没有什么办法来复制数据短缺，在云里仍然是这样的。当人们浏览自己的云备份选项时，要仔细看看他的云环境，包括他的云计算供应商的本地备份服务、数据库等等。 回到在虚拟化的全盛时期，优选的备份方法是使用该备份或复制整个虚拟机从管理程序层，例如，采用Veeam云备份，或从Zerto软件复制数据保护的软件。 对于使用基于VMware云的IT部门，这种方法仍然有效。VIF教育是总部设在北卡罗来纳州教堂山分校的全球教育机构，运行了软件即服务（SaaS）和基础设施即服务（IaaS）的混合应用服务。对于其谷歌企业应用套件和Sa
2、确保应用高可用性，消除计划外的停机时间，减少计划外的停机时间，提高业务连续性。
最近刚换用了Mac的笔记本，因为之前是Linux用户，感觉切换的过程非常平滑，但是难免有些小不适应，在使用过程中，遇到一些快捷键，收集了下来，与大家分享。
要想了解Java虚拟机的垃圾收集算法就要知道分代收集理论，因为当前大多数商用垃圾收集算法都是基于分代收集理论进行的。
EasyNVS云管理平台是新一代的云上架构，基于创新的超融合和技术构建， 具备完整的视频流媒体服务能力和运维管理服务能力的云架构平台，可将分布在不同区域和网络环境下的多套EasyNVR设备，统一接口进行登记和管理，借助云端的宽带资源解决单路设备在云直播中多路分发观看所需的上行宽带问题，及分布式存储在云端的回放问题。客户端通过EasyNVS云管理平台上的EasyNVR列表以及每个网络摄像头的在线状态和快照，获取对应摄像头的视频流数据远程运维，同时实现按需直播，降低网络宽带及服务器压力。
本文是图像信号处理流程的一个总体的介绍，以便更好理解一张照片究竟是如何诞生的，实际的技术要复杂很多。
在数据可视化中，可视化地图是高频应用的一种。数据可视化地图用来分析和展示与地理位置相关的数据，并以实际地图的形式呈现，这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便发现问题，更好的辅助决策。
如果说多云是当今数据仓库采用的战略，那么跨云就是它对未来的愿景。这种预测来自于一种普遍的需求，即在不同云计算提供商的不同区域之间，甚至在不同的云平台之间无缝地移动和交换数据。
内存泄漏原理 : 长生命周期对象 , 持有短生命周期对象的引用 , 并且是强引用持有 , GC 无法释放该短生命周期对象引用 , 造成 OOM ;
这是CDH/HDP/Apache Hadoop迁移到CDP系列的第一篇博客，如对迁移感兴趣，请关注该系列博客。
阅读前请看文章：JVM 引用计数法 & 引用链法详细解析：如何判断一个Java对象是否存活
Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布/订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅者，并将各种数据接收到 Uber 的 Hadoop 数据湖中。
上次写git入门教程还是2019年（Git & Github学习总结），三年期间使用最多的命令不过三条：
今天看了The Google File System的论文，我们简称其为GFS。GFS是谷歌的分布式文件存储系统，这篇论文是现代分布式软件系统入门的经典论文，并由此诞生了Hadoop生态中HDFS的开源实现。
蓝鲸智云，简称蓝鲸，是腾讯游戏运营部“腾讯智营”下的子品牌。它是一套基于 PaaS 的企业研发运营一体化技术解决方案，提供了一个完整的研发、运维、运营的PaaS技术平台。
作者 | Uber 工程博客 翻译 | 王者 策划 | 蔡芳芳 Uber 的 Kafka 生态系统 Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布 / 订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅
由于互联网的飞速发展，传统安防摄像头的视频监控直播与互联网直播相结合是大势所趋。传统安防的直播大多在一个局域网内，在播放的客户端上也是有所限制，一般都需要OCX Web插件进行直播。对于安防监控的视频直播需求，根据不同的业务需求，对视频直播需求也不尽相同。针对这样的行业大环境背景，EasyNVR、EasyNVS这样的产品就产生了。EasyNVR+EasyNVS云管理平台组合，能够保证传统安防功能性的同时更加符合现代互联网直播的要求。
