在实际工作中，我们发现许多业务场景中都有对某一数值型指标实时统计分位数的需求，一般要求计算结果有很高准确率同时具备极低的计算延迟，实现这类需求给数据RD的开发工作带来一定的挑战，其中主要的技术挑战包括以下三个方面：
2020-10-29：使用redis实现分布式限流组件，要求高并发场景同一IP一分钟内只能访问100次，超过限制返回异常，写出实现思路或伪代码均可。
王孝威，腾讯云容器产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 弹性伸缩在云计算领域的简述 弹性伸缩又称自动伸缩，是云计算场景下一种常见的方法，弹性伸缩可以根据服务器上的负载，按一定的规则进行弹性的扩缩容服务器。 弹性伸缩在不同场景下的含义： 对于服务运行在自建机房的公司，弹性伸缩通常意味着允许一些服务器在低负载时进入睡眠状态，从而节省电费（以及用于冷却机器的水费和电费）。 对于使用在托管于云上的机房的公司而言，自动扩展可能意味着更低的费用，因为大多数云提供
随着自动化水平的提高，GPS 时间同步系统已广泛应用于各种自动化系统与智能设备。本文从gps同步时钟系统的结构组成和工作原理出发，阐述了GPS时间同步系统在工厂自动化中的应用，为工厂设计运行gps同步时钟提供了一些参考。
在系统开发中，日期与时间作为重要的业务因素，起到十分关键的作用，例如同一个时间节点下的数据生成，基于时间范围的各种数据统计和分析，集群节点统一时间避免超时等。
不知不觉这已经是第51期了，在前面50期我们学了Android开发中使用频率非常高的一些UI组件，当然这些组件还不足够完成所有APP的开发，还会经常用到一些诸如进度条、拖动条、搜索框、时间和日期选择器等组件，那么后面几期就来一起学习这些高级组件。 一、ProgressBar系列组件 ProgressBar也是一组重要的组件，ProgressBar本身代表了进度条组件，它还派生了两个常用的组件：SeekBar和RatingBar。ProgressBar及其子类在用法上十分相似，只是显示界面有一
Prometheus是一个最初在SoundCloud上构建的开源系统监视和警报工具包 。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用Prometheus，该项目拥有一个非常活跃的开发人员和用户社区。它现在是一个独立的开源项目。Prometheus于2016年加入谷歌主导的顶级开源社区云原生计算基金会（CNCF），成为第二个顶级托管项目。第一是大名鼎鼎的k8s。prometheus是属于下一代监控。可用来监控操作系统、应用、容器等。
专为自动驾驶而构建的地图通常称之为高精地图（High Definition Maps），这些地图在厘米级别,一般具有极高的精度，阅读本文将了解有关高精地图的一些基本内容。你将了解到高精地图的定义，为什么自动驾驶需要高精地图，如何制作高精地图，高精地图如何存储，等等基本问题，对高精地图有着全面且基础的认识。
我们将其定义为随时观看被播出后的任何节目，无论是在播出后的一分钟，两周或是几个月。这不包括 Timeshifting 的情况，如广播的“重新开始”功能。根据已有系统的迭代以及收到的反馈，我们希望新的系统能达到以下要求：
架构的形式与特点 设计文档和代码 我们一般说的架构既包括架构的设计过程，也包括设计的产出物，一般可以包括各类设计文档、设计图，也可以包括一些技术验证代码、Demo 或者其他相关程序。文档的目的在于准确记录我们的思维产物，在软件尚未实现时，作为指导蓝图，尽量精确的描述清楚软件。 在软件的实现过程中，可能随时随着我们的深入研究，根据具体情况对文档做出局部的一些调整和修改。文档作为结项或交接的一部分，也是整个软件项目的产出物的一部分，成为公司 IT 资产的有机组成部分。 架构服务于业务 正如19世纪的伟大建筑
首先我说说我研究CGAL的背景，由于，早一阵子，有一个需求，需要求出在一堆二维线中（包括直线和弧线），找出所有的最小区域和最大外包。如下图所示。
你能想象，在一套刚装好的centos集群中，2分钟之内快速完成一整个集群完成初始化工作吗？
本次企点客服-电话客服3.6版本 共计更新/优化了5个重点功能 快来看看新功能在哪里/怎么用！ 重点功能： 1.话务报表优化 2.通话记录&通话质检优化 3.坐席监控优化 4.员工技能分上限调整 5.坐席工作台优化 重点功能及优化 1、话务报表优化 1）话务报表筛选新增码号别名的参数范围，对于已进行总机号码分组的号码，新增支持报表页面按照码号分组名称查看，丰富报表的展现方式。 2）话务报表-新增页码组件查询，方便搜索报表，快速定位所需要的数据信息。 2、通话记录&通话质检优化 支持筛
SAP高级计划和优化器 (SAP APO)，包含了许多集成在一起的模块，这些模块使用了基于限制的规划和优化哲学。
