流批一体的“奥卡姆剃刀”：Apache Cloudberry 增量物化视图应用解析 以 Flink 为核心的流批一体架构通常遵循下图中的模式，本次我们主要探讨的是有业务状态变更的场景，这种场景是需要提供源端数据库的事务保证的，必须提供“单一事实来源”；以 Apache Flink 为代表的流处理引擎，以其强大的功能和极低的延迟，为我们描绘了一幅美好的实时数据蓝图。CDC同步给Kafka的数据结构必须由原本的SQL形态转换成Json形态，但这又无法避免，因为Flink在处理流式数据之前需要这些数据是能持久化的，避免数据在传输中丢失，从而影响数据处理的正确性，并且也便于出现问题后的重新执行。

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pip 安装加速指南：配置国内镜像源（中国科技大学、清华、阿里云等） 摘要 国内使用pip安装Python包时，默认国外PyPI源常导致下载慢、超时问题。推荐使用国内镜像源提升安装效率，如中国科技大学、清华大学等镜像。可通过临时-i参数或永久修改pip.conf/ini文件配置镜像源。Conda用户也可通过命令添加清华镜像。注意HTTPS协议、镜像同步延迟等细节。合理使用国内镜像能显著改善Python包管理体验。

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Apache http 强制 https 本文介绍了如何配置Apache服务器实现HTTPS强制跳转的步骤。首先修改两个配置文件：000-default.conf设置HTTP到HTTPS的301重定向，001-ssl.conf配置SSL证书路径。然后启用rewrite和ssl模块并重启Apache服务。通过curl测试验证了HTTP请求成功重定向到HTTPS，且HTTPS连接返回200状态码。文末还推荐了作者开发的"熊猫小账本"App，强调其隐私保护、iCloud同步和自定义记账功能。 （字数：150字）

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【JMeter】调试方法 添加调试取样器：右击线程组>添加>取样器>Debug Sampler。

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阿里云错题集分享 1.在使用阿里云的负载均衡SLB实例时，做了如下健康检查的配置:成功响应和超时响应时间均为1秒，健康检查间隔为2秒，不健康阈值为3，健康阈值为3。如果某后端云服务器ECS实例当前状态不健康的，现在对该实例进行修复，可以通过健康检查确认该实例是健康的时间窗是多久?每个可用区完全隔离,但同一个地域内的可用区之间使用低时延链路相连。健康检查从不健康到健康的时间窗为(成功响应时间1s X健康阈值3) + (健康检查间隔2s X健康阈值(3-1)) = 3s+4s=7s。可将实例迁移至同一地域内的其它可用区。

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【JMeter】执行SQL DB API：Python数据库连接规范。JDBC：JAVA数据库连接规范。

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kotlin中集合的用法 修改说明：将List改为MutableList，并使用val代替var（如果不需要重新赋值）。List<AIP0200> 是Kotlin中的不可变集合接口，不能直接调用add()方法修改。应该使用MutableList<AIP0200>作为可变列表的类型声明。重点：Kotlin推荐优先使用不可变集合和val声明。以下kotlin中代码语法正确吗。

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Docker 安装 Apache 通过Docker安装Apache，您可以快速、便捷地部署Apache服务器。本文介绍了如何使用Docker拉取Apache镜像、启动容器、配置Apache以及重启容器。希望本文对您有所帮助。

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线性代数学习笔记 对于一个矩阵AAAdet⁡A∣A∣∑p−1τp∏i1naipidetA∣A∣p∑​−1τpi1∏n​aipi​​其中ppp表示一个排列,所有可能的ppp则是111到nnn这nnn个数的全排列。τp\tau(p)τp表示一个排列ppp的逆序对个数。

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(LeetCode 面试经典 150 题 ) 11. 盛最多水的容器 (贪心+双指针) 【代码】(LeetCode 面试经典 150 题 ) 11. 盛最多水的容器 (贪心+双指针)

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Apache Cloudberry 向量化实践（二）：如何识别和定位向量化系统的性能瓶颈？ 它可能是某个操作符计算效率低下，也可能是某次调度延迟过大，甚至是系统某一阶段发生了资源争抢。性能调优的第一步是建立业务负载的“粗画像”，即通过基础指标了解系统在运行过程中的状态，判断是计算密集型、IO密集型还是混合型负载。这些工具可以帮助我们在“系统级”观察性能问题。但对于向量化系统的细粒度分析，这还远远不够。火焰图（Flame Graph）是目前最有效的性能可视化工具之一，它能以调用栈的方式直观展示程序在什么地方花了最多时间。火焰图与 on-CPU/off-CPU 分析。如何采集与分析火焰图？

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SpringBoot 拦截器和过滤器的区别 本文系统对比了SpringBoot中拦截器(Interceptor)和过滤器(Filter)的核心差异。拦截器属于Spring框架，仅作用于MVC控制器请求，支持依赖注入和访问Spring上下文；而过滤器基于Servlet规范，对所有请求有效，包括静态资源。

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Android-重学kotlin(协程源码第二阶段)新学习总结 Kotlin协程调度机制通过CoroutineContext容器管理上下文信息，其中ContinuationInterceptor接口及其实现CoroutineDispatcher负责调度逻辑。Dispatchers提供预定义调度器（如Main、IO），通过拦截Continuation实现线程切换。CoroutineScope则通过强制绑定Job元素形成N叉树结构管理协程生命周期，实现父子协程的取消和异常传播机制：CancellationException仅向下传播，其他异常则双向传播至整个协程树。这种设计

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阿里云-跨账号同步OSS Bucket 【摘要】实现阿里云A账号OSSBucket同步至B账号指定Bucket的步骤：1)在A、B账号同地域创建Bucket；2)A账号RAM控制台创建OSS-SYNCER角色并赋予AliyunOSSFullAccess权限，记录ARN；3)B账号在目标Bucket权限控制中添加&quot;接收复制对象&quot;策略，填入ARN；4)A账号在源Bucket的数据管理中配置同区域复制规则并启用。通过该流程可实现跨账号Bucket数据同步，具体操作可参考阿里云官方文档关于同地域复制和跨账号复制的说明。

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深度学习入门教程（三）- 线性代数教程 本文介绍了深度学习中的线性代数基础概念及其PyTorch实现。主要内容包括：1) 特征值和特征向量定义及其几何意义；2) 标量运算基础；3) 向量运算如长度计算和标量倍数；4) 矩阵运算包括矩阵转置和对称矩阵特性。文章通过数学案例和Python代码演示了PyTorch中的标量、向量和矩阵操作，如创建、访问元素、计算范数等。这些线性代数知识是深度学习的基础，应用于神经网络权重、特征提取、数据降维等场景。

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