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聊一聊在移动互联网时代做一个桌面应用

掐指一算上一次开发桌面应用已经过去十几年,在某国际领先的货柜集装箱运输公司开发设计的人力资源管理系统,供全球200多个办公室和上万名员工使用,据说至今仍在使用,生命力之旺盛让我倍感骄傲。

数据质量监控工具-Apache Griffin

文章目录一、概述二、Apache Griffin2.1 特性2.1.1 数据质量指标说明2.2 优势2.3 工作流程2.4 系统架构2.5 数据验证逻辑2.6 Demo2.7 后台提交监控任务一、概述随着业务发展和数据量的增加,大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式,由于部门业务特点的关系,spark和hive应用开发在部门内部较为常见。当处理的数据量达到一定量级和系统的复杂度上升时,..

#大数据
大数据量业务报表实现思考

大数据量业务报表实现的思考最近闲(假)来(装)无(不)事(忙),不(周)用(末)带(娃)娃(奴),在夜阑人静之时总在考虑如何改进A系统的业务报表输出,最近也翻了好些相关书籍以作对比,故今天特刷篇网文当做读书笔记,同时用来记录对比过往的一些实现方式和对未来实现的一些想法,由于准(连)备(夜)充(赶)分(稿),如有出(纰)彩(漏)之处欢迎拍砖,在此万谢,哈哈!数据的困扰Hive的引入El...

#大数据
Python机器学习环境搭建

随着AI技术的发展和成熟,Python语言凭借其万能胶的能力成为了机器学习编程语言的首选。特别是随着Tensorflow等优秀库类的出现,大大降低了机器学习入门的门槛,本文旨在给各位码友提供一个迅速进入编写机器学习程序的正确姿势。

#人工智能#机器学习#python
后端低代码平台探索总结

从简单的表达式计算、报表模板/邮件模板/sql模板,到复杂规则引擎,再到可编排规则引擎,最后是低代码平台,来提高系统可配置、可扩展,满足业务需求快速变更。

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#java#低代码
Python机器学习环境搭建

随着AI技术的发展和成熟,Python语言凭借其万能胶的能力成为了机器学习编程语言的首选。特别是随着Tensorflow等优秀库类的出现,大大降低了机器学习入门的门槛,本文旨在给各位码友提供一个迅速进入编写机器学习程序的正确姿势。

#人工智能#机器学习#python
Java云原生框架Quarkus初探

Quarkus 作为一个全新的云原生和微服务框架,通过编译成本地运行的方式,对比传统的Java应用程序有着天然的运行性能优势,且占用较少的内存资源。同时又兼容常用的Java框架,降低了Java程序员的学习成本,让Java程序员可以快速上手开发应用。但是要看到目前业界采用并大规模部署的并不多,跟传统的Java程序兼容性还存在一定的问题,社区相对传统的Spring成熟度也有一些距离。对于一些新应用且对

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#java#云原生#开发语言
云原生时代应用开发之12-Factor的理解与实践

云原生时代应用开发方法论 12-Factor 的理解与实践

分布式事务原理

本地事务与分布式事务事务的概念对每个程序员来说都不陌生,它是数据库提供的一种数据一致性保护机制,确保对某一批数据的操作要么全部成功,要么全部撤销。事务机制的便利性也减轻了不少日常开发工作量,我们不需要记录每一个业务场景下改动过什么数据,也不用在执行复杂计算逻辑前把所有可能会用到的资源都加锁,一旦事务执行过程遇到问题无法继续,简单的一个回滚指令即可让曾经发生的修改全部撤除。经过长时间发展,事务机制的

#数据库#分布式
《数据中台-让数据用起来》笔记

近些时间一直在做数据可视化方面的一些工作,主要会用到公司的数坊工具,引发了我想对数据中台的一些思考。找了本书看,《数据中台-让数据用起来》,把书中一些感兴趣的点记录于此罢,内容大多抄录书中原文,行文逻辑大概如下:先给出数据中台的定义,再聊聊数据中台应该具备的功能,他与业务中台的区别。然后会说到如何打造数据中台,从数据抽取,到数据开发,再聊到数据体系的建设,最后顺带说两句元数据。

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