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也许很多企业很幸运，从来没有经历过数据丢失。但是，一旦发生企业关键数据的丢失，就会很大程度上影响业务发展，同时造成严重经济损失。
同时支持虚拟环境和物理环境中的备份数据成功上云。覆盖主流虚拟机、数据库、邮件系统和非结构化文件。
九宫图算法（Nine-grid algorithm）是一种用于屏幕监控软件的图像处理算法，通过将屏幕分割成九个等大小的网格区域，并对每个区域进行像素值的分析和比较，从而实现对屏幕图像的精准度分析。
RBD 的 mirroring 功能将在Jewel中实现的，这个Jewel版本已经发布了很久了,这个功能已经在这个发布的版本中实现了，本来之前写过一篇文章，但是有几个朋友根据文档配置后，发现还是有问题，自己在进行再次配置的时候也发现有些地方没讲清楚，容易造成误解，这里对文档进行再一次的梳理
你可能用过ps命令，打印所有正在运行的进程的相关信息。JDK 中的jps命令（帮助文档）沿用了同样的概念：它将打印所有正在运行的 Java 进程的相关信息。
现在才知道腾讯云不同区域间的服务器不能通过内网连接，云硬盘也不支持跨区挂载。我之前续费的20多年的云硬盘，因为和新买的服务器不是一个地区的不能直接挂载，所以只能拷贝资料销毁了。
你可能用过ps命令，打印所有正在运行的进程的相关信息。JDK 中的jps命令。沿用了同样的概念：它将打印所有正在运行的 Java 进程的相关信息。
该文提出了一个大尺度多样性的真实世界图像超分数据集DRealSR，同时提出了一种“分而治之”(Component Divide-and-Conquer, CDC)的超分网络，它探索了low-level图像成分引导的图像超分。DRealSR克服了传统合成图像降质的局限性，构建了一个新的多样性的图像超分基准数据集。一般而言，不同区域的图像超分目的存在一定差异性：平坦区域的平滑性，边缘区域的锐利度，纹理区域的增强性。传统的L1/L2损失超分模型性容易受平坦区域和边缘区域主导，进而导致难以很好的复原复杂纹理。
经常使用EasyNVR产品的用户都知道，作为音视频行业互联网直播产品，EasyNVR主要功能在于通过RTSP/ONvif协议，接入前端音视频采集设备，通过EasyNVR软硬件产品将拉取过来的音视频流转化给适合全平台播放的RTMP、Http-FLV、HLS格式，极大的方便用户进行网页直播、微信直播及接入自身业务平台。同时为方便用户了解和使用EasyNVR，我们提供免费产品试用下载链接，一键解压即可使用，试用过程中有任何问题都可以与技术维护人员对接解决。本篇博文主要介绍，用户在搭建网页直播过程中遇到的问题解析！
共享单车的分配与调度 摘要 随着共享经济的到来，共享单车发展迅速，已成为人们出行的重要交通工具。在共享单车迅速发展的同时也存在着资源配置的不合理性，本文通过研究共享单车的分配与调度模型，解决如何衡量在不同时空共享单车资源的需求量；如何分配不同地区共享单车，使共享单车数量趋于合理；设计优化资源配置的调度方案；以及作为共享单车公司负责人，设计一套运营方案这四个问题。针对以上问题解决如下： 针对问题一：建立合理指标分析不同时空共享单车资源的需求量。收集相关数据并分析，以10个区域为例，分别选取不同区域总需求量、不同时间段各区域实际骑行数量、不同区域不同时间段实际骑行数量等合理指标，分析不同时间和空间上共享单车资源的需求量。结果为短距离骑行人数较多，需求更大；区域6和区域8需要骑行的总人数较多；所有区域7:30-8:00、9:00-9:30、12:00-12:30为骑行高峰期，需求量更大。 针对问题二：本文基于马尔科夫链算法得到不同地区共享单车的分配方法。首先，利用各个区域实际骑行次数与各个区域总骑行次数得到转移矩阵，然后运用马尔科夫链，利用MATLAB软件得到各个区域共享单车数量最终趋于稳定值，且分配量与初始值的设定无关，从而得出不同区域共享单车的分配方法。最终得到共享单车分配数量从区域1到10分别为92辆、101辆、99辆、103辆、102辆、103辆、100辆、109辆、98辆、100辆。 