当你学习如何制作快速而简陋的黑魔法时，你在练习 9 中实现了一个“低配版”的sed。在本练习中，您将尝试实现另一个精确的命令副本。在练习 48 的研究性学习中，您的任务是从您的ed实现中创建一个模块。如果你没有这样做，那么你需要为sed命令实现它，并且让sed使用它。
为什么要限流 日常生活中,有哪些需要限流的地方? 像我旁边有一个国家AAAA景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量, 为
像我旁边有一个国家景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量,
官方地址:https://github.com/smalot/bootstrap-datetimepicker 演示:https://www.bootcss.com/p/bootstrap-datetimepicker/demo.htm
为什么要限流 日常生活中,有哪些需要限流的地方? 像我旁边有一个国家景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量, 为什么要限
如果大家校招时准备的项目是秒杀系统，那除了会问 Redis 和 MySQL，还会问你是怎么限流的。这一块知识应该挺多人没有准备的。
去年12月14日，劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）首次实现可控核聚变点火成功，为全人类摘下清洁能源「圣杯」——
日常生活中，有哪些需要限流的地方？像我旁边有一个国家景区，平时可能根本没什么人前往，但是一到十一或者春节就人满为患，这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量，为什么要限流呢？
Believe in your infinite potential. Your only limitations are those you set upon yourself.
---- 新智元报道 作者：Ivan Grishchenko & Valentin Bazarevsky 【新智元导读】谷歌MediaPipe Holistic为突破性的 540 多个关键点（33 个姿势、21 个手和468 个人脸关键点）提供了统一的拓扑结构，并在移动设备上实现了近乎实时的性能。 在移动设备上对人体姿势、人脸关键点和手部追踪的实时同步感知，可以实现各种有趣的应用，如健身和运动分析、手势控制和手语识别、增强现实效果等。 谷歌之前发布的 MediaPipe 就是一个专门为GPU或CP
事实上，在推荐系统的学术研究中，我们过于关注模型的创新，而忽视了落地可行性以及实用性。这与模型的新颖度和复杂度不同，是另外一个层面的值得我们考虑的问题。因此，本文中所推荐的论文，是针对推荐系统的定期重训练需求设计的模型。本人认为这是一个不错的话题，因此推荐给大家。但是，本文并非对论文的翻译，而是将文中的想法和思路简明扼要地传递给大家，如想了解论文的全貌还请精读原始论文。
作者 | 朱瑜坚 腾讯云后台开发工程师 Prometheus 是一个开源的监控解决方案，部署简单易使用，难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态，以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法，结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控，以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标（Metrics）。该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解)，以及近期
Prometheus 是一个开源的监控解决方案，部署简单易使用，难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态，以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法，结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控，以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标（Metrics）。该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解)，以及近期有 Prometheus 监控方案搭建和维护需求的系统开发管理者。通过这篇文章，可以加深对 Prometheus Metrics 的理解，并能针对实际的监控场景提出更好的指标（Metrics）设计。
根据某面包店历史6个月的用户交易记录，通过RFM模型对用户分群，并建立模型预测用户的购买概率，实现对不同用户群不同购买概率的用户实行不同的发券策略，以此提升营销的准确率，实现ROI（收益与成本控制）的最大化。
