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Hue面试内容整理-后端框架 Cloudera 的 Hue 项目在后端采用了成熟的 Python Web 框架 Django，结合其他组件构建了一个可扩展、模块化的系统，便于与 Hadoop 生态系统中的各个组件集成。：通过配置 hue.ini 文件中的 desktop.auth.backend.LdapBackend，实现与 LDAP 目录服务的集成。通过这些集成，Hue 为用户提供了一个统一的平台，简化了与 Hadoop 生态系统的交互。：数据库和表的迁移日志，以及 Hue 服务器的首次运行日志。

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wordcount在mapreduce的例子 运行这个main,可以看到。用shell脚本可以查看。

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超市营业额数据分析 文章摘要：本文通过Python对超市营业额数据进行分析，主要完成了三项任务。首先，通过汇总交易额，推出了5名销冠员工。其次，分析了新领导上任15天以来的业绩总增长情况，并绘制了超市整体和每位员工的增长率图表，展示了业绩波动。最后，将所有柜台的销售额分为三个等级，进一步细化了销售数据的分类。通过这些分析，为超市的销售策略和员工绩效评估提供了数据支持。

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嵌入式开发学习（第二阶段 C语言基础） 内容提要：冒泡排序、二维数组

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预测模型开发与评估：基于机器学习的数据分析实践 本文将分享我在COMP5310课程项目中开发预测模型的经验，探讨从数据清洗到模型优化的完整过程，并提供详细的技术实现代码。通过本次项目，我成功开发了一个高效的信用卡欺诈检测模型。我们的研究聚焦于信用卡欺诈检测，主要探讨以下问题：如何通过机器学习技术有效识别信用卡交易中的欺诈行为，并最大化检测准确率同时减少误报？通过本项目，我不仅掌握了预测模型开发的完整流程，更深入理解了在现实业务场景中应用机器学习技术的挑战与策略。我们使用的是信用卡交易数据集，包含了大量真实交易记录，其中少部分被标记为欺诈交易。

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【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】金融风控分析案例-10.4 模型部署与定期评估 【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】金融风控分析案例-10.4 模型部署与定期评估

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MySQL的存储过程 存储过程的详细讲解，感兴趣的朋友可以关注，互相交流！！！

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【HarmonyOS 5】鸿蒙星闪NearLink详解 鸿蒙星闪NearLink Kit 是 HarmonyOS 提供的短距离通信服务，支持星闪设备间的连接、数据交互。例如，手机可作为中心设备与外围设备（如鼠标、手写笔、智能家电、车钥匙等）通过星闪进行连接。2019 年 5 月 15 日，美国商务部将华为列入 “实体清单”，对其进行制裁和封锁，同时蓝牙技术联盟暂停了华为的成员资格，取消了对华为的技术授权。几天后，华为在英国伦敦的荣耀 20 手机发布会上公布了超级蓝牙（X - BT）技术，昵称 “绿牙”，这就是星闪技术的前身。

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SRS流媒体服务器(5)源码分析之RTMP握手 学习RTMP握手逻辑前，需明确RTMP协议的连接流程及简单握手与复杂握手的区别。RTMP握手过程包括接收客户端发送的C0C1数据，解析C1，生成并发送S0S1S2数据，最后接收C2数据。复杂握手优先尝试，若失败则转为简单握手。复杂握手通过Schema0和Schema1两种方式解析C1，其中Schema0为固定位置验证，Schema1则通过时间戳计算Digest位置，安全性更高。简单握手中C1和S1从第9字节开始为随机数，S2是C1的复制，C2是S1的复制。代码示例展示了复杂握手和简单握手的实现细节，包括数据

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【网工】华为配置基础篇① 华为配置基础篇①

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角逐制造业数智化赛道，华为如何以AI新引擎突围 纵观AI的开发与应用现状，在热潮的背后，其发展过程中的痛点也不容忽视。企业需要对“采、传、存、算、管、用”全链路的数据精细化处理，包括对元数据的清洗、结构性和非结构性数据的整理等，并制定数据资产目录、质量评估标准等数据治理方式，才能高效支撑企业挖掘数据价值。以广汽为例，华为通过整合IPD流程重构、iDME数据治理、大模型与AI技术，助力广汽构建了“流程-数据-智能”三位一体的数字化转型框架，推动广汽从“制造驱动”转向“数据+AI双轮驱动”，实现效率、质量与商业模式的全面突破。

