文章目录1. 为什么边缘侧会把 TSDB 选型“拉满难度”？2. 边缘侧选型的四个核心维度2.1 写入可靠性：断电/宕机时的数据一致性2.2 本地查询：现场要看的东西必须快2.3 同步与回传：能否“断点续传”，以及是否可观测2.4 运维…

一、变量作用域与存储类别根据定义位置和存储方式，变量可分为以下几种类型：int degree 0; // 全局变量，文件作用域（其他文件声明后可引用） static int cnt 0; // 静态全局变量，文件作用域&…

博主介绍：✌️码农一枚 ，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围：&am…

文章目录 1. 一个现实的痛点——PG 在高并发更新下的“膨胀 Vacuum 波动”2. 选型背景：为什么我会把 OpenTeleDB 放进候选池2.1 痛点 A：表膨胀与回收带来的不确定性2.2 痛点 B：连接数瓶颈（短连接/突刺更明显） 3. 准备…

基于大数据的美食推荐分析系统毕业设计任务书 一、任务背景与意义 随着大数据技术、人工智能算法的快速发展，以及餐饮行业的数字化转型，美食消费已进入个性化、智能化时代。当前，各类美食平台、餐饮APP汇聚了海量的美食数据（菜品信…

我们用完全不用公式、只靠生活直觉的方式，讲清楚 信息熵是怎么被“量化”（也就是用数字衡量）的。🌟 核心思想一句话：信息熵的单位是“比特”（bit），它表示： “要搞清一件事…

狄利克雷卷积 CF757E Link 很巧妙，可以很明显发现： \[f_{r+1}(n)=\sum_{d\mid n} f_r(n) \]而 \[f_0(n)=2^{\Omega(n)} \]则\(f\)函数的值与质因数的确切值无关。而发现 \(f\) 为积性函数。那么可以对于每一个质因数…

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