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年度归档2023

精品微信小程序开发门户,代码全部亲测可用

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chatgpt 5月 6,2023

当机器人来的时候

像每个人和他们的兄弟一样,我一直在玩 ChatGPT 并向它提出生活中必不可少的问题。它自信地告诉我一些事情,其中​​一些事情非常有见地。然而,错误的人和聊天机器人经常自信地陈述事情。
我看到最近在 Mastodon 上发布的 Google Answer。在这个“答案”中,谷歌建议在海洋中处理用过的汽车电池有好处,包括为电鳗充电和为墨西哥湾流提供动力。 Bing 然后选择了这个答案,还提出了非法处理电池对环境的好处。我想知道 Google 是否意识到您可以使用机油为草坪施肥。 (作者注:请不要将电池扔进海里或用机油给草坪施肥。)
据推测,搜索此内容的人正在寻找这个笑话,但它提出了一个有趣的问题。随着越来越多的人使用 ChatGPT 并在网络上发布他们的结果,越来越多的 AI 问答系统选择他们自己和其他人生成的响应并对其进行训练——会发生什么?
对于一个他们不知道答案的问题,我做了任何人都会做的事情。我问 ChatGPT,“当人们发布 ChatGPT 的输出并且它根据自己的响应进行训练时会发生什么?”
机器人回复:
如果人们发布 ChatGPT 的输出并使用它根据自己的响应进一步训练模型,这被称为自我训练或自我监督学习。在这种情况下,模型将继续从自己的输出中学习,并可能随着时间的推移提高其性能。
但是,在使用自我训练时需要考虑一些潜在的风险。一个风险是模型可能会过度拟合其自身的输出,这意味着它变得过于专业化地回应它之前遇到的问题和陈述的类型。这可能会导致模型在新数据或未见过的数据上表现不佳。
另一个风险是,如果在自我训练期间没有得到适当的监控和监督,模型可能会开始产生无意义或不适当的反应。这可能是由于模型在其自身输出中发现了模式或偏差,并随着时间的推移而放大了它们。
因此,在自我训练像 ChatGPT 这样的语言模型时要谨慎,并仔细监控其性能和输出以确保它继续生成高质量的响应,这一点很重要。
这指出了一些非常可怕的社会后果,因为人们似乎相信 ChatGPT 并认为它神奇地正确(以及情感)。我想知道会有什么社会后果?我问,“人们依赖 ChatGPT 会产生什么社会影响,它开始产生无意义的结果,因为它是根据自己的信息进行训练的?”
机器人说:
如果人们过度依赖像 ChatGPT 这样的语言模型,并且它开始产生无意义的结果,因为它是根据自己的信息进行训练的,这可能会产生一些负面的社会影响。
首先,当 ChatGPT 对他们的问题或陈述提供荒谬或不恰当的回答时,人们可能会感到沮丧或困惑。这可能会导致沟通中断和对技术失去信任。
其次,如果人们依赖 ChatGPT 来提供重要信息或做出重要决策,那么模型产生无意义结果的后果可能会很严重。例如,如果基于 ChatGPT 的聊天机器人用于提供医疗建议或诊断健康状况,依赖无意义的响应可能会导致严重的健康风险。
第三,如果使用 ChatGPT 为社交媒体或其他在线平台生成内容,可能会导致错误信息或假新闻的传播。这可能会产生严重的社会和政治后果,因为虚假信息可能被用来操纵公众舆论或破坏民主进程。
一般来说,谨慎使用 ChatGPT 等语言模型并仔细监控其性能以确保它们继续产生准确和适当的响应非常重要。同样重要的是要认识到这些模型的局限性,而不是依赖它们来替代人类的智慧和专业知识。
哦,所以我们应该负责任地使用技术。我想知道 ChatGPT 认为我们应该怎么做?我问道,“鉴于人类几乎从未负责任地使用过新技术,这种情况下可能出现的结果是什么?”
它回答说:
虽然过去人类确实经常难以负责任地使用新技术,但重要的是要认识到每项新技术都是独一无二的,并且可能会带来一系列风险和挑战。因此,很难确定地预测涉及像 ChatGPT 这样的语言模型的场景的结果。
也就是说,可以采取一些措施来尽量减少这项技术的潜在负面影响。例如,ChatGPT 等语言模型的开发人员和用户可以努力识别和解决在技术开发和部署过程中可能出现的任何偏见或道德问题。这可能包括实施保护措施以防止错误信息或不当内容的传播,并确保模型是根据多样化和有代表性的数据进行训练的。
此外,政府和监管机构可以发挥作用,确保以负责任的方式使用 ChatGPT 等语言模型,并采取适当的保护措施来保护公众。这可能包括有关在特定行业或应用程序中使用语言模型的法规,以及对这些技术的开发和部署的透明度和问责制的要求。
总之,虽然使用 ChatGPT 等语言模型肯定存在风险,但可以通过负责任的开发和部署以及监管监督和公众意识来减轻这些风险。
哇哦,ChatGPT 认为它应该受到监管?我给它的创建者 OpenAI 发了邮件,问他们是否同意,如果不同意,那么他们知道什么是他们的语言模型不知道的?截至发稿时,他们尚未回复。
长期以来,我们一直在自我训练以“用谷歌搜索答案”,现在我们可能开始训练自己“只问 ChatGPT”。然而,重要的是要记住,这个工具只是吸取互联网的一部分并将其反哺给你。 ChatGPT 可以是一个不错的研究工具,但它是垃圾输入和垃圾输出。
像所有技术一样,这是 BYOB。带上你自己的大脑,不要给鳗鱼喂汽车电池。