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数学复习笔记 14 本文主要围绕考研初试备考策略与线性代数题目解析展开。作者强调应全力投入初试备考，尤其重视数据结构和计算机组成原理两门专业课，确保过线。随后通过两道矩阵例题（2.33和2.32）的详细分析，探讨了矩阵秩的性质、伴随矩阵的可逆性以及含参讨论的解题方法。其中，2.33题通过行列式与秩的关系推导出选项，而2.32题结合行变换与分情况讨论，验证了不同参数下矩阵秩的变化。最终结论与解析一致，展现了严谨的逻辑推导能力。背景音乐《憾》为学习增添氛围。

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3D生成新突破：阶跃星辰Step1X-3D开源，可控性大幅提升 Step1X-3D 采用 专为3D优化的混合VAE-DiT架构，生成 TSDF（截断有符号距离场） 内部表示，确保模型 结构完整、无破面漏点，同时精准还原 硬边、曲面等复杂几何特征。基于 SD-XL深度优化 的纹理生成模块，通过 几何条件（法线+位置信息）精准引导，结合 潜在空间多视图同步技术，确保纹理 高保真、多视角一致，避免传统3D生成中的贴图错位问题。🎮 在线Demo：https://huggingface.co/spaces/stepfun-ai/Step1X-3D。性能评测：领先的3D生成能力。

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CSS面试题汇总 在前端面试中，CSS 相关的知识点往往是面试官重点考察的内容。为了帮助大家更好地准备面试，本文汇总了一些常见的 CSS 面试题，并提供了详细的解答和分析。

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C# SQLite高级功能示例 本文主要介绍了SQLite高级功能的使用，通过一个案例详细介绍了各种高级功能的使用情况，更方便的让读者理解知识。

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【动态导通电阻】GaN HEMT动态导通电阻的精确测量 2023年7月，瑞士洛桑联邦理工学院的Hongkeng Zhu和Elison Matioli在《IEEE Transactions on Power Electronics》期刊发表文章，提出了一种稳态测量方法，用于研究氮化镓（GaN）高电子迁移率晶体管（HEMT）的动态导通电阻（Ron）。实验结果显示，商业GaN器件在稳态下的动态Ron变化显著，稳定时间可达数分钟且与电压相关。传统的脉冲测量方法由于测试时间不足，可能导致结果不准确。该

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国产化中间件 替换 nginx 在探讨“国产中间件替换Nginx”的议题时，首先需明确国产中间件的定义及其与Nginx的功能对比。Nginx以其高性能、低内存消耗著称，而国产中间件如腾讯的Tengine、阿里云的ALB和京东的J-Dubbo，虽基于Nginx或类似技术，但针对国内需求进行了优化。替换策略包括需求评估、功能对比、性能测试、迁移计划和逐步替换。实施步骤涉及环境准备、配置迁移、测试验证、灰度发布及监控优化。通过这些步骤，可以确保在替换过程中系统的稳定性和性能不受影响。

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大模型在数据分析领域的研究综述 大模型（LLMs）在业务指标拆解中的应用日益广泛，尤其在金融、零售和制造业等领域展现了显著潜力。在金融行业，大模型通过增强模式识别能力，支持高频交易和欺诈检测，提升了预测准确性和风险管理效率。零售行业中，大模型驱动的动态定价和库存管理系统帮助企业实现销售增长和利润率提升。制造业则通过大模型优化质量控制，减少废品率并提高生产效率。然而，大模型的应用仍面临透明度不足、数据隐私和技术门槛等挑战。未来，企业需加强数据治理、提升模型可解释性，并探索跨行业协作，以充分发挥大模型在业务指标拆解中的潜力，推动智能化转型。

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