草庐IT

kafka使用入门案例与踩坑记录

每次用到kafka时都会出现各种奇怪的问题,综合实践,下面汇总下主要操作步骤:Docker镜像形式启动zookeeper启动dockerrun-d--namezookeeper-p2181:2181-twurstmeister/zookeeperkafka启动dockerrun--namekafka01-p9092:9092-eKAFKA_BROKER_ID=0-eKAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=150.158.16.123:12348-eKAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://150.158.16.123:9092-eKAFKA_LIST

sql coalesce函数 (全网最详细解读 案例)

目录 一、函数COALESCE二、解读 三、使用1.0版本 2.0版本——行转列中会用到coalesce()案例sql 一、函数COALESCECOALESCE(expression_1,expression_2,...,expression_n)二、解读 coalesce(f1,f2,f3,...fn)coalesce用于:f1有值,返回f1,若为null,则看f2,f2有值,则返回f2,若为null,继续往后。以此类推。简单说就是:f1若为null,则取f2,f2若为null,则取f3,以此类推。三、使用1.0版本 selectcoalesce(start_time,end_time,'2

实战案例——Docker引擎安装

目录Docker引擎安装1、基础准备2、实施步骤2.1、基础环境配置(1)配置yum源(2)防火墙规则配置(清除所有防火墙规则)(3)配置SElinux(4)关闭swap交换分区(5)开启路由转发2.2、Docker引擎安装(修改网卡使之连通外网)(1)添加Yum源(2)安装依赖包(3)安装Docker-ce(4)启动Docker(5)测试DockerDocker引擎安装1、基础准备单节点,IP地址自定,主机名为master,节点系统为[CentOS7.5_1804]2、实施步骤2.1、基础环境配置(1)配置yum源将提供的压缩包Docker.tar.gz上传至/root目录并解压#上传步骤省

安全护航:迅软DSE加密软件在设计院所图纸文件中的成功案例分享

近年来,随着信息化强国战略和可持续发展方针的推动,国内各大设计院所和建筑机构积极推进信息化建设,将电子文件作为主要的信息存储方式,并将其作为单位内外部信息交换的关键载体。在这一背景下,创新设计作为建筑设计单位的核心生命力和重要资产,其安全问题日益受到相关单位的关注与重视。用户简介该设计院成立三十余年,是全国建筑行业最大的综合性研究和开发机构之一,专注于建筑工程的应用研究和开发研究,致力于解决我国工程建设中的关键技术问题。用户需求分析内部设计图纸以明文方式保存在办公计算机上,存在数据涉密隐患。未对硬件外设实施控制,导致重要数据易通过外设途径泄密。数据外发给上下游厂商和合作伙伴时无法控制,导致数据

【Spring Boot】Starter机制的使用及案例

一、引言1、什么是SpringBootStarter        SpringBoot中的starter是一种非常重要的机制(自动化配置),能够抛弃以前繁杂的配置,将其统一集成进starter,应用者只需要在maven中引入starter依赖,SpringBoot就能自动扫描到要加载的信息并启动相应的默认配置。starter让我们摆脱了各种依赖库的处理,需要配置各种信息的困扰。        SpringBoot会自动通过classpath路径下的类发现需要的Bean,并注册进IOC容器。SpringBoot提供了针对日常企业应用研发各种场景的spring-boot-starter依赖模块。

java应用集成HanLP进行中文自然语言分词详细完整案例以及demo源码

本文可以作为上一篇《mysql/mariadb实现全文检索》的补充,实现对字符串分词的逻辑什么是自然语言,什么是自然语言分词及例子什么是自然语言狭义地讲,利用计算机进行语言分析的研究是一门语言学与计算机科学的交叉学科,学术界称之为计算语言学,或者是自然语言处理,可以理解为语言学范畴+计算模型[1]。其中,语言学范畴是指由语言学家定义的语言学概念和标准,如词、词性、语法、语义角色、篇章结构等,自然语言处理的任务大多来源于此,但具体实现的计算模型或算法通常由计算机学家研制。一般来说,通用的自然语言处理总是与语言学领域的范畴直接相关联的,研究包括词干提取、分词、词性标注、命名实体识别、词义消歧、组块

HarmonyOS应用开发语言及案例

HarmonyOS应用开发语言主要是Java和JS(Javascript)。其中,Java作为主流的开发语言,可以用于开发原生应用和跨平台应用,而JS主要用于开发轻应用。下面分别介绍一下Java和JS在HarmonyOS应用开发中的使用情况和案例。JavaJava是HarmonyOS开发的主要语言之一,可以用于开发原生应用和跨平台应用。开发原生应用可以使用HarmonyOS开发工具包(HDK)提供的JavaAPI,包括UI、网络、存储、多媒体等模块的API。同时,Java也支持使用第三方框架,例如Flutter和ReactNative等。以下是一些HarmonyOS应用开发案例,使用Java进

Axure之交互样式&事件&动作及情形(详细案例分析)

目录一.交互样式 1.1交互样式的作用  1.2案例二.交互事件  2.1交互事件的作用 2.2案例 2.3独属事件三.交互动作  3.1案例 四.情形 4.1以分数等级为例4.1.2案例   4.2下拉列表的情形案例 五.案例5.1erp登录的跳转 5.2erp的界面跳转5.3省市联动5.4滚动面板5.5下拉刷新一.交互样式        在Axure中,交互样式是一种用于定义交互元素在不同状态下的外观和行为的功能。通过交互样式,您可以为元素定义不同的外观和动画效果,以模拟用户与应用程序的交互过程。 1.1交互样式的作用 规范化交互元素:通过交互样式,您可以为按钮、链接、文本框等交互元素定义

天池案例赛--银行产品认购预测

大赛是以银行产品认购预测为背景,根据记录的用户信息来推测该银行的用户是否会购买银行的产品。赛题提供的数据集有3万条(训练集2.25万,测试集0.75万),包括20个特征变量,本文构建了XGBoost、LGBM、随机森林、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯分类器;得分分别为96.19、96.05、95.55、92.43、92.43、90.17一、数据概览每条数据都记录了如下信息:赛题提供的测试集中包含22500条数据,其中订购银行产品的占13.12%,用户年龄集中在25-60岁之间二、数据探索数据集共含21个变量,其中subscribe(是否订购)为预测变量,分类型变量、数值型变量各有10个:查看

推荐算法实战项目:用户协同过滤(UserCF)原理以及案例实战(附完整 Python 代码)

协同过滤(collaborativefiltering)是一种在推荐系统中广泛使用的技术。该技术通过分析用户或者事物之间的相似性,来预测用户可能感兴趣的内容并将此内容推荐给用户。这里的相似性可以是人口特征的相似性,也可以是历史浏览内容的相似性,还可以是个人通过一定机制给与某个事物的回应。比如,A和B是无话不谈的好朋友,并且都喜欢看电影,那么协同过滤会认为A和B的相似度很高,会将A喜欢但是B没有关注的电影推荐给B,反之亦然。协同过滤推荐分为3种类型:基于用户(user-based)的协同过滤(UserCF)基于物品(item-based)的协同过滤(ItemCF算法)基于模型(model-bas