满足这些需求。本文将深度解析FreeRTOS中的队列（Queue）、信号量（Semaphore）和事件组（Event Group）的应用场景，帮助开发者更好地理解和应用这些机制。 一、队列（Queue） 队列是FreeRTOS中最基础也是最常用的任务间通信机制。它允许任务或中断程序通过先进先出（FIFO）的方式传递数据，典型地用于任务间或中断与任务之间的数据通信。 1. 队列的特点 固定长度和大小：队列在创建时指定最大存储的数据项数量和每个数据项的大小。 多发送者和接收者：支持多个任务或中断发送和接收数据。 中断中使用：队列可以...阅读全文
https://97it.top/1424/ 摘要 随着移动互联网的发展，各种应用形式应运而生，其中小程序作为一种轻量级的应用形式，凭借其无需下载安装、即开即用、便捷高效的特点，受到越来越多用户的青睐。尤其是在微信小程序、支付宝小程序等平台的推动下，小程序成为了连接用户与服务的一个重要渠道。为了支持丰富的功能需求，小程序平台提供了大量的开发能力和API接口，使开发者能够实现各类复杂的应用功能。本文将探讨小程序提供的主要能力，以及常用的API接口，帮助开发者更好地理解和利用这些能力，提升小程序的开发效率和用户体验。 1. 引言 小程序是由微信于2017年推出的一种全新的应用形态，作为无需下载安装的应用程序，它能够在社交平台上直接运行，并且提供了包括社交、支付、信息展示等多种功能。小程序的开发与...阅读全文
MySQL必会核心问题50讲｜完结来百度APP畅享高清图片获课获取ZY↑↑方打开链接↑↑MySQL 必会核心问题解释MySQL 是世界上最流行的开源关系型数据库管理系统之一，广泛应用于各种规模的应用程序中。以下是一些MySQL的核心问题及其解释，帮助你更好地理解和使用MySQL。1. 什么是InnoDB和MyISAM？它们有什么区别？InnoDB：事务支持：支持ACID事务，确保数据的一致性和完整性。行级锁定：支持行级锁定，提高并发性能。外键约束：支持外键，确保数据的引用完整性。崩溃恢复：具有自动崩溃恢复机制，提高数据可靠性。存储引擎默认：MySQL 5.5及以后版本的默认存储引擎。MyISAM：事务不支持：不支持事务，适合读多写少的场景。表级锁定：支持表级锁定，适合大量读操作。全文索引：...阅读全文
获课 ♥》www.bcwit.top/14247/ 一、课程定位与设计理念 1. C++特性与算法融合创新 本课程突破传统数据结构教学的通用语言模式，聚焦C++语言在算法实现中的性能优势与工程实践价值，通过以下维度构建独特课程体系： 内存管理深度控制：结合RAII机制、智能指针（unique_ptr/shared_ptr）实现动态结构的自动资源回收，避免内存泄漏风险； 模板元编程进阶：利用C++模板特化、可变参数模板（Variadic Templates）构建泛型容器（如自定义Vector/Map），超越STL基础功能； 现代标准特性应用：引入C++11/14/17的移动语义（Move Semantics）、constexpr编译期计算优化算法时间复杂度； 多范式编程实践：融合面向对象（封装...阅读全文
本次直播 APP 全栈开发旨在打造一个功能完备、用户体验良好的直播平台，涵盖用户注册登录、主播开播、观众观看直播及实时互动等核心功能。前端运用 uni-app 框架实现多平台适配，后端采用 Node.js 结合 Express 搭建稳定的服务架构，并借助 MongoDB 存储各类数据。同时，引入 Socket.io 实现实时通信功能。获课：keyouit.xyz/1887/获取ZY↑↑方打开链接↑↑bash复制代码bash复制代码字段类型描述_idObjectId用户唯一标识符usernameString用户名passwordString加密后的用户密码emailString用户邮箱roleString用户角色，如“user”（普通用户）或“host”（主播），默认为“user”avatar...阅读全文
--- # Java高频数据结构与工具类深度解析 Java作为企业级开发的核心语言，其丰富的数据结构和工具类为开发者提供了强大的底层支持。本文将系统性地解析Java开发中最常用的数据结构及其核心操作，并深入探讨工具类的典型应用场景，帮助开发者构建扎实的算法基础。 --- ## 一、基础数据结构体系 ### 1. 数组与多维数组 **核心特性**：内存连续存储、随机访问O(1) **典型操作**： ```java // 一维数组操作 int[] arr = new int[5]; // 初始化 arr[0] = 10; // 赋值 int len = arr.length; // 获取长度 Arrays.sort(arr); // 快速排序 // 二维数组遍历 int[][] matrix =...阅读全文
