SpringBoot+Vue3+MySQL集群 开发健康体检双系统（完结）获课：SpringBoot+Vue3+MySQL集群 开发健康体检双系统（完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑数据库集群：提升系统性能与可用性的关键技术在现代信息技术领域，数据库作为信息系统的核心组件，其性能和可用性至关重要。随着业务量的不断增长和数据量的急剧增加，传统的单机数据库已难以满足高性能、高可用性和高扩展性的需求。因此，数据库集群技术应运而生，成为众多企业的首选架构方案。本文将详细介绍数据库集群的概念、类型、特点以及应用优势。一、数据库集群的概念数据库集群，顾名思义，是利用至少两台或多台数据库服务器，通过网络相互连接，共同构成一个虚拟的单一数据库逻辑映像。这种架构方式使得集群能够像单数据库系统那样，向客户端提供透...阅读全文
SpringBoot+Vue3+Element Plus 打造分布式存储系统（完结）获课地址：jzit.top/2199/构建一个分布式存储系统是一个复杂的工程项目，这里提供一个基于SpringBoot、Vue3和Element Plus的技术栈来打造这样一个系统的概要指南。1. 系统设计1.1 功能模块文件存储服务：负责文件的存储、检索和删除。元数据管理：管理文件的元数据，如文件名、大小、创建时间等。数据冗余与备份：确保数据的可靠性和可用性。文件分片与合并：大文件分片存储，需要时再合并。权限管理：控制用户对文件的访问权限。负载均衡：均匀分配请求到不同的存储节点。1.2 技术选型后端：SpringBoot + Spring Cloud（用于微服务架构）前端：Vue3 + Element Pl...阅读全文
Flink 从0到1实战实时风控系统(MK完结)获课地址：789it.top/2323/构建一个基于Apache Flink的实时风控系统是一个涉及多个步骤的过程。以下是从0到1构建实时风控系统的实战指南：1. 环境准备安装Java环境（Flink是用Java编写的）。下载并解压Apache Flink。确保有一个可靠的消息队列系统，如Kafka。2. 需求分析明确风控系统的目标，例如检测欺诈交易、异常登录行为等。确定需要监控的数据源和指标。3. 数据收集部署数据收集组件，如日志收集器Flume或直接使用Kafka。确保数据能够实时传输到Flink。4. Flink程序开发4.1 定义数据模型创建POJO类来表示数据模型。java复制public class Transaction { pr...阅读全文
2024Three.js可视化企业实战WEBGL课｜50章完整 获课：aixuetang.xyz/6029/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 视频初识Points与点材质 在视频和计算机图形学的上下文中，Points（点）和点材质（point material）是两个常见的概念，通常涉及到渲染、3D建模和可视化等方面。让我们分别深入了解这两个概念： 1. Points（点） "Points" 是计算机图形学中的基本元素之一，通常指的是在三维空间中的单个坐标位置。在3D建模中，点通常用于表示某些物体或表面上的重要位置，它们是构建更复杂几何体（如多边形、网格等）的基础。 点在3D图形中的应用： 顶点：一个点通常代表多边形网格的一个顶点，多个顶点连成一个面，形成复杂的三维形状。 粒子系统：在一些场景中...阅读全文
获课：weiranit.fun/1961/获取ZY↑↑方打开链接↑↑C/C++ 气象数据中心实战：手把手教你做工业级项目（完结）本课程将带你使用 C/C++ 语言，从零开始开发一个工业级的气象数据中心系统。课程内容涵盖需求分析、系统设计、模块开发、性能优化、项目部署等，最终你将拥有一个可以处理海量气象数据的高性能数据中心项目。课程目标:掌握 C/C++ 语言在工业级项目中的应用掌握高性能服务器开发技术掌握海量数据处理与存储技术掌握 Linux 系统编程与网络编程能够独立开发和部署一个工业级的气象数据中心系统课程内容:一、 项目概述与需求分析气象数据中心系统概述需求分析与功能设计数据采集模块数据存储模块数据处理模块数据展示模块系统监控模块技术选型与开发环境搭建Linux 操作系统C/C++ 编...阅读全文
获课:weiranit.fun/6047/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、物联网基本概念物联网（IoT）是指通过信息传感设备，如射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等，按约定的协议，将任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网设备多种多样，包括但不限于智能家居设备、工业传感器、车联网设备等。二、物联网安全威胁物联网安全面临多种威胁，这些威胁可能来自设备层、网络层或云层。以下是一些常见的物联网安全威胁：身份伪装：攻击者通过获取的认证信息，将恶意的设备或服务伪装成合法设备或服务，从而进行非法操作。信息窃取：攻击者可能通过中间人攻击、漏洞利用等手段，窃取设备间或设备与云端之间的通信数据，包括隐私信息和...阅读全文
