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新闻聚合项目：多源异构数据的采集与存储架构
论点在传统认知中，数据采集似乎只是一门简单的数据抓取技术——“只要能拿到数据，一切问题迎刃而解”。然而，事实远比这复杂：在新闻聚合项目中，多源异构数据的清洗与存储架构往往决定了项目的成败。 仅靠单纯的抓取技术不仅容易遭遇网站封禁，还可能因数据混杂、格式不统一而导致后续处理困难。因此，提出一个论点：数据清洗、智能存储与代理IP等辅助技术，才是真正赋能新闻聚合项目的核心竞争力。 简单的聚合方式无法处理异构数据之间的语义差异，只有通过智能化的数据处理算法，才能真正提取出新闻热点和有效信息。 未来的新闻聚合平台不仅能实时抓取数据，还能通过智能算法准确捕捉社会热点，实现精准的信息过滤与传播，进而引领舆论的风向标。 ，而更在于如何通过代理IP、Cookie 与 User-Agent 的精细调控，结合智能数据清洗与存储架构，实现对多源异构数据的有效整合。
37410编辑于 2025-03-19 - 来自专栏lonelydawn的前端猿区
多应用聚合实践
当需要把这些应用聚合在一起时。以往的解决方案是在主应用中嵌入 iframe，使用 iframe 加载和切换子应用页面。 这种做法有几个缺点： iframe 路径状态无法保存。 那么，如果不使用 iframe，应该如何聚合多个应用呢？ 结合前端组件化，我们可以使用动态渲染组件的方式来实现这一效果，不过需要原有项目做一些规范化的改动。 在子应用中，我们可能把页面和接口放在同一个域下以避免跨域问题；但在将子应用聚合到父应用之后，若父应用和子应用不在同一个域，应将接口代理转发一下。 document.getElementById('root') ); 最后启动项目，就可以看到hw-library应用被渲染到了hw-app的节点上了，如下 弊端 这种通过引入JS来聚合应用的方式
2.3K20编辑于 2023-04-01 - 来自专栏DrugOne
PNA | 使用多聚合器聚合图信息结构
作者将求和聚合器表示为平均聚合器和线性节点度缩放器Samp（d）= d的组合。作者也提出了经证明的相关定理：在邻域大小上与单射函数构成任意标度线性的平均聚集可以在可数元素的有界多集上生成单射函数。 4 实验 作者提出新的多任务基准，主要包括针对每个GNN模型预测多种节点级任务和图级任务，其中节点级包括单源最短路径长度、离心率以及拉普拉斯特征，图级任务包括连通性、直径以及谱半径。 图3 多任务基准测试结果 为了证明PNA模型的性能提升不是因为它的参数数量比其他模型多而引起的，作者将其他模型的潜在特征尺寸从16增加到20并进行测试。 图5为各种模型在三种数据集上的结果，作者提出三个数据集具有图结构差异，在化学基准测试中，图是多种多样的，各个边（键）可以显着影响图（分子）的特性，这与具有规则拓扑的图（每个节点具有8条边）组成的计算机视觉数据集形成对比 图5 各种模型在三种数据集上的结果 5 总结 作者将GNN的理论框架扩展到连续特征上，并证明了在这种情况下对多个聚合器的需求，同时提出了基于节点度的缩放器来泛化求和聚集器。
1.6K40发布于 2021-02-01 - 来自专栏用户1337634的专栏
Spring Boot支持多Redis数据源
项目需要把自建redis迁移到云服务，因为无法做到业务无感迁移，所以业务迁移时，部分数据需要双读，因此需要支持多Redis数据源 支持多Redis数据源 配置信息application.yml redis: host: localhost port: 6379 second-redis: host: localhost port: 16379 配置主数据源 primaryLettuceConnectionFactory) { return new StringRedisTemplate(primaryLettuceConnectionFactory); } 配置备数据源 -- [ main] com.tenmao.mredis.MredisApplication : second name: tim2 可以看到已经读取到了不同的redis数据