Jump Consistent Hashing 和 一致性哈希（Consistent Hashing）是两种常见的分布式哈希算法，它们都用于解决数据分片和负载均衡的问题。然而，这两种算法在设计目标、性能特点和适用场景上存在显著差异。以下是它们的优劣对比，以及为什么可能选择 Jump Consistent Hashing 而不是传统的一致性哈希算法的原因。 --- ### **1. 一致性哈希算法（Consistent Hashing）** #### **(1) 核心原理** - 一致性哈希算法将所有节点和数据点映射到一个虚拟的环形空间（通常是一个 0 到 2^32 的哈希环）。 - 数据点通过哈希值找到环上的位置，并顺时针查找最近的节点。 - 当节点增加或减少时，只有部分数据需要重新分配。 ...阅读全文
获课：youkeit.xyz/14285/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Prometheus 是一款开源的监控与警报系统，以其高效的时间序列数据处理和云原生环境适配能力，成为现代分布式系统监控的首选方案。以下是其核心特点和优势：一、核心特点拉取式（Pull）架构通过 HTTP 协议主动从目标服务拉取监控指标（如 CPU、内存、请求量），无需复杂的代理配置，简化部署。支持瞬时（Snapshot）采集，确保数据实时性。时间序列数据模型数据以metric_name{label_set}=value格式存储，标签（Labels）支持灵活的维度划分（如job=web_server, instance=192.168.1.1），便于聚合和过滤。采用自定义二进制格式（Block）存储，压缩率高，查询速度快。...阅读全文
6大数据库，挖掘7种业务场景的存储更优解（9章）完结获课：6大数据库，挖掘7种业务场景的存储更优解（9章）完结获取ZY↑↑方打开链接↑↑在探讨六大数据库如何为七种业务场景提供更优的存储解决方案时，我们可以从数据特性、访问模式、事务一致性、数据量、吞吐量和延迟等多个维度进行考量。以下是针对每种业务场景推荐的数据库类型及其优势分析：1. 高并发读写操作推荐数据库：分布式SQL数据库（如CockroachDB, TiDB）或NoSQL数据库（如MongoDB）优势分析：这些数据库通过水平扩展来处理高并发访问，提供了良好的读写性能。分布式SQL数据库保留了SQL查询的便利性，同时支持高并发和分布式事务。NoSQL数据库如MongoDB则以其灵活的数据模型和水平扩展能力著称，适合处理大量非结构化数据。...阅读全文
获课：weiranit.fun/13847/获取ZY↑↑方打开链接↑↑企业级网络安全与等保2.0：行业剖析、产品方案与项目实战一、行业剖析网络安全现状威胁多样化：网络攻击手段日益复杂，包括勒索软件、APT攻击、DDoS攻击等。数据泄露风险：企业数据泄露事件频发，涉及客户信息、财务数据等敏感信息。合规要求：各国政府对网络安全的监管力度加大，企业需遵守相关法律法规。等保2.0概述等保2.0背景：等保2.0是中国网络安全等级保护制度的升级版，旨在提升网络安全防护能力。等保2.0核心要求：分级保护：根据信息系统的重要程度，分为五个等级，实施不同的安全保护措施。全面防护：涵盖物理安全、网络安全、主机安全、应用安全、数据安全等多个层面。动态防御：强调实时监控、应急响应和持续改进。行业挑战技术复杂性：企业...阅读全文
体系课-数据可视化，打造前端差异化竞争力（已完结）获课：jzit.top/1794/获取ZY↑↑方打开链接↑↑数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，以下是对数据可视化的详细探讨：一、定义与概念数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。它允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。二、发展阶段数据可视化的发展经历了科学可视、信息可视和数据可视等阶段。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。三、基本原理数据可视化技术包含以下几个基本概念：数据空间：由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间。数据开发：利用一定的算法和工具对...阅读全文
