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今天的内容包括建模优化、读写性能优化，会涉及一些简单的原理介绍。主要面向0.8 - 0.10 版本。正文 3754 字，预计阅读时间 10分钟。建模指南关于存储组现在每个存储组是一个...
Apache ignite分布式内存计算框架介绍
实验环境：rhel6.5:server5.example.com172.25.55.5(server)server6.example.com172.25.55.6(agent)一、安装httpd(agent)：：：yum install -y httpd：：：cd /var/www/html/：：：vim index
摘要： 本文提出基于《易经》64卦的AI场景压缩与推演系统"龙魂"，通过东方哲学智慧解决现代AI的三大挑战：长文本记忆、语义漂移和多智能体协作。系统将复杂场景编码为易经卦象（压缩率87%），结合甲骨文符号体系建立九步推演框架，在10,493次交互中实现94%的场景检索准确率。研究创新性地将东方占卜逻辑转化为可计算的语义代数，通过DNA追溯码实现跨文化知识迁移，为AI架构提供了非
Apache Airflow是一款开源的工作流编排工具，采用Python代码定义任务依赖关系，实现数据流程的自动化调度与监控。其核心优势包括：通过DAG动态定义任务流程，丰富的Operator支持多样化任务类型，以及多种Executor实现灵活资源调度。Airflow特别适用于复杂ETL流程、机器学习工作流和运维自动化场景，相比其他调度工具具有更强的扩展性和灵活性。系统架构由调度器、执行器、元数据
西门子PLC1200伺服库卡机器人12工位博图程序例程，组态采用昆仑通态触摸屏，详细中文注释，PDF电路图参考，设备操作说明，物料BOM ，PLC和一台库卡机器人profinet通讯PTO模式控制松下伺服一共36路模拟量12路模拟量压力检测12路模拟量位置检测12路模拟量压力输出连接26个温控器485总线通讯最近我完成了一个超有意思的项目，用西门子 PLC1200 搭配库卡机器人构建了一个 12
模块化是社会网络分析中的一个重要概念，用于评估网络中节点的聚类程度。Pajek提供了一系列工具和命令，如Newman算法、Louvain算法、多级优化算法等，来帮助我们计算模块化值、优化社区结构，并进行网络的可视化和功能分析。通过这些工具，我们可以更深入地理解网络的结构和功能，为实际问题提供有效的解决方案。
本文探讨了时序数据库(TSDB)选型的关键问题，重点介绍了Apache IoTDB的独特优势。时序数据具有高频、海量、时效性强等特点，传统数据库难以应对，需要专用TSDB满足高效写入、压缩存储、快速查询等需求。选型应综合考量架构扩展性、数据模型、存储效率、生态兼容性等多维度因素。Apache IoTDB凭借原生物联网数据模型、端边云协同架构、卓越压缩性能、深度大数据生态集成等优势脱颖而出，特别适合
本文介绍了在无外网环境下通过RPM手动安装Apache(httpd)服务的完整流程。实验基于CentOS7系统，首先挂载本地镜像获取软件包，依次安装httpd-tools和mailcap依赖包，再安装主服务包。详细说明了httpd服务的配置、启动及访问验证方法，并对比了RPM与YUM安装的差异。针对镜像挂载失败、依赖错误、服务启动异常等常见问题提供了解决方案。该实验不仅帮助理解软件包依赖关系，也适
摘要：Apache Gravitino是一个高性能、地理分布式的联邦元数据湖管理系统，提供统一的多源异构元数据管理方案。它支持关系型数据库、大数据存储、文件系统等多种数据源，具备REST API服务、实时元数据同步、统一访问控制和数据血缘追踪等核心功能。Gravitino能与Spark、Trino等计算引擎深度集成，并提供Python生态和云原生支持。该项目已在小米、腾讯等企业落地，通过直接管理模
主键表受 Key Range 约束相同 Key Range 的文件必须在同一个 Split批处理并行度受限非主键表自由切分按文件大小 Bin Packing批处理并行度高。
主键表与非主键表配置速查指南 本文提供了主键表和非主键表的快速选择与配置参考。通过30秒决策流程图可快速确定表类型：需要更新/删除或有重复数据时选主键表，否则选非主键表。核心差异包括：主键表支持增删改操作但吞吐量较低(150-250MB/s)，非主键表仅支持插入但性能更高(400-600MB/s)。文中提供了详细的配置模板和参数推荐：主键表建议bucket数64-256，非主键表8-64即可。还包
【代码】org.apache.shiro.authz.AuthorizationException:
我要通过JWT 验证登录信息 代码首先会查找post过来的参数有没有token 没有 则会去header头部中获取但如果是apache环境下 默认是不能获取Authorization信息的 需要配置在apache/config/httpd.conf文件中加入以下配置<IfModule mod_rewrite.c>RewriteEngine on RewriteCond %{RE...
