摘要：数据智能是一个跨学科的研究领域，它结合大规模数据处理、数据挖掘、机器学习、可视化等技术，为基于数据制定决策或执行任务提供有效智能支持。面对数据智能蓝海，开发者该如何发力呢？赛道参与者该如何走向成功呢？ 本文分享自华为云社区《让数据应用更智能！华为云助力开发者重庆誉存打造数字金融综合解决方案》，
摘要：这篇文章详细介绍了顶帽运算和底帽运算，它们将为后续的图像分割和图像识别提供有效支撑。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 四十九.图像增强及运算篇之顶帽运算和底帽运算》，作者：eastmount。 数学形态学（Mathematical Morphology）是一种应用于图像处理和模
摘要：本文章将从使用者角度介绍HStore概念以及使用。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)HStore表讲解》，作者：大威天龙:- 。 HStore表简介 面对实时入库和实时查询要求越来越高的趋势，已有的列存储无法支持并发更新入库，行存查询性能无法做到实时返回且空间压缩表现不佳。Gau
产业链上下游企业间数据共享断点多？效率低？本期带你走进华为鲲鹏与生态伙伴交换数据的4类典型场景，看华为云EDS如何支撑产业链业务高效协同。
华为云CodeArts Snap插件也即将上线基于PanGu-Coder2的百亿级代码生成服务，为Snap用户提供更全面的语言支持、更智能的代码生成、更准确的补全建议。
众所周知，Redis = Remote Dictionary Server，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API，今天就来redis从缓存原理到删除key键的那些事。
京喜APP最早在2019年引入了Swift，使用Swift完成了第一个订单模块的开发。之后一年多我们持续在团队/公司内部推广和普及Swift，目前Swift已经支撑了70%+以上的业务。通过使用Swift提高了团队内同学的开发效率，同时也带来了质量的提升，目前来自Swift的Crash的占比不到1%。在这过程中不断的学习/实践，团队内的Code Review，也对如何使用Swift来提高代码质量有更深的理解。
## 一、为什么要做一款这样的小插件 数据，一直在思考如何让数据更安全的流转和服务于客户，围绕这样的想法，我们做过许多方面的扩展。我们落地了服务端的数据切片支持场景化的设计，实现了基于JDBC协议对SQL的拦截与切片，实现了在应用层的全链路数据库审计方案和实现，实现了WEB端明暗水印和文档水印等等，
本文主要介绍目前存在的定时任务处理解决方案。业务系统中存在众多的任务需要定时或定期执行，并且针对不同的系统架构也需要提供不同的解决方案。京东内部也提供了众多定时任务中间件来支持，总结当前各种定时任务原理，从定时任务基础原理、单机定时任务（单线程、多线程）、分布式定时任务介绍目前主流的定时任务的基本原理组成、优缺点等。希望能帮助读者深入理解定时任务具体的算法和实现方案。
前端文件上传本来是一个常规交互操作，没什么特殊性可言，但是最近在做文件上传，需要实现截图粘贴上传，去找了下有没有什么好用的组件，网上提供的方法有，但是没找完整的组件来支持cv上传，经过了解发现可以用剪贴板功能让自己的cv实现文件上传，于是自己就整合了目前几种文件上传的交互方式，码了一个支持cv的vue3文件上传组件（造个轮子）。
大报文问题，在京东物流内较少出现，但每次出现往往是大事故，甚至导致上下游多个系统故障。大报文的背后，是不同商家业务体量不同，特别是B端业务的采购及销售出库单，一些头部商家对京东系统支持业务复杂度及容量能力的要求越来越高。因此我们有必要把这个问题重视起来，从组织上根本上解决。
京销易系统已经接入大网、KA以及云仓三个条线商机，每个条线商机规则差异比较大，当前现状是独立实现三套系统分别做支撑。
目标 保证系统不因流量过载而挂。 现状：人工限流 正常的微服务限流工具都需要人工配置：支持应用负责人事先配置限流规则（接口 + 调用方 + 限流阈值），流量在阈值以下可以正常响应，超过阈值的流量会快速失败。这种方案存在如下问题： 问题 1. 接口多，无法全面覆盖 要想保证系统不因流量过载而挂，那就需
本文从EXPLAIN分析SQL的执行计划开始，进行示例展示，并对输出结果进行解读，同时总结了EXPLAIN可产生额外的扩展信息以及EXPLAIN的估计查询性能，整篇文章基于MySQL 8.0编写，理论支持MySQL 5.0及更高版本。
halo，大家好很开心又和大家见面了在第一篇 楠姐技术漫画：图计算的那些事 发布之后，楠姐收到了很多建议、鼓励和支持，非常感谢大家的喜欢，所以楠姐尽自己所能马不停蹄开始第二篇的创作，虽迟但到~
gRPC 是开发中常用的开源高性能远程过程调用（RPC）框架，tonic 是基于 HTTP/2 的 gRPC 实现，专注于高性能、互操作性和灵活性。该库的创建是为了对 async/await 提供一流的支持，并充当用 Rust 编写的生产系统的核心构建块。今天我们聊聊通过使用tonic 调用grpc的的具体过程。
阿里云最近发布了两款大型开源模型QWen-7B和QWen-7b-Chat，这两款模型的参数规模达到了70亿，用户可以在Hugging Face和ModelScope上免费使用。尽管大型模型的热度近期有所下降，但阿里云选择开源模型来赢得用户的支持，并保持自身在竞争中的优势。这一举措也引起了人们的关注，因为不开源可能会导致信息泄露的风险。通过开源模型，阿里云既能满足用户需求，又能保持技术竞争力。
Redis集群一般有四种方式，分别为：主从复制、哨兵模式、Cluster以及各大厂的集群方案。在3.0版本之前只支持单实例模式，3.0之后支持了集群方式。在3.0之前各大厂为了解决单实例Redis的存储瓶颈问题各自推出了自己的集群方案，其核心思想就是数据分片，主要有客户端分片、代理分片、服务端分片。这里咱们只介绍前三种方式：主从、哨兵、Cluster。
使用Redis还是Zookeeper来实现分布式锁，最终还是要基于业务来决定，可以参考以下两种情况： （1）如果业务并发量很大，Redis分布式锁高效的读写性能更能支持高并发 （2）如果业务要求锁的强一致性，那么使用Zookeeper可能是更好的选择
## 什么是 gRPC？ gRPC 是由 Google 开发的高性能、开源的 RPC（Remote Procedure Call）框架，用于在客户端和服务器之间进行通信。它基于 Protocol Buffers（protobuf）进行消息序列化和反序列化，支持多种通信协议，如 HTTP/2、TCP
