在园区网络中，有许多新兴趋势影响着未来网络建模的方式，这些趋势包括移动性、物联网（IoT）以及跨有线和无线连接的统一安全性。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后端开发工程师刘国强。 使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲，可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。 kafka的整体结构 下图展示了很多关于kafka的细节，暂时
作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。 背景 在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。在过去，我们部署监控的方式为： 风控要素负责同学在要素上线前，通过spark\sql完成对监控指标的运算并例行化； 将监控指标运算结果出库mysql\tbase，用于指标的展示和告警； 告警系统轮询指标是否异常，如异常则通过企业微信等推送告警消息。 这种
根据云存储服务商Backblaze发布的2021年硬盘“质量报告”，现有存储硬件设备的可靠性无法完全保证，我们需要在软件层面通过一些机制来实现可靠存储。一个分布式软件的常用设计原则就是面向失效的设计。
组复制的基本保证是，只有在组中的大多数节点接收到事务并且就并发事务的相对顺序达成一致之后，才会提交事务。其对事务的基本处理流程为：
树回归：可以对复杂和非线性的数据进行建模；适用数值型和标称型数据。 1、 CART：classification and regression trees（分类回归树）。每个叶节点上运用各自的均值做预测 二元切割：每次把数据集切成两份，如果等于切分所要求的值进入左子树，否则进入右子树。 CART使用二元切分来处理连续型变量。 回归树（连续型）分类树（离散型）： 回归树：假设叶节点是常数值，这种策略认为数据中的复杂关系可以用树结构来概括。 度量数据的一致性：在给定节点时计算数据的混乱度。首先计算
为了让一个复制组正常使用消息分段功能，所有组成员必须运行MySQL 8.0.16或以上版本，并且组使用的组复制通信协议版本必须支持消息分段。可以使用group_replication_get_communication_protocol() UDF检查组使用的通信协议版本是多少，UDF 返回版本号字符串代表了组支持的最老的MySQL Server版本。MySQL 5.7.14的版本支持压缩消息，MySQL 8.0.16的版本支持消息分段。如果所有组成员都运行在MySQL 8.0.16以上版本，并且组中不需要运行更低版本的组成员，则可以使用group_replication_set_communication_protocol UDF()来设置通信协议版本为MySQL 8.0.16及其以上，这样就能够确保消息分段功能在组中所有成员上正常运行。有关更多信息，请参见"4.1.4. 设置组的通信协议版本”。
使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲，可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。
因此，如果一组参数的预测结果和真标签值相符合，那么它的损失值就会很小。下面将介绍图像识别任务的最后一个关键组成部分，优化器。优化器用于寻找一组参数使得损失函数值最小化。
ES提供的批量（bulk）API，可以用来一次索引多篇文档，从而大幅加快索引速度。如图1所示，可以使用http完成这个操作，并且将获得包含全部索引请求结果的答复。
本文整理自美团技术沙龙第75期的主题分享《美团数据库攻防演练建设实践》，系超大规模数据库集群保稳系列（内含4个议题的PPT及视频）的第4篇文章。
《开边缘计算是分布式体系结构向前迈出的重要一步。根据IDC的《全球边缘支出指南》（Red Hat在一份新闻稿中引用），全球边缘计算市场估计在2024年将达到2,506亿美元。显然，这是值得关注的技术。
之前的文章《HashMap源码详解》中我们已经结合Java1.8中HashMap的源码对数据结构、数据存取、数据写入、扩容等操作进行了详细的梳理。
消息发送者生产消息发送到消息队列中，然后消息接收者从消息队列中取出并且消费消息。消息被消费以后，消息队列中不再有存储，所以消息接收者不可能消费到已经被消费的消息。
为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。所以引出ack机制。
“计算机存储器包括主存和辅存，本文中存储器管理的对象主要是主存，也称内存。它的主要功能包括分配和回收主存空间、提高主存利用率、扩充主存、对主存信息实现有效保护。”
总第244篇 2018年 第36篇 背景 毋庸置疑，质量是决定产品能否成功、企业能否持续发展的关键因素之一。对于“质量时代”下的互联网企业，如何在快速迭代的节奏中兼顾质量，真正落地“人人重视质量、人人创造质量、人人享受质量”，这是对QA的要求，也是整个产品技术团队面临的重要挑战。 质量运营，是将运营的思路注入到质量评估与改进工作中，它着眼于产品的全生命周期，以质量为中心，以数据为驱动，通过建设持续迭代的质量保障体系，最终提升交付质量。本文将聚焦研发过程中的提测阶段，以改进提测质量为例，从方案制定、策略应用
