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06
2月

非平衡数据处理在DM分类问题中的解决方案探讨

本文深入探讨了数据挖掘分类任务中非平衡数据的解决方案，包括数据层面的过采样与欠采样技术、算法层面的代价敏感学习和集成方法、评估指标优化等，通过Python代码示例展示了SMOTE、代价敏感逻辑回归、EasyEnsemble等技术的实战应用，并提供了技术选型指南和注意事项。
Python machine-learning Classification data-mining imbalanced-data
06
2月

RabbitMQ消息确认机制详解：确保消息不丢失的关键配置

本文详细阐述了RabbitMQ消息确认机制，涵盖生产者确认机制（事务模式、单条确认、批量确认、异步确认）和消费者确认机制（自动确认、手动确认），结合Java示例说明。分析了该机制在支付系统、日志处理系统等场景的应用，探讨其优缺点及注意事项，助力开发者确保消息不丢失，提升系统可靠性和性能。
RabbitMQ Message Reliability Message Confirmation
06
2月

MongoDB文本搜索功能详解：实现高效全文检索

本文详细介绍了MongoDB的文本搜索功能，包括使用前的准备工作、基本和高级的文本搜索操作，还分析了其应用场景、技术优缺点和注意事项。通过丰富的示例代码，展示了如何在Node.js环境下使用MongoDB的文本搜索功能，帮助开发者更好地理解和应用这一功能，提高从海量数据中检索信息的效率。
MongoDB Text Search Full-text Retrieval
06
2月

DotNetCore中高效处理大数据量导出的性能优化技巧

本文详细介绍了在DotNetCore中高效处理大数据量导出的性能优化技巧。涵盖了分页查询数据、使用异步编程、优化数据写入以及使用内存池等方法，并结合C#和SqlServer的详细示例代码进行说明。分析了各种技术的应用场景、优缺点和注意事项，对开发者在处理大数据量导出任务时具有很高的参考价值。
DotNetCore Performance Optimization Big Data Export
06
2月

SqlServer数据库分区索引的设计与优化

本文详细介绍了SqlServer数据库分区索引的设计与优化。首先阐述了分区索引的概念和应用场景，包括海量数据存储和数据归档管理。接着分析了其优缺点，优点有查询性能提升、数据维护方便和并行处理能力增强，缺点是管理复杂度增加和存储空间增加。然后介绍了分区索引的设计方法，如分区键的选择和分区数量的确定，并给出了详细的示例代码。还讲述了分区索引的优化策略，如定期重建索引、监控分区性能和使用分区视图。最后提出了使用分区索引的注意事项并进行了总结。
Sqlserver optimization Design Partition Index
06
2月

SoftWareTest用例设计缺陷的解决思路

本文围绕软件测试用例设计缺陷展开，详细介绍了常见的缺陷类型，如覆盖不全、用例冗余和逻辑错误等，并结合 Java 技术栈给出具体示例。针对这些缺陷，提出了提高覆盖度、去除冗余和修正逻辑错误等解决思路。同时，探讨了应用场景、技术优缺点和注意事项，最后进行了文章总结，旨在帮助大家更好地应对测试用例设计中的问题，提高软件测试质量和效率。
Java Testing Software Test Case Design Defect Resolution
06
2月

Docker容器内部时钟漂移问题分析与修复

本文详细分析了 Docker 容器内部时钟漂移问题，包括时钟漂移的形成原因、带来的影响、检测方法和修复方法。同时介绍了该问题在分布式系统、日志分析系统、金融交易系统等应用场景中的影响，以及不同修复方法的优缺点和注意事项。通过本文，读者可以深入了解 Docker 容器时钟漂移问题，并掌握相应的解决方法。
Docker Clock Drift NTP Container Time Synchronization
06
2月

向量数据库的核心价值是什么 赋能大模型应用的关键技术路径分析

本文详细探讨了向量数据库的核心价值，包括高效的相似度搜索、语义理解与表示等，分析了其赋能大模型应用的关键技术路径，如数据预处理与向量嵌入、模型微调等。同时介绍了向量数据库在推荐系统、图像和视频检索等应用场景中的应用，以及其技术优缺点和注意事项。通过具体示例展示了向量数据库的使用方法，为相关领域的技术人员提供了有价值的参考。
Vector Database Large Model Application Similarity Search Data Preprocessing