实时系统

CheaperClicker 是个适合团队项目的小型数据库系统，简洁、实用。它的设计理念类似于 Kahoot，你可以用它来创建数字教室测验系统，学生通过手机实时回答问题，答案会实时展示在主屏幕上。系统的架构也挺简单，利用数据库的SortedSet存储分数，使用哈希来保存答案。这个项目适合用来做一些快速的原型验证，适合想要快速搭建在线答题系统的开发者。 如果你正在为课堂答题系统寻找方案，可以参考它的架构，尤其是实时更新机制，真的蛮实用的。 注意，如果你的用户量比较大，需要考虑进一步优化数据库和事件的效率，避免响应速度变慢。

基于Flink 1.12.0，整合 Clickhouse 和 Drools，构建一个可动态制定规则的实时营销消息推送系统，可扩展至实时推荐、风控和精准广告等场景。

基于 Spark 的推荐系统源码挺适合做复杂项目练手的，整个架构比较完整，前后端全链路基本都覆盖到了。前端用的是AngularJS 2，虽然版本偏早，但上手快，逻辑清晰。 推荐逻辑用的是协同过滤算法，比如 ALS 和 LFM 这些老牌选手，搭配深度学习的监督学习方法，还加了梯度下降来调优效果。你要是想搞清楚推荐背后的逻辑，看看这个项目挺合适。 MongoDB存储用户和电影数据，Redis负责缓存热点内容，响应也快。ElasticSearch搞全文搜索，那种“你喜欢”式的推荐查找就靠它了。搜索结果出来得挺快，不用担心卡顿。 数据流用的是Kafka，缓存消息挺稳的。Flume搞日志采集，Spark

物流时效监控系统是电商平台中不可或缺的一部分，尤其是在物流服务的时效性时。它通过精准的时效监控，电商企业及时掌握物流状态，提升买家满意度。对买家来说，时效直接影响购物体验；对卖家而言，及时发货和高效的物流服务是维持良好店铺评分的关键。你可以通过接入快递公司数据和电商平台信息，精确获取物流时效，并通过系统自动预警异常订单。系统设计中，物流时效的统计维度重要，它能够根据不同的仓库、区域和快递公司，进行细致的时效。还可以实时更新订单状态，并主动监控物流信息，确保及时响应各种问题。其实，如果你是电商平台的开发者，这套系统的集成也比较简单，毕竟通过接口调用就能实现数据的获取。，这个监控系统为电商运营者和

推荐系统是一种广泛应用于电商、音乐流媒体、视频分享等领域的技术，通过分析用户的行为、兴趣和偏好，为用户推荐他们可能感兴趣的商品、服务或内容。 实时推荐系统：这种系统能够快速响应用户的最新行为并立即提供个性化的推荐。关键在于处理数据的速度和准确性，通常依赖大数据处理技术和实时计算框架，如 Apache Flink 或 Apache Storm。实时推荐系统提升用户体验，因为能即时反映用户的兴趣变化。 基于Storm的分布式在线推荐系统：Apache Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，适合处理无界数据流。在推荐系统中，Storm实时处理用户行为数据，将这些信息转化为用户兴趣模型，

Spark Streaming 与 Kafka 结合，简直是大数据流中的黄金搭档。如果你在实时数据流转发时，想要一个高效、灵活的方案，kafka-forward.zip项目能帮你搞定。这个项目利用Spark Streaming强大的计算能力，从一个 Kafka 集群读取数据，后又能无延迟地将数据转发到另一个 Kafka 集群，适合大规模数据流转发。使用Scala或Java编写的代码，能让你根据具体需求定义数据逻辑。哦，对了，Redis还作为缓存存储，提升性能哦。全程低延迟、高吞吐量，结合 Spark 的自动扩展功能，保证了系统的弹性扩展，适合复杂的实时数据流转发任务。，如果你正在做大数据流，这

此项目包含实时电影推荐系统项目源码和数据集。

导购网站内容审核挑战 随着电商行业的蓬勃发展，导购网站成为了连接消费者和商品的重要桥梁。海量的导购文章为消费者提供了丰富的购物参考，但也为平台带来了巨大的内容审核压力。其中，防盗审核成为了保障原创内容、维护平台生态的关键环节。 PostgreSQL 在实时防盗审核中的应用 本案例分享基于 PostgreSQL 数据库构建的实时防盗审核系统，解决导购网站面临的海量文章查重难题。该系统利用 PostgreSQL 的全文检索功能和高效查询性能，实现了对新发布文章的实时查重，有效阻止盗版内容的传播。 系统优势 高准确率: 系统采用先进的文本相似度算法，能够精准识别高度相似的文章内容，有效降低误判率

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，由Joseph Redmon等人在2016年提出。其核心思想是同时进行图像分类和边界框预测，极大地提高了目标检测的速度和效率。在实时应用中，YOLO表现出色，广泛应用于自动驾驶、视频监控、机器人导航和医疗影像分析等领域。将探讨YOLO算法的基本原理、演化历程，以及其在各个应用场景中的实际案例和技术挑战。

本课程详细介绍了基于Flink流处理的实时亿级全端用户画像系统，应用于大型电商系统场景。系统采用第四代计算引擎Flink和微服务架构Spring Boot+Spring Cloud，前端使用Vue.js+Node.js，符合企业级标准。