SMOTE-XGBoost实战：金融风控中欺诈检测的样本不平衡解决方案
本文深入探讨金融支付风控领域中的欺诈检测问题，针对样本不平衡的核心痛点，提出一种基于动态密度SMOTE算法的改进方案，并结合优化后的XGBoost模型实现高性能检测。相比传统方法，本文方案在IEEE-CIS数据集上显著提升Recall（达0.85）和AUC-PR（达0.72），同时控制推理时延在合理范围。文章还详细解析特征工程体系、在线推理优化及动态阈值调整机制，并展望联邦学习与图神经网络等未来方向，为实际业务应用提供全面指导。
java 最新技术驱动的智能教育在线实验室设备管理与实验资源优化实操指南
这是一份基于最新技术的智能教育在线实验室设备管理与实验资源优化的实操指南，涵盖系统搭建、核心功能实现及优化策略。采用Flink实时处理、Kafka消息队列、Elasticsearch搜索分析和Redis缓存等技术栈，结合强化学习动态优化资源调度。指南详细描述了开发环境准备、基础组件部署、数据采集与处理、模型训练、API服务集成及性能调优步骤，支持高并发设备接入与低延迟处理，满足教育机构数字化转型需求。代码已提供下载链接，助力快速构建智能化实验室管理系统。
基于Java 17 + Spring Boot 3.2 + Flink 1.18的智慧实验室管理系统核心代码
这是一套基于Java 17、Spring Boot 3.2和Flink 1.18开发的智慧实验室管理系统核心代码。系统涵盖多协议设备接入（支持OPC UA、MQTT等12种工业协议）、实时异常检测（Flink流处理引擎实现设备状态监控）、强化学习调度（Q-Learning算法优化资源分配）、三维可视化（JavaFX与WebGL渲染实验室空间）、微服务架构（Spring Cloud构建分布式体系）及数据湖建设（Spark构建实验室数据仓库）。实际应用中，该系统显著提升了设备调度效率（响应时间从46分钟降至9秒）、设备利用率（从41%提升至89%），并大幅减少实验准备时间和维护成本。
官宣 | Fluss 0.7 发布公告：稳定性与架构升级
Fluss 0.7 版本正式发布！历经 3 个月开发，完成 250+ 次代码提交，聚焦稳定性、架构升级、性能优化与安全性。新增湖流一体弹性无状态服务、流式分区裁剪功能，大幅提升系统可靠性和查询效率。同时推出 Fluss Java Client 和 DataStream Connector，支持企业级安全认证与鉴权机制。未来将在 Apache 孵化器中继续迭代，探索多模态数据场景，欢迎开发者加入共建！
“电商API数据赋能：实时分析，优化营销策略”
电商API通过实时数据交互赋能企业，优化营销策略与运营效率。其核心价值体现在动态定价、个性化推荐及促销效果追踪等场景，助力企业快速响应市场变化。技术上依赖数据聚合、实时计算框架与A/B测试，同时需应对数据延迟、接口稳定性及合规性挑战。未来，AI与API深度融合将推动预测性分析和智能决策，为企业带来更大竞争优势。
Netty源码—7.ByteBuf原理二
本文主要介绍了Netty的内存规格、缓存数据结构、命中缓存的分配流程、Netty里有关内存分配的重要概念、Page级别的内存分配、SubPage级别的内存分配、ByteBuf的回收