--- ### **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：Lead...阅读全文
HBase 的 Region 多副本与底层 HDFS 的副本机制看似冗余，实则在**系统层级分工**和**业务场景需求**上形成互补，具体作用如下： --- ### **一、解决的核心问题不同** 1. **HDFS 副本：保障数据物理安全** • HDFS 默认将每个数据块存储 3 个副本，通过跨机架分布避免硬件故障导致数据丢失，属于**存储层的数据冗余**。 • 例如：若某个 DataNode 宕机，HDFS 会从其他节点的副本中恢复数据块，但 ...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 | ...阅读全文
【完结】LLM算法工程师全能实战训练营 LLM算法工程师是指专门从事大型语言模型（LLM）算法研究与开发的职业角色。LLM算法工程师的主要职责包括LLM模型的研发与优化、特征工程与数据预处理、算法应用与产品开发、技术探索与创新以及团队协作与培训 他们的主要职责包括： 1、LLM模型研发与优化：负责大型语言模型的研发，包括模型设计、训练、调优和部署等，持续优化LLM模型的性能，提升模型的准确性、速度和可扩展性 2、特征工程与数据预处理：根据业务需求完成特定领域的...阅读全文
### AI RAG（检索增强生成）技术详解 **AI RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）** 是一种结合信息检索与生成式模型的技术，旨在通过动态整合外部知识库提升人工智能系统的回答准确性、实时性和专业性。其核心逻辑是“先检索，后生成”，解决了传统生成模型依赖固定训练数据、易产生错误或过时内容（幻觉问题）的局限性。 --- #### 一、**核心原理与工作流程** 1. **检索阶段** • **目标**：从外部知...阅读全文
1. 核心定位 Java版LangChain：专为Java开发者设计的框架，旨在简化大语言模型（LLM）与Java应用的集成流程，实现传统应用的智能化升级。 解决的问题：降低LLM技术在企业级Java系统中的使用门槛，替代传统自研模型的高成本方案，通过标准化接口快速接入大模型能力。 2. 核心功能 模型集成 支持主流LLM：如DeepSeek、GPT、Claude等，通过统一API调用不同厂商的模型服务。 本地模型部署：可加载Hugging Face等开源...阅读全文
### Spring AI 的核心功能与应用场景解析 Spring AI 是 Spring 官方推出的开源框架，旨在为 Java 开发者提供便捷的 AI 能力集成方案，通过标准化接口和模块化设计，降低大模型应用开发门槛。以下是其核心能力与应用场景的详细解读： --- #### **一、核心功能** 1. **跨模型统一接口** • 支持 **20+主流AI服务商**（如 OpenAI、DeepSeek、Hugging Face、通义等）的文本生成、多模态模型调用，...阅读全文
书接上回，让我们继续看神经网络参数优化的关键算法。上次我们说到，神经网络的核心就是参数优化的工作，参数优化的过程对应到MINST数据集分类的代码里是以下这一段：参数优化：for epoch in range(2): # 训练循环：遍历数据集2个epoch（轮次），用于快速验证模型性能变化 for (x, y) in train_data: # 遍历训练数据加载器，每次获取一个批次的输入x（图像）和标签y net.zero_grad() # 清空模型参数的梯度缓存，防止梯...阅读全文
誉天（Ruijie Network）是一家知名的IT培训机构，专注于提供网络技术、云计算、安全等领域的培训课程和认证辅导。阮Sir（阮老师）是誉天的资深讲师之一，以丰富的教学经验和对华为认证体系的深入理解而受到学员的欢迎。关于2024年誉天阮Sir的华为HCIE/HCIP/HCIA视频课程获课：keyouit.xyz/13971/获取ZY↑↑方打开链接↑↑根据你的描述，这些视频可能是针对华为认证体系的最新培训课程，旨在帮助学员备考HCIA、HCIP和HCIE三个不同等级的认证。以下是这些课程可能...阅读全文
项目实战：Java微服务从0到1带你做社区项目1. 项目背景本项目旨在通过实战的方式，帮助开发者从零开始搭建一个基于Java微服务架构的社区项目。项目将涵盖微服务的开发、部署、监控等全流程，帮助开发者掌握Spring Boot和Spring Cloud等主流技术栈的实际应用。获课：keyouit.xyz/14019/获取ZY↑↑方打开链接↑↑2. 技术栈开发框架：Spring Boot、Spring Cloud服务发现：Eureka配置管理：Spring Cloud ConfigAPI网关：Sp...阅读全文
