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加入CSDN时间: 2020-05-08

个人简介:个人熟悉的技术有微服务springcloud+多平台应用UNI-APP+容器DOCKER+前端VUE+大数据spark系列等; 全面记录系统建设过程,方便查阅参考,以实战为主,有空再写设计算法源码等方面; 与大家共同交流进步

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hudongdong2020的博客

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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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个人本地服务类应用软件项目,可合作投资推广等,基于uni-app+ springcloud +VUE技术

个人电商项目,基于uni-app+ springcloud +VUE技术
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博文更新于 2024.01.29 ·
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知识点记录-高并发JAVA多线程(thread runnable callable executors future completablefuture)

知识点记录-JAVA多线程(thread runnable callable executors future completablefuture)
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博文更新于 2022.07.11 ·
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大数据系列-SPARK-STREAMING流数据receiver

大数据系列-SPARK-STREAMING流数据receiverpackage com.testimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.storage.StorageLevelimport org.apache.spark.streaming.receiver.Receiverimport org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}import sca
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博文更新于 2022.03.20 ·
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大数据系列-SPARK-STREAMING流数据queue

大数据系列-SPARK-STREAMING流数据queuepackage com.testimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}import scala.collection.mutableobject SparkStreamingQueue { def main(args:
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博文更新于 2022.03.20 ·
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大数据系列-SPARK-STREAMING流数据window

大数据系列-SPARK-STpackage com.testimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}//windowobject SparkStreamingWindow { def main(
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博文更新于 2022.03.20 ·
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大数据系列-SPARK-STREAMING流数据transform

package com.testimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}//有状态函数transform//用于DSTREAM转换RDD增加功能//用于周期执行object SparkStreaming
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博文更新于 2022.03.20 ·
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大数据系列-SPARK-STREAMING流数据state

大数据系列-SPARK-STREAMING流数据statepackage com.testimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}//有状态state函数updateStateByKeyobject S
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博文更新于 2022.03.20 ·
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知识点记录-发布订阅(REDIS)

知识点记录-发布订阅(REDIS)已使用消息队列代替发布订阅pub/sub:可订阅多个channel打开2个client端client1: subscribe channel1client2: publish channel1 消息1
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博文更新于 2022.03.13 ·
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知识点记录-扩展数据类型(REDIS)

知识点记录-扩展数据类型(REDIS)扩展数据类型与指令bitmapsetbit k1 offset1 0 : 设置偏移量offset1的位置=0getbit k1 offset1bitcount k1: 查询1的个数bitop and/or/not/xor k1 k2基数去重hyperloglog占用内存少,有重的元素增加不了,数据集不重 例(1,4,5,6,0,5,0) 不重的数据集(1,4,5,6,0) 数量=5pfadd k1 v1pfadd k1 v2pfadd k1 v1
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博文更新于 2022.03.13 ·
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知识点记录-基本数据类型(REDIS)

知识点记录-基本数据类型(REDIS)基本数据类型与指令指令-KEYSELECT 编号(默认0,有16个库,可通过CONF文件修改) :选择使用的库 dbsize : 查看选择的db中key的数量 flushdb:清空选择的库 flushall:清空全库 keys * : 查看key数量 set k1 v1set k2 v2 :设置key-value exists k1:是否存在 type k2:查看类型 del k1:删除 ulink k1:异步删除 expire k1 秒: 设置过期 ttl k
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博文更新于 2022.03.13 ·
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知识点记录-使用kafka

知识点记录-使用kafka目录package com.testimport org.apache.kafka.clients.producer._import org.apache.kafka.common.Clusterimport java.utilimport java.util.Properties//测试KAFKAobject SparkKafka { def main(args: Array[String]): Unit = { //设置基本参数 v
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博文更新于 2022.03.06 ·
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知识点记录-win10安装KAFKA(版本kafka-3.1.0) ZOOKEEPER

