本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。
而 MonogoDB 在 2018 年 10 月 16 日更改 License 为 SSPL 协议，这对于开源社区没啥影响，但是对于云厂商而言 MongoDB 公司会明确要求托管 MongoDB 实例的云厂商要么从
MySQL 的数据模型是二维的，每个表只有行和列两个维度，而 Elasticsearch 的数据模型是多维的，每个文档可以有嵌套的对象或数组。...MySQL 的查询语言是字符串形式的，需要拼接或转义特殊字符，而 Elasticsearch 的查询语言是 JSON 形式的，可以直接使用对象或数组表示。...MySQL 的索引是辅助的，需要手动创建和维护，而 Elasticsearch 的索引是主要的，自动创建和更新。...MySQL 的索引是局部的，只针对单个表或列，而 Elasticsearch 的索引是全局的，涵盖所有文档和字段。...MySQL 的分布式和高可用是静态的，需要手动扩展或缩容集群规模，而 Elasticsearch 的分布式和高可用是动态的，可以自动适应集群变化。
本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。 影响因素 可扩展性：Kafka 旨在处理大容量、高吞吐量和实时数据流。
作为一个外行进入到这个领域，观察的角度也会不一样。这一年多下来，也找到一些感觉，发现周围的一些产品经理，容易走入一些误区，分享给大家。...一.做产品经理，而不是功能经理 这句话我最早是听天猫总裁逍遥子说的，当时没有感觉，现在发现非常有道理，因为周围太多的产品经理实际上是在做一名功能经理。...有一次开会，淘宝的总裁语嫣姐姐说了一句很朴素但很有道理的一句话：产品能用和好用完全不是一回事！ 二.实现产品需求，而不是用户需求 这个话题很有意思。...四.追求人性化，而不是追求完美 很多产品经理，追求完美。这是作为产品经理很好的品质，然而，有一点却经常被产品经理忽视，产品的人性化。...希望2013年能让更多的人把淘宝搜索当成一个朋友，而不是一个工具。 写了这么多，回头看看我这篇文章，好像没有什么产品设计方法，只是一些思考，仅此而已。
CP.4: Think in terms of tasks, rather than threads CP.4:按照任务思考问题，而不是线程 Reason（原因） A thread is an implementation
• 持续集成和部署是你要做的事情，而不是你买的工具。• 过度的治理扼杀了云的效率，但如果你对消耗的东西不够重视，就会造成严重的浪费。...在这个案例中，主要的驱动力不是劳动力的老化，而是竞争力和灵活性。他们被竞争对手打败了，因为他们拥有大量的 COBOL 代码，而每次改变都是昂贵而缓慢的。...这不是微服务应该发生的事情。事实上，这与我们都被告知如果我们实现微服务会发生的情况完全相反。微服务的梦想是它们是解耦的。遗憾的是，解耦并不是免费的。它当然不会因为你分布式的东西而神奇地发生。...当你分布式的东西时，所发生的是你有两个问题而不是一个问题。 ? 云原生面条还是面条。...因为我们剪切和粘贴它，而不是链接到它，所以我们是解耦的。” 嗯，不，你不是解耦的。如果当一件事情发生变化的时候，不管是链接还是复制代码，事情就会中断，这就是耦合。
我认为这通常会在同步方面增加更多的持续复杂性，而不是通过隔离模式来节省。一个更好的规则是一个服务拥有一个表的写入，而其他服务只能读取该表，甚至可能不是所有的列或所有的非自有表。...而在单个进程中运行代码的开销要低得多，因为你不需要转接网络层，而且你通常只是在传递数据的指针，而不是序列化/反序列化。...我不会把这些使事情更有效率的领域称为罕见，而是实际上很常见，它来自于让你的数据决定你的微服务，而不是让你的组织决定你的微服务（尽管如果团队拥有数据，那么他们应该排队）。...分开后，每个服务都有自己的实现，而不是在它们之间共享代码。 IaaS是很重要的。你应该能够推送部署，并且服务的设置与所有基础设施的依赖性。 领域的界限是很重要的。...（banq注：微服务是一个不同于模块的角度，有业务角度，参考DDD；有数据角度；也有运维角度；也有技术架构角度）
WideNet是一种参数有效的框架，它的方向是更宽而不是更深。通过混合专家(MoE)代替前馈网络(FFN)，使模型沿宽度缩放。使用单独LN用于转换各种语义表示，而不是共享权重。...而WideNet中只有多头注意层和FFN(或MoE)层是共享的，这意味着LN的可训练参数在块之间是不同的，也就是说每一层的LN的权重都不一样。...当将专家数量E增加到16时，通过分解嵌入参数化，获得的可训练参数略低于BERT, WideNet在所有四个下游任务上的表现也优于BERT，这显示了更宽而不是更深的参数效率和有效性。...当WideNet-L比viti - l使用更少的Transformer块(即12个块)时，WideNet-L的性能比viti - l高0.7%，训练时间略少，而参数仅为13.1%，与参数共享的viti