获课：keyouit.xyz/4223/获取ZY↑↑方打开链接↑↑第一部分：Oracle数据库基础1. Oracle数据库概述Oracle数据库简介：介绍Oracle数据库的发展历程、市场地位及主要特性，包括其作为关系型数据库管理系统的优势。版本演进：从Oracle11g到Oracle19c的主要版本更新和特性增强，如多租户架构、自动索引、SQL查询优化等。数据库架构：深入讲解Oracle数据库的逻辑和物理结构，包括表空间、数据文件、控制文件、重做日志、归档日志等。2. 安装与配置环境准备：详细说明安装Oracle数据库所需的硬件和软件要求，包括不同操作系统的支持情况。安装步骤：逐步指导Oracle11g、12c、18c和19c的安装过程，包括静默安装和图形化安装。初始配置：...阅读全文
MySQL必会核心问题50讲 | 完结9章获课：aixuetang.xyz/13237/MySQL是世界上最受欢迎的关系型数据库管理系统之一，广泛应用于各种规模的应用程序中。掌握MySQL的核心问题对于开发人员、DBA和其他IT专业人士来说至关重要。以下是关于MySQL的一些必会核心问题的讲解：1.安装与配置安装过程：熟悉如何在不同操作系统上安装MySQL，并了解其默认配置。安全设置：包括初始化密码设置、移除匿名用户、禁用远程root登录等。优化配置文件（my.cnf/my.ini）：根据硬件资源调整关键参数，如innodb_buffer_pool_size、max_connections等。2.SQL基础数据定义语言（DDL）：创建、修改和删除表结构，例如CREATE TABLE、ALT...阅读全文
获课：weiranit.fun/5069/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程内容3基础数据结构和算法：涵盖复杂度分析、数组、链表、栈、队列、递归、分治、排序、二分查找、哈希表、二叉树、堆、字符串匹配等基础知识讲解。题型套路与技巧：针对刷题和大厂算法面试，总结了各种题型、套路和解题技巧，还包含 200 道 LeetCode 真题的详细讲解。课程示例第一周：有复杂度分析、纯编程题和找规律题的课程，以及相应的配套习题课和直播写代码课程。第五周：包括递归和分治、排序的基础知识和题型套路讲解，还有配套习题和直播习题课。第十周：讲解 DFS&BFS 的基础知识和题型套路、海量数据处理，同样设有配套习题和相关直播课程。教学优势1严谨的教学体系：课程内容系统全面，从基础到进阶逐步深入，涵盖算法基础知识、数据结...阅读全文
获课：weiranit.fun/13872/获取ZY↑↑方打开链接↑↑嵌入式物联网中的大端模式和小端模式介绍在嵌入式物联网中，大端模式和小端模式是两种不同的数据存储和表示方式，以下是对它们的详细介绍：概念定义大端模式（Big-Endian）：也叫大端序或大字节序。数据的高位字节存于低地址，低位字节存于高地址。就像按从左到右（高位在前）的顺序存储数据，符合人类正常的思维习惯，先看到数据的高位部分。例如，对于 32 位整数0x12345678，高位字节0x12存于内存低地址，接着依次是0x34、0x56、0x78存于更高地址。小端模式（Little-Endian）：也称小端序或小字节序。与大端模式相反，数据的低位字节存于低地址，高位字节存于高地址。如同从右到左（低位在前）存储数据，在这种模式下，...阅读全文
RAG全栈技术，即“检索增强生成”（Retrieval Augmented Generation）技术，是一种结合了检索和生成两大核心技术的先进方法，旨在显著提升AI系统在回答自然语言问题时的准确性和可靠性。一、RAG技术基础定义与原理RAG技术通过将大量外部数据与基础模型相结合，显著增强了语言模型（LLM）的能力。在处理复杂的查询和生成任务时，RAG首先通过检索模块从大量数据中找到与查询最相关的信息，然后生成模块会利用这些检索到的信息来构建回答或生成文本。核心组件查询处理器（Query Processor）：负责预处理用户定义的查询，使其能够与图数据源进行交互。检索器（Retriever）：根据预处理后的查询从图数据源中检索相关内容。组织者（Organizer）：对检索到的内容进行整理和优...阅读全文