极客时间 AIOps 训练营 毕业总结极获课：97java.xyz/13953/获取ZY↑↑方打开链接↑↑随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅猛发展，AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）已经成为现代IT运营不可或缺的一部分。它通过自动化和智能化手段提升IT运维效率、减少故障时间和成本。本文将探讨在极客时间AIOps训练营中，如何实现智能制作，并提供一些实用的建议和最佳实践。智能制作的核心要素数据收集与管理多源数据整合：智能制作的基础是对各类数据的有效管理和利用。这包括日志文件、监控指标、事件记录等。建立一个高效的数据管道，确保数据能够实时或准实时地被收集、清洗和存储。数据质量保证：高质量的数据是成功的关键。应实施严格的数...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《创建云主机你不知道的那些事》，作者：乐道在界面上简简单单点击了一下创建云主机，但是后台发生了什么？大家清楚吗？本文将详细为大家讲述整个云主机创建的流程1、根据资源ID查询云主机基础信息表，如果该表里面存在云主机相关信息，会抛出异常（应该只是针对云主机名称重复场景）2、上述云主机表查询云主机信息不存在，之后便会会生成云主机名称和云主机展示名称信息，同时生成云主机的一些其他基础信息（这块是创建云主机传入的一些参数信息）3、前置校验如果走到克隆场景，克隆的话会校验被克隆的云主机是否存在（即云主机A是否存在），云主机A不存在抛异常4、前置校验image镜像是否存在，不存在抛异常5、前置校验flavor规格是否存在，不存在抛异常6、根据image镜像和flavor规格，来更...阅读全文
大数据工程师大数据工程师：数据海洋中的探索者与架构师在当今这个数据爆炸的时代，大数据工程师成为了企业和组织中不可或缺的角色。他们不仅是数据的探索者，更是数据架构的设计师，负责构建和维护能够处理海量数据的系统。本文将探讨大数据工程师的角色、技能要求以及他们在数据驱动决策中的重要性。一、大数据工程师的角色与职责数据架构设计大数据工程师负责设计和实现能够高效存储、处理和分析海量数据的系统架构。这包括选择合适的数据存储解决方案（如Hadoop、Spark）、设计数据管道和工作流，以及确保系统的可扩展性和可靠性。数据采集与处理他们需要从各种来源（如传感器、社交媒体、企业数据库）采集数据，并进行清洗、转换和整合，以确保数据的质量和一致性。这通常涉及使用ETL（Extract, Transform, Lo...阅读全文
陪诊小程序之uniapp基于uniapp的陪诊小程序设计与实现在移动互联网时代，医疗服务正在经历数字化转型。陪诊小程序作为连接患者与陪诊服务的桥梁，能够有效解决患者就医过程中的痛点问题。“获课”基于uniapp框架开发的陪诊小程序，凭借其跨平台特性和丰富的组件库，itxt.top/14028/为构建高效、便捷的陪诊服务平台提供了理想的技术解决方案。一、需求分析与功能设计陪诊小程序主要面向老年患者、孕妇、行动不便者等特殊群体。通过深入调研，我们发现用户最关注的是服务可靠性、预约便捷性和费用透明度。基于这些需求，小程序需要提供清晰的陪诊师信息展示、实时的服务进度跟踪和透明的费用计算功能。核心功能模块包括用户端和陪诊师端两个部分。用户端主要提供预约服务、订单管理、评价反馈等功能；陪诊师端则包括接单...阅读全文
获课：jzit.top/14231/网安基地网络安全：概念、目标与实践网安基地（网络安全基地）通常是指一个集中化的网络安全设施或平台，旨在提供全面的网络安全服务、培训、研究和应急响应。网安基地网络安全是指通过这种集中化的设施或平台，提升整体网络安全防护能力，保护关键信息基础设施和数据安全。以下是对网安基地网络安全的详细介绍。1.网安基地的概念定义：网安基地是一个集中化的网络安全设施或平台，提供网络安全服务、培训、研究和应急响应。目标：提升整体网络安全防护能力。保护关键信息基础设施和数据安全。培养网络安全人才，推动网络安全技术研究。2.网安基地的功能网络安全服务：安全监控：实时监控网络和系统的安全状态，检测和响应安全事件。漏洞管理：定期扫描和修复系统漏洞，防止攻击者利用漏洞入侵。...阅读全文
