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Spark-分布式集群运行

1.简介这篇文章主要是简单的介绍一下Spark应用如何在集群上运行, 更进一步的理解Spark所涉及到的相关主件目前Apache Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark

2016-09-23

Jboot v3.8.1 发布，更强大的分布式事务和分布式限流功能

Jboot 一个更简单的分布式、微服务框架。

2021-01-15

RedLock究竟是不是Redis分布式锁分布式环境下的银弹？

一、概述在这个技术不断更新迭代的情况下，分布式这个概念，在企业中的权重越来越高！

2020-08-06

分布式和集群区别？什么是云计算平台？分布式的应用场景？

分布式是指将一个业务拆分不同的子业务，分布在不同的机器上执行，集群是指多台服务器集中在一起，实现同一业务，可以视为一台计算机，一个云计算平台，就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。

2018-11-29

《Python分布式计算》第1章并行和分布式计算介绍（Distributed Computing with Python）

序言第1章并行和分布式计算介绍第2章异步编程第3章 Python的并行计算第4章 Celery分布式应用第5章云平台部署Python第6章超级计算机群使用Python第7章测试和调试分布式应用第

2017-10-10

日志统一检索与分析引擎：云上的成本结构、Lucene 模式写法与冷热分层

双栈方案在这两项上都是加倍支出：检索系统和分析系统各存一份，各自按峰值预留资源。

2026-09-29

别再只卷向量检索了，得物交易搜索如何用“生成式”实现召回范式跃迁？

长期以来，业界普遍采用“判别式检索”范式：无论是基于倒排索引的关键词匹配，还是基于ANN近邻检索的Embedding相似度计算，其核心逻辑都是在给定候选集中“寻找”最相似的结果。

2026-09-24

知识库与检索增强在智能体里的落地：让智能体答得准

我的经验是，把企业知识库接进来做检索增强，让智能体先查权威资料再作答，答案可溯源。知识接好，智能体才答得准、答得稳，而不是凭印象编。把知识当成资产运营，智能体才真正可用，业务才敢把判断交给它。

2026-09-18

十大品牌” 类内容正在褪色：模板化对比内容为何遭遇 AI 检索环境变化

过去两年，大量 “行业十大品牌”“A 和 B 哪个好”“产品 TOP10 排行榜” 类文章被批量产出。不少创作者生产这类内容，初衷是希望能够在大模型 AI 问答结果中获得更多曝光。但 2026 年 8 月底行业流传出一组第三方追踪观察数据，带来不一样的行业信号：据海外第三方机构 Peec AI 的监测转述，网传 ChatGPT 一次版本迭代之后，榜单类网页在 AI 引用中的占比出现明显下滑，榜单页面引用占比由 15.77% 下降至 7.80%，相对降幅约 50.5%；对比类页面引用占比由 9.08% 下降至 6.17%，降幅约 32.1%。

2026-09-09

AI 搜索引擎优化内容创作：怎么写更容易被大模型检索引用

传统搜索引擎优化以关键词排名、网页曝光为目标，而 AI 搜索引擎优化，也就是 GEO 生成式引擎优化，核心目标是让内容被大模型检索、核验，并写入 AI 生成答案。

2026-09-07

用 WorkBuddy 把官方政策并成可检索资料库：可复制的通用流水线

官方政策零散在多个站点、逐年累积，搜一处漏一片。手工整理既慢又容易过时，分享出去还只是几个打不开的链接。

2026-09-03

本地商家检索怎么处理地域范围：行政区、距离和服务半径别混用

用户问“铁西附近有靠谱的眼镜店吗”，服务端收到的不是一个已经完整的地域过滤条件。“铁西”可能有歧义，“附近”没有给出距离，当前定位也不一定可用。直接套一个城市默认值，会让结果看上去完整，实际答错地方。

2026-09-03

企业知识库搭建实战：RAG 从文档导入到检索调优全流程拆解

适合人群：企业技术产品运营，想把公司私域资料变成"会回答的 AI"的团队。

2026-08-21

基于RAG的DeepSeek本地知识库构建：从分块策略到混合检索的工程实践

在实际业务场景中，通用大模型（LLM）无法直接回答基于企业内部规章、产品手册或存量PDF文档的精细化问题。虽然DeepSeek具备强大的推理能力，但在未提供上下文的情况下，仍会产生“幻觉”。

2026-08-17

湖南企业选GEO服务商：AI检索里的地域权重与可复现评估方法

这个现象本质上是一个检索与排序工程问题：模型需要在实体相关性、语义匹配、来源可信度、地域信号和上下文意图之间做加权。

2026-08-16

构建高可用 RAG 大模型系统：从基础检索到上下文增强的实战指南

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为大模型落地企业知识库、客服机器人等场景的标配架构。然而，从 Demo 到生产环境，开发者常面临以下痛点：

2026-08-04

BM25 + 向量混合检索本地化落地：赣州同城 AI 获客底层技术方案

生成式大模型驱动的同城本地流量竞争，已经从 POI 完善、内容铺量的表层运营，下沉至 RAG 检索召回底层。

2026-07-31

1688图片搜索API：基于图像特征的同款商品数据源检索实现方案

在 B2B 电商数据处理、供应链数据分析、商品多模态检索系统研发场景中，传统文本关键词检索存在天然短板：商品标题命名不统一、非标品类（汽配、轮胎、五金配件）文字描述模糊，极易出现检索遗漏、匹配错乱问题。

2026-07-29

5 层调用、2 套引擎：Milvus 3.0 的全文检索为什么像“两条铁轨”

读 Milvus 3.0 的全文检索代码，最容易先入为主：既然项目里已经嵌了 Tantivy，那么 BM25、text_match、短语和模糊匹配，应该都由这套倒排引擎处理。

2026-07-27

从向量检索到图结构推理：RAG 的下一站是知识图谱吗

做过 RAG 的人都懂那种挫败感：明明知识库⾥有答案，模型就是检索不到。传统向量检索的天花板，正在变成大模型应用的天花板。

2026-07-23

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。