作者 east
大数据开发 5月 4,2023

dolphinscheduler如何安装(分布式)

DolphinScheduler 是一个分布式任务调度系统,可以对任务或者工作流进行统一管理和调度。它支持丰富的任务调度方式,包括定时执行、依赖关系、补偿机制等。以下是 Dolphinscheduler 的安装教程:

  • 确认服务器配置:首先需要确认服务器的配置,包括 CPU 核心数、内存大小、磁盘空间等。Dolphinscheduler 需要运行在至少 2 台服务器上,其中一个需要作为 Master 节点,其他为 Worker 节点。
  • 下载安装包:从 Dolphinscheduler 的官网下载最新的稳定版本。通常情况下,推荐下载二进制包进行安装。下载完成后,将压缩包上传到服务器上,并解压到指定的目录。
  • 配置环境变量:需要配置环境变量,以便在任何位置启动或停止 DolphinScheduler。假设你解压到 /opt 目录下,可以修改 /etc/profile 文件,并加入以下内容:
export DOLPHINSCHEDULER_HOME=/opt/dolphinscheduler
export PATH=$DOLPHINSCHEDULER_HOME/bin:$PATH
  • 初始化数据库:在安装 DolphinScheduler 之前,需要初始化数据库并创建相应的用户和权限。你可以使用如下的命令进行初始化:
cd /opt/dolphinscheduler/bin
sh create-dolphin-db.sh
  • 修改配置文件:在 conf 目录下,有两个核心的配置文件:dolphinscheduler.properties 和 worker.properties。其中,dolphinscheduler.properties 主要配置 Master 节点相关的参数,而 worker.properties 则配置 Worker 节点相关参数。需要根据实际情况进行修改。
  • 启动 DolphinScheduler:在 Master 节点上,使用以下命令启动 DolphinScheduler:
cd /opt/dolphinscheduler
./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start master

如果需要启动 Worker 节点,可以使用以下命令:

cd /opt/dolphinscheduler
./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start worker
  • 访问 DolphinScheduler:启动完成后,在浏览器中输入 Master 节点的 IP 地址和端口号(默认为 12345),即可访问 DolphinScheduler 的 Web 界面进行任务管理和调度。

总体来说,DolphinScheduler 的安装比较简单,但需要注意配置文件和数据库的初始化,以便保证系统的正常运行。

作者 east
大数据开发 5月 4,2023

在CDH6.3.2的大数据集群中,怎样安装dolphinscheduler调度器

  • 安装MySQL (5.6.24+),JDK (1.8.0_292+),ZooKeeper (3.4.5+),Hadoop (3.0.0+)等基础组件。
  • 下载dolphinscheduler的二进制包,并解压到部署目录,如 /opt/module/dolphinscheduler。
  • 在每台部署机器上创建部署用户 dolphinscheduler,并配置sudo免密和ssh免密登录。
  • 在MySQL中创建数据库 dolphinscheduler,并授权给用户 dolphinscheduler。
  • 修改 conf 目录下的 datasource.properties 和 dolphinscheduler_env.sh 文件,配置数据库连接信息和环境变量。
  • 将 mysql-connector-java 驱动 jar 包复制到 lib 目录下。
  • 执行 script/create-dolphinscheduler.sh 脚本,创建表和导入基础数据。
  • 执行 bin/install.sh 脚本,一键部署。
  • 访问 http://localhost:12345/dolphinscheduler ,使用默认账号 admin 和密码 dolphinscheduler123 登录。


dolphinscheduler 下载地址

https://www.apache.org/dyn/closer.lua/dolphinscheduler/3.1.5/apache-dolphinscheduler-3.1.5-bin.tar.gz


dolphinscheduler 部署指南

https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.1.5/%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%8C%87%E5%8D%97_menu