修改apache httpd.conf<IfModule dir_module>下增加 SetEnvIf Authorization .+ HTTP_AUTHORIZATION=$0 如图
Request::header('Authorization') 无法获取 有效值，伪静态丢失参数这几天在做一个接口的项目，使用的是JWT的规范，需要在header头里传递token，但是PHP一直获取不到，百度了一下找到了解决方法首先确认Apache开启了重写模块然后需要在.htaccess修改如下：Options +FollowSymlinks -MultiviewsRewriteEngine
MiniMax 作为上市大模型企业，基于阿里云 SelectDB 打造 AI 可观测中台，实现“一个平台，全球覆盖”。这一成功实践足以表明：SelectDB 能够很好满足 AI 时代海量数据实时处理与分析的需求，为同样需求的 AI 大模型企业提供了一个高性能、低成本的可靠技术解决方案。
最后总结一下，对于熟悉 Spring Boot 3 的咱们来说，集成 Calcite 的关键就是理解它“统一查询”的核心思想，把模型文件写对、核心 Bean 配置好，就能快速实现多数据源查询能力了。
本文针对得物商品详情接口开发提出创新解决方案，重点解决传统方案在鉴别信息解析、多端适配和风控规避方面的不足。方案包含三大核心模块：1）鉴别信息解析引擎，结构化提取得物特有的AI查验特征和鉴别标准；2）多端兼容调用器，适配Node/浏览器/小程序环境，实现"首屏数据直出+敏感数据加密获取"的分层策略；3）分级防风控架构，采用滑动窗口限流、动态价格缓存和异常补偿机制。文章还提供了生
相比行业短信"通知即结束"的模式，它以5G消息为入口，深挖运营商统一账号、大数据、AI技术，通过多维度标签提取用户画像，提供精准营销线索。尽管面临用户习惯固化、生态协同不足等挑战，但在政策支持、产业链合作、技术创新的共同推动下，5G消息有望成为各行各业数字化转型的重要工具，释放更大的商业价值和社会价值。相比传统文字通知，5G消息可以用图片、视频、动画等形式解读政策，让群众更容易理解。这个专利的核心
导读：面对海量多模态数据管理困境，思必驰通过构建以 Apache Doris 为核心的数据集平台，实现了数据从 “散、乱、滞” 到 “统、明、畅” 的转变。在关键场景中，存储占用下降 80%、查询 QPS 提升至 3w，不仅实现可量化的效率提升和成本优化，更系统化地提升了 AI 研发效率与模型质量。本文整理自 思必驰数据中台架构师魏凯君在 Doris Summit 2025 中的演讲内容，并以演讲
随着 AI 技术的发展和成熟，未来智能体的发展方向必然是工业化的，也就是说会有更多的 AI 请求由系统自动触发，而不需要人工手动操作。它不仅继承了 Apache Flink 在流处理领域的技术优势，还针对 AI 应用的特殊需求进行了专门的设计和优化，有望成为下一代 AI 应用开发的重要工具。稳定性是另一个重要要求。基于这些分析结果，AI 可以提供有价值的建议，比如根据观众的性别和年龄分布来调整商品
同时课程详细介绍了。
在中央空调普及率不断提升的背景下，高效、及时的售后服务是保障用户使用体验、提升品牌口碑的关键，但现有服务模式存在诸多痛点：用户报修流程繁琐，需通过电话沟通且信息传递易失真，问题描述不清晰导致维修效率低；售后服务进度不透明，用户难以知晓维修人员是否已派单、何时上门，等待体验差；维修记录分散，缺乏统一管理，后续出现同类问题时难以快速定位原因；保养提醒依赖用户自主记忆，易错过最佳保养时间，影响设备寿命；