https://97it.top/14273/ 摘要 随着Linux系统在服务器和云计算环境中的广泛应用，系统监控成为保障系统性能和稳定性的重要手段。本文深入研究了Linux系统监控的关键指标，包括CPU、内存、磁盘、网络等，并探讨了这些指标的监控方法及其在实际运维中的应用。通过对这些关键指标的实时监控和分析，能够有效预防系统故障，优化系统性能，提升运维效率。 关键词 Linux系统；监控指标；性能优化；运维管理 一、引言 Linux系统因其开源性、灵活性和高效性，已成为服务器和云计算环境中的主流操作系统。然而，随着系统复杂度的增加，如何有效监控系统性能、及时发现潜在问题成为运维管理的重要挑战。本文旨在探讨Linux系统监控的关键指标及其监控方法，并结合实际案例分析其在运维中的应用。 二、L...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
获课♥》789it.top/5050/真实高质量低代码商业项目，前端/后端/运维/管理系统低代码平台正以可视化工具与自动化部署重塑开发流程，企业可借此快速构建高交互应用并集成复杂系统，但需警惕过度依赖风险——平衡效率提升与长期技术发展，方能真正释放商业潜能。内容由DeepSeek-R1模型生成低代码革命：揭秘高质量商业项目的全栈开发与管理策略一、低代码平台概述低代码平台是一种软件开发工具，它允许开发者通过图形化界面和少量代码（或无需代码）来构建应用程序。这种平台旨在简化开发流程，提高开发效率，并降低技术门槛，使得非专业开发人员也能参与到应用开发中。随着数字化转型的加速，低代码平台正逐渐成为企业快速开发和部署商业应用的首选工具。二、高质量商业项目的全栈开发策略前端开发用户界面设计：利用低代码...阅读全文
获课：jzit.top/14395/获取ZY↑↑方打开链接↑↑RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，旨在提高生成任务的准确性和相关性。通过将检索到的相关文档或知识与生成模型结合起来，RAG可以为AI应用提供更精准的回答。下面从基础到精通介绍如何使用RAG技术打造高精准AI应用。RAG技术的性能如何？RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的性能可以从多个角度来评估，包括准确性、相关性、实时性、可扩展性和灵活性等方面。以下是对这些方面的详细说明：准确性与相关性准确性：RAG通过结合检索模块和生成模块，能够在生成答案时参考最新的或最相关的文档资料，从而提高输出内容的准确性。相比于仅依赖于预训练...阅读全文
<<<下栽科>>>：789it.top/14274/RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构是一种结合了检索和生成技术的深度学习模型架构。它通过将传统的生成模型与外部知识库的检索功能结合，能够有效地增强生成模型的表现，特别是在处理信息量大且依赖背景知识的任务中。RAG的核心思想是利用外部检索来补充和增强生成模型的知识，而不仅仅依赖于模型本身的参数。RAG架构的工作原理RAG架构主要分为两个步骤：检索和生成。检索（Retrieval）： 在生成模型处理用户输入时，首先通过检索模块（通常是一个基于文本的检索系统，例如BM25、FAISS等）从一个大型知识库中寻找相关信息。这个过程类似于检索引擎，模型会根据输入的查询从预先构建的知识库中找出若干个相关的文档或者段落...阅读全文
<<<下栽科>>>：789it.top/14274/RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构是一种结合了检索和生成技术的深度学习模型架构。它通过将传统的生成模型与外部知识库的检索功能结合，能够有效地增强生成模型的表现，特别是在处理信息量大且依赖背景知识的任务中。RAG的核心思想是利用外部检索来补充和增强生成模型的知识，而不仅仅依赖于模型本身的参数。RAG架构的工作原理RAG架构主要分为两个步骤：检索和生成。检索（Retrieval）： 在生成模型处理用户输入时，首先通过检索模块（通常是一个基于文本的检索系统，例如BM25、FAISS等）从一个大型知识库中寻找相关信息。这个过程类似于检索引擎，模型会根据输入的查询从预先构建的知识库中找出若干个相关的文档或者段落...阅读全文
“高薪运维必备Prometheus监控系统企业级实战”这一课程或培训项目，聚焦于Prometheus这一强大的开源监控工具，旨在帮助运维人员掌握企业级Prometheus监控系统的实战技能，从而提升其职业竞争力。结合“果fx”这一可能的品牌或平台名称，以下是对该课程的详细解析：一、课程背景与目标在数字化转型和云计算时代，系统监控对于确保业务连续性和性能优化至关重要。Prometheus作为业界领先的开源监控解决方案，以其强大的数据收集、存储、查询和告警功能，成为众多企业首选的监控工具。本课程旨在通过企业级实战演练，帮助学员深入掌握Prometheus监控系统的应用，提升其在复杂环境下的监控和运维能力。二、课程内容与特色Prometheus基础入门Prometheus架构与组件介绍数据模型与指...阅读全文