作者 east
Java 4月 28,2023

用java写一个统计这个文件夹中所有csv总共有多少行

  • 创建一个BufferedReader对象,用来读取文件夹中的csv文件。
  • 使用一个循环,每次读取一行数据,直到文件结束。
  • 使用一个计数器变量,每次读取一行数据就加一。
  • 返回计数器变量的值,就是csv文件的行数。

以下是一个可能的代码示例:

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;

public class CSVLineCounter {

    // 定义一个方法,接受一个文件夹路径作为参数,返回该文件夹中所有csv文件的总行数
    public static int countLinesInFolder(String folderPath) throws IOException {
        // 创建一个File对象,表示文件夹
        File folder = new File(folderPath);
        // 创建一个数组,存储文件夹中的所有文件
        File[] files = folder.listFiles();
        // 创建一个计数器变量,初始化为0
        int count = 0;
        // 遍历文件数组
        for (File file : files) {
            // 判断文件是否是csv格式
            if (file.getName().endsWith(".csv")) {
                // 调用countLinesInFile方法,统计该文件的行数,并累加到计数器变量上
                count += countLinesInFile(file.getPath());
            }
        }
        // 返回计数器变量的值
        return count;
    }

    // 定义一个方法,接受一个文件路径作为参数,返回该文件的行数
    public static int countLinesInFile(String filePath) throws IOException {
        // 创建一个BufferedReader对象,用来读取文件
        BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filePath));
        // 创建一个计数器变量,初始化为0
        int count = 0;
        // 使用一个循环,每次读取一行数据,直到文件结束
        while (br.readLine() != null) {
            // 每次读取一行数据就加一
            count++;
        }
        // 关闭BufferedReader对象
        br.close();
        // 返回计数器变量的值
        return count;
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 测试代码,假设有一个名为test的文件夹,里面有若干个csv文件
        String folderPath = "test";
        // 调用countLinesInFolder方法,打印出总行数
        System.out.println("The total number of lines in the folder is: " + countLinesInFolder(folderPath));
    }
}
作者 east
Flink 4月 28,2023

CDH上Flink执行sql-client命令提示[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason: java.net.ConnectException: 拒绝连接

在cdh6.3.2上执行sql-client的命令,提示:

[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:
java.net.ConnectException: 拒绝连接

这可能是由于以下原因:

  • 您没有启动flink集群,或者flink集群不可用。您可以检查flink集群的状态,或者尝试重新启动flink集群。
  • 您没有正确地配置flink sql-client的环境,或者您的配置文件有误。您可以检查您的sql-client-defaults.yaml文件,或者参考官方文档来设置flink sql-client的环境。
  • 您的网络有问题,或者您的防火墙阻止了flink sql-client的连接。您可以检查您的网络连接,或者允许flink sql-client通过防火墙。

原来是需要启动本地集群:

./start-cluster.sh
cd /opt/cloudera/parcels/FLINK-1.14.4-BIN-SCALA_2.12/lib/flink/bin

然后再次启动sql客户端即可执行成功。

作者 east
doris 4月 28,2023

flink cdc写入到doris报错:[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason: org.apache.flink.table.api.ValidationException: Unsupported options found for ‘doris’.

在用flink的sql-client.sh或用Dinky执行flink cdc写入到doris时,报下面的错误:

[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:
org.apache.flink.table.api.ValidationException: Unsupported options found for 'doris'.

Unsupported options:

sink.batch.size

Supported options:

connector
doris.batch.size
doris.deserialize.arrow.async
doris.exec.mem.limit
doris.filter.query
doris.read.field
doris.request.connect.timeout.ms
doris.request.query.timeout.s
doris.request.read.timeout.ms
doris.request.retries
doris.request.retriesdoris.deserialize.queue.size
doris.request.tablet.size
fenodes
password
property-version
sink.batch.interval
sink.buffer-count
sink.buffer-size
sink.check-interval
sink.enable-2pc
sink.enable-delete
sink.label-prefix
sink.max-retries
source.use-old-api
table.identifier
username

刚开始以为是jar包问题,先后找了flink-doris-connector-1.14_2.12-1.1.1.jar和flink-doris-connector-1.14_2.12-1.1.0.jar放在flink的jar包里面,还是同样出现上面的。

让我不解的是,用代码来操作时,导入是同样的安装包,但没上面的问题。

后来问了New Bing,New Bing是这样回答的:

