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Redis Stream 对比 Kafka 实现延迟队列 哪个更胜一筹
在需要处理“过一段时间再做某事”的场景下,延迟队列就派上用场了。比如,订单创建后30分钟未支付自动取消,或者用户预约提醒等等。技术选型时,Redis 和 Kafka 作为常见的消息处理组件,经常被纳入考虑范围。那么,使用 Redis St...
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AI 助力健康:疾病预测、个性化健康管理,未来健康新趋势!
AI 助力健康:疾病预测、个性化健康管理,未来健康新趋势! 大家好,我是喜欢捣鼓各种科技的“健康小智”。最近,我发现人工智能(AI)在健康领域可是风生水起,简直是给我们老百姓带来了福音!今天,我就来跟大家聊聊,AI 究竟是如何帮助我们...
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LSH 降维与其他降维方法大比拼:PCA、t-SNE,谁才是你的菜?
嘿,大家好,我是数据挖掘小能手。 今天,咱们来聊聊在数据处理中,一个非常重要的话题——降维。说到降维,你可能马上会想到几种经典的方法,比如 PCA (主成分分析), t-SNE (t-分布邻域嵌入),当然,还有咱们今天要重点探讨的 L...
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深入浅出NMF非负矩阵分解:数学原理、优化算法与Python实战
深入浅出NMF非负矩阵分解:数学原理、优化算法与Python实战 你是不是经常遇到数据降维、特征提取、主题模型这些概念?今天,咱们就来聊聊一个在这些领域都大放异彩的算法——NMF(Non-negative Matrix Factori...
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QUIC协议在移动电商的真实表现:双十一大促期间我们测出了这些关键数据
2023年双十一前夕,我们的技术团队在某头部电商App的物流查询模块悄悄上线了QUIC协议。凌晨3点17分,监控大屏突然显示新协议连接的建立成功率从99.8%骤降到82.3——这个诡异现象让值班工程师小王惊出一身冷汗。 实测环境搭建的...
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Elasticsearch聚合查询性能优化实战:告别缓慢,榨干性能的关键技巧
Elasticsearch (ES) 的聚合(Aggregations)功能极其强大,是进行数据分析和构建仪表盘的核心。但随着数据量增长和查询复杂度提升,聚合查询的性能往往成为瓶颈。查询响应缓慢、CPU 飙升、内存 OOM… 你是否也遇到...
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人脸识别系统误识率对校园安全的冲击:一次基于案例分析的探讨
人脸识别系统作为一种新兴的安保技术,近年来在校园中得到广泛应用。然而,其误识率对校园安全的影响却不容忽视。本文将通过案例分析,探讨不同误识率下可能产生的安全事件,并提出相应的改进建议。 一、误识率与安全事件的关联性 人脸识别系...
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打造更自然、便捷、高效的智能客服机器人交互界面:设计策略全解析
随着人工智能技术的飞速发展,智能客服机器人已经成为企业服务的重要组成部分。一个用户友好的交互界面,直接影响着用户的使用体验和对企业的满意度。如何设计一个让用户感到自然、便捷和高效的智能客服机器人交互界面,从而提升用户与机器人互动的意愿呢?...
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消息队列消费重复?业务ID、状态机、分布式锁如何实现优雅幂等
嘿,各位奋斗在后端的兄弟姐妹们,咱们聊个老生常谈但又极其重要的话题——消息队列(MQ)的消费幂等性。用MQ解耦、异步、削峰填谷是爽,可一旦涉及到关键业务,比如订单创建、积分增减、库存扣减,要是消息被重复消费了,那后果...啧啧,轻则数据错...
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KL散度在非负矩阵分解(NMF)中的应用及优势
非负矩阵分解(NMF)是一种常用的数据降维和特征提取技术,它将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。在NMF中,选择合适的损失函数至关重要,它决定了分解结果的质量和特性。KL散度(Kullback-Leibler divergence)作...
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Force Merge 对 Elasticsearch 快照性能是优化还是噩梦?深度解析段合并背后的影响
Force Merge 与快照:一场关于性能和效率的博弈 在 Elasticsearch (ES) 的日常运维中, force merge (强制合并)是一个我们既爱又恨的操作。爱它能显著减少 Lucene 段(segment)的数量...
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BBR加速下如何用iptables与tc精细控制流量:保障ES CCR优先级的实战指南
在跨国、高延迟、丢包环境下,开启BBR(Bottleneck Bandwidth and Round-trip propagation time)拥塞控制算法能够显著提升TCP连接的吞吐量,这对于很多业务,比如Elasticsearch(...
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如何使用蒙特卡洛方法进行风险评估?
蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的统计学技术,广泛应用于风险评估和决策分析中。它通过模拟大量可能的结果,帮助我们理解不确定性对结果的影响。以下是使用蒙特卡洛方法进行风险评估的步骤: 定义问题 :首先,明确需要评估的风险问题。例如...
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盲源分离技术在音乐教育中的应用,真能听声辨位?
你有没有想过,有一天,机器也能像经验丰富的调音师一样,从一段嘈杂的合奏中,精准地分离出每一种乐器的声音?这可不是科幻电影里的情节,而是“盲源分离”(Blind Source Separation,简称BSS)技术正在努力实现的目标。别看它...
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手机宠物摄影进阶攻略:定格萌宠瞬间,解锁吸赞技巧!
前言:萌宠摄影,记录爱的瞬间 嘿,铲屎官们!你是不是也和我一样,手机里塞满了自家毛孩子的照片?它们每一个憨态可掬的瞬间,都想永久珍藏。但你有没有觉得,有时候拍出来的照片,总感觉少了点什么?要么是糊的,要么是角度奇怪,要么就是完全抓不住...
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SimHash、MinHash、LSH 大比拼:谁才是文本相似度计算之王?
在海量文本数据处理中,如何快速准确地判断两篇文章是否相似,是个老生常谈却又至关重要的问题。你是不是也经常遇到这样的场景:搜索引擎去重、推荐系统内容过滤、论文查重等等?别担心,今天咱们就来聊聊几种常用的文本相似度计算算法,尤其是 SimHa...
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Semaphore 实战:数据库、缓存、网络连接优化全攻略,让你的 Java 项目飞起来!
Semaphore 实战:数据库、缓存、网络连接优化全攻略,让你的 Java 项目飞起来! 嘿,哥们儿!我是老码农了,今天咱不聊那些虚头巴脑的理论,直接上干货!咱们聊聊怎么用 Java 里的 Semaphore 优化数据库连接、缓...
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t-SNE在大规模数据集上的挑战与应对策略
引言 t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种强大的降维和可视化技术,它能将高维数据映射到低维空间(通常是二维或三维),同时尽可能保留数据点之间的局部关系。这使得我们能...
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广告系统UV统计大杀器 Redis HyperLogLog 实战案例分享
搞广告系统的兄弟们,肯定都为一件事情头疼过——**独立用户覆盖数(Unique Visitors, UV)**的统计。尤其是当你的系统需要处理海量曝光、点击数据,并且业务方还要求实时、多维度(跨广告、跨时间、跨地域等)查询UV时,那酸爽....
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降维技术哪家强?t-SNE、LLE在情感分析中的应用真有那么神?
咱今天聊聊情感分析里的那些事儿。你是不是经常看到网上各种评论、留言,然后就想知道大家到底是在夸还是在骂?这就是情感分析要干的活儿! 不过啊,在处理这些文本数据的时候,有个挺头疼的问题,就是“维度灾难”。你想啊,一句话里那么多词,每个词...