大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，我们通过本文给出一个常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解，部分定义参考了相应的文章。
分布式文件系统主要用于解决海量数据存储的问题，如Goolge、Facebook等大型互联网企业都使用分布式文件系统作为数据存储的基础设施，并在其上构建很多服务，分布式文件系统通常采用三副本的策略来保证数据的可靠性，但随着应用数据量的不断膨胀，三副本策略为可靠性牺牲的存储空间也越来越大，如何在不降低数据可靠性的基础上，进一步降低存储空间成本？ Facebook将erasure code应用到内部HDFS集群中，该方案使用erasure code代替传统的三副本策略，在保持集群可用性不变的情况下，节省了数PB的存储空间，Facebook的实现方案(HDFS RAID)目前已贡献给开源社区。
解决数据库级（SQL）工作上的问题，应该采用的是SET方法（整体的）而不是过程式的方法。下面来看看作者为什么这么说。 编写有效的SQL查询是企业软件世界中最大的难题之一。 每个公司在数据库开发项目中所面临的最根本的问题，在于开发环境中实现的性能不能在生产环境中实现。一般来说，存在性能损失是因为生产环境中的数据量要大得多。 这些问题（运行缓慢的数据库操作）可能有各种各样的原因。本文将解释如何在编写查询时进行思考，如何思考是最基本的问题，也是解决此类问题的起点。 观察发现SQL开发人员常使用过程方法编写查询。事
谷歌大脑Jeff Dean等人最新提出一种分层模型，这是一种灵活的端到端方法，用于优化CPU、GPU等的自动化设备配置。该方法在多个主要神经网络模型上测试，最高实现了60.6％的性能提升。 谷歌大脑Jeff Dean等人最新提出一种分层模型，用于将计算图有效地放置到硬件设备上，尤其是在混合了CPU、GPU和其他计算设备的异构环境中。 设备配置（Device placement）可以被框定为学习如何在可用设备之间对图进行分区，将传统的图分区方法作为一个自然的baseline。先前的工作有Scotc
在 Kafka 的日志管理器中会有一个专门的日志删除任务来周期性地检测和删除不符合保留条件的日志分段文件，这个周期可以通过 broker 端参数 log.retention.check.interval.ms 来配置，默认值为300000，即5分钟。当前日志分段的保留策略有3种：
Vaswani等人在2017年引入的Transformers是LLM和许多其他机器学习任务的基石。它成功的主要原因之一是自注意力机制。但是随着模型的扩大这种机制成为计算瓶颈，特别是对于长序列。
关系数据库是最常见的数据存储方案，SQL 自然也成为数据处理的第一选择。但随着企业级应用越来越复杂，使用 SQL 实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。复杂的 SQL（存储过程）很难移植、计算处理都压进数据库会造成数据库负担沉重而成为整个应用的瓶颈、被多应用共享的数据库容易导致应用间强耦合等等。所以，越来越多的现代应用开始采用其它技术来处理数据。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 前言 因子挖掘是量化交易的基础。除传统的基本面因子外，从中高频行情数据中挖掘有价值的因子，并进一步建模和回测以构建交易系统，是一个量化团队的必经之路。金融或者量化金融是一个高度市场化、多方机构高度博弈的领域。因子的有效时
各行各业的打工人，经常会面对一种令人尴尬的质疑：为什么你把15-25归为一类，10-20不行吗？13-23不行吗？
对于计算而言，安全性一直以来都是端点游戏，其断点报复程序需要具有防病毒功能且具有保护服务器上的桌面程序防入侵和检测的功能，监视可疑活动并在检测到任何异常情况时发出警报。今天，端点已经发展成为连接到互联网的众多不同设备，我们称之为物联网。它们从恒温器和安全摄像头到冰箱和智能手机无处不在，但是它们不是可以运行端点保护软件的独立计算机。因此在物联网的时代，我们需要一种新的安全协议。
本案例基于腾讯云一站式开发治理平台Wedata、私有网络VPC、云数据库Mysql和弹性Mapreduce构建了全流程的离线数仓建设流程。通过模拟业务数据的导入，分层ETL和数据应用全过程，演示了如何在Wedata上进行高效的数据开发与治理。
一、线路变压器组接线 线路变压器组接线就是线路和变压器直接相连,是一种最简单的接线方式，线路变压器组接线的优点是断路器少,接线简单,造价省，对变电所的供电负荷影响较大，其较适合用于正常二运一备的城区中心变电所。 二、桥形接线 桥形接线采用4个回路3台断路器和6个隔离开关,是接线中断路器数量较少，也是投资较省的一种接线方式，根据桥形断路器的位置又可分为内桥和外桥两种接线，由于变压器的可靠性远大于线路,因此中应用较多的为内桥接线，若为了在检修断路器时不影响和变压器的正常运行,有时在桥形外附设一组隔离开关,这
虛拟化技术是云计算平台的基础，其目标是对计算资源进行整合或划分，这是云计算管理平台中的关键技术。虚拟化技术为云计算管理乎台的资源管理提供了资源调配上的灵活性，从而使得云计算管理平台可以通过虚拟化层整合或划分计算资源。