本文探讨如何将 Apache Kafka 与 Apache NiFi 相结合，构建一个强大的地理空间数据流式传输和处理架构。Apache Kafka 与 Apache NiFi 的结合，构建了一个强大的平台，用于大规模传输地理空间数据。该架构提供了现代基于位置的应用程序所需的吞吐量、灵活性和处理能力。在当今数据驱动的世界里，地理空间信息已成为物流、交通运输、城市规划和应急响应等各行各业的关键组成部
Apache IoTDB是清华主导的顶级时序数据库，专为工业物联网设计。创新树形模型映射物理层级，端边云协同架构大幅降本增效。相比InfluxDB，具备超高写入吞吐与压缩比，支持AI原生，是智能制造数据处理的最优解。
A5数据通过在 RHEL 8 上部署高度优化的 Apache Kafka 与 TensorFlow Serving 集成方案，我们成功构建了能够处理百万级数据流量的实时 AI 推理平台。本文覆盖了从环境准备、集群部署、性能测试到优化调优的全流程，并附以详尽参数配置、代码示例与评测数据，为类似场景提供了可复制的实践经验。如需将本架构扩展至跨区域多集群模式，或与 Kubernetes / Knativ
本文介绍了在实时Linux平台上构建运动分析系统的关键技术。系统通过摄像头、加速度计等传感器采集运动数据，利用OpenCV、NumPy等工具进行实时处理，并采用Matplotlib和Dash实现可视化展示。重点讲解了实时Linux内核(PREEMPT_RT)的安装配置、数据采集与处理方法，以及结果展示的实现步骤。文章提供了完整的Python代码示例，涵盖从数据采集到分析展示的全流程，并为开发者提供
分步引导：支持多步骤引导流程智能定位：自动计算高亮区域位置遮罩效果：突出显示目标元素方向感知：根据位置调整提示框方向进度控制：下一步/跳过/完成操作状态保存：使用 localStorage 记录完成状态（已取消，可扩展）这个只是做了简单的示例，有需要可以进行优化改善，没有太大要求的话可以直接复制粘贴使用。效果图片想想还是贴下吧：原创作者: zxlh1529转载于: https://www.cnbl
Nacos MCP Router是连接MCP协议与Nacos服务的关键组件，提供服务推荐、分发、安装和代理功能。它支持智能服务推荐、多环境部署、一键安装及统一服务管理，适用于服务发现、分发优化与多环境管理等场景。安装需配置Nacos和MCP依赖，通过YAML文件定义服务参数。使用时需注意数据安全、遵守平台规则，并合理评估工具适用范围。该工具显著提升了分布式系统中服务管理的效率与可靠性。
本文提出一种名为图约束推理（GCR）的新框架，**旨在解决大型语言模型（LLMs）在知识图谱（KGs）推理中存在的知识缺口和幻觉问题**。GCR通过构建KG-Trie索引将KG结构融入LLM解码过程，约束生成忠实于KG的推理路径，并结合轻量级KG专用LLM生成推理路径与假设答案，再利用通用LLM进行归纳推理，最终实现零幻觉、高精度的KG推理，且在未见KG上具有零样本迁移能力。
本文详细介绍了Ollama在不同环境下的安装方法，包括常规安装、手动安装、AMD GPU和ARM64的专用安装步骤，以及如何将其设置为开机自启服务。同时提供了CUDA和AMD ROCm驱动程序的安装指南，并说明了更新、查看日志和卸载的方法。文章最后邀请读者分享学习心得，鼓励交流讨论。所有操作均通过命令行完成，适合不同需求的用户参考使用。