获课：weiranit.fun/2850/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、 项目概述本项目将使用 Taro@3.3.3 最新版本开发一个企业级出行项目，例如打车应用、共享单车应用等。您将学习到如何使用 Taro 框架构建跨平台应用，并掌握企业级应用开发的最佳实践。二、 技术栈Taro@3.3.3: 跨平台开发框架，支持 React、Vue 等语法。React/Vue: 前端框架，用于构建用户界面。TypeScript: 类型安全的 JavaScript 超集，提升代码质量和开发效率。Redux/MobX: 状态管理库，用于管理应用状态。Taro UI: Taro 官方 UI 组件库，提供丰富的 UI 组件。地图 SDK: 例如高德地图、腾讯地图等，用于实现地图相关功能。其他工具...阅读全文
https://97it.top/13577/ 摘要 自动映射规则作为一种在数据处理、系统集成及人工智能领域中具有广泛应用的技术，正逐渐成为现代信息处理系统的重要组成部分。自动映射规则通过算法和模型自动化地进行信息映射，简化了人工干预的需求，提高了系统的处理效率。本文将探讨自动映射规则的概念、应用领域、优势以及发展前景，分析其在现代数据处理及系统集成中的关键作用，并展望未来技术的发展方向。 1. 引言 自动映射规则（Automatic Mapping Rules）指的是一种通过自动化方式将不同数据模型、结构或信息形式之间进行映射的规则和技术。随着信息技术的进步，尤其是在大数据、云计算及人工智能等领域，数据和信息的多样性和复杂性急剧增加。为了更高效地处理这些信息，自动映射规则应运而生，成为了促...阅读全文
尚硅谷_MQTT教程发布获课♥》789it.top/14117/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ MQTT高级教程：QoS、保留消息与遗嘱消息的深度解析一、QoS（服务质量）QoS是MQTT协议中的一个核心概念，用于定义消息在客户端和服务器之间传输时的可靠性保证。MQTT协议定义了三个QoS等级，每个等级提供了不同的消息传递保障：QoS 0：最多一次（At most once）特点：消息最多被发送一次，不保证消息送达。应用场景：适用于对实时性要求较高，但允许数据丢失的场景，如环境监测数据。传输效率：最高，因为没有确认机制，减少了传输开销。QoS 1：至少一次（At least once）特点：确保消息至少被送达一次，但可能会重复送达。实现机制：通过PUBACK报文进行消息确认，发送方在收到确认前...阅读全文
机器视觉企业级实战源码-朝夕教育下栽课♥》789it.top/4267/在机器视觉企业级实战中，多车票识别特别是第二张车牌的识别过程，涉及一系列复杂的逻辑分析与技术实现。以下是对该过程逻辑的详细分析与总结：一、识别过程逻辑分析图像预处理灰度化：首先，将彩色图像转换为灰度图像，这有助于减少计算量并突出图像中的边缘信息。去噪：通过滤波器等方法去除图像中的噪声，提高图像质量，为后续处理提供清晰的图像基础。车牌定位边缘检测：利用边缘检测算法（如Canny边缘检测）提取图像中的边缘信息，这些边缘信息往往与车牌的轮廓相关。形态学处理：通过膨胀、腐蚀等形态学操作进一步突出车牌区域，去除小噪声点。车牌区域提取：根据边缘信息和形态学处理结果，提取出潜在的车牌区域。第二张车牌识别模板匹配：利用预定义的车牌模板与...阅读全文
慕ke技术大牛成长课，从0到1带你手写一个数据库系统拼课》》》❤ jzit.top/5271/数据库系统是一个复杂的软件系统，由多个协同工作的模块组成，共同实现数据的高效存储、管理和访问。以下是数据库系统核心模块的详细解析，涵盖其功能、交互关系及关键技术：一、数据库系统架构概览mermaid复制graph TD A[用户/应用] -->|SQL| B[查询处理器] B --> C[存储引擎] C --> D[磁盘存储] D --> C C --> B B --> A E[事务管理器] --> C F[缓冲区管理器] --> C G[索引管理器] --> C二、核心模块功能详解1. 查询处理器（Query Processor）功能：将用户请求转换为高效执行计划子模块：解析器（Parser）语法...阅读全文
获课 ♥》www.bcwit.top/3210/ 一、系统架构设计 分层模块化架构 数据采集层：部署于交易所托管机房，通过FPGA加速网卡（如Solarflare）实现纳秒级行情捕获，支持CTP/FAST协议解析，采用零拷贝技术降低CPU负载1416。 策略计算层：基于内存数据库（如Redis/Memcached）缓存实时行情，利用SIMD指令集优化向量计算，支持多策略并行回测与实盘执行81418。 订单执行层：采用TCP/UDP双通道冗余传输，集成智能路由算法（如最小延迟路径选择），支持交易所直连（DMA）与算法拆单（TWAP/VWAP）51014。 风控层：实时监控持仓、盈亏及订单流量，通过硬实时内核（如PREEMPT_RT）实现微秒级熔断触发，防止黑天鹅事件导致系统性风险21416。 ...阅读全文
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