Elasticsearch 内存占用相关知识，以及对 lucene 文件的 page cache 进行监控

聊什么 在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式，介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的，那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢？在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统.

RAG通过检索与生成结合，提升大模型在企业场景的准确性与安全性。分块策略是其核心，直接影响检索效果与答案质量。本文系统解析五种主流分块方法——固定大小、语义、递归、基于结构及LLM分块，对比优缺点与适用场景，助力构建高效、可靠的RAG系统。

本文介绍如何将SpringCloud应用部署到Kubernetes云端，基于EDAS实现快速上云。涵盖集群导入、应用初始化及通过IDE插件高效部署，助力开发者提升发布效率。

本文介绍大型团队中多环境自动化部署实践，涵盖DEV、TEST、PRE、PROD各环境职责，结合CI/CD平台实现代码发布与回滚，并通过Skywalking等工具高效排查日志，提升发布效率与系统稳定性。

本文介绍如何使用MyBatis-Plus（MP）简化单表增删改查操作。通过引入MP依赖并继承BaseMapper，可省略重复SQL代码，实现CRUD功能自动化。结合@TableName、@TableId等注解处理表字段映射异常，并利用QueryWrapper、UpdateWrapper构建复杂查询与更新条件。同时支持自定义SQL与条件构造器结合使用，提升开发效率与代码可读性。

MCP（模型上下文协议）是Anthropic推出的开放标准，被誉为AI时代的“USB-C”。它统一了大模型与工具、数据源的连接方式，简化集成，提升安全与扩展性，推动AI智能体实现复杂任务自动化，正重塑全球AI应用生态。

本文介绍如何通过四色原型法构建领域模型，并转化为ER图。采用MI（时标性）、PPT（参与方-地点-物品）、Role（角色）和DESC（描述）四类原型，逐步提炼风控系统的数据架构，最终形成清晰的实体关系图，指导数据建模与系统设计。

本研究聚焦基于深度学习的交通标志识别系统，针对传统方法在复杂环境下识别率低的问题，结合YOLOv8模型与Python技术，实现高效、精准的实时检测，提升智能交通系统的安全性和自动化水平。

本文以淘天电商订单表一条非典型慢SQL为切入点，系统剖析了索引优化理论与实践。内容涵盖B+Tree与B-Tree结构差异、索引下推、排序机制、EXPLAIN与Query Profile等诊断工具使用，并结合大规模线上集群经验，总结慢SQL常见成因及治理策略，提出标准化索引变更SOP，助力高效稳定数据库性能优化。

RESTful是一种基于资源的API设计规范，主张用URI标识资源，HTTP动词（GET/POST/PUT/DELETE）定义操作，实现统一标准、结构清晰、易于维护的接口。避免动词化路径，提升系统可扩展性与可理解性。

朝阳永续通过采用阿里云向量检索服务 Milvus 版，构建了金融级智能投研引擎“AI 小二”，实现了对海量公告、研报和财报数据的高效语义检索。在智能问答、管理层表述分析等场景中，查询响应速度提升超 10 倍，系统稳定性显著增强，运维成本降低 80%，全面提升了投研效率与用户体验。

Parquet 和 ORC 到底有啥区别？别再云里雾里了，咱今天把列式存储聊明白！

安得卫士提供U盘防泄密四大核心措施：准入控制、操作管控、行为审计与离线防护。通过注册授权、权限细分、敏感数据拦截、全流程操作审计及加密外发控制，实现U盘数据全周期安全防护，有效防范数据泄露风险。

本研究基于数据挖掘技术，结合Django、Vue.js与MySQL等技术构建高考志愿推荐系统，整合高校信息与历年录取数据，通过算法模型为学生提供个性化、科学化的志愿填报建议，提升决策准确性与教育资源配置效率。

本研究聚焦基于Python大数据的旅游可视化与推荐系统，利用Python在数据处理、分析和可视化方面的优势，结合Django框架与MySQL数据库，构建高效、个性化的旅游推荐平台。通过爬取多源旅游数据，运用机器学习算法挖掘用户偏好，实现精准推荐；借助Matplotlib、Seaborn等工具进行数据可视化，直观展示景点分布、客流趋势等信息。系统不仅提升游客决策效率与体验，也助力旅游企业优化产品设计与营销策略，推动行业数字化转型与智能化发展。

本系统基于SpringBoot框架，结合Java、MySQL与Vue技术，构建智能化快递分拣管理平台。通过自动化识别、精准分拣与实时跟踪，提升分拣效率与准确性，降低人力成本，推动快递行业向智能化、高效化转型，助力电商物流高质量发展。

大语言模型的核心算法基于Transformer架构，以自注意力机制为核心，通过Q、K、V矩阵动态捕捉序列内部关系。多头注意力增强模型表达能力，位置编码（如RoPE）解决顺序信息问题。Flash Attention优化计算效率，GQA平衡性能与资源消耗。训练上，DPO替代RLHF提升效率，MoE架构实现参数扩展，Constitutional AI实现自监督对齐。整体技术推动模型在长序列、低资源下的性能突破。