实时计算的输出内容，以及提供的分析能力：OLAP 分析，key-value 实时数据服务，维度填充，数据打标等。
除了 JS 已有的功能外，Vue还具有自己独特的作用域级别。作用域控制可以使用哪些变量以及在何处使用。它控制它们对应用程序的不同部分的“可见性”。
文章：A Survey of Localization Methods for Autonomous Vehicles in Highway Scenarios
Argos是我们的内部异常检测工具，负责分析进来的度量指标，并基于历史数据，将它们与预测模型进行比对，从而确定当前数据是不是在预期范围内。
摘要 今天我为大家带来的分享主题是新一代CMDB模型的构建指南，主要分为四大部分。 困境：当前CMDB模型面临的普遍困境 很多CMDB建设前期做得风风火火，而后期维护渐渐被开发、运维等角色抛弃，成为废墟。究其原因，部分是系统本身的各种因素阻碍，但更多是方法论问题，总以为找到了很强的驱动力来建设资源维护的流程和场景，其实都是自己的一厢情愿。 从常规部门的角度看，数据中心的基础设施部门统揽 CMDB 所触及的配置建设和管理，但是资源部门根本不关心（也无法关心）资源所关联的上层应用。整个问题看似走进了无解的胡同
在电子设备中，电源模块是核心组件，将输入直流电压转为设备所需的各种直流电压。DC-DC电源转换器，特别是基于开关方式的转换器，因其高效、小体积和轻重量等优点被广泛应用。但设计优秀的DC-DC电源转换器并不容易。布局、电磁兼容性、电流和散热管理等方面均需深思熟虑和精细调整。
2021 年 11 月 左右，Strve 第一个版本发布，社区的反馈大部分是支持，也有少部分小伙伴提出了质疑，这都正常。你只要在社区发布一些作品，就必须接受其他人对你的作品的评价。
在测试项目管理中或编写测试计划时，经常需要对某个测试工作进行工作量的预算，很多时候都是凭个人的工作经验进行估算的，如能结合一些常规的估算方法，有助于估算的精确度。 以下是网上找到的一些常规的估算测试工作量的方法： 1、 Ad-hoc方法 这种方法下的测试工作量不基于任何确定的期限。工作一直继续直到达到一些由管理或市场人员预先定下的时间表。或者，一直到用完了预算的经费。 这种情况普遍存在于非常不成熟的组织，并且时常有100%的错误差数。 2、开发时间的百分比法Percentage of development time。 这个方法的基本前提是测试工作量依赖于开发时间/开发工作量。首先，开发工作量使用例如LOC或FP方法被估算出来，然后使用一些探索性的方法来限制测试的工作量。 这种方法变化比较大而且通常基于以前的经验。 通常预留项目的总花费时间的35%给测试。？ 5-7%给组件和集成测试？ 18-20%给系统测试？ 10%给接收测试（或回归测试等） 3、类比法（经验值法或历史数据法） 根据以前或相似项目（主要在项目性质，领域，规模上有相似）所积累的经验或历史数据来估算工作量。类比法估计结果的精确度取决于历史项目数据的完整性和准确度，因此，用好类比法的前提条件之一是组织建立起较好的项目后评价与分析机制，对历史项目的数据分析是可信赖的。需要收集以下相关的历史数据：？ 在设计和实现阶段花费的时间？ 测试工作的规模，例如用户需求的数量，页面数，功能点？ 数据样式，例如实体，字段的数量？ 屏幕或字段数量？ 测试对象的规模，例如KLOC 4、WBS（work breakdown structure）估算法 将项目或产品分解为具体的工作，然后分别对各个工作进行时间估算，最终求和得出项目或产品的测试工作量/时间。 5、Delphi法 Delphi法是最流行的专家评估技术，在没有历史数据的情况下，这种方式可以减轻估算的偏差。Delphi法鼓励参加者就问题相互讨论。这个技术，要求有多种相关经验人的参与，互相说服对方…… Delphi法的步骤是：1、协调人向各专家提供项目规格和估计表格；2、协调人召集小组会各专家讨论与规模相关的因素；3、各专家匿名填写迭代表格；4、协调人整理出一个估计总结，以迭代表的形式返回专家；5、协调人召集小组会，讨论较大的估计差异；6、专家复查估计总结并在迭代表上提交另一个匿名估计；7、重复4-6， 直到达到一个最低和最高估计的一致。 6、PERT估计法 PERT对各个项目活动的完成时间按三种不同情况估计：一个产品的期望规模，一个最低可能估计，一个最高可能估计。用这三个估计用来得到一个产品期望规模和标准偏差的Pert 统计估计。Pert 估计可得到代码行的期望值E， 和标准偏差SD
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 Yoshua Bengio 指出的未来方向 GFlowNets 与现有的生成模型有什么关系？ 生成流网络（GFlowNets）是图灵奖得主 Yoshua Bengio 对 AI 领域未来方向提出的想法。GFlowNets 基于强化学习、深度生成模型和概率建模，涉及变分模型及推断，为非参数贝叶斯建模、生成式主动学习以及抽象表征的无监督或自监督学习打开了新的大门。去年，Bengio 以一作的身份发表了长达 70 页的论文《GFlowNet Foundations》。 GFlowN
