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  • 分布式一致性原理(四):工程化共识 —— Raft 算法
    本文全面解析Raft算法的核心机制。从强Leader模型出发,详细拆解了领导者选举、基于多数派的日志复制、保障数据安全的选举与提交双重限制,以及成员变更与日志压缩机制。
    • 若水不如远方
    • 11小时前
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    分布式 算法 后端
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  • 基于K-Means聚类的阅读用户画像与偏好可视化分析系统-基于Python与Spark的阅读数据分析与可视化系统-面向全民阅读的用户行为分析与可视化
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    • 计算机源启编程
    • 11小时前
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    大数据 机器学习 数据挖掘
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  • ⚡_延迟优化实战:从毫秒到微秒的性能突破[20260214163654]
    作为一名专注于系统性能优化的工程师,我在过去十年中一直致力于降低Web应用的延迟。最近,我参与了一个对延迟要求极其严格的项目——金融交易系统。这个系统要求99.9%的请求延迟必须低于10ms,这个要求
    • Github开源项目
    • 11小时前
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  • 使用 Service Worker 缓存网站资源
    前言 使用 Service Worker 缓存网站资源,提高网站加载速度。 我在这分享我那上千行的 Service Worker 代码,希望能帮助到有需要的人。
    • kissablecho
    • 11小时前
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  • KCD Beijing + vLLM 2026 议题征集中!
    Kubernetes × AI × 大模型推理,一场社区共创的技术盛会 当 Kubernetes 成为 AI 基础设施的事实标准, 当 大模型推理进入工程化与规模化阶段, 云原生与 AI,正在真正走向
    • RTE开发者社区
    • 12小时前
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  • 实战封神🔥!5大框架新版本落地案例:Flutter 3.41~Node.js 22 从避坑到上手
    前两篇给大家盘点了5大框架新版本的「核心亮点」和「实操避坑」,后台收到最多的留言就是🤔:“知道了亮点,避开了坑,但还是不知道怎么落地到项目里?”“有没有可直接复制的实战案例?” 懂大家!作为开发者,我
    • 热爱科研的秋刀鱼
    • 12小时前
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  • 避坑指南🔥!5大框架新版本实操踩坑汇总:Flutter 3.41~Node.js 22 升级不翻车
    抢先速览 | 2026年4月国际学术会议黄金档期全学科EI会议日程速览:50+城市联动+权威出版,7天速录+高录用率,双一流高校主办+大咖嘉宾阵容,科研人必备! 作为国际学术会议,将吸引全球范围内的专
    • 热爱科研的秋刀鱼
    • 12小时前
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  • 炸了🔥!5大顶流框架集体更版:Flutter 3.41+React 19+Node.js 22,开发效率直接翻倍
    谁懂啊家人们🤯!2026年初的开发者圈直接杀疯了! Flutter 3.41 悄咪咪发版,细节惊喜拉满;Android Studio Panda 1 重磅来袭,和Gradle的“恩怨”终成过往;Vue
    • 热爱科研的秋刀鱼
    • 12小时前
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  • 日本线下黑客松报名丨AI 开发者集结!VOX TOKYO:让声音拥有改变社会的力量
    如果你也觉得现在的 AI 不该只会打字——而是应该能开口说话、边听边说、自然接话/被打断,甚至还能自己跑流程——那 3 月 1 日在日本线下举办的 VOX TOKYO 就是一次很适合“直接上手”的线下
    • RTE开发者社区
    • 12小时前
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    人工智能
  • Polymarket 量化交易实战(九):币安价格驱动的套利策略
    币安的盘口深、更新快、噪声相对可控,对 BTC 这类标的更接近“即时共识价”。 预测市场恰好反过来:盘口薄、撮合慢,突发波动时更容易出现滞后。 两者放在一起,就形成了可利用的信息差。 价格源要先做稳
    • 不辞远_Web3
    • 12小时前
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  • 交易所求职指南第二弹 | HashKey深度背调报告
    拿了 HashKey 的 Offer?在面试前,先看完这份背调报告! 本系列“交易所求职指南”旨在帮助大家在加入 Web3 交易所之前,全面了解目标公司的真实情况!
    • iBuidl
    • 12小时前
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  • 爆肝复盘!3轮技术面+HR面,斩获大厂offer的真实面经|附避坑指南+高频考点✅
    哈喽掘金的小伙伴们👋!作为一枚奋战了2个月、面了8家大厂、踩过无数坑的技术人,终于在年前斩获了心仪大厂的研发offer! 深知大家备战大厂面试的煎熬——刷不完的八股、练不完的算法、怕被深挖的项目、紧张
    • 热爱科研的秋刀鱼
    • 12小时前
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  • 实现RAG功能学习笔记
    一、前言:为什么要学习RAG? 在大语言模型(LLM)飞速发展的当下,我们在使用大模型时常常会遇到两个核心痛点:一是大模型的知识库存在“时效性滞后”问题,无法获取训练数据之后的新信息,也无法访问企业内
    • UIUV
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    React.js NestJS LangChain
  • 使用 Spring AI + LangGraph4j 构建 AI 搜索 MultiAgent 实战指南
    面向刚入行的 Java 程序员,介绍如何使用 Spring AI 和 LangGraph4j 框架构建一个完整的 AI 搜索 MultiAgent 系统。
    • 酱油瓶
    • 12小时前
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    使用 Spring AI + LangGraph4j 构建 AI 搜索 MultiAgent 实战指南
  • java线程池详解
    java线程池详解来源:javaguide 部分做了精简,部分做了进一步的解释。 持续更新 什么是线程池? 线程池是管理一系列线程的资源池。当有任务要处理时,直接从线程池中获取线程来处理
    • wei706
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  • 枚举
    枚举 概念 把可能的答案一个一个地列出来。 本质 所谓,暴力解法。列举、循环。 1566. 重复至少 K 次且长度为 M 的模式 第一次错误提交: 错误分析: 第n次错误提交: 错误分析: 我的正确解
    • 灼_
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  • Redis持久化机制详解
    Redis持久化机制详解。参考:javaguide 。前文 Redis是一种内存数据库,在服务器断电或是重启之后,内存中的数据都会被抹除掉,因此Redis的数据
    • wei706
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  • 《this、箭头函数与普通函数:后台项目里最容易写错的几种场景》
    本文结合后台管理系统真实场景,拆解 this 指向规则,对比普通函数与箭头函数本质差异,总结 5 大高频易错场景与决策清单,帮你彻底避开 this 和箭头函数的常见陷阱。
    • SuperEugene
    • 12小时前
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    前端 JavaScript
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  • LLM应用幻读问题全生命周期解决方案:企业级实战案例与最佳实践
    LLM应用幻读问题全生命周期解决方案:企业级实战案例与最佳实践 在企业级大模型落地过程中,幻觉问题始终是横亘在技术与业务之间的最大阻碍。虚构数据、编造规则、无依据推理、错误引用,不仅会降低用户信任,更
    • 酱油瓶
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  • 给AI拜年差点翻车后,我悟了:RAG和微调,到底谁更懂“人情世故”?
    大家好,我是你们的AI伙伴狸猫算君。 每到年底,除了写总结,最头疼的事儿就是群发祝福。不知道你有没有同感,现在的祝福语,味儿太冲了。打开微信,满屏都是“龙马精神”、“马到成功”的成语接龙,点开一看,除
    • 狸猫算君
    • 12小时前
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