风险投资公司a16z（Andreessen Horowitz）负责AI等领域的合伙人马克·马斯克罗称，Qwen3-Coder来了，几乎与Claude4同样厉害，在6个榜单的表现甚至还超越了后者，看起来是个很棒的操作系统编程模型。Qwen3-Coder可以说是目前全球最好的编程模型，在 Qwen3-Coder 的加持下，通义灵码已经成为中国开发者的第一选择。近期，阿里云正式宣布开源其迄今最具突破性的
它能够主动理解目标、分解任务、调用工具（API）、与环境交互并持续优化。消息队列的核心优势——可靠、解耦、异步、缓冲——在 AI Agent 分布式、异构、高并发、长流程的生态中，价值不仅未被削弱，反而被显著放大，成为串联智能体的生命线。Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计
Apache Tomcat，作为Java Servlet容器的先驱之一，自1999年首次发布以来，一直是Java Web应用开发领域中的重要角色。Tomcat不仅支持Servlet和JavaServer Pages (JSP) 规范，还提供了对WebSocket、HTTP/2等现代Web技术的支持。本文将深入探讨Tomcat的技术特点、应用场景以及在使用过程中的一些最佳实践，并展望其未来发展。
Solr与Elasticsearch均基于Lucene构建，但在架构与功能上各有特色。Solr采用SolrCloud模式依赖ZooKeeper，支持静态Schema和显式提交；Elasticsearch采用P2P架构自动发现，支持动态映射和近实时搜索。Solr提供丰富查询语法和Facet聚合，Elasticsearch则擅长DSL查询和复杂聚合分析。二者都支持地理位置搜索，但Elasticsear
RAG是一项入门很简单，但实际操作起来却很困难的技术之一；RAG是模型无关的独立技术栈，它的核心是文档和检索，RAG本身并不具备生成的能力，结合模型才具备生成能力最近在做RAG方面的应用，关于RAG技术很多人应该都了解过，毕竟其也算是大模型应用的一个主要方向；具体应用场景有智能客服，搜索引擎优化，教育辅助等。在传统的印象中，RAG技术结合LLM(Large Language Model)大语言模型
AI交互协议MCP与A2A解析 MCP(模型上下文协议)是AI与外界交互的标准化接口，通过统一数据格式、精准指令传递和上下文管理，实现模型与外部设备的无缝对接。其核心在于数据封装/解封装、指令解析和上下文存储机制，广泛应用于智能交通、工业自动化等场景。 A2A(智能体间协议)规范了AI模型间的协作流程，包含任务分解分配、信息共享传递等功能。通过模型能力描述、数据转换适配和协同控制反馈机制，使多模型
随着大模型和多模态 AI 的快速发展，向量已成为文本、图像、音视频等多元数据的通用语义表示。在这种背景下，检索增强生成（RAG）技术成为连接私有知识与大模型的核心桥梁，而高效的向量检索则是其关键支柱。与将向量检索视为独立外挂服务的方案不同，Apache Doris 4.0 选择将向量检索能力深度集成于其 MPP 分析型数据库内核。实现向量检索与 SQL 计算、实时分析和事务保障的无缝融合。本文旨在
本文介绍了AI-Kline与MCP协议的金融智能化解决方案。AI-Kline作为开源金融分析框架，整合行情数据、技术指标、财务报告和新闻资讯，支持命令行和Web操作。MCP协议通过标准化接口实现与大模型的协同，动态调用工具完成智能分析。两者结合可自动化完成个股查询、指标分析、财务评估和趋势预测等任务，显著提升投资决策效率。该方案展现了AI技术在金融领域的应用潜力，未来将持续优化智能化服务水平。
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