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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 - 来自专栏禅境花园
Centos 9 镜像源
适用于 CentOS 9 Stream 的完整镜像源配置。CentOS 9 Stream 使用 dnf 包管理器来安装和更新软件包。 完整的 CentOS 9 Stream 镜像源配置 方法一：使用阿里云镜像源 阿里云提供了快速稳定的镜像源，以下是配置文件的内容： # CentOS-Stream.repo # # The mirror 如果你更倾向于使用其他镜像源，如清华大学开源软件镜像站、网易等，可以参考以下配置： 清华大学镜像源 [baseos] name=CentOS Stream $releasever - BaseOS - 完成上述配置后，请执行以下命令以清理缓存并生成新的元数据： sudo dnf clean all sudo dnf makecache 这将确保你能够立即使用新配置的镜像源进行软件包的安装和更新。 选择最接近你地理位置或网络条件最好的镜像源可以获得最佳效果。
3.2K10编辑于 2024-12-21 - 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。 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. 结论 多网聚合技术是未来网络发展的重要趋势，它不仅可以提高网络的稳定性和速度，还能优化成本效益，并提升用户体验。随着技术的不断进步，多网聚合将在更多领域发挥重要作用。
50610编辑于 2025-07-29- 来自专栏java之旅
SpringBoot连接多RabbitMQ源
spring.rabbitmq.publisher-returns=true v1.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 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。 using namespace std; 5 int map[1001][1001]; 6 int main() 7 { 8 memset(map,0x7f,sizeof(map)); 9
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Tacc
Debian9安装163镜像源
Debian 9(代号为 Stretch)，镜像源已由原来的jessie更新为了stretch,为了安全起见需要先备份，再进行配置新的镜像源。 修改debian9镜像源方法如下： 1、备份原有镜像源配置文件： cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 2、打开sources.list 文件，注释原有CD源代码，更新镜像源地址为163镜像源，代码如下： deb http://mirrors.163.com/debian/ stretch main non-free contrib deb /mirrors.163.com/debian-security/ stretch/updates main non-free contrib 配置完毕之后输入：apt update 命令更新系统镜像源配置文件
3.1K10编辑于 2022-05-05 - 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 - 来自专栏东风微鸣技术博客
Grafana系列-统一展示-9-Jaeger数据源
本文解释了针对Jaeger数据源的配置和查询。 这个变量将以适当的语法为数据源插值映射的标签，并只包括 span 中存在的标签，省略那些不存在的标签。您可以选择为标签配置一个新的名称。 这在标签的名称中有圆点而目标数据源不允许标签中有圆点的情况下很有用。例如，你可以将 http.status 重新映射为 http_status。 •Query: 从 trace 跳转到 metric 数据源时运行的查询。使用 __tags 关键字对标签进行插值。 Jaeger 数据源配置示例 Jaeger 数据源配置示例 YAML 如下: apiVersion: 1 datasources: - name: Jaeger type: jaeger
91930编辑于 2023-09-01 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 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%。 （三）企业出海场景 某跨境电商通过MNA聚合全球办公网络，实现： 跨地域协同：东南亚与欧洲团队共享实时数据，文件传输速率提升8倍； 成本优化：利用本地运营商低价流量，跨国通讯成本降低55%。 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。
62110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。 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。 1、对比实验结果 在域自适应实验中，文章使用了合成数据集 GTA[7] 以及 SYNTHIA[8] 作为源域，真实数据集 Cityscapes[9] 和 BDDS[12] 作为目标域。 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 - 来自专栏数据云团
Django进阶-9-ORM分组与聚合查询
一 、ORM 查询性能 ① 普通查询 #for循环10次发送10次数据库查询请求 obj_list=models.Articles.objects.all() for row in obj_list 查询时主动完成连表形成一张大表，for循环时不用额外发请求； 试用场景： 节省硬盘空间，数据量少时候适用相当于做了一次数据库查询； obj_list=models.Articles.objects.all 做连表操作依然会影响查询性能，所以出现prefetch_related； prefetch_related:不做连表，多次单表查询外键表 ，去重之后显示， 2次单表查询（有几个外键做几次1+N次单表查询） 适用场景：效率高，数据量大的时候适用 ① aggregate(*args,**kwargs) 聚合函数 通过对 QuerySet 进行计算，返回一个聚合值的字典。 即在查询集上生成聚合。
1.3K20发布于 2019-07-18
腾讯云开发者
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