1K20发布于 2021-11-24 - 来自专栏Go与云原生
Grafana: (1) DataSource 多环境数据源管理
https://typonotes.com/posts/2023/06/06/grafana-datasource-management/ 安装 Grafana 今天的内容很简单， 主要是为了引出 多环境数据源 数据源配置 这个很简单 齿轮/Configuration -> Data Source -> Add Data Source， 在 Grafana 数据源介绍 提到了， Grafana 默认为我们提供给了 10+ 内置数据源， 涵盖了我们大部分常见的类型。 这里我们选择 Prometheus 数据源类型 配置都很简单， 根据实际的情况来就行了。 不过这里需要强调一下 **(1)**：如果存在 多个环境 那么数据源的名字一定要有规律。 数据源的使用 有了命名规则， 就可以通过变量管理数据源， 是在同一个 dashboard 展示不同环境的数据。 后面说变量的时候在细聊
1.7K30编辑于 2023-08-10 多网聚合技术及其应用
什么是多网聚合？ 多网聚合技术是一种将多个网络连接整合在一起，形成一个统一的、高性能的网络连接的技术。 通过多网聚合，用户可以同时使用多个不同的网络，如4G、5G、Wi-Fi等，以获得更稳定、更快的网络速度和更好的连接质量。 多网聚合的优势 1. 增强网络速度 通过聚合多个网络，可以有效地增加带宽，使得数据传输速度更快，用户体验更佳。 3. 优化成本效益 多网聚合可以减少对单一网络资源的依赖，从而降低成本，并提高资源利用率。 4. 多网聚合技术的应用场景 1. 移动设备 在智能手机和平板电脑上，多网聚合可以自动选择最佳的网络连接，确保用户始终在线。 2. 企业网络 企业可以通过多网聚合技术，确保关键业务的连续性和数据的安全传输。 3. 公共Wi-Fi热点 在机场、火车站等公共场所，多网聚合可以提供更稳定的公共Wi-Fi服务。 4.
50610编辑于 2025-07-29- 来自专栏铭毅天下
Elasticsearch聚合优化 | 聚合速度提升5倍！
1、聚合为什么慢？ 实践应用发现，以下情况都会比较慢： 1）待聚合文档数比较多（千万、亿、十亿甚至更多）； 2）聚合条件比较复杂（多重条件聚合）； 3）全量聚合（翻页的场景用）。 2、聚合优化方案探讨 优化方案一：默认深度优先聚合改为广度优先聚合。 优化方案N： 待进一步深入实践...... 3、做个实验 聚合的平衡点是多少呢？ 3.1 实验场景 场景一：在近亿的document中，检索满足给定条件的数据，并对聚合结果全量聚合。 3）”size”: 1000,设定聚合取值。 3.3 聚合结果 3.4 结果分析 对比场景一与场景二、三，说明： 当结果集合比较少的时候，map聚合方式明显速度更快，速度提升了接近5倍！
5.1K72发布于 2018-03-20 数据孤岛终结者：这5款BI工具让多源数据无缝融合，首选竟是它！
##摘要 在数据驱动的商业环境中，支持多源数据接入的BI工具已成为企业打破信息孤岛的关键。本文深入对比了5款主流BI产品的数据连接能力、功能特点及适用场景，并重点推荐了腾讯云BI的全面数据集成方案。 BI工具的多源数据支持能力直接决定了企业能否快速整合这些分散的数据资源，形成统一的分析视图。 二、5款主流BI产品数据源支持能力对比 以下是市场上五款主流BI产品在多数据源支持方面的核心能力对比： 产品名称 支持数据源类型 核心优势 国产化适配 部署方式 腾讯云BI MySQL、SQL Server 同时支持API数据源，以及上传本地Excel文件、连接腾讯文档数据源。 2. 智能数据建模与加速 产品提供便捷的多表关联、字段计算、数据聚合等数据加工能力，通过拖拽式操作即可完成数据建模。 选择一款真正支持多源数据融合的BI工具，无疑是迈向这一未来的关键一步。
39310编辑于 2025-12-01- 来自专栏java之旅
SpringBoot连接多RabbitMQ源
