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
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
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
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
DBA数据库工程师（已完结）获课：www.999it.top/13241/优秀的数据库管理员（DBA，Database Administrator）在信息技术领域中扮演着至关重要的角色，尤其是在数据成为企业核心资产的今天。一个出色的DBA不仅需要掌握深厚的技术技能，还需要具备良好的沟通能力和业务理解力，以确保数据库系统的稳定、安全和高效运行。以下是优秀DBA的社会地位的一些体现：1.技术权威专业知识：作为数据库专家，DBA拥有对特定数据库管理系统（如Oracle, MySQL, PostgreSQL等）及其相关工具和技术的深入理解。问题解决者：当系统出现问题时，DBA往往是第一个被求助的人，因为他们有能力快速诊断并解决问题。2.业务伙伴战略决策支持：随着数据分析的重要性日益增加，DBA与业...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
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
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
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
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
数据分析50+高频场景实战 业绩提升立竿见影｜已完结获课：数据分析50+高频场景实战 业绩提升立竿见影｜已完结获取ZY↑↑方打开链接↑↑数据分析50+高频场景实战：业绩提升立竿见影在当今数据驱动的商业环境中，数据分析已成为企业提高竞争力、优化决策过程和实现业绩增长的关键工具。本文将探讨超过50个高频数据分析场景，并分享如何通过这些实战应用迅速提升业绩。一、市场与销售分析客户细分：利用聚类分析识别不同客户群体，针对各群体特点制定个性化营销策略。产品推荐系统：基于用户行为数据预测并推荐最可能感兴趣的产品，增加交叉销售机会。销售趋势分析：通过时间序列分析识别销售模式及季节性波动，提前规划库存管理。二、运营效率改进供应链优化：运用模拟技术评估供应链网络，减少成本并缩短交货期。质量控制：实施统计过程...阅读全文
SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台完结获课：SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台完结获取ZY↑↑方打开链接↑↑【业务规则】编写应用业务规则定义 SQL，连通业务与规则在构建一个企业级数据中台时，结合Spring Boot 3.0和RocketMQ来实现业务规则的编写与应用，可以极大地提升系统的灵活性和可扩展性。以下是一个简要的指南，介绍如何使用这些技术来定义SQL业务规则，并将业务与规则连接起来。1. 环境准备Spring Boot 3.0：提供快速的Spring应用启动和开发体验。RocketMQ：作为消息中间件，用于解耦业务逻辑与规则处理，实现异步通信和分布式事务。数据库：存储业务数据和规则定义（如SQL语句）。2. 设计...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
Python 量化交易工程师养成实战-金融高新领域（完结）获课：Python 量化交易工程师养成实战-金融高新领域（完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑量化交易的基本概念量化交易是指利用数学、统计学和计算机科学等方法，通过建立和执行自动化的交易策略，以获取投资回报的一种交易方式。量化交易的核心在于将复杂的交易决策过程简化为可执行的算法，从而消除或减少人为情感和偏见对交易决策的影响。量化交易开发的基本流程量化交易软件的开发定制是一个复杂且精细的过程，它涉及到多个方面的技术和业务考量，以下是其开发的基本流程：明确目标：与客户充分沟通，了解他们的具体需求、期望以及交易目标，包括交易策略、交易品种、交易频率、风险管理等方面的要求。市场调研：分析目标市场、竞争对手以及行业趋势，确保软件的开发能够符合市场...阅读全文
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
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
MySQL必会核心问题50讲 | 完结9章获课：789it.top/13237/以下是一些 MySQL 数据库管理系统中需要掌握的核心问题，涵盖了基础知识、优化、性能和安全等方面：1.MySQL基本架构什么是MySQL的架构？MySQL是一个客户端-服务器架构的关系型数据库管理系统。其架构包括： MySQL Server：负责处理客户端的请求，管理数据库和表的操作。 存储引擎：负责数据的存储和检索（例如：InnoDB，MyISAM，Memory等）。 查询优化器：处理SQL查询的执行计划，以确保查询的最佳性能。2.数据类型常见数据类型： 数字类型：INT, TINYINT, BIGINT, DECIMAL, FLOAT, DOUBLE等。 日期和时间类型：DATE, DATETIME, T...阅读全文
