新手向:使用强大的飞算JavaAI编写代码
在数字化转型与企业智能化发展的大潮中，软件研发效率与质量已成为企业核心竞争力。作为主流编程语言的Java，在金融、电信、政务、医疗等关键领域仍占据主导地位。但Java开发者面临诸多现实挑战：从Stream API和Lambda表达式的语法障碍，到复杂业务逻辑的实现难题；从多线程并发引发的调试困境，到接口文档编写和单
人工智能
方差分析、T检验、卡方分析如何区分？
差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异，通常包括以下几类分析方法，分别是方差分析、T检验和卡方检验。
三个方法的区别
其实核心的区别在于：数据类型不一样。如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。
方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别
SpringBoot集成DeepSeek实现AI对话详细教程
1. 环境说明JDK17以上，SpringBoot3 以上版本
2. 引入依赖 <dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifa
飞算JavaAI需求转SpringBoot项目沉浸式体验
文章目录
一、引言：从手撸代码到智能开发的蜕变
二、智能引导：六步实现需求到代码的无缝转换
1. 需求精准解析
2. 接口智能设计
3. 表结构可视化设计
4. 业务逻辑编排
5. 代码预览与确认
6. 一键生成可运行工程（图6）
三、效率与质量的双重跃升：数据见证变革
1. 开发效率对比
2. 代码
GpuGeek全栈AI开发实战：从零构建企业级大模型生产管线（附完整案例）
目录
背景
一、算力困境：AI开发者的「三重诅咒」
1.1 硬件成本黑洞
1.2 资源调度失衡
1.3 环境部署陷阱
二、三大核心技术突破
GpuGeek的破局方案
2.1 分时切片调度引擎（Time-Slicing Scheduler）
2.2 异构计算融合架构
2.3 AI资产自动化管理
三、六大核心
651.【系统架构】边缘计算——边云协同（一）
边缘计算与云计算各有所长，云计算擅长全局性、非实时、长周期的大数据处理分析，能够在长周期维护、业务决策等领域发挥优势；
边缘计算更适用局部性、实时、短周期数据的处理与分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。
因此边缘计算与云计算之间不是替代关系，而是互补协同关系，边云协同将放大边缘计算与云计算的应用价值：
边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集和初步处理单元，可以更好地支
大数据：HDFS知识体系（知其然，知其所以然）
前言
HDFS是Hadoop体系的基础，不知道各位怎么对待HDFS。反正我更多的关注一些应用层的东西，对于HDFS多有忽视。
但是每次面试的时候都要重新去背面经，我觉得这样的情况不太正常，因此耗时两天半整理了HDFS的知识体系，力求知其然也要知其所以然。
文章中有不少个人思考，希望能让各位更好的理解HDFS.
一、HDFS特性
高容错性：HDFS认为硬件总是不可靠的。
高吞吐量：HDFS为大量
Linux_116_raid级别
raid 技术分为多个级别，不同的级别，由于技术角度的考虑，还有公司运营成本的考虑，不同的企业选择不同版本的raid技术
raid 0
数据依次写入到物理硬盘，在理想状态下，写入速度是翻倍的
特点：
但凡任意坏了一块硬盘，数据都将被破坏。数据写入到2块硬盘中，没有备份的功能
读写效率更高，但是数据没有安全性保障
适用于追求极致性能的场景，而不关注于数据安全性的场景
由于raid0的特性
Quartz框架详解分析
1 Quartz框架
本例quartz使用版本为
<dependency>
<groupId>org.quartz-scheduler</groupId>
<artifactId>quartz</artifactId>
<version>2.3.2</version>
</depend
市场洞察所需要的“数据”，是如何搜集的呢？
市场洞察所需要的“数据”，是如何搜集的呢？
一、传统的数据收集方法
1.1一手数据
一手数据，也称之为原始数据，是指通过人员访谈、询问、问卷、测定等方式，直接获得的新数据。
收集方法：定性调查与定量调查。
定性调查：主要通过一对一“深度访谈”，例如焦点座谈会。
定量调查：主要通过向消费者发送一个结构化的调查问卷获取数据。
两者可以结合使用，先定性调查挖掘未知、深度，然后定量调查实现数