针对问题三：结合不同区域的共享单车需求量和不同时间段不同区域共享单车的需求量以及不同区域共享的那车归还率，采取就近原则在三个高峰期分别从区域1向区域2调动20辆，区域7向区域5调度10辆，区域9向区域8调动10辆，区域10向区域8调动15辆的调度方案，从而解决共享单车的无车可用与车辆淤积问题。 针对问题四：作为共享单车公司负责人，设计出一套合理的运营方案。主要考虑前期的市场调研以及后期的运维及盈利。前期主要调查共享单车的骑行需求、空间分布特征以及骑行行为（供给时段性及空间失衡性），后期考虑运维问题，包括成本、利润以及客户满意度。通过热量图实时观测投放量、骑行量、归还比例等数据，给出合理的投放及调度方案。 关键字：共享单车 马尔科夫链 转移矩阵 MATLAB 调度模型 一、问题重述 随着共享经济的到来，共享单车飞速发展，极大提高了生活的便利性。但共享单车资源配置还存在一定的不合理性，请基于我国共享单车行业现状，搜集相关数据，回答以下问题： （1）建立合理的指标，分析不同时空共享单车资源的需求量。 （2）给出不同地区共享单车的分配方法，使共享单车的数量分配趋于合理。 （3）依据以上研究结果，建立新的模型，设计出共享单车的调度方案。 （4）从共享单车公司负责人的角度，设计出一套合理的经营方案，并论述其合理性。 二、问题分析 2.1问题一的分析 问题一需要建立合理的指标，来分析在不同时间和空间下共享单车的需求量。“不同时空”表示的含义是在一天中的不同时间段、不同区域。本文根据所搜集的资料，选择了十个区域，并且每30分钟划为一个时间段进行讨论。 首先，将搜集到的数据进行整理。分析在十个区域共享单车的需求量有什么区别，其次分析在不同时间段，需求量有什么差异。然后根据整理的数据建立不同时空下，共享单车的需求量模型。 2.2问题二分析 题目要求给出在共享单车数量能够趋于合理的情况下，不用同地区共享单车的分配方法。 根据已搜集到的数据，我们分别统计从第 个区域到第 个区域需要共享单车的人次，再统计实际骑行的从第 个区域到其他区域的总车辆数，得到转移矩阵。每个区域之间的共享单车的移动形成马尔可夫链（makov chain），最终得到线性系数差分方程组，得到不同地区的共享单车的分配方法。 2.3问题三分析 合理的调度方案能够促使在最低的投放量达到最好的运营效果。我们分析了调度的影响因素，主要分为两个：各个时间段各个区域共享单车的需求系数和共享单车的使用周转率。通过以上两个指标衡量共享单车的调度方案，我们求出需求矩阵以及不同时间段的各个区域的实际骑行量以及需求量，进而分析得到高峰期单车调度方案。 2.4问题四分析 原本定位在校园的共享单车开始在各大城市的地铁站点，公交站点，居民区，商业区等普及，共享单车成为了人们出行的重要交通工具。在共享单车迅速发展的同时也存在着资源配置的不合理性，用户无车可用，车辆淤积以及共享单车乱停乱放现象严重影响了用户体验，同时给城市管理也带来了挑战[1]。题目要求我们作为共享单车公司负责人，设计出一套合理的经营方案，同时分析其合理性。主要从两个方面入手：前期的市场调研以及后期的经营利润，在以上两个方面，考虑到实际情况，包括投放量、市场调度、市场需求、归还等因素。 三、符号说明 符号 说明 四、模型假设 （1）假设共享单车在行驶过程中不计入任何一个区域；
表一：周度销售表记录了每个自然周全国店铺的销售信息，字段包含了周、店铺代码、吊牌金额、销售金额。
前几天给大家分享了一些可视化图表的应用场景——《想做出让老板瞬间傻眼的数据可视化，先学会这几个高大上图表！》，很多同学都私信我想让我分享一下这些图表的制作方法，其中呼声最高的无疑就是可视化地图的制作了。
如今，许多企业都在谈论他们的公共云采用计划，而这些讨论经常围绕如何避免受到潜在的云服务中断影响。而其原因是确实发生了公共云服务的中断，尽管这些中断现在比以前发生的要少得多，但企业最关心的是如何减少中断
本文主要来讲解一下关于JVM的面试题，这在Java面试中也是十分常见的，虽然在实际工作中很少会接触到由于JVM调优的事情，但是面试官却经常问，所以对于一些理论知识，我们也是需要掌握的。都知道JVM体系结构分为方法区、堆heap、栈stack，本地方法栈Native Method Stack以及程序计数器Program Counter Register，本文要讲的是JVM为什么要区分新生代和年老代?对于新生代又要区分eden区和survial区?