知识点记录-win10安装KAFKA(版本kafka-3.1.0) ZOOKEEPER目录安装下载kafka设置zookeeper参数启动zookeeper设置kafka参数启动KAFKA测试创建主题主题列表启动console-producer启动console-consumer安装下载kafka地址https://kafka.apache.org/downloads(选择基于Scala 2.12的版本 kafka_2.12-3.1.0.tgz )
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博文更新于 2022.03.06 ·
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知识点记录-缓存REDIS穿透与击穿 雪崩

目录缓存REDIS穿透与击穿 雪崩穿透: 查询缓存与DB里没有的记录 例查询ID=-1的内容击穿: 某个热点的KEY过期了,某个时间点查询,大量的访问冲击DB雪崩: 大量的KEY均过期了,某个时间点查询,大量的访问冲击DB缓存REDIS穿透与击穿 雪崩穿透: 查询缓存与DB里没有的记录 例查询ID=-1的内容方法:(1) 空值缓存: 缓存查询不到的KEY到REDIS中,设置较短的过期时间(2) 设置白名单: 可访问的ID值列表存放BITMAPS中,按偏移位判断(3) 布隆过滤器: 将可访问的数据
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博文更新于 2022.02.27 ·
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知识点记录-缓存REDIS事务与锁

目录缓存REDIS事务与锁事务指的是顺序执行多个指令,中间不被打断,包括指令入队,指令执行阶段事务冲突: 在某事务中修改了,则别的事务中修改不了(版本控制)缓存REDIS事务与锁事务指的是顺序执行多个指令,中间不被打断,包括指令入队,指令执行阶段相关的指令: MULTI : 入队,有异常则指令均不执行 EXEC: 执行,某指令异常则别的指令还执行 DISCARD: 不执行事务冲突: 在某事务中修改了,则别的事务中修改不了(版本控制)相关的指令: WATCH:监听某KEY UNW
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博文更新于 2022.02.27 ·
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大数据系列篇-spark-sql使用SQL加DSL方式与RDD-DATAFRAME-DATASET转换

知识点记录-spark-sql使用SQL加DSL方式与RDD-DATAFRAME-DATASET转换package com.testimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.SparkSession//测试sql与dsl与转换RDD <-> DATAFRAME <-> DATASETobject SparkSql { def main(args: Array[String]): Uni
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大数据系列篇-SPARK-SQL用户定义函数

知识点记录-SPARK-SQL用户定义函数package com.testimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.SparkSession//用户定义函数object SparkSqlUdf { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("练习SparkSqlUdf").se
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大数据系列篇-SPARK-SQL用户定义聚合函数

大数据系列-SPARK-SQL用户定义聚合函数package com.testimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.expressions.{Aggregator, MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}import org.apache.spark.sql.types.{DataType, LongType, StructField, Str
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大数据系列篇-SPARK-SQL读写数据源

知识点记录-SPARK-SQL读写数据源package com.testimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}//练习read-write数据源object SparkSqlRw { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setAppName(
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基础架构系列篇-基于win10安装SPARK3与HADOOP环境

基础架构系列篇-基于win10安装SPARK3与HADOOP环境(这里版本是 spark-3.1.2 hadoop-3.2.0)目录1. 下载安装spark (这里版本是 spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz)2.下载安装hadoop (按SPARK版本选择)3. 测试查看1. 下载安装spark (这里版本是 spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz)地址: http://spark.apache.org/downloads.htmlhttps://dow
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知识点记录-SCALA语言

知识点记录-SCALA语言目录//package import// 注释// 变量// 访问修饰符// 作用域// 运算符// 循环// yeild// break// 方法与函数// 默认参数// 高阶函数// 可变参数// 递归函数// 内嵌函数// 匿名函数// 偏函数// 柯里化函数// 闭包// 数组// 集合// 文件// 异常// regex// 模式匹配//package importpackage com.scalaimport java.io._import java.u
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博文更新于 2022.01.28 ·
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