基于cornerstone3D的dicom影像浏览器 第二十五章 自定义VR调窗工具 本文介绍了基于cornerstoneTools开发的三维调窗工具VolumeShiftColorTool的实现方法。该工具通过解析3D视窗预设中的不透明度(scalarOpacity)和颜色映射(colorTransfer)数据，在鼠标拖动时动态调整灰度值映射关系实现调窗效果。文章详细说明了三维调窗原理，包括数据结构解析和偏移计算方法，并展示了如何继承BaseTool类实现自定义工具。此外还提供了工具的调用流程，包括添加工具到工具组和绑定鼠标事件等操作。该工具可灵活绑定至任意鼠标键，为医学影像的三维可视化提

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spark-AQE/Tungsten介绍及其触发条件 定义：Spark 3.0引入的自适应查询优化技术运行时动态调整执行计划。核心能力动态分区合并：自动合并小分区以减少Shuffle数据量。自动Broadcast Join：根据数据量动态切换Join策略。Skew Join优化：识别数据倾斜并自动调整分区策略。配置参数Tungsten（钨丝计划）定义：Spark 1.6推出的底层性能优化框架，通过内存管理和代码生成提升效率。关键技术内存列式存储：减少内存占用并提升缓存利用率。代码生成（Codegen）：动态生成JVM字节码替代解释执行。

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小表驱动大表更快吗，不是 "小表驱动大表"是通用原则，但在LEFT JOIN、特殊索引结构和特定数据分布下，可能会出现大表驱动更优的情况。优化器根据成本估算选择了更适合当前表结构和数据分布的执行计划。

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4.1.1 Spark SQL概述 Spark SQL是Apache Spark的一个模块，专门用于处理结构化数据。它引入了DataFrame这一编程抽象，DataFrame是带有Schema信息的分布式数据集合，类似于关系型数据库中的表。用户可以通过SQL、DataFrames API和Datasets API三种方式操作结构化数据。Spark SQL的发展经历了从Hive on Spark到Shark，再到完全独立的Spark SQL的过程，不断优化性能和功能。

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替代 WPS 的新思路？快速将 Word 转为图片 PDF 分析如何快速将 Word 转为图片 PDF 的新方式！

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Linux线程入门 摘要本文介绍了Linux系统中线程的基本概念及其特性。线程是进程内部的一个执行路线，本质是在进程地址空间内运行的轻量级执行流。Linux通过进程(task_struct)模拟线程，所有线程共享进程资源。相比进程，线程创建和切换代价更小，能更好利用多处理器资源，但存在同步困难、健壮性降低等问题。线程适用于提高CPU密集型和IO密集型程序的性能。需要注意的是，Linux并没有真正的线程实现，而是通过轻量级进程(共享地址空间的进程)来模拟线程功能。线程异常会导致整个进程终止，合理使用多线程能显著提升程序性能和用

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JSON文件存储深度解析：从基础到最佳实践 JSON文件存储深度解析：从基础到最佳实践

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Kafka + Flink + Spark 构建实时数仓全链路实战 本文详细介绍了基于Kafka+Flink+Spark构建实时数仓的全链路方案。架构包含数据源接入层（Kafka多Topic解耦）、实时处理层（Flink清洗/聚合）、离线补数层（Spark批量处理）以及指标服务层（DWS/ADS）。重点阐述了Kafka主题设计、Flink实时处理逻辑、Spark离线补数机制及数据一致性保障方案，并提供了实践建议和典型场景处理方法。该架构实现了秒级指标刷新、数据可追溯性及多业务域扩展能力，为现代实时数仓建设提供了标准化解决方案。

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互联网大厂Java求职面试：AI大模型推理服务性能优化与向量数据库分布式检索 （翻看着简历）郑薪苦，你在上一家公司参与过LLM推理服务的性能优化项目？说说你们是怎么做的。：（推了推眼镜）是的，我们当时遇到一个头疼的问题，就是每次调用大模型的时候，响应时间都像蜗牛爬山一样慢。后来我们发现主要是两个原因：一个是Prompt太长了，另一个是向量检索部分拖了后腿。：（微微一笑）具体点，Prompt优化你们怎么处理的？：我们做了个Prompt压缩工具，把重复的内容去掉，比如通用的提示词模板。

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3 分钟学会使用 Puppeteer 将 HTML 转 PDF Puppeteer 是一个 JavaScript 库，它提供了一个高级 API 来通过 开发工具协议 或 WebDriver 双向 控制 Chrome 或 Firefox。本文使用 Puppeteer 将 HTML 转为 PDF 文件。