publisher-confirms 回调的是true v2.spring.rabbitmq.publisher-returns=true v2.spring.rabbitmq.listener.simple.prefetch=5 重写连接工厂 需要注意的是，在多源的情况下，需要在某个连接加上@Primary注解，表示主连接，默认使用这个连接 package com.example.config.rabbitmq; import consumer(String message) { System.out.println(message); } } 这样就完成了SpringBoot连接多个RabbitMQ源的示例了 topicProducerTest() { topicProducer.sendMessageByTopic(); } } 执行测试代码，验证结果为： [验证结果] 验证SpringBoot连接多RabbitMQ 源成功！
3.5K30发布于 2020-01-07 - 来自专栏波波烤鸭
maven教程5(聚合工程)
所谓聚合项目，实际上就是对项目分模块，互联网项目一般来说按照业务分（订单模块、VIP模块、支付模块、CMS模块…），传统的软件项目，大多采用分层的方式(Dao、Serivce、Controller) ： 一、多模块结构 bobo-parent pom 管理 |-- bobo-manager pom 管理 |-- bobo-manager-dao jar |-- -- 数据库驱动包 这个是从私服上关联的--> <dependency> <groupId>com.dpb.oracle</groupId> <artifactId>ojdbc6-dpb< xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_2_<em>5</em>. items="${list }" var="u"> ${u.id } --${u.uname }--${u.nickname }
</c:forEach> </body> </html> 5.1.2K20发布于 2019-04-02 - 来自专栏C/C＋＋、数据结构、算法
BFS：多源BFS问题
const int dy[4]={0,0,1,-1}; vector<vector<int>> updateMatrix(vector<vector<int>>& mat) { //多源 q.emplace(i,j); vis[i][j]=true; } //进行多源 { q.emplace(i,j); vv[i][j]=0; } //多源 grid[i][j]==1) { q.emplace(i,j); vv[i][j]=0; } //多源
29610编辑于 2024-07-16 - 来自专栏数据结构与算法
1077 多源最短路
1077 多源最短路 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题解 查看运行结果 题目描述 Description 已知n个点(n<=100)，给你n* 样例输入 Sample Input 3 0 1 1 1 0 3 1 3 0 1 2 3 样例输出 Sample Output 2 数据范围及提示 Data Size & Hint n<=100，Q可能非常大 g[i][j]均>=0 请使用flyod算法 使用C/C++的同学请注意：由于输入数据较大，使用cin和cout会导致程序超时。请使用scanf与printf进行输入和输出。 1 #include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<cstring> 4 using namespace std; 5 int map[1001
71780发布于 2018-04-12 多源感知数据的采集与分析机制实现