人们普通认同微分段是一种阻止攻击者横向移动的零信任措施，但是一直无法度量微分段的功效和价值，也没有数字可以证明这一点。
【新智元导读】腾讯机智机器学习平台和香港浸会大学计算机科学系褚晓文教授团队合作，在ImageNet数据集上，4分钟训练好AlexNet，6.6分钟训练好ResNet-50，创造了AI训练世界新纪录。本文带来详细解读。
很多数据仓库产品都采用了列式存储。如果数据表的总列数很多而计算涉及的列很少，采用列存就只读取需要的列即可，能够减少硬盘访问量，提高性能。
作者简介 黄玮（Fuyuncat） 资深 Oracle DBA，致力于数据库底层技术的研究，其作品获得广大同行的高度评价。 个人网站 www.HelloDBA.com 在 Oracle 12c 当中，
4分钟训练ImageNet！腾讯机智创造AI训练世界纪录 by 腾讯机智团队 注：腾讯机智机器学习平台由TEG架构平台部和运营管理部团队携手，并和中国香港浸会大学计算机科学系褚晓文教授团队深度合作联袂打造。 为了让大家可以更好的理解「如何4分钟训练ImageNet」，腾讯技术工程公众号特别邀请腾讯机智团队的工程师通过语音录播分享的方式在「腾讯技术课」里同步录制了语音+PPT解说版。 背景 2018年6月25日，OpenAI在其Dota2 5v5中取得一定成绩后介绍，其在训练中batch
注：腾讯机智机器学习平台由TEG架构平台部和运营管理部团队携手，并和香港浸会大学计算机科学系褚晓文教授团队深度合作联袂打造。本文转载自腾讯技术工程公众号
2018年6月25日，OpenAI在其Dota2 5v5中取得一定成绩后介绍，其在训练中batch size取100W，而1v1的训练batch size更是达到800W；训练时间则是以周计。腾讯内部对游戏AI一直非常重视，也面临大batch size收敛精度和低训练速度慢的问题；目前batch size超过10K则收敛不到基准精度，训练时间以天计，这对于快速迭代模型来说是远远不够的。
原生云应用程序和基础设施需要完全不同的安全方法。请牢记下面这些最佳实践。 如今，大大小小的组织正在探索云原生软件技术的应用。“原生云(cloud-native)”是指将软件封装在被称为容器的标准化单
将DevOps付诸实践是许多组织正在进行的实验。开发人员经常在持续集成(CI)/持续交付(CD)性能、测试延迟和其他瓶颈方面遇到困难。事实上，一项调查显示，只有34%的项目按时完成，只有42%的项目按预算完成。企业的安全和开发团队必须协作以跟上快速的开发生命周期，而不会在每次更新时牺牲安全性。
编辑手记：随着Oracle12.2的发布，Sharding技术也逐渐变得越来越强大，关于Sharding,你所关心的问题的答案，可能都在这里。 注：本文来自Oracle FAQ文档翻译 什么是Oracle Sharding Oracle Sharding是为OLTP应用程序定制设计的一种可扩展、支持高可用功能的架构，能够在不具有共享硬件或软件的Oracle数据库池中分发和复制数据。 数据库池作为单个逻辑数据库呈现给应用程序，应用程序通过在池中添加额外的数据库（分片），可以在任何平台上弹性扩展（数据，事务和用
SANS研究院于2020年9月发布了白皮书《How to Create a Comprehensive Zero Trust Strategy》，该白皮书的赞助者为CISCO（思科）。本文是该白皮书主体内容的全文翻译。
最近有小伙伴后台给我留言，说自己用 Django 写了一个大文件上传的 Api 接口，现在想本地检验一下接口并发的稳定性，问我有没有好的方案
上一篇提到了Illumio实施零信任微分段的“三步走”方法论：1）获得应用程序实时地图；2）为工作负载打标签；3）实施安全策略。
在 Oracle 12c 当中，优化器的一个新特性就是提供了新类型的柱状图数据，Top - N 频率柱状图和混合柱状图。优化器利用它们可以更加高效、精确地计算执行计划代价，选择最优计划。这里将探究一下 Top - N 频率柱状图在什么情况下获得、以及它如何影响优化器的选择率的计算。 12c 在线文档描述： Top - N 频率柱状图是频率柱状图的一个变种，它忽略了那些"非流行数据"(即出现频率低的数值)。例如，1000枚硬币中只有一枚面值1分的硬币，那在创建柱状图分组时，它就可以被忽略。Top - N 频率柱状图能产生一个更利于"流行数据"(高频率数据)的柱状图。
IP地址的层次结构与互联网的层次结构是相互对应的，互联网使用的IP地址也采用了层次结构。IP地址由网络号(netid)和主机号(hostid)两个层次组成。
你是一个Python编程专家，要完成一个Python脚本编写的任务，具体步骤如下：
如上图所示、kafka 中消息是以主题 topic 为基本单位进行归类的，这里的 topic 是逻辑上的概念，实际上在磁盘存储是根据分区存储的，每个主题可以分为多个分区、分区的数量可以在主题创建的时候进行指定。例如下面 kafka 命令创建了一个 topic 为 test 的主题、该主题下有 4 个分区、每个分区有两个副本保证高可用。
采用(微内核)结构时，将OS分成用于实现OS最基本功能的内核和提供各种服务的服务器两个部分。
–如果要用到group by 一般用到的就是“每这个字” 例如说明现在有一个这样的表：每个部门有多少人 就要用到分组的技术
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