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Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗电子病历数据分析与临床科研中的应用（314）

       💖亲爱的朋友们，热烈欢迎来到 青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而 我的博客 正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程&#xff0

大数据 2025年07月04日 128 点赞 0 评论 13374 浏览

Rabbitmq的三个端口区分

1. 端口5672 功能：这是AMQP（高级消息队列协议）的默认端口。 用途：主要用于RabbitMQ客户端和服务器之间的通信，包括消息的发送和接收等操作。它是RabbitMQ进行消息传递的核心端口。 2. 端口15672 功能：这是RabbitMQ管理界面的默认端口。 用途：通过浏览器可以访问该端口

大数据 2025年05月20日 32 点赞 0 评论 13371 浏览

大数据浪潮下，解锁智算云平台实操密码

目录蓝耘 GPU 智算云平台：开启 AI 算力新征程前期准备：注册与登录注册流程登录步骤登录注意事项实例创建：挑选合适的算力选择 GPU 资源选择操作系统镜像设置实例名称和密码创建实例的具体操作步骤环境搭建：代码环境初构建（一）连接计算实例（二）安装系统依赖库（三&#xff

大数据 2025年06月01日 53 点赞 0 评论 13353 浏览

使用 Spark NLP 实现中文实体抽取与关系提取

在自然语言处理（NLP）领域，实体抽取和关系提取是两个重要的任务。实体抽取用于从文本中识别出具有特定意义的实体（如人名、地名、组织名等），而关系提取则用于识别实体之间的关系。本文将通过一个基于 Apache Spark 和 Spark NLP 的示例，展示如何实现中文文本的实体抽取和关系提取。一、技术栈介绍1. Apache SparkApache Spark 是一个分布式计算框架，广泛用于大规模

大数据 2025年04月26日 58 点赞 0 评论 13349 浏览

大数据新视界 -- 大数据大厂都在用的数据目录管理秘籍大揭秘，附海量代码和案例

       💖💖💖亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到 青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而 我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有

大数据 2025年07月02日 151 点赞 0 评论 13272 浏览

使用 PySpark 从 Kafka 读取数据流并处理为表

使用 PySpark 从 Kafka 读取数据流并处理为表下面是一个完整的指南，展示如何通过 PySpark 从 Kafka 消费数据流，并将其处理为可以执行 SQL 查询的表。 1. 环境准备确保已安装: Apache Spark (包含Spark SQL和Spark Streaming) Kafka PySpark 对应的Kafka连接器 (通常已包含在Spark

大数据 2025年09月09日 85 点赞 0 评论 13231 浏览

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程健康监测与疾病预防预警中的应用（374）

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程健康监测与疾病预防预警中的应用（374） 引言： 正文： 一、Java 实时监测系统：让 2.1 亿条数据变成预警信号 1.1 多设备数据融合架构 1.1.1 核心代码（数据融合与实时监测） 1.1.2

大数据 2025年09月02日 166 点赞 0 评论 13199 浏览

详解RabbitMQ高级特性之消息确认机制

目录消息确认机制RabbitMQ的消息确认机制自动确认 手动确认 Spring-AMQP的消息确认机制代码演示 常量类声明队列和交换机并绑定二者关系声明RabbitTemplate编写生产消息代码AcknowledgeMode.NONE（演示）编写消费消息代码1​编辑编写消费消息代码2AcknowledgeMode.AUTO（演示）编写消费消

大数据 2025年06月29日 91 点赞 0 评论 13070 浏览

详解SpringBoot+RabbitMQ完成应用通信

目录应用通信需求描述创建项目创建空项目创建Module（order-service）创建Module（logistics-service）消息类型为字符串编写订单代码编写物流代码生产订单消费订单消息类型为对象新增Module编写订单代码生产对象类型订单消息解决办法1（实现序列化接口）解决办法2（设置消

大数据 2025年06月24日 42 点赞 0 评论 13022 浏览

快速了解大数据风控

一、核心思想：它是什么？ 大数据风控，顾名思义，就是利用大数据技术和分析方法来识别、评估和管理风险。因此只要一个企业的业务线上化程度高，拥有用户行为数据，并且其盈利模式会受到欺诈、作弊、失信等行为的负面影响，它就大概率需要引入大数据风控技术。 二、主要应用场景 （一）核心

大数据 2025年09月26日 110 点赞 0 评论 13003 浏览