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2026计算机专业毕业设计选题推荐【Django方向】

本文面向计算机专业毕业生,提供30个基于Django框架的毕设选题方案,涵盖校园二手交易、智能课表、健康管理、图书馆系统等多元化场景。每个选题包含背景意义、基础功能模块及创新亮点,如智能推荐、数据分析、实时提醒等特色功能,满足技术深度与实用性的双重要求。系统开发涉及SpringBoot、Vue、小程序等技术栈,适合Java/Python等方向学生选择。附CSDN专栏链接,提供选题指导、源码获取等支

#django#python
2026计算机专业毕业设计选题推荐【数据分析与可视化语言方向】

【摘要】本文为计算机专业学生提供30个数据分析与可视化方向的毕业设计选题,涵盖交通、教育、金融、医疗、电商等多领域。选题基于Python/R/Tableau等技术,包含数据采集、清洗、分析及可视化功能模块,并突出热力图、趋势预测、智能推荐等亮点。系统设计注重实用性和创新性,如交通流量热力图、股票技术指标分析、教学质量可视化等,帮助提升数据处理能力,为就业或深造奠定基础。附CSDN专栏链接,提供源码

#数据分析#数据挖掘
从模型到监控 “用Prometheus+Grafana搭建RAG系统运维看板”

摘要:本文针对检索增强生成(RAG)系统运维中的关键痛点,提出基于Prometheus+Grafana的可观测性解决方案。通过构建包含检索层、嵌入层、LLM调用和业务质量的全维度监控体系,解决传统工具在语义断层、成本黑洞、跨服务故障等方面的盲区。方案采用多维度指标埋点、实时成本计算和业务映射设计,在12个实际案例中实现故障恢复时间降低91%、LLM成本节约22%的效果。详细解析了从指标设计、关键探

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#prometheus#grafana#microsoft
从 0 到 1:使用 Jetpack Compose 和智能自动化实现高效 Android UI 开发

从 0 到 1:使用 Jetpack Compose 和智能自动化实现高效 Android UI 开发

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#自动化#android#ui
拯救海量数据:PostgreSQL分区表性能优化实战手册(附压测对比)

PostgreSQL分区表在生产环境中面临三大性能痛点:分区裁剪失效、全局索引膨胀和VACUUM堆积。本文提出分区策略四维设计法,通过自动化分区维护体系解决了十亿级数据场景下的性能问题。压测结果显示,优化后的分区表相比单表可实现10-50倍的查询性能提升和6-28倍的TPS提升,同时降低40%以上的存储成本。文章详细分析了分区锁竞争等典型故障,并介绍了PG18的异步分区裁剪等新特性,为海量数据管理

#postgresql#性能优化#数据库
Kubernetes 集群性能优化实战:从资源分配到调度策略

本文针对Kubernetes集群性能优化提出了系统化解决方案。通过分析50+生产集群数据,发现未经优化的环境普遍存在资源利用率低(CPU<40%,内存<35%)、Pod启动延迟高、调度冲突等问题。文章从7个维度提出优化方案:1)精细化资源管理,采用VPA实现动态资源校准,内存利用率提升35%;2)高级调度策略,自定义调度器使GPU利用率提升42%;3)控制平面优化,调整API Serv

#kubernetes#性能优化#容器
从模型到监控 “用Prometheus+Grafana搭建RAG系统运维看板”

摘要:本文针对检索增强生成(RAG)系统运维中的关键痛点,提出基于Prometheus+Grafana的可观测性解决方案。通过构建包含检索层、嵌入层、LLM调用和业务质量的全维度监控体系,解决传统工具在语义断层、成本黑洞、跨服务故障等方面的盲区。方案采用多维度指标埋点、实时成本计算和业务映射设计,在12个实际案例中实现故障恢复时间降低91%、LLM成本节约22%的效果。详细解析了从指标设计、关键探

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#prometheus#grafana#microsoft
Go 语言云原生微服务全栈实战:Docker 镜像优化、K8s 编排与 Istio 流量治理

本系列文章详细讲解了如何使用 Go 语言构建基于微服务架构的应用系统,涵盖了从开发到部署、治理的全流程。文章首先介绍了 Go 语言在微服务开发中的优势,如高性能、并发模型和简洁语法,并通过一个用户服务示例展示了如何实现 RESTful API。随后,文章探讨了如何构建和优化 Docker 镜像,使用多阶段构建将镜像体积从 800MB 缩减至 20MB。接着,文章介绍了如何使用 Kubernetes

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#云原生#golang#微服务
RTX 5070显卡深度评测:GDDR7显存如何提升AI训练与游戏体验?

RTX 5070显卡深度评测:GDDR7显存如何提升AI训练与游戏体验?

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#人工智能#游戏
构建企业级AI智能体(Spring AI Alibaba + JManus实战)

本文介绍了基于Spring AI Alibaba和JManus的电商客服工单智能处理系统架构。针对传统AI应用的三大痛点(任务耦合、状态丢失和服务孤岛),系统采用智能体架构实现动态任务分解、状态持久化和服务热插拔。核心组件包括Planning Agent进行任务路由,以及多个专业Agent协同处理工单分类、退款和通知等流程。通过Redis实现多轮对话管理,采用三级缓存架构优化性能,并设计熔断机制保

#人工智能#spring#java
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