大数据之路：阿里巴巴大数据实践——实时技术与数据服务
实时技术通过流式架构实现数据的实时采集、处理与存储，支持高并发、低延迟的数据服务。架构涵盖数据分层、多流关联，结合Flink、Kafka等技术实现高效流计算。数据服务提供统一接口，支持SQL查询、数据推送与定时任务，保障数据实时性与可靠性。
Fluss on 鲲鹏 openEuler 大数据实战
本文介绍了基于华为鲲鹏ARM架构服务器与openEuler操作系统，构建包含HDFS、ZooKeeper、Flink、Fluss及Paimon的实时大数据环境的完整实战过程。涵盖了软硬件配置、组件部署、集群规划、环境变量设置、安全认证及启停脚本编写等内容，适用于企业级实时数据平台搭建与运维场景。
collections.shuffle
`Collections.shuffle()` 是 Java 中用于随机打乱列表顺序的静态方法，基于 Fisher-Yates 算法实现，支持使用默认或自定义随机数生成器，适用于抽奖、游戏、随机抽样等场景，且会直接修改原列表。
基于遗传优化的无源被动匀场算法matlab仿真
本程序基于遗传算法优化无源被动匀场，目标函数为AX+B-D，其中A为132个测量点的贡献矩阵，B为初始磁场，D为目标磁场。通过优化贴片分布X，提升磁场均匀性，适用于MRI系统。程序用MATLAB 2022A实现，包含矩阵构建、遗传优化与结果可视化。
搞大数据集成，这些基本原理你得先清楚！
企业在进行大数据集成时，常因忽视对数据本质的统一认知，导致集成失败。本文指出，大数据集成不仅是技术问题，更需明确数据本体论，建立企业级“数据通用语言”，包括核心数据对象、唯一标识及关系定义。只有在业务语义一致的基础上，结合技术实施，才能打破数据孤岛，实现数据价值。