6、DialogFragment做屏幕适配 我们希望，一个对话框在大屏幕上以对话框的形式展示，而小屏幕上则直接嵌入当前的Actvity中。这种效果的对话框，只能通过重写onCreateView实现。...左边为模拟器，右边为我的手机~~~~~ 7、屏幕旋转 当用户输入帐号密码时，忽然旋转了一下屏幕，帐号密码不见了~~~是不是会抓狂 传统的new AlertDialog在屏幕旋转时，第一不会保存用户输入的值...而通过DialogFragment实现的对话框则可以完全不必考虑旋转的问题。
ES.47: Use nullptr rather than 0 or NULL 而不是ES.47: 使用nullptr表现空指针，而不是0或NULL Reason（原因） Readability
F.51: Where there is a choice, prefer default arguments over overloading F.51:如果可以，优先选择缺省参数而不是重载 Reason...void print(const string& s, format f = {}); as opposed to 而不是 void print(const string& s); // use default
如果遇到图片等格式是会直接打开，如果我们需要这种也维持下载的话，加个download属性即可
请注意，色相(Hue) 通常被赋予一个以角度为单位的值，表示色环周围的角度，值在 0 到 360 之间，SwiftUI 使用 0.0 到 1.0 之间的值，其中 1.0 表示 360 度。...} } } .padding(.vertical, 20) } } 颜色根据色调、饱和度和亮度属性的变化而变化...色轮 在 HSB 颜色模型中，色调表示基色，可以通过围绕色环的角度（以度为单位）来指定，其中红色位于顶部，颜色沿顺时针方向跟随彩虹的颜色。
Undertow Undertow 是红帽公司开发的一款基于 NIO 的高性能 Web 嵌入式服务器 Untertow 的特点： 轻量级：它是一个 Web 服务器，但不像传统的 Web 服务器有容器概念，它由两个核心...# HTTP POST请求最大的大小 server.undertow.max-http-post-size=0 # 设置IO线程数, 它主要执行非阻塞的任务,它们会负责多个连接, 默认设置每个CPU核心一个线程
令我感触最深的是，想要用ggplot2随心所欲的画图，ggplot2掌握的再熟练，也只是勉强过的了技术关，而图表背后的思维和结构更考验人，更具有挑战性。...如果你看的不是很懂，实属正常，这种笨拙的想法，我也不知道是从哪里学来的。...vie<-viewport(width=1,height=0.215,x=0.5,y=0.8) p1;print(p2,vp=vie) grid.text(label="全球茶叶消费排行榜\n喝茶最多的不是中国人
作者 | Antonello Zanini 翻译、整理 | 编程界 转载自 | 何时使用 Bun 而不是 Node.js?...然而，真正的问题是：使用 Bun 而不是 Node.js 是否真的有意义呢？...同时，虽然它们都提供了在服务器上运行 JavaScript 的功能，但它们在核心重点和特性上有所不同。...Bun 和 Node.js：优缺点 为了更好地了解何时应该选择 Bun 而不是 Node.js，首先需要看一下这两种技术的优缺点。这将帮助您确定在特定情况下哪个是最佳选择。...采用 Bun 而不是 Node.js 的五种情景 让我们探索五种情景（基于上述的优缺点），在这些情景中，Bun 显现出比 Node.js 更好的替代方案。
而数组同志显然就是比较死板，在定义时有多大，实际也就有多大。
innodb为什么选择B+ Tree而不是跳表，Redis为什么选择跳表而不是B+ Tree 跳表 B+ Tree 跳表和B+ tree相同之处 跳表和B+ tree在数据插入方面的性能 B+ tree...插入性能分析 跳表插入性能分析 为什么Innodb选择B+ tree而不是跳表 为什么Redis有序集合底层选择跳表而非B+ tree 小结 参考 ---- 跳表 链表和数组相比,数组可以通过下标快速定位...---- 为什么Innodb选择B+ tree而不是跳表 B+ tree是多叉树结构,每个结点都是一个16k的数据页,能存放较多的索引信息，所以扇出很高。三层左右就可以存储2kw左右的数据。...因此，redis最终选择的是跳表，而不是B+ tree。...Innodb选择了B+树做索引 redis读写全在内存中，不涉及磁盘IO，无需考虑索引层高度，同时由于跳表实现起来更加简单，相比B+ tree而言，少了选择树结构的开销，因此redis使用跳表来实现zset,而不是
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