您好,根据您的错误信息,您可能需要修改您的Doris表的配置选项,以符合Flink Doris Connector的要求。您可以参考以下的建议:

  • 您可能需要将sink.batch.size改为doris.batch.size,这是一个控制每次写入Doris的数据量的选项。
  • 您可能需要检查您是否正确地设置了connector选项,这是一个指定连接器类型的选项,对于Doris表,应该设置为connector = ‘doris’。
  • 您可能需要检查您是否正确地设置了table.identifier选项,这是一个指定Doris表名的选项,应该设置为table.identifier = ‘db_name.table_name’。

这时注意到问题在“sink.batch.size”,而不是之前以为“Unsupported options found for ‘doris’”是相关的jar包没找到。原来自己用的例子是旧版本例子:

DROP TABLE IF EXISTS doris_sink;
-- 创建Doris表
CREATE TABLE doris_sink (
  id INT PRIMARY KEY,
  name STRING,
  age INT,
  modified_time STRING
) WITH (
  'connector' = 'doris',
  'fenodes' = '10.0.80.54:8030',
  'table.identifier' = 'db_test.test_cdc',
  'username' = 'root',
  'password' = '',
  'sink.batch.size' = '1000'
);

需要修改为

DROP TABLE IF EXISTS doris_sink;
-- 创建Doris表
CREATE TABLE doris_sink (
  id INT PRIMARY KEY,
  name STRING,
  age INT,
  modified_time STRING
) WITH (
  'connector' = 'doris',
  'fenodes' = '10.0.80.54:8030',
  'table.identifier' = 'db_test.test_cdc',
  'username' = 'root',
  'password' = ''
);
作者 east
doris 4月 26,2023

配置dinky的集群配置管理时,提示下面的错误:Handler dispatch failed; nested exception is java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/configuration/GlobalConfiguration

Dinky是一个一站式的实时计算平台,基于Apache Flink构建,支持流批一体和数据湖数据仓库统一1。你在配置Dinky的集群配置管理时,遇到了java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/configuration/GlobalConfiguration的错误,

这是因为Dinky 需要具备自身的 Flink 环境,该 Flink 环境的实现需要用户自己在 Dinky 根目录下 plugins/flink${FLINK_VERSION} 文件夹并上传相关的 Flink 依赖,例如在/data/dinky/plugins/flink1.14/dinky/

上传flink安装包lib的依赖,例如flink-dist_2.12-1.14.4.jar、flink-table_2.12-1.14.4.jar等安装包。

如果又出现
ERROR: org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler dispatch failed; nested exception is java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/yarn/conf/YarnConfiguration 的错误。

需要将 flink-shade-hadoop 上传到到 plugins 文件目录下,使用 flink-shade-hadoop-3 地址如下:

https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-shaded-hadoop-3-uber?repo=cloudera-repos

作者 east
Flink 4月 25,2023

运行flink的word count提示: could not find implicit value for evidence parameter of type org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation

写了一个flink简单word count的例子:


import org.apache.flink.api.scala._

object FlinkWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val words = List("hello", "world", "flink", "scala", "hello", "flink")

    // 为DataStream和DataSet的上下文提供隐式的类型信息
    implicit val typeInfo = createTypeInformation[WordCount]

    val wordDataSet = env.fromCollection(words)

    val wordCountDataSet = wordDataSet
      .map(word => WordCount(word, 1))
      .groupBy(0)
      .sum(1)

   
  }

  case class WordCount(word: String, count: Int)
}

提示could not find implicit value for evidence parameter of type org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation

各种修改后还是报错,后来想到scala版本问题。
Flink 1.10.0以上版本需要Scala 2.12.x,如果使用Scala 2.11.x版本,就会报错。请确认一下你的Scala版本是否为2.12.x,如果不是请升级Scala版本到2.12.x后再运行代码。

作者 east
Flink 4月 24,2023

Flink CDC获取mysql 主从分库,分库分表的binlog

Flink CDC可以获取MySQL主从分库,分库分表的binlog,但是需要注意以下几点:

  • Flink CDC需要配置MySQL的binlog模式为row,以及开启GTID(全局事务标识符),以便正确地识别和处理binlog事件
  • Flink CDC需要配置MySQL的主从复制关系,以及指定主库或从库的地址,以便正确地连接和读取binlog数据
  • Flink CDC需要配置MySQL的分库分表规则,以及指定分库分表的键,以便正确地合并和转换binlog数据

一个可能的Flink CDC获取MySQL主从分库,分库分表的binlog的示例如下:

