转载请注明出处： 1.Hbase数据特点 大：一个表可以有上亿行，上百万列。 面向列：面向列表（簇）的存储和权限控制，列（簇）独立检索。 稀疏：对于为空（NULL）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 无模式：每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态增加，同一张表
前言 在做个人项目的时候遇到一个需求，要在编完代码之后代码提交之前生成一个预览文件，手动执行脚本难免会遗漏。然后就想到之前在工作中使用过的husky，正好拿过来用一用； husky是什么？ husky是一个给git增加 hooks 工具 打开文档发现husky的版本已经更新到8.x了，这时候就照着新
自我18年使用 Mybaits 以来，开发环境中如果修改了 xml 文件后，只有重启项目才能生效，如果小项目重启还好，但是对于一个重启需要十几分钟的大型项目来说，这就非常耗时了。开发人员因为修改了xml 文件少量内容，比如添加一个逗号、查询增加一个字段或者修改一个 bug 等，就需要重启整个项目，这就非常痛苦了。
摘要：通过本教程，我们可以学习客流统计应用的扩展——过线客流统计+口罩佩戴识别，可用于商超、写字楼入口安检。 本文分享自华为云社区《客流分析之未佩戴口罩识别》，作者： HiLens_feige 。 疫情虽然过去了，口罩佩戴防护依然十分重要，本文在 基于头肩部检测的过线客流统计 博文基础上增加口罩佩戴
摘要：实现统一管理、简化多集群的运维系统、减少运营成本；同时也成功将前面提到的500台鲲鹏服务器以及它上面的BC Linux for Euler集群纳入磐基PaaS平台的大家庭之中，运维效率大幅增加。 本文分享自华为云社区《中国移动：磐舟磐基平台 基于KubeEdge的落地实践》，作者：中国移动磐舟
摘要：业务应用对数据库的数据请求分写请求（增删改）和读请求（查）。当存在大量读请求时，为避免读请求阻塞写请求，数据库会提供只读实例方案。通过主实例+N只读实例的方式，实现读写分离，满足大量的数据库读取需求，增加应用的吞吐量。 业务应用对数据库的数据请求分写请求（增删改）和读请求（查）。当存在大量读请
# 综述 DHorse是一个简单易用、以应用为中心的云原生DevOps系统，具有持续集成、持续部署、微服务治理等功能，无需安装依赖Docker、Maven、Node等环境即可发布Java、Vue、React应用，主要特点：部署简单、操作简洁、功能快速。 # 新增特性 * 增加prometheus的配
## 一：场景 20w的QPS的场景下，服务端架构应如何设计？ ## 二：常规解决方案 可使用分布式缓存来抗，比如redis集群，6主6从，主提供读写，从作为备，不提供读写服务。1台平均抗3w并发，还可以抗住，如果QPS达到100w,通过增加redis集群中的机器数量，可以扩展缓存的容量和并发读写能
在mysql未支持json数据类型时，我们通常使用varchar、blob或text的数据类型存储json字符串，对mysql来说，用户插入的数据只是序列化后的一个普通的字符串，不会对JSON文档本身的语法合法性做检查，文档的合法性需要用户自己保证。在使用时需要先将整个json对象从数据库读取出来，在内存中完成解析及相应的计算处理，这种方式增加了数据库的网络开销并降低处理效率
责任链模式是开发过程中常用的一种设计模式，在SpringMVC、Netty等许多框架中均有实现。我们日常的开发中如果要使用责任链模式，通常需要自己来实现，但自己临时实现的责任链既不通用，也很容易产生框架与业务代码耦合不清的问题，增加Code Review 的成本。
1. 简介 在go中，slice是一种动态数组类型，其底层实现中使用了数组。slice有以下特点： *slice本身并不是数组，它只是一个引用类型，包含了一个指向底层数组的指针，以及长度和容量。 *slice的长度可以动态扩展或缩减，通过append和copy操作可以增加或删除slice中的元素。
Notion相信大家都不陌生了，一款非常好用的笔记软件，TJ君也一直在用来记笔记和写文章。关于Notion的替代品，之前有给大家推荐AFFiNE ，但这个还是一个比较成型的软件。 那么如果想开发一个类Notion的工具，又或者在自己的应用中增加一个类Notion的内容编辑功能，是否有好用的开源工具呢
APP启动广告功能实现要从2个方面思考 一是UI方案，怎样处理广告页与主页之间的切换方式。 二是广告页展示时机，是使用后台实时广告数据还是使用本地缓存广告数据。后台数据方式获取广告最新但是用户要等待后台返回数据后才能展示，增加用户等待时间。使用本地缓存启动速度快但数据更新不及时。 UI方案实现 双W
1. 列表（List）： - 异同：列表是可变（Mutable）的有序容器，使用方括号 [] 定义，可以存储任意类型的元素。可以通过索引访问和修改列表中的元素。列表支持切片操作和列表推导式。 - 相同：列表可以存储重复的元素和不同类型的元素。 2. 元组（Tuple）： - 异同：元组是不可变（Im
OpenCV、Pillow 和 scikit image OpenCV（OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，它提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现，可以处理各种图像和视频数据。 异同点 跨平台性： OpenCV 支持多种操作系统，包括 Windows、Linux 和 macOS。 功能丰富：
增广贤文 https://www.cnblogs.com/zhoading/p/17128159.html 昔时贤文，诲汝谆谆。集韵增广，多见多闻。观今宜鉴古，无古不成今。知己知彼，将心比心。酒逢知己饮，诗向会人吟。相识满天下，知心能几人？相逢好似初相识，到老终无怨恨心。近水知鱼性，近山识鸟音。易涨
小编最近在研究金蝶云星空中如何将已有的BI 工具 集成进去，对于BOS开发毫无经验的我，就这么开始了从0到1的过程。在实现功能过程中，也踩了很多坑，接下来看如何避坑。 那么具体如何实现，根据下面的步骤来看。 话不多说直接上操作步骤，篇幅较长，这是一篇教程贴，分享给需要的用户 1. 开发环境要求 【操
论文重新审视了深度神经网络中的不确定性估计技术，并整合了一套技术以增强其可靠性。论文的研究表明，多种技术（包括模型正则化、分类器改造和优化策略）的综合应用显着提高了图像分类任务中不确定性预测的准确性 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: SURE: SUrvey REcipes for buil
检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型学到的知识分开的方式，有助于我们在性能、准确性及安全隐私之间进行有效折衷。 通过本文，你将了解到英特
检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统 什么是 RAG LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。 正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augm