【问题】我们发了这样一个表格到各单位收集资料，各单位填写完后上交上来有许多个文件，我们现在想汇总成一年一个表，怎么办？
备份是数据安全的最后一道防线，对于任何数据丢失的场景，备份虽然不一定能恢复百分之百的数据(取决于备份周期)，但至少能将损失降到最低。衡量备份恢复有两个重要的指标：恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO)，前者重点关注能恢复到什么程度，而后者则重点关注恢复需要多长时间。这篇文章主要讨论MySQL的备份方案，重点介绍几种备份方式的原理，包括文件系统快照(LVM)，逻辑备份工具Mysqldump，Mydumper，以及物理备份工具Xtrabackup，同时会详细讲解几种方案的优缺点，以及可能遇到的问题。
JVM是可运行java代码的假想计算机，包括一套字节码指令集，一组寄存器，一个栈，一个垃圾回收、堆和一个存储方法域。JVM是运行在操作系统之上的，它与硬件没有直接的交互。
基于公司KPI自我学习进步，以及我本人是负责后台管理系统开发维护的大环境背景下，我决定研究并开发了，拖拽生成代码的工具，目前完成的功能有： 拖拽生成 Table 页面和拖拽自动生成 Form 表单。
sql server 作为目前主流的数据库，用户遍布世界各地。sql server也有一些比较成熟的主备方案，目前主要有：复制模式(发布-订阅模式)、镜像传输模式、日志传输模式、故障转移集群。后面会一一介绍介绍各自的优缺点。
Aggregates over a given property of the objects in a collection, calculating a list of all the values of the selected property.
银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。
Python中如何实现分层抽样 在我们日常的数据分析工作中，常用到随机抽样这一数据获取的方法。 如果我们想在一个大的数据总体中，按照数据的不同分类进行分层抽样，在Python中如何用代码来实现这一操作呢。 下面我们要进行分层抽样的应用背景： 随机抽取2017年重庆市不同区域高中学生的高考成绩。 这里数据总体为2017年重庆市所有区域高中的学生高考成绩。 分层抽样按照区域分类。 设沙坪坝区为1，渝北区为2，南岸区为3（作为方法展示，只列出三个区，实际分析中按照抽样方法添加参数即可 代码实现： #分层抽样 gb
今年 8 月，腾讯云竟然把客户前沿数据的数据弄没了，Fundebug在第一时间进行了一些简单的技术分析：
运维产品是平安城市发展到一定阶段的必然产物，用户花了大量经费来建设平安城市，随着前端、网络、存储、共享平台、实战平台、智能分析平台等建设的日趋完善，运行维护工作则成为公安关注的重点，一方面要面对上级单位的考核，另一方面也要接受其他部门和社会的监督。
问题：工作表格数据量太大，要在一张表的不同区域内进行查看，来回拖拽太麻烦了，有什么好方法实现方便不同区域的查看和编辑？
本文中，复旦大学以人为本人工智能研究中心提出了ObjectFormer，借助视觉Transformer的优势建模物体层面的视觉不一致信息，从而为图像篡改检测提供了崭新的思路。该方法在常用的图像篡改数据集上取得了SOTA的效果。
上回说到，为了全市人民的幸福和便捷，T姐化身花果山美猴王，能够吹一口气就复制一批虚拟机出来，承担健康码查询的突发流量。
垃圾标记算法 解决 对象内存分配问题、回收分配给对象内存的问题 对象被判定为垃圾的标准 没有被其他对象引用 判定对象是否为垃圾的算法 引用计数算法 优缺点 缺点代码演示 对象实例相互引用，循环引用
【导读】近日，针对基于视频的行人再识别中局部噪声大、数据集质量低的问题，来自商汤科技（SenseTime）、香港中文大学和北京航空航天大学的学者发表论文提出基于区域的质量估计网络和一个更高质量的数据集。其方法使用一种巧妙的训练方法，能够提取不同帧之间的互补的区域信息，从而更好地进行训练。其数据集包含7,694个tracklets，超过590,000个图片，并具有年龄跨度大、姿态多样性等特点。所提出的方法在PRID 2011，iLIDS-VID和MARS分别达到91.8％，77.1％和77.83％的效果。数据
MySQL Router是InnoDB Cluster / ReplicaSet的核心组件，可将客户端流量自动路由到数据库组中的正确实例。MySQL Router可以自动适应拓扑更改，但在某些情况下，我们可以使用特定属性标记一个实例，这个属性将更改路由器的默认行为。
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