摘要：Java是如何实现和管理线程池的? 本文分享自华为云社区《JUC线程池: ThreadPoolExecutor详解》，作者：龙哥手记 。 带着大厂的面试问题去理解 提示 请带着这些问题继续后文，会很大程度上帮助你更好的理解相关知识点。@pdai 为什么要有线程池? Java是实现和管理线程池有
摘要：教你如何用java实现每日给女友微信发送早安等微信信息。 本文分享自华为云社区《java实现每日给女友微信发送早安等微信信息》，作者：穆雄雄 。 前言 据说这个功能最近在抖音上很火，我没有抖音，没有看到。 但是我在网上看了，相关案例确实很多，但是大家都是借助于了微信服务号，在我看来，效果很不佳
摘要：该论文提出了一种基于预训练 BERT 的新神经网络架构，称为 M-SQL。基于列的值提取分为值提取和值列匹配两个模块。 本文分享自华为云社区《基于ModelArts实现Text2SQL》，作者：HWCloudAI。 M-SQL: Multi-Task Representation Learni
摘要：本文讲解如何实现一个任务调度系统的核心逻辑。 本文分享自华为云社区《实现一个任务调度系统，看这篇文章就够了》，作者：勇哥java实战分享 。 1 Quartz Quartz是一款Java开源任务调度框架，也是很多Java工程师接触任务调度的起点。 下图显示了任务调度的整体流程： Quartz的
摘要：在业务功能实现时，经常会用到视图简化查询SQL。但有时候会因为视图降低查询效率，本文主要分析在业务需求满足的情况下，将有效的过滤条件传递到基表，减少运算过程中数据库需要处理的数据量，提升SQL执行效率。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)业务视图优化-过滤条件传递》，作者：卫小毛
DWM 建表，需要看 DWS 需求。 DWS 来自维度（访客、商品、地区、关键词），为了出最终的指标 ADS 需求指标 DWT 为什么实时数仓没有DWT，因为它是历史的聚集，累积结果，实时数仓中不需要 DWD 不需要加工 DWM 需要加工的数据 统计主题 需求指标【ADS】输出方式计算来源来源层级
统计主题 需求指标【ADS】输出方式计算来源来源层级 访客【DWS】pv可视化大屏page_log 直接可求dwd UV（DAU）可视化大屏需要用 page_log 过滤去重dwm UJ 跳出率可视化大屏需要通过 page_log 行为判断dwm 进入页面数可视化大屏需要识别开始访问标识dwd 连续
之前数据分层处理，最后把轻度聚合的结果保存到 ClickHouse 中，主要的目的就是提供即时的数据查询、统计、分析服务。这些统计服务一般会用两种形式展现，一种是为专业的数据分析人员的 BI 工具，一种是面向非专业人员的更加直观的数据大屏。 以下主要是面向百度的 sugar 的数据大屏服务的接口开发
# SignalR+Hangfire 实现后台任务队列和实时通讯 1.简介： SignalR是一个.NET的开源框架，SignalR可使用Web Socket, Server Sent Events 和 Long Polling作为底层传输方式实现服务端和客户端的实时数据交互。 Hangfire是一
作者：贾世闻 我们在开发应用后端系统的时候经常要和各种数据库、缓存等资源打交道。这一期，我们聊聊如何访问redis 并将资源池化。 在一个应用后端程序访问redis主要要做的工作有两个，单例和池化。 在后端应用集成redis，我们主要用到以下几个crate: once_cell、 re
在早期参与涅槃氛围标签中台项目中，前台要求接口性能999要求50ms以下，通过设计Caffeine、ehcache堆外缓存、jimDB三级缓存，利用内存、堆外、jimDB缓存不同的特性提升接口性能， 内存缓存采用Caffeine缓存，利用W-TinyLFU算法获得更高的内存命中率；同时利用堆外缓存降低内存缓存大小，减少GC频率，同时也减少了网络IO带来的性能消耗；利用JimDB提升接口高可用、高并
云原生下的流水线是通过启动容器来运行具体的功能步骤，每次运行流水线可能会被调度到不同的计算节点上。这会导致一个问题：容器运行完是不会保存数据的，每当流水线重新运行时，又会重新拉取代码、编译代码、下载依赖包等等。在云原生场景下，不存在本地宿主机编译代码、构建镜像时缓存的作用，大大延长了流水线运行时间，浪费很多不必要的时间、网络和计算成本。
JDK 8 是一次重大的版本升级，新增了非常多的特性，其中之一便是 CompletableFuture。自此从 JDK 层面真正意义上的支持了基于事件的异步编程范式，弥补了 Future 的缺陷。 在我们的日常优化中，最常用手段便是多线程并行执行。这时候就会涉及到 CompletableFuture 的使用。
目前系统中有很多需要用到延时处理的功能：支付超时取消、排队超时、短信、微信等提醒延迟发送、token刷新、会员卡过期等等。通过延时处理，极大的节省系统的资源，不必轮询数据库处理任务。 目前大部分功能通过定时任务完成，定时任务还分使用quartz及xxljob两种类型轮询时间短，每秒执行一次，对数据库造成一定的压力，并且会有1秒的误差。轮询时间久，如30分钟一次，03:01插入一条数据，正常3:3
在项目中有些敏感信息不能直接展示，比如客户手机号、身份证、车牌号等信息，展示时均需要进行数据脱敏，防止泄露客户隐私。脱敏即是对数据的部分信息用脱敏符号（*）处理。
本文介绍了非连续空间存放方式中的两种常见形式：链式分配和索引分配。链式分配通过链表的方式实现了文件的非连续分配，其中包括了隐式链接和显式链接两种方式。隐式链接通过遍历链表来获取下一个节点的指针，适合于文件的扩展，但查找效率较低。显式链接则将指针存储在文件分配表中，提高了检索速度，但不适用于大磁盘空间。索引分配通过为每个文件创建索引数据块，实现了文件的非连续分配和直接访问。多级索引和链式索引块是处理
Python中什么是配置文件，配置文件如何使用，有哪些支持的配置文件等内容，话不多说，让我们一起看看吧~
AbstractRoutingDataSource是Spring框架中的一个抽象类，可以实现多数据源的动态切换和路由，以满足复杂的业务需求和提高系统的性能、可扩展性、灵活性。
每逢618大促，业务量突增，随之产生的业务咨询量也会增多，因此为了减轻客户售后团队的压力、提升问题响应的速度、不改变用户的使用习惯、保障大促业务的稳定性24小时值班应答，第一时间帮忙客户解决问题，我们通过RPA+智能问答实现微信端智能客服，技术赋能业务，来保障整体业务的发展壮大。
想知道精致的AI插画是如何实现的吗？接下来，我将结合这个案例带你走进 Stable Diffusion 的世界，帮你系统性地了解并掌握这神奇AI绘画魔法。