本研究探讨了基于Python的个人财务记账系统的设计与实现。随着经济快速发展，个人财务管理日益重要，传统手工记账方式效率低且易出错，而现有商业软件功能复杂、缺乏个性化。Python凭借其简洁语法和强大库支持，适用于开发高效、易用的记账系统。系统结合Pyecharts实现数据可视化，利用MySQL进行数据存储，具备自动分类、统计分析、财务报表生成等功能，帮助用户清晰掌握财务状况，合理规划收支，提升财务管理效率。研究具有重要的现实意义和应用前景。

A+流量分析平台是阿里集团统一的全域流量数据分析平台，致力于通过埋点、采集、计算构建流量数据闭环，助力业务提升流量转化。面对万亿级日志数据带来的写入与查询挑战，平台采用Flink+Paimon+StarRocks技术方案，实现高吞吐写入与秒级查询，优化存储成本与扩展性，提升日志分析效率。

本文深入探讨了Java大数据技术在智能物流运输中车辆调度与路径优化的应用。通过遗传算法实现车辆资源的智能调度，结合实时路况数据和强化学习算法进行动态路径优化，有效提升了物流效率与客户满意度。以京东物流和顺丰速运的实际案例为支撑，展示了Java大数据在解决行业痛点问题中的强大能力，为物流行业的智能化转型提供了切实可行的技术方案。

springboot项目集成大数据第三方dolphinscheduler调度器

⚽ 你是否好奇：AI如何知道哈兰德每秒跑多快？教练的平板为何比裁判还清楚谁偷懒？本文揭秘AI收集体育数据的“黑科技”：视觉追踪、传感器网络、数据清洗与高阶分析。从高速摄像机捕捉梅西肌肉抖动，到GPS背心记录姆巴佩冲刺速度；从表情识别判断装伤，到量子计算模拟战术可能，AI正让体育更透明、精准。未来已来，2030年世界杯或将实现AI替代球探、裁判甚至教练！你认为AI数据收集算侵犯隐私吗？最想统计哪些奇葩指标？留言互动吧！

这是一份详尽的Java学习路线图，涵盖从入门到精通的全流程。基础阶段包括环境搭建、语法基础与面向对象编程；进阶阶段深入数据结构、算法、多线程及JVM原理；框架阶段学习Spring、MyBatis等工具；数据库阶段掌握SQL与NoSQL技术；前端阶段了解HTML、CSS及JavaScript框架；分布式与微服务阶段探讨容器化、服务注册与发现；最后通过项目实战提升性能优化与代码规范能力。资源地址：[https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。

随着网络空间安全问题日益突出，实名制成为保障安全与秩序的重要手段。探数API的身份证实名认证工具通过姓名和身份证号核验用户身份真实性，并返回扩展信息，广泛应用于各行业。本文介绍了其实现功能、调用流程及代码示例，同时解答了关于个人信息安全等常见疑问。接入该API不仅满足合规要求，更能提升用户信任，降低运营风险，共同构建安全高效的数字未来。

阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集，其中包含200万思维链，并标注了推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数。基于此数据集，我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型，可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选，训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力，生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。

动态网页爬取：Python如何获取JS加载的数据？

本文详细介绍了如何使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 RAG 和联网搜索 的 AI 智能问答应用。该应用通过将 RAG、web search 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库检索的能力，提升了智能回答的效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。

碧桂园服务通过引入 EMR Serverless StarRocks 存算分离架构，解决了海量数据处理中的资源利用率低、并发能力不足等问题，显著降低了硬件和运维成本。实时查询性能提升8倍，查询出错率减少30倍，集群数据 SLA 达99.99%。此次技术升级不仅优化了用户体验，还结合AI打造了“一看”和“—问”智能场景助力精准决策与风险预测。

智能互联，未来在手：解读可穿戴设备与物联网的深度融合

本文介绍了如何优雅解决本地仓库与远程仓库历史记录不一致的问题，并提供避免未来问题的最佳实践。核心在于理解问题根源（如历史记录差异和常见原因），采用推荐的解决方案（先本地初始化再关联远程仓库），并遵循一致的工作流程、团队协作规范及熟悉 Git 命令。通过强制推送或合并无关历史记录等方式处理现有冲突，同时养成良好习惯以预防类似问题。

本文介绍了在Linux上搭建本地DeepSeek的步骤。主要涉及安装ollama、下载deepseek模型（1.5b参数版本）和配置ChatboxAI客户端。通过命令行安装ollama后，使用`ollama run deepseek-r1:1.5b`下载模型，并配置环境变量以确保服务正常运行。最后，通过ChatboxAI与模型进行交互。整个过程适合初学者，服务器配置为4核CPU和8GB内存，无GPU，响应速度稍有延迟但可接受。相关资源链接已提供。