-- 创建MySQL主从分库,分库分表的表对象
CREATE TABLE mysql_user (
  id INT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
  name STRING,
  age INT
) WITH (
  'connector' = 'mysql-cdc',
  'hostname' = 'master-host', -- 主库地址
  'port' = '3306',
  'username' = 'root',
  'password' = '123456',
  'database-name' = 'test', -- 分库名
  'table-name' = 'user_${0-9}', -- 分表名
  'server-id' = '5400', -- 从库ID
  'scan.startup.mode' = 'initial', -- 初始扫描模式
  'scan.split.size' = '8096', -- 扫描块大小
  'debezium.snapshot.locking.mode' = 'none', -- 快照锁定模式
  'debezium.gtid.source.includes' = '', -- GTID包含范围
  'debezium.gtid.source.excludes' = '' -- GTID排除范围
);

-- 使用Flink SQL或DataStream API将MySQL的增量数据写入到其他目标,如Hive、Doris等
INSERT INTO hive_user SELECT * FROM mysql_user;

-- DataStream API
DataStream<Row> stream = tEnv.toAppendStream(tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM mysql_user"), Row.class);
tEnv.createTemporaryView("stream", stream);
tEnv.executeSql("INSERT INTO doris_user SELECT * FROM stream");
作者 east
Flink 4月 24,2023

对比flink cdc和canal获取mysql binlog优缺点

Flink CDC和Canal都是用于获取MySQL binlog的工具,但是有以下几点优缺点对比:

  • Flink CDC是一个基于Flink的库,可以直接在Flink中使用,无需额外的组件或服务,而Canal是一个独立的服务,需要单独部署和运行,增加了系统的复杂度和成本
  • Flink CDC支持多种数据库的数据变化捕获,如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等,而Canal只支持MySQL和MariaDB的数据变化捕获
  • Flink CDC支持Exactly-Once语义,保证数据的一致性和准确性,而Canal只支持At-Least-Once语义,可能会出现数据的重复或丢失
  • Flink CDC支持自动元数据更新,无需手动创建或维护表结构,而Canal需要手动创建或维护表结构,增加了开发和维护的工作量
  • Flink CDC支持Flink SQL和DataStream API的使用,方便进行数据处理和转换,而Canal只提供了Kafka、RocketMQ等消息队列的接口,需要额外的消费者进行数据处理和转换
作者 east
运维 4月 24,2023

能使用socket5协议,ssh海外vps服务器的软件

由于xshell有漏洞,公司不给使用,所以寻找一款替代软件。

除了 Xshell 之外,还有一些其他软件可以连接到国外 VPS 并设置 Socks5 代理。以下是几个比较常用的软件:

  1. PuTTY:PuTTY 是一款常用的 SSH 和 Telnet 客户端软件,可以在 Windows 平台上运行,并且可以连接到远程 SSH 服务器。PuTTY 同时也支持设置 Socks5 代理。
  2. Bitvise SSH Client:Bitvise SSH Client 也是一种常用的 SSH 客户端,可以用于在 Windows 上连接到远程 SSH 服务器。Bitvise SSH Client 提供了 Socks5 和 HTTP 代理配置选项,并且支持在 Windows 上设置全局 Socks5 代理。
  3. WinSCP:WinSCP 是用于在 Windows 平台上使用 SSH 的免费开源工具,它还具有文件传输和文件管理的功能,支持 SCP, SFTP, FTPS, FTP 等协议。WinSCP 支持使用 Socks5 代理连接到 SFTP 服务器。

经过自己试验,觉得 Bitvise SSH Client 使用方便,用代理速度很快。之前在centos装ss5软件,访问起来龟速,用 Bitvise SSH Client 代理访问很快。

作者 east
doris 4月 23,2023

使用navicat来访问doris

访问Doris的UI

http:// dorisfe_ip:8030

由于doris是使用mysql协议,因此可以不用任何额外配置就可以使用navicat访问doris。 可以使用MySql客户端来连接Doris FE,也可以使用mysql命令工具连接,因为他是Mysql协议,所以在使用上跟Mysql一样的。

只是doris默认的端口不是3306,而是9030。

也可以用mysql命令行来访问doris。

  • Mysql命令连接
mysql -uroot -P9030 -h127.0.0.1

注意:

  1. 这里使用的 root 用户是 doris 内置的默认用户,也是超级管理员用户
  2. -P :这里是我们连接 Doris 的查询端口,默认端口是 9030,对应的是fe.conf里的 query_port
  3. -h : 这里是我们连接的 FE IP地址,如果你的客户端和 FE 安装在同一个节点可以使用127.0.0.1,这种也是 Doris 提供的如果你忘记 root 密码,可以通过这种方式不需要密码直接连接登录,进行对 root 密码进行重置

作者 east

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