在今年的春节期间，DeepSeek火出了圈。凭借DeepSeek-V3与DeepSeek-R1的创新技术和卓越表现，DeepSeek迅速成为了行业内外的焦点。不管是技术专家还是普通用户，都对DeepSeek赞不绝口。我们特别准备了这篇技术科普文章，期望无论你是不是技术同学，都能够读懂DeepSeek。1、DeepSeek 系列模型的技术创新表1. DeepSeek 关键技术一览1.1、DeepSe
MPLS技术的关键技术
随着互联网的快速发展，网络通信技术也在不断更新换代。MPLS（Multiprotocol Label Switching）技术作为一种高效的数据传输技术，已经被广泛应用在互联网和企业网络中。而要实现MPLS技术的高效运作，关键技术至关重要。
首先，MPLS技术的关键技术之一是标签交换。在MPLS网络中，路由器并不像传统IP网络那样根据IP地址进行数据包转发，而是根据标签
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2024-02-22 10:03:43
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本篇文章围绕下图展开： Hbase应用场景、原理与基本架构：Hbase是构建在HDFS上的分布式列存储系统，Hbase内部管理的文件全部存储在HDFS中；HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储。Hbase表的特点：大：一个表可以有数十亿行，上百万列；无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态增加，同一张表中
当下最简洁的大数据各种技术介绍与总结当下最简洁的大数据各种技术介绍与总结1.大数据的发展历史1.1 启蒙阶段：数据仓库的出现1.2 技术变革：Hadoop诞生1.3 数据商业化：数据湖系统1.4 数据工厂时代：大数据平台兴起1.5 数据价值时代：数据中台2.大数据的核心概念2.1 什么是大数据？2.2 什么是数据仓库？2.3 传统数据仓库 vs 新一代数据仓库3.大数据平台的通用架构3.1 数据
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2023-11-22 15:49:16
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一 对象识别及存储测试对象模型（Test Object Model） 测试对象模型是
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2007-10-09 16:59:02
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2021-04-22 20:28:02
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HadoopHadoop有两个核心模块，分布式存储模块HDFS和分布式计算模块MapreduceHadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）来执行MapReduce程序的MapReduce引擎。Hadoop由H
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2024-01-28 06:28:28
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# Kubernetes 关键技术概述
Kubernetes（K8s）是一个开源的容器编排平台，旨在自动化应用程序的部署、扩展和管理。在微服务架构日益盛行的今天，Kubernetes 作为容器管理的核心技术，其关键组件和功能对开发和运维团队的高效协作至关重要。本文将探讨 Kubernetes 的一些关键技术，并提供示例代码来帮助您更好地理解这些概念。
## Kubernetes 的关键组件
# OpenStack 关键技术科普
OpenStack 是一个开放源代码的云计算管理平台，旨在为公共和私有云提供基础设施即服务（IaaS）。自2010年首次发布以来，它已经成为云计算领域的一个重要项目。本文将探讨 OpenStack 的一些关键技术，并通过代码示例加深理解。
## 1. 组件架构
OpenStack 的架构由多个组件组成，这些组件彼此协作，以实现完整的云管理功能。主要组件包
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2024-10-24 06:52:17
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今天初学OpenCV，目前还没学到图像识别的地方，只是停留在对图片的处理上。下面就让我来总结一下，学了一个下午的收获有哪些吧。函数使用查表图像.shape： 这是一个列表，返回至多3个数，(h,w,颜色通道数)类型转换： im = cv2.cvtColor(图片，cv2.COLOR_类型2类型(类型名大写，RGB/BGR/HSV))使图片按变换矩阵变： im = warpAffine(图像，变换矩
我认为掌握 Java web 开发的关键是：1、理解基于互联网应用的B/S（Brower/Server）架构；2、灵活运用已java为基础的B/S应用技术；WEB开发的本质就是实现和扩充基于B/S架构的互联网应用，用服务器提供服务是理所应当，用浏览器上网已司空见惯；WEB应用依赖这种模式，java WEB开发也为了解决B/S这种模式中存在的种种问题而不断发展着。在B/S架构的信息流程图中，B是不易
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2023-12-21 10:00:02
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2022-04-06 10:35:15
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# Hadoop 关键技术实现流程
## 1. 介绍
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和分布式处理。它主要依赖于以下几个关键技术：HDFS、MapReduce、YARN 和 Hadoop 生态系统。本文将逐步介绍如何实现这些关键技术。
## 2. Hadoop 关键技术实现流程
下面是实现 Hadoop 关键技术的流程，可以用表格展示每个步骤。
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2023-11-20 08:12:02
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Java有时被称为一种古老的语言，但仍在大量使用，而且由于OpenJDK和创新，新版本的发布速度有了惊人的提高。例如，JDK15现已上市（于2020年9月15日推出），但一些公司仍在处理Java8。正如你在几年内看到的，java基金会已经开发了很多JDK，所以要跟上时代的步伐，为一年的发布做准备！以下是使用Java语言需要掌握的关键技能：命名：学习如何正确命名标识符。异常管理：如何处理异常，如何设
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2023-12-04 20:08:42
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大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模
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2023-07-12 13:41:18
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大数据代表技术：Hadoop、Spark、Flink、BeamHadoop：从2005年到2015年，说到大数据都是讲hadoop。Hadoop是一整套的技术框架，不是一个单一软件，它是一个生态系统。Hadoop有两大核心：第一个是它解决了分布式存储的框架叫HDFS，这是一个分布式存储系统。第二个是解决了分布式计算框架叫MapReduce。这是它的两大关键技术，除此以外，还有其他相关技术，构成了一
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2023-07-12 13:40:49
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在大数据时代，传统的数据处理方法还适用吗？
大数据环境下的数据处理需求
大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。
传统数据处理方法的不足
传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术
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2013-03-11 12:18:06
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2021-04-13 10:03:13
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在大数据时代，传统的数据处理方法还适用吗？大数据环境下的数据处理需求大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。传统数据处理方法的不足传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和
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2012-10-29 16:01:00
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2021-04-13 10:03:13
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