本文作者：康凯森，来源于：https://blog.bcmeng.com，文章写的非常详细，从各个方面对Kylin和Doris进行了对比。
Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，它将所有信息都存储为时间序列数据；因此实现一种Profiling监控方式，实时分析系统运行的状态、执行时间、调用次数等，以找到系统的热点，为性能优化提供依据。
最近，我浏览了公司的代码库，发现它有三个版本的仪表板，都是用于分析页面，我很确定客户不需要那样做。这引发了我幼稚脑中的一些事情，我开始在互联网上寻找相关的想法。就在那时，我发现了这篇古老的论文：“为精益软件辩护”。 这篇文章提出的观点很大程度上与我共鸣。 介绍 与10年前的类似功能软件相比，我们今天写的软件很大，运行任何现代软件所需的内存和资源都非常高，增强的用户体验和功能只是增加的大小的一部分，原因还有更多。 所有现代设计模式、代码架构等都是教会我们如何应对这种复杂性，而不可能从根本上消灭它。 两条法则非常准确地反映了软件的状态： 1. 内存越来愈大，软件扩展了才能填充可用内存。 2. 硬件却变得越来越快，但是软件变得慢更多。 简化软件的方法在于用训练有素的方法将其返回本质。 “FAT软件”的原因 导致复杂性的一个主要原因是软件拥有的功能太多，这些不一定都是使用时所必需的功能，我们不断添加新功能和扩展，并且与原始系统的任何不兼容性将被忽略或传递无法识别。 当系统的强大到通过功能数量来衡量时， 数量变得比质量更重要 ，每个新版本都必须添加功能，即使它真的不需要添加任何功能。 1.所有功能，所有时间 软件的单体设计是使软件复杂化的主要原因之一，每个可以想象得到的功能都是系统设计的一部分，随着时间的推移，大多数功能都变得无关紧要，但会继续对系统产生影响。 2.对某些人来说，复杂性就是力量。 当我建议将去除一些不必要的灵活性并使事情标准化以降低复杂性和提高可维护性时，PM当时的反应至今记忆犹新。 不可理解性应引起人们的怀疑，而不是钦佩。 3.没有足够的时间 时间压力是笨重软件的首要原因。我们没有足够的时间从代码中删除已弃用的功能并改进我们认为可接受的解决方案。 六种办法帮助保持软件“精益” 1. 强类型语言 使用强类型语言有助于以更简单的方式设计复杂系统，它允许编译器精确定位错误和接口，并且可以更自信地使用和更改抽象。 2.找到适当的分解 系统应该被分解成模块，模块应该被分解成组件，组件应该有单一的责任，整个系统应该在层次结构中进行分解，同时最小化复杂性并且去除重复代码。 3.可扩展性 可扩展性是保持系统从一开始就简化的先决条件。它还允许定制系统以适应新的更改和删除已弃用的扩展。 4.永远不应该构建复杂的软件 认为复杂系统需要设计师和程序员的纪律是不正确的，完全无法理解的系统，至少在单个个体的重要程度上，应该永远不会建立起来。 5.沟通是关键 随着时间的增长，沟通问题变得占主导地位，复杂的团队结构促成复杂的软件。 6.降低复杂性应该是目标 降低软件的复杂性和规模应该是每个开发步骤的目标，在系统规范中，对于详细的编程设计 - 每个步骤都必须有意地消除系统中任何不必要的复杂性。 结论 本主题确实触及了软件团队的敏感神经，当我和我的团队讨论这个时，他们的回答就是“不同意，这是销售需要的功能。“，”现在没有必要保持软件小。我们拥有更大的机器和更好的工具“等借口。 我明白了。我在某种程度上也不会同意，但不是因为保持软件精益是错误的，而是因为它很难，尽管如此，我希望在设计系统时牢记这些想法应该可以减少软件的复杂性。
NLP（自然语言）领域现在可谓是群雄纷争，各种开源组件层出不穷，其中一支不可忽视的力量便是jieba分词，号称要· 往期精选 ·
什么是ETag？ 实体标签(EntityTag)是唯一标识了一个组件的一个特定版本的字符串，是web服务器用于确认缓存组件的有效性的一种机制，通常可以使用组件的某些属性来构造它。 条件GET请求 浏览
科学家们对于精准时间的追求从未停止，目前世界上最准的时钟当属光学时钟。虽然早有研究人员提出将光学时钟应用到卫星上，以提升卫星定位的准确程度，但如何保持光学时钟在太空中与地球上一样稳定发挥，一直是争论的焦点。
3、prometheus根据配置定时去拉取各个节点的数据，默认使用的拉取方式是pull
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NLP（自然语言）领域现在可谓是群雄纷争，各种开源组件层出不穷，其中一支不可忽视的力量便是 jieba 分词，号称要做最好的 Python 中文分词组件。
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