相机--RGBD相机 RGBD相机=RGB相机+深度；

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Keil MDK5.37或更高版本不再预装ARM Compiler Version5导致编译错误的解决方法 以固件库方式编程，编译之后全是错误我是按照【野火】的单片机教程一步一步从最基础开始学习的。但是一旦使用ST官方的固件库，一编译就提示由344多个错误。我在网上搜索了产生这个编译错误的原因，原来学习STM32都会买开发板，不管是野火，正点还是普中，给的资料例程都是好几年前，在keil5.37或更高版本编译出错，因为没有compiler version5。在Target标签下，我们可以看到。在Target标签下，我们可以看到。我们可以先右击查看工程属性。

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day06 【代码】day06。

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MySQL数据归档利器：pt-archiver原理剖析与实战指南 MySQL数据归档利器：pt-archiver原理剖析与实战指南

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SpringCloud 如图，我们要在字段上面加上TableField注解。然后在类上开启自动的结果映射。@Component@Override// 编写过滤器逻辑System.out.println("未登录，无法访问");// 放行// 拦截@Override// 过滤器执行顺序，值越小，优先级越高return 0;尽管API Gateway可以对外部请求进行认证和授权，但在实际应用中，将JWT token传递给后端微服务是非常重要的。

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关于数据仓库、数据湖、数据平台、数据中台和湖仓一体的概念和区别 数据中台、数据平台、数据仓库和数据湖是数据管理领域中的关键概念，各自具有不同的特点和应用场景。数据仓库主要用于存储结构化数据，支持企业决策和分析，但对非结构化数据处理能力较弱。数据湖则能够存储各种格式的原始数据，适合机器学习和数据分析，但缺乏数据治理。数据平台融合了结构化和非结构化数据，解决了数据仓库的局限性，提供数据集服务。数据中台则更注重业务需求，通过数据采集、治理、建模和应用，优化数据管理并释放业务价值。湖仓一体则结合了数据湖和数据仓库的优势，提供更灵活的存储架构。这些概念在数据处理、存储和应用方面各

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Filebeat es 同步服务器日志到es ubuntu es 7.10 kibana7.10 filebeat:7.10.2 metricbeat:7.10.2对应的版本必须相同否在会有兼容问题。

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MySQL数据库初体验 21 世纪，人类迈入了“信息爆炸时代”，大量的数据、信息在不断产生，伴随而来的 就是如何安全、有效地存储、检索和管理它们。对数据的有效存储高效访问、方便共享和 安全控制已经成为信息时代亟待解决的问题。使用数据库可以高效且条理分明地存储数据，使人们能够更加迅速、方便地管理数据。数据库具有以下特点。可以结构化存储大量的数据信息，方便用户进行有效的检索和访问可以有效地保持数据信息的一致性、完整性，降低数据冗余可以满足应用的共享和安全方面的要求，在数据库技术日益发展的今天，主流数据库代表着成熟的数据库技术。

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【OpenHarmony】【交叉编译】使用gn在Linux编译3568a上运行的可执行程序 本文以中demo为例，将其编译为在arm64(rk_3568_a开发板)环境下可运行的程序。

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Oracle数据仓库在医院的应用场景 1、解析医院多源异构数据（HIS/LIS/EMR/PACS）实时整合的技术方案。2、Oracle exadata在构建全院级数据仓库的性能优化案例。4、讨论痛点：如何平衡实时性需求与历史数据分析的存储成本？3、动态阈值预警与临床路径优化的SQL建模技巧。

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Centos7.x内网环境Jenkins前端打包环境配置 需要再桌面云中进行内网开发，所有的开发桌面云没办法连接公网，但是内网搭建了nexus私服，java和npm的应用可以通过nexus私服来下载依赖。我们本地的文件可以复制到桌面云内部，但是桌面云中的文件无法复制出来。需要将本地的代码上传到对方提供的gitlab私服安装Jenkins到Centos服务器中添加前后端的打包配置到Jenkins中代码迁移的过程就不描述了，这里着重描述安装Jenkins 和 添加配置。

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Vue 3 官方 Hooks 的用法与实现原理 Vue 3 的 Composition API 引入了生命周期钩子（hooks），使得在函数式风格中更清晰地管理组件生命周期。本文详细介绍了官方生命周期 hooks 的使用、实现原理以及如何自定义 hooks。

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AI生态警报：MCP协议风险与应对指南（中）——MCP Server运行时安全​​ 本文作为系列中篇，将解析MCP Server运行时在本地与远程场景下的权限管控、流量过滤等实战方案，并前瞻网关架构的统一防护演进。

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Arbitrum Stylus 合约实战 ：Rust 实现 ERC20 本文详细介绍了在Arbitrum Stylus上使用Rust开发ERC20代币合约的全流程。内容涵盖：1）开发环境配置，包括Rust工具链、cargo-stylus安装和WASM目标设置；2）ERC20合约实现，通过完整的Rust代码展示了代币发行、转账、授权等核心功能；3）合约部署与测试，使用cargo-stylus工具在Arbitrum Sepolia网络上完成部署，并演示了代币铸造操作。教程突出了Stylus支持多语言开发、降低Gas成本的优势，为开发者提供了在Web3生态中使用Rust开发智能合约

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Hive的JOIN操作如何优化？ Hive JOIN操作优化是提升大数据查询性能的关键。主要优化策略包括：MapJoin（小表广播优化），适用于小表与大表JOIN；Bucket MapJoin（分桶表优化），要求两表分桶键与JOIN键一致；Sort-Merge-Bucket Join（SMB Join），基于排序分桶表实现高效JOIN；倾斜JOIN优化，通过拆分倾斜键或两阶段聚合解决数据不均问题；以及Multi-Join和Join顺序优化，合理规划JOIN流程。同时建议合理配置参数，如自动MapJoin、分桶优化等，并通过监控验证执行计划。

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springboot文件上传下载 SpringBoot中，类型可以精确控制HTTP响应，为文件下载提供完善的HTTP头信息。• 完全控制HTTP响应和头信息• 适合各种资源类型的下载• 支持动态生成的文件下载• 需要精确控制HTTP响应的场景• 动态生成的文件下载• 自定义缓存策略的文件服务。

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Hive在实际应用中，如何选择合适的JOIN优化策略？ 《Hive JOIN优化策略决策流程》摘要： 本文系统性分析了Hive JOIN优化的核心要素与实施方法： 数据特征分析：通过统计表规模、检测数据倾斜（如键值分布率>5%判定倾斜） 策略匹配：小表用MapJoin，分桶表用SMB Join，倾斜场景采用拆分键值/两阶段聚合 表结构设计：分桶表按JOIN键分桶（100-1000桶），分区表按高频条件分区 资源配置：调整内存参数（MapJoin缓冲区）、并行度（Reducer数=数据量/单节点处理量） 监控验证：通过EXPLAIN检查执行计划，YARN监控

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每日算法-250530 记录一下今天完成的LeetCode算法题目，包含思路、解题过程、复杂度分析和代码实现。题目。

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第100+41步 ChatGPT学习：R语言实现误判病例分析 第100+41步 ChatGPT学习：R语言实现误判病例分析

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