目录前言一、以部门结构为例1.1实体1.2返回VO1.3具体实现1.4效果展示二、以省市县结构为例2.1实体2.2返回VO2.3具体实现2.4效果展示三、文章小结前言在最近的开发中，一星期内遇到了两个类似的需求：返回组装好的部门树、返回组装好的地区信息树，最终都需要返回List集合对象给前端。于是在经过需求分析和探索实践后，我对于这种基于Stream和List结构的父、子树形结构的操作有了新的认识，现在拿出来和大家作分享交流。一般来说完成这样的需求大多数人会想到递归，但递归的方式弊端过于明显：方法多次自调用效率很低、数据量大容易导致堆栈溢出、随着树深度的增加其时间复杂度会呈指数级增加等。核心思

文章目录基于Spark协同过滤算法的推荐系统的设计与实现[已开源]一、架构1.1总架构1.2、数仓架构4.3功能设计4.4ER图4.5系统流程图三、推荐系统展示3.1用户界面3.2管理员后台界面4.1docker-compose部署(暂时不能用，有懂的可以帮忙完善)4.2环境初始化4.2.1快捷脚本(Windows)4.2.2正常流程4.3项目启动4.3.1爬虫程序windows一键启动正常启动5.3.2Web程序配置settings.py迁移数据库导入测试数据windows一键启动正常启动5.3.3ETL模块环境搭建初始化hive数据库安装python库执行ETL脚本模型训练开源地址基于Sp

如果将视频流式传输到iOS设备，我是否必须使用HTTP实时流式传输？支持HDS吗？问题是我们的存储空间有限，HTTPLiveStreaming需要我们有更多的视频文件。有人可以就这些问题给我一些解释吗？ 最佳答案 如果您的应用程序将流式传输超过10分钟的视频，Apple要求您使用HTTPLiveStreaming来传输视频，否则您的应用程序将在您提交到应用程序商店时被拒绝。(这发生在我第一次提交我的应用程序时，在我知道这个要求之前。)来自HTTPLiveStreamingOverview:WarningiOSappssubmitte

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录前言一、项目介绍二、开发环境三、功能介绍数据库设计概述数据库表的设计四、核心代码五、效果图六、文章目录前言  随着我国媒体和网络技术的快速发展，新闻发布也不断优化我国媒体界，随着个外交商务所占比重越来越大，有助于我国社会经济的可持续性发展，文章主要讲述了新闻行业的发展分析，因为媒体的宣传能够带给我们重要的信息资源，新闻发布和评论管理是国家管理机制重要的一环，,面对这一世界性的新动向和新问题，新闻发布如何适应新的时代和新的潮流，开展有效的信息服务工作,完成时代赋予的新使命?本文就这一问题谈谈几点粗浅的看法.扩大业务范围

欢迎来到我的博客，代码的世界里，每一行都是一个故事RedisStreams在SpringBoot中的应用：构建可靠的消息队列解决方案引言前言RedisStreams的基本概念和特性1.日志数据结构2.消息和字段3.消费者组4.消息ID5.实时和历史数据处理6.性能和可靠性实战maven依赖配置StreamConfig(监听)配置生产者配置消费者(组)配置初始化方法实现效果基于List和专业消息队列对比相比于RedisList解决的痛点：相比于专业高级队列的不足：总结引言RedisStream解密：探秘数据流处理的黑科技【一】解锁RedisStream新境界：高级用法大揭秘【二】RedisLis

大数据NoSQL数据库HBase集群部署简介HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。和Redis一样，HBase是一款KeyValue型存储的数据库。不过和Redis设计方向不同Redis设计为少量数据，超快检索HBase设计为海量数据，快速检索HBase在大数据领域应用十分广泛，现在我们来在node1、node2、node3上部署HBase集群。安装HBase依赖Zookeeper、JDK、Hadoop（HDFS），请确保已经完成前面集群化软件前置准备（JDK）ZookeeperHadoop这些环节的软件安装【node1执行】下载HBase安装包#下载wgetht

关于前端如何下载后端接口返回response-type为application/octet-stream的文件问题描述后端接口定义为直接返回一个文件，如果带认证信息可以直接通过浏览器url下载，但是接口需要传headers认证信息，url上又不支持传相关信息解决前端正常请求接口，设置responseType值为blob，这样取到接口返回的数据为Blob类型，之后通过由blob数据创建一个指向类型数组的URL来完成文件下载打印出来的返回值：constdata=awaitrequest(`/api/xxx`,{method:'get',responseType:'blob',})constblob

ApacheSpark和Elasticsearch是在大数据处理和全文搜索领域中非常流行的工具。在本文中，将深入探讨如何在Spark中集成Elasticsearch，并演示如何进行全文搜索和数据分析。将提供丰富的示例代码，以便更好地理解这一集成过程。Spark与Elasticsearch的基本概念在开始集成之前，首先了解一下Spark和Elasticsearch的基本概念。ApacheSpark：Spark是一个快速、通用的分布式计算引擎，具有内存计算能力。它提供了高级API，用于大规模数据处理、机器学习、图形处理等任务。Spark的核心概念包括弹性分布式数据集（RDD）、DataFrame和

文章目录1、输入数据源2、输出模式3、sink输出结果4、时间窗口4.1、时间窗口4.2、时间水印（Watermarking）5、使用例子StructuredStreaming是一个基于SparkSQL引擎的可扩展和容错流处理引擎，SparkSQL引擎将负责增量和连续地运行它，并在流数据继续到达时更新最终结果。StructuredStreaming把持续不断的流式数据当做一个不断追加的表，这使得新的流处理模型与批处理模型非常相似。您将把流计算表示为在静态表上的标准批处理查询，Spark将其作为无界输入表上的增量查询运行。1、输入数据源Filesource-以数据流的形式读取写入目录中的文件。文

1、问题描述2、原因分析①可能是因为numpy的包没下或者是没有下到项目使用的虚拟环境中        如果需要配置该虚拟环境所需要的包（包括tensorflow），则需要使用condadeactivate先退出base环境，然后再使用“condaactivate虚拟环境名”进入虚拟环境，然后使用"pipinstall包名"安装所需要的包，否则会发生冲突，导致安装完成的包无法找到。这个地方的pip安装可以使用.whl文件进行安装，比较快且不容易出错误，方法如下：1>确定自己的虚拟环境的python版本：2>在浏览器中输入pypi，进入到pypi的官网。输入要下载的包名：“numpy”3>选择合