获课：PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目（完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑在PyTorch项目实战中，基于循环神经网络（RNN）实现情感分析是一个常见的任务。以下是一个基于PyTorch使用RNN进行情感分析的完整项目框架，包括数据准备、模型构建、训练和评估等步骤。1. 数据准备1.1 数据集选择IMDb数据集：这是一个常用的情感分析数据集，包含大量的电影评论及其对应的情感标签（正面或负面）。1.2 数据预处理文本清洗：去除文本中的HTML标签、特殊字符等。分词：将文本拆分成单词或子词单元。构建词表：将单词映射到唯一的索引，并过滤低频词。序列填充：由于不同评论的长度不同，需要将它们填充或截断到相同的长度。2. 模型构建2.1 RNN模型定义Pythonimport torc...阅读全文
Three.js可视化企业实战WEBGL课 | 完结Three.js 可视化企业实战 WebGL 课程深度解析：打造企业级 3D 可视化解决方案随着 Web 技术的不断进步，前端开发已经不再仅限于传统的 2D 界面展示，3D 可视化逐渐成为了企业级应用的重要组成部分。无论是数据可视化、产品展示、互动体验还是虚拟现实，WebGL 和 Three.js 为开发者提供了强大的工具来创建高效且富有互动性的 3D 内容。而在企业应用中，如何将这项技术应用到实际项目中，成为了开发者和企业工程师们关注的重点。本文将深入解析 Three.js 的应用，并结合企业实战案例，探讨如何将 Three.js 和 WebGL 技术应用于实际的企业级 Web 项目中，实现 3D 数据可视化、交互体验和产品展示等目标。一...阅读全文
6 大数据库，挖掘 7 种业务场景的存储更优解获课：keyouit.xyz/13882/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在技术的广袤天地里，不存在一招鲜吃遍天的 “万能” 技术手段。就像在武侠世界中，没有哪一种武功能够应对所有的对手和情境。每一种技术都有其独特的优势和局限性，它们是为了解决特定的问题、满足特定的业务需求而诞生的。以数据库技术为例，关系型数据库如 MySQL、Oracle，凭借其强大的事务处理能力和结构化存储方式，在传统企业的核心业务系统中占据着重要地位，就如同江湖中的名门正派，根基深厚，招式严谨。然而，在面对互联网应用中大量的非结构化数据和高并发读写需求时，它们却显得力不从心。此时，非关系型数据库如 Redis、MongoDB 应运而生，Redis 以其快速的内存读写性能，成为缓存...阅读全文
数据中心虚拟化之KVM虚拟化基本部署视频课程（无密完结） ） 获课：97java.xyz/4217/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 零基础学习数据中心虚拟化的好处 随着信息技术的快速发展，数据中心虚拟化已成为提高IT资源利用率和管理效率的关键技术之一。对于零基础的新手来说，理解并掌握数据中心虚拟化的概念和技术不仅有助于个人职业发展，也能为企业带来显著的优势。 1. 提高资源利用效率 虚拟化允许在单一物理服务器上运行多个虚拟机（VMs），每个虚拟机都可以运行独立的操作系统和应用程序。这大大提高了硬件资源的利用率，减少了闲置资源的情况，从而降低了总体拥有成本。 2. 增强业务连续性和灾难恢复能力 通过虚拟化，可以轻松地将虚拟机从一个物理服务器迁移到另一个，无需中断服务。这对于需要高可用性的应用场景...阅读全文
Oracle数据库工程师入门培训实战教程（从Oracle11g）获课：97java.xyz/4223/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Oracle数据库工程师与网络管理员：职责与应用在信息技术领域，Oracle数据库工程师和网络管理员扮演着至关重要的角色。虽然这两个职位的工作重点不同，但它们紧密合作，确保企业的数据安全、高效地存储和访问。Oracle数据库工程师的职责与应用Oracle数据库工程师主要负责设计、实现和管理使用Oracle技术的数据存储解决方案。他们的工作包括但不限于：数据库设计与实施：根据业务需求设计数据库结构，优化性能，并确保数据的安全性和完整性。备份与恢复：制定并执行数据备份策略，确保在数据丢失或损坏时能够快速恢复。性能调优：通过监控数据库性能，识别瓶颈并采取措施进行优化，提高...阅读全文
在linux中查看或监控磁盘的读写性能，可以用到iostat命令，本节介绍下其具体用法。 1，硬盘读写性能， #查看TPS和吞吐量信息 iostat -d -k 1 10 Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn sda 14.54 417.21 368.06 15719357562 13867444535 dm-0 104.60 415.64 366.87 15660312829 13822621684 dm-1 0.69 1.57 1.19 59041280 44822840 Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn sda 0.00 0.00 0.00 0 0 dm-0 0.00...阅读全文