但感知数据本身并不等同于有效信息，如何对多源感知数据进行统一采集、处理与分析，是感知分析模块设计中的核心问题。 本文从技术实现角度，讨论多源感知数据的采集与分析机制设计思路，重点关注数据结构、规则处理与工程约束。 一、多源感知数据的工程特点感知类数据通常具备以下特征： 数据来源多样，格式不统一 数据采集频率高，时序性强 单一数据维度信息有限 不同感知源之间存在关联关系 这些特点决定了，感知分析不能简单依赖单一数据源或单次采样结果 二、感知数据的基础采集与管理方式在系统实现中，多源感知数据通常通过统一采集层进行管理，例如： 对不同来源的数据进行格式转换 统一时间戳与标识信息 建立标准化的数据存储结构 一个简化的处理流程如下：数据采集 六、小结多源感知数据的采集与分析，本质上是一个数据管理与规则分析相结合的工程问题。 通过统一采集、合理规则设计以及工程约束控制，可以在复杂感知场景中构建稳定、可维护的分析机制。
23110编辑于 2025-12-22- 来自专栏应用计算
跨库 Union，比对--SPL 轻量级多源混算实践 5
相同结构的数据按照年份存储到不同数据库时，要进行数据统计就会涉及多库混合计算。 事实上，不管是数据库还是其他任何存储介质，相同结构数据合并都是类似的，只是读取数据这一步有所不同（不同数据源有不同的接口 / 函数）。 A5 使用“|”符号合并两部分数据，就这么简单。然后 A6 基于合并结果进行后续计算（这里是分组汇总）。运行查看结果：然后发现两个库的数据有重复，需要去重后再计算。 如果不需要去重，简单把把两个游标合并到一起计算就行：A2 和 A4 使用 cursor 函数查询数据，在 A5 中合并两个游标，在 A6 进行计算。整体跟全内存计算差别不大。 无论是跨库，还是跨其他数据源，SPL 就都能很容易完成了。
24700编辑于 2025-08-12 基于springboot+jpa 实现多租户动态切换多数据源 - 基于dynamic-datasource实现多租户动态切换数据源
多租户理解 多租户定义：多租户技术或称多重租赁技术，简称SaaS，是一种软件架构技术，是实现如何在多用户环境下（此处的多用户一般是面向企业用户）共用相同的系统或程序组件，并且可确保各用户间数据的隔离性。 特性 支持 数据源分组 ，适用于多种场景 纯粹多库 读写分离 一主多从 混合模式。 支持数据库敏感配置信息 加密 ENC()。 支持每个数据库独立初始化表结构schema和数据库database。 使用体验： 支持较为功能功能，基于此实现了我在项目中的动态增、删、修改、切换数据源的需求，也支持解决事务问题 多租户多数据源实现 项目架构说明： 项目现有架构是springboot+jpa+maven ，由于我要实现多租户的动态增删改数据源，这里就只配置了一个主数据源，后续通过代码来自由的增删数据源。 手动切换数据源 动态数据源切换，尤其是像我这种多租户场景，同一个方法可能要根据实际情况切换对应的数据源，这时就不能使用上面DS注解方式写死数据源或者数据源组，只能手动切换 手动切换代码如下 public
1.6K00编辑于 2025-04-07- 来自专栏气象杂货铺
基于多源观测数据的降水估计新方法
一个主要挑战是微波数据在空间和时间上是不连续的。 数据 本文的数据主要是 NASA GPM IMERG Version Final 2015-2016年美国地区的降水数据，时间分辨率为 0.5h，空间分辨率为0.1 degree。 IRprecipitation则是红外降水估计数据。这两个变量将作为 PrecipGAN的输入。 为了和输入数据保持相同的分辨率，通过双线性插值重采样为0.1x0.1，逐30min的降水估计数据。 2015年的数据作为训练集，2016年的数据作为测试集。 当我们使用来自整个CONUS的数据来训练PrecipGAN时，PrecipGAN会在西部会高估而在东部低估。
1.4K11编辑于 2022-08-24 - 来自专栏架构专题
实用：Spring的多租户数据源管理 AbstractRoutingDataSource！