英雄C++入门到精通全套课程”听起来是一套系统性、进阶式的C++学习课程，旨在帮助学员从零基础逐步掌握C++编程语言，并最终达到能够独立开发复杂项目的能力。C++是一种功能强大的编程语言，广泛应用于系统软件、游戏开发、高性能计算和嵌入式系统等领域。课：keyouit.xyz/14037/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是对这套课程可能包含的内容、目标和特点的分析，以及它如何帮助学员系统地掌握C++编程技能。1. 课程目标基础入门：帮助初学者理解C++的基本语法和编程概念。进阶提升：深入学习C++的...阅读全文
“陪诊小程序之uniapp（从入门到精通）”是一门专注于使用uni-app开发陪诊小程序的课程。uni-app是一个基于Vue.js的跨平台前端开发框架，可以同时支持iOS、Android、微信小程序、H5等多种平台，非常适合快速开发跨平台应用。开发陪诊小程序不仅可以帮助患者更好地管理就医过程，还能提升医疗服务的效率和体验。以下是对这门课程可能包含的内容、目标和特点的分析，以及它如何帮助学员掌握uni-app开发技能并应用于实际项目。获课：keyouit.xyz/13977/获取ZY↑↑方打开链...阅读全文
Java微服务从0到1带你做社区项目实战Java 微服务从 0 到 1：带你做社区项目实战引言随着互联网技术的发展，微服务架构已经成为构建复杂、高可扩展性应用的主流方式。Java 作为一门成熟且广泛使用的编程语言，拥有丰富的微服务开发生态系统。“获课”：itxt.top/14072/本文将通过一个社区项目的实战，带你从零开始构建一个基于 Java 的微服务应用，涵盖技术选型、架构设计、开发实现和部署运维的全过程。1. 项目概述1.1 项目背景社区项目是一个典型的社交平台，用户可以发布帖子、评论、...阅读全文
英雄C++入门到精通C++ 从入门到精通引言C++ 是一种高效、灵活且功能强大的编程语言，广泛应用于系统编程、游戏开发、嵌入式系统、高性能计算等领域。它既支持面向过程的编程范式，也支持面向对象的编程范式，同时还提供了泛型编程和元编程的能力。本文将从基础语法入手，逐步深入探讨 C++ 的高级特性，帮助读者从入门到精通。“获课”：itxt.top/14090/1. C++ 基础1.1 C++ 简介C++ 是由 Bjarne Stroustrup 于 1980 年代初期在贝尔实验室开发的一种编程语言。...阅读全文
--- ### **核心问题：为什么“线程被释放了，但业务还能继续执行”？** **关键点**：`DeferredResult`的异步处理是通过**切换线程执行任务**实现的，而不是“让当前线程一直阻塞”。以下是详细说明： --- ### **1. 同步请求的线程浪费问题** 在传统的**同步请求处理模型**中： 1. 用户发起一个HTTP请求（例如：`/slow-endpoint`）。 2. 服务器分配一个线程（来自Tomcat/Jetty的线程池）处理该请求。 3...阅读全文
### 线性回归的基础 传统的线性回归模型假设输入特征与输出目标之间存在线性关系。对于单变量线性回归，这种关系可以用一条直线来表示；对于多变量线性回归，则是一个超平面。例如，对于一个包含两个输入特征 \(x_1\) 和 \(x_2\) 的情况，模型可以表示为： \[ y = w_1 x_1 + w_2 x_2 + b \] 其中，\(w_1\) 和 \(w_2\) 是权重，\(b\) 是偏置项。 ### 特征工程的作用 特征工程是指通过对原始数据进行转换、组合等操作生成新的...阅读全文
课程概览目标：帮助学员掌握使用前端技术栈（Vue.js）结合Electron框架开发跨平台桌面应用的能力，并集成先进的AI功能。形式：包括视频教程、项目实践以及配套电子书资源。获课：keyouit.xyz/14245/获取ZY↑↑方打开链接↑↑主要内容推测1. 基础知识介绍Vue 3.5基础：Vue.js的核心概念，如组件化、响应式数据绑定等。Electron简介：Electron的基本工作原理及其在构建跨平台桌面应用中的作用。2. Vue 3.5进阶组合式API：深入了解Composition...阅读全文
Vue3.5+Electron+大模型跨平台AI桌面聊天应用的实战开发是一个结合了前端技术、跨平台框架和人工智能技术的综合性项目。以下是基于我搜索到的资料对该问题的详细解答：获课：keyouit.xyz/14245/获取ZY↑↑方打开链接↑↑技术栈与框架选择Vue3.5：Vue3.5作为前端框架，提供了高性能、响应式的设计和组合式API，能够快速搭建交互性强且易于扩展的前端架构。Vue3.5的性能优化和新功能（如Teleport、Fragments等）进一步提升了开发效率。Electron：El...阅读全文
https://97it.top/1101/ 引言 计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能（AI）领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够“看懂”并“理解”图像或视频。它通过模拟人类视觉系统的处理方式，利用计算机对图像进行分析、处理和解释，以实现自动化的视觉感知。随着深度学习、卷积神经网络（CNN）等技术的快速发展，计算机视觉的应用已经深入到各个领域，如自动驾驶、医疗影像分析、安防监控、工业自动化等。 计算机视觉的发展不仅带来了许多前沿的技术创新，也对许多行业的...阅读全文
