Designing Data-Intensive Applications数据架构解析

黑白配色的封面挺有设计感，Martin Kleppmann的这本《Designing Data-Intensive Applications》也确实配得上这个气场。内容不光讲架构，还把底层的分布式系统、数据库引擎讲得明明白白，像聊天一样讲清楚复杂系统的运行方式，阅读体验丝滑。 翻译版本在 Gitbook 上有镜像，叫ddia-cn，嗯，需要科学上网，建议你用Typora或者直接 Gitbook 阅读，排版还不错，看久了也不累眼。 除了正文，其实还有不少周边内容可以一起看看，像是这篇《数据密集型应用设计原理》，比较适合对架构设计感兴趣的同学，讲得系统但不啰嗦。 另外像《设计数据密集型应用程序（早

算法与数据结构 0 2025-06-17

学生课程实验医疗项目Java全栈部署教程

医疗系统的源码项目，功能还挺全的。患者、医生、病历、药品这些模块都搭建好了，前后端的代码也都打包好了，适合拿来练手或者做毕设用。源码是全栈的，后端基本用的Java，前端嘛，用的HTML/CSS + JavaScript。部署文档写得比较清楚，照着走基本都能跑起来，环境要求也说得比较详细，新手不会迷路。部分也蛮有用，尤其是讲了为啥选这些技术、模块怎么拆、功能怎么分。想自己改点东西也方便，比如你想加个预约挂号、在线问诊这些，也能接得上。适合啥人用？嗯，主要是做课程设计、毕业设计的同学，尤其是你刚学完Spring Boot、MySQL这些框架技术，正愁找项目练手的，这个就比较合适。功能够多但也不复杂

算法与数据结构 0 2025-06-17

磁盘性能测试工具集

磁盘性能测试可通过一些工具来实现，你更好地了解硬盘的运行状态和性能。像hdparm就挺好用，它可以进行硬盘的性能评估，测试读取速度、缓存性能等。它了丰富的参数，可以满足你对硬盘性能的不同需求。除了 hdparm，CrystalDiskMark也是不错的工具，响应也快，使用起来直观，适合日常使用。对于需要深入了解磁盘的场景，比如SQL Server的磁盘需求，或者 Oracle 的磁盘管理，你也可以参考相关的测试文档。另外，如果你有多个磁盘，ASM 磁盘组的会你更好地管理这些磁盘。其实，有时搞清楚磁盘的状态对性能优化和故障排查都挺重要的。，选择合适的工具，合理配置磁盘性能，才能让整个系统运行得更

算法与数据结构 0 2025-06-17

广告样本与特征处理基于用户画像的大数据实践

广告的样本和特征其实就是大数据中如何从海量信息中挑选出有用的数据样本，并通过不同方法提高数据质量。例如，去噪是常见的步骤，可以去掉无关噪声，让数据更精准。样本抽样和特征也不可忽视，像归一化、离散化这些方法能让特征数据更有代表性，便于后续的和建模。还有多像 L1、L2 正则化的技术，通过惩罚无效特征，你精简数据，提高模型的泛化能力。如果你做大数据广告，了解这些方法绝对能让你在实践中得心应手。如果你对正则化、特征感兴趣，可以参考一下下面的一些相关链接，它们了丰富的理论和实践案例，挺适合在实际项目中使用的。例如：Spark 特征指南，详细了如何用 Spark 来进行数据特征的和优化。

算法与数据结构 0 2025-06-16

Java常用算法题API文档

想在求职面试时刷 Java 算法题？掌握一些常用的 Java API 可大大提高效率。比如，String类就是字符串的好帮手，charAt(int index)可以获取指定位置的字符，length()返回字符串长度，substring()则能截取字符串的一部分。StringBuilder则适合频繁修改字符串，性能更优。对了，Arrays类中有多操作数组的实用方法，如sort()、binarySearch()等，刷题时常用。ArrayList和Collections类也是操作集合的得力助手，add()、remove()这些方法基本上都用得到。掌握这些 API，不仅能让你顺利通过面试，还能提升解题

算法与数据结构 0 2025-06-16

Python爬虫实战第二题解析

爬虫实战第二题可是一个实用的练习，适合有一定基础的小伙伴。通过这个练习，你可以掌握如何提取网页中的数据，HTML 和 JSON 格式的内容，甚至优化抓取性能，做一些反爬虫的应对。通过这道题，基本可以提升你在实际项目中爬虫抓取的能力。 如果你想扩展你的爬虫技能，可以看看下面这些资源： 1. Python 网络爬虫动物农场数据抓取实战练习，让你用 Python 抓取网站数据，学习数据清洗。 2. SQL Server 实战练习（含解析），深入 SQL 查询，配合爬虫获取的数据进行。 3. MapReduce 实战练习，你学习分布式计算海量数据。 4. Pandas 实战练习 Notebook，专注

算法与数据结构 0 2025-06-16

2017年中国综合社会调查（CGSS）CSV数据集

这份 2017 年中国综合社会调查（CGSS）的数据资源，适合用作数据或编程练习。数据格式是csv，简单易用，适合各种数据和任务。你可以直接从官网（官网）下载，数据不仅包含社会调查的各类信息，还可以轻松导入到Python或R进行。需要注意的是，这份数据只供学习与研究使用，严禁商用哦。对于数据新人来说，真的是一个挺好的练习资源，拿来做数据清洗、可视化等都挺合适。如果你想要用这份数据做一些更深的，可以参考一些工具，比如MySQL、PLSQL等，它们和这份数据也挺配的。别忘了，数据集本身包含了多社会指标，能为你丰富的维度，挺不错的。

算法与数据结构 0 2025-06-16

K-Core分解网络结构分析工具

K-Core 分解是图论中的一项强大工具，适用于大规模网络的结构特性。它通过逐步删除度数最小的顶点，提取出每个节点至少与 K 个其他节点相连的最大子图。这个技术适合用来研究社交网络、蛋白质相互作用网络等复杂系统的稳定性和连通性。对于大规模数据集，K-Core 分解有外部内存算法支持，能够在内存有限的情况下高效运行。并且，随着算法的优化，它对超大网络的能力也变得更强。如果你要做大规模网络，K-Core 分解会是个不错的选择哦！

算法与数据结构 0 2025-06-16

基于用户画像的大数据挖掘实践用户行为分析与推荐优化

基于用户画像的大数据挖掘实践真的是一个挺不错的资源，尤其是对于大数据开发和的同学。它主要聚焦于如何通过构建精准的用户画像来提升数据挖掘的效果，更好地理解用户行为、偏好等内容。比如，像电商平台、社交网络这类产品，能够通过用户画像来个性化推荐，提升用户体验。并且，文中还列出了多关于大数据的相关应用，像个性化推荐系统架构、JD 的用户画像构建等，都是业内的经典案例。嗯，如果你对大数据应用、个性化推荐这些技术有兴趣，看看这份资源肯定不会错。

算法与数据结构 0 2025-06-16

2015数学建模国奖太阳影子定位方法研究与应用

2015 年全国大学生数学建模比赛中的太阳影子定位方法，获得了国家二等奖。这项研究使用了数学建模和数据来准确定位太阳影子。其实，它的应用场景挺广泛的，除了能用来学术问题，日常生活中的建筑设计、气候监测也能受益于这种方法。你想了解更多的相关技术，可以看看一些类似的竞赛题目，比如 2016 年和 2019 年的相关作品，都能给你一些灵感和启发哦。

算法与数据结构 0 2025-06-16