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spark shuffle的分区支持动态调整，而hive不支持 Spark的动态分区调整能力源于其现代架构设计，包括内存计算、DAG调度和AQE优化，这些特性使Spark更适合交互式分析和复杂ETL场景，而Hive的MapReduce模型更适合固定批处理任务。

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题目 3341: 蓝桥杯2025年第十六届省赛真题-抽奖 题目 3341: 蓝桥杯2025年第十六届省赛真题-抽奖时间限制: 2s 内存限制: 192MB 提交: 415 解决: 105题目描述LQ 商场为了回馈广大用户，为在此消费的用户提供了抽奖机会：抽奖机有三个转轮，每个转轮上都分布有 n 个数字图案，标号为 1 ∼ n ，按照从 1 到 n 顺序转动，当转到第 n 个图案时会从第一个继续开始。奖项如下：1）三个相同的图案，积分 +200；2）两个相同的图案，积分 +100；

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构建一个“论文检索 + 推理”知识库服务，支持用户上传 PDF/LATEX 源码后，秒级检索并获得基于内容的问答、摘要、引用等功能 本文介绍了一个端到端的“论文检索+推理”知识库服务系统。该系统支持用户上传PDF/LaTeX文档后实现秒级检索，提供基于内容的问答、摘要和引用功能。核心架构包括：数据管道（文档解析、分块、嵌入和索引构建）、混合检索策略（BM25和语义检索融合）、微服务化设计（嵌入、检索、记忆和摘要服务）以及基于Agent的交互系统。系统采用可插拔组件设计，支持热替换嵌入模型和重排器，并通过监控指标（nDCG@10、忠实度、延迟等）持续优化。该方案在检索效率、功能完整性和系统弹性方面具有显著优势。

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linux 1.0.3 这是一种映射的方法，盘的真正地方在dev/下面，这里的文件都是不能修改的，所有有了挂载点，我觉得就像是一个入口，就是你从这里可以去操作这个设备，现在只是修改了入口的地点。只有当你退出这个目录之后，也就是相当于关掉这个目录了，也就是不再使用这个目录了，这个时候就可以进行弹出操作了。当硬件插上来之后，我们要操作这个盘，就会创建一个虚拟的盘，这个行为就叫做挂载。开机的时候，这些系统盘也经历了一次挂载，这个东西叫做系统挂载。原本是没有这个盘的，但是插上去之后，电脑创建了一个虚拟的盘。

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无人机分布式协同算法解析！ 低延迟传输：采用WebRTC框架结合UDP协议，通过ICE/STUN/TURN服务器解决NAT穿透问题，确保实时控制指令传输。GPS拒止条件：在无GNSS信号区域，依赖UWB或视觉SLAM的定位精度受限，需多传感器融合提升鲁棒性。博弈理论优化：如杭州云箭智融的专利技术，将编队控制转化为多主体博弈问题，通过动态优化实现无中心协调。智能合同网算法：改进的合同网算法支持多无人机协同复杂任务，通过图神经网络评估资源可用度与任务收益率。结合集中式与分布式的优势，地面站负责宏观任务调度，无人机自主完成局部决策。

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4.8.1 利用Spark SQL实现词频统计 在利用Spark SQL实现词频统计的实战中，首先需要准备单词文件并上传至HDFS。接着，可以通过交互式方法或创建Spark项目来实现词频统计。交互式方法包括读取文本文件生成数据集，扁平化映射得到新数据集，然后将数据集转成数据帧，基于数据帧生成临时视图，最后进行词频统计并将结果保存到HDFS。而通过Spark项目实现时，需要创建Maven项目并添加相关依赖，配置日志属性文件和HDFS配置文件，创建词频统计对象，并运行程序查看结果。

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Spring框架学习day3--Spring数据访问层管理（IOC) Spring框架整合JDBC的开发指南：首先通过Maven导入spring-jdbc、Druid数据源和MySQL驱动依赖；然后配置数据源，提供两种方式：1)直接在XML中配置Druid参数，包括驱动、URL、账号密码等；2)使用外部config.properties文件管理配置，通过context:property-placeholder导入。两种方式均可实现数据库连接池的基本参数设置（如初始连接数、最大活跃连接数等），为后续使用SpringJdbcTemplate进行持久层开发提供基础支持。（150字）

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PySpark 中使用 SQL 语句和表进行计算 PySpark 完全支持使用 SQL 语句和表进行 Spark 计算。

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