很多情况，我们确实需要在一个服务中访问多个数据源。虽然它让整体设计变的不那么优雅，但真实的世界确实需要它。比如，你的业务为两个比较大的客户服务，但你希望他们能够共用一套代码。 除了引入一些分库分表组件，Spring自身提供了AbstractRoutingDataSource的方式，让多数数据源的管理成为可能。 1.基本原理 多数据源能进行动态切换的核心就是spring底层提供了AbstractRoutingDataSource类进行数据源路由。 由于是修改数据源的模式，每次增加库，都需要重新启动上线才可以。如果要做到动态性，数据源销毁是个问题。 End 对于一个微服务来说，有很多默认的限制策略，比如，不同域之间的服务是不能共享一个数据库的。 同理的，如果我们在设计开始，就给每一张表加上租户的字段ID，那么写代码的时候就顺畅的多。但是世界上没有这么多如果。 原则为何而存在？当然是为了让人去打破的。
1.2K31编辑于 2022-02-09 多网聚合加速深度选型指南——腾讯云多网聚合加速的技术突破与行业实践
传统多网聚合方案依赖硬件设备或复杂配置，存在部署成本高、运维难度大等痛点。 二、腾讯云多网聚合加速的技术架构与核心优势 （一）技术架构：云原生智能加速中枢 腾讯云MNA的技术底座由四大核心模块构成： 多通道聚合引擎 整合5G/4G/Wi-Fi/卫星等多制式网络，通过动态链路绑定技术实现带宽叠加 云网一体化调度 与腾讯云全球CDN节点协同，实现“边缘缓存+多网聚合”的双重加速。例如，海外直播推流时，通过聚合本地Wi-Fi与5G链路，再经香港边缘节点中转，端到端时延降至80ms以内。 数字工厂生产 工控机聚合5G与有线网络后，ERP系统数据同步频率从分钟级提升至秒级，产线故障响应时间缩短60%。 量子加密传输 探索量子密钥分发（QKD）与多网聚合的结合，提升金融级数据传输安全性。 6G网络整合 针对6G超低时延特性，优化聚合算法以适配空天地一体化网络架构。
62210编辑于 2025-07-29- 来自专栏不一样的科技宅
SpringBoot多邮件源发送邮件
最近由于业务需要，需要使用邮件对用户进行通知，但是单个邮箱有发送限制，当推送量过多时，经常会出现失败，于是考虑使用多个邮箱进行发送，由于spring-boot-starter-mail不支持同时配置多个邮件源， 为了实现多邮件源，可以参照上述逻辑。在配置文件内配置好，多个邮件源。然后读取配置文件，手动对JavaMailSender进行配置，并将其初始化完毕的JavaMailSender存储容器内。 mailProperties.getUsername()); javaMailSender.setPassword(mailProperties.getPassword()); // 添加数据 拓展 上述是将邮箱配置写入配置文件，在没有使用配置中心的情况下，如果邮箱源被限制，更改起来相对麻烦。可以将配置存入数据库，在启动的时候从数据库进行加载。 如果邮箱源发生更改，可直接更改数据库邮箱源配置，然后调用MailSenderConfig.clear()方法，等待下次发送的时候，会重新初始化配置。
6.2K194172发布于 2020-09-19 - 来自专栏机器之心
NeurIPS 2019 | 显著提升图像语义分割性能，滴滴携手伯克利提出多源对抗域聚合网络
来自滴滴地图事业部和加州大学伯克利分校的研究员提出一种新的多源领域自适应模型，对多个不同源域的有标注合成数据和目标域的无标注真实数据进行联合学习，显著提高了图像语义分割的性能。 目前语义分割任务上从合成数据到真实场景的领域自适应方法都集中在单数据源设置上，没有考虑从多个不同分布的数据源收集数据这一更实际的场景。 二、所提出的多源对抗域聚合网络算法 针对上述挑战，基于对抗生成式网络（GAN）[11] 和循环对抗生成式网络（CycleGAN）[6]，本文提出了一种新的端到端的多源对抗域聚合网络（Multi-source 为了解决这个问题，文章提出了对抗式域聚合的方式进行多源域数据集的训练。具体地，文章提出了两个判别器来使得不同自适应域之间相互对齐，即域的聚合。 四、结论 本文研究了从合成数据到真实数据的多源领域自适应语义分割问题。提出了一种新的多源对抗域聚合网络（MADAN）。对于每个源域，文章生成了具有动态语义一致性的自适应图像。
1K21发布于 2019-12-23
腾讯云开发者
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