在 Spectro Cloud 的一份 新报告 中接受调查的近一半 Kubernetes 用户表示，他们在选择和验证要在生产环境中使用的基础设施组件时遇到了问题。...主要原因：Kubernetes 的成熟度。 根据调查参与者的回答，对于组织来说，选择实在太多了。在新报告中，48% 的人表示，他们发现很难从 广泛的云原生生态系统 中决定使用哪些堆栈组件。...采用平台工程的用户遇到的问题较少 平台工程 已成为在 Kubernetes 上运行分布式系统时解决复杂性过高和工具选择过多的问题的解决方案。...在采用平台工程的 70% 的组织中，不到一半的人强烈认为它已被完全采用。...68% 的调查参与者表示，Kubernetes 基础设施对于充分利用其应用程序工作负载中的人工智能至关重要。
，因此需要在应用程序中添加Zipkin的依赖和配置。...因此，需要在应用程序中配置日志记录器，以便在日志中查看跟踪信息。...这将使您能够在日志中看到完整的跟踪信息。 示例 以下是一个简单的示例，演示了如何在Spring Boot应用程序中使用Spring Cloud Sleuth。...在hello()方法中，我们使用RestTemplate来调用world()方法，并返回hello, world。我们在方法中添加了一条日志，以便在日志中查看跟踪信息。...运行应用程序后，您应该能够在Zipkin服务器的UI中看到生成的跟踪信息。您还可以查看应用程序的日志输出，以便在控制台上查看跟踪信息。
本文论述了NoSQL数据库在现代的应用软件发挥作用。 驱动力 在过去的几年中，有一个巨大的转变则是在应用程序开发平台栈的选择上。...今天我们在Web应用程序的交互中，信息处理和内容分析已成为了非常关键的部分。这也常被称为Web 2.0。...例如，一个客户订单对象往往是分成表头和详细类型的标准化表的结构。NoSQL，另一方面不仅可以处理在一个单一结构中的表头和细节。...不，这是真实的，因为有许多因素，如： 开发工具和技术可能不支持NoSQL的； 首选供应商（首选战略伙伴关系等许多原因）在您的公司中可能仍然是一个传统的SQL数据库； 首选的数据库供应商可能会提供一些在传统的数据库中有...因此，为您的应用程序选择什么样的数据库是一个架构层面的决定。因此，这篇文章绝不是来影响你选择倾向的，但是它能提高了人们对NoSQL被广泛接受的意识和突出NoSQL在现代应用程序中所起的作用。
大多数 Linux 发行版在默认配置下已经足够快了。但是，我们仍然可以借助一些额外的应用程序和方法让它们启动更快一点。其中一个可用的这种应用程序就是 Preload。...简而言之，一旦安装了 Preload，你使用较为频繁的应用程序将可能加载的更快。 在这篇详细的教程中，我们将去了解如何安装和使用 Preload，以改善应用程序在 Linux 中的启动时间。...在 Linux 中使用 Preload 改善应用程序启动时间 Preload 可以在 AUR 上找到。...而且更好的是，它不需要做任何配置。它是开箱即用的。但是，如果你想去对它进行微调，你可以通过编辑缺省的配置文件 /etc/preload.conf 来实现。 Preload 并不一定适合每个人！...你只有在每天都在大量的重新加载应用程序时，才能看到真正的差别。因此，Preload 最适合开发人员和测试人员，他们每天都打开和关闭应用程序好多次。
Nginx负载均衡选择在秒杀系统中的应用 简介 在构建高性能秒杀系统时，负载均衡器的选择至关重要。Nginx作为一款强大的负载均衡工具，支持四层（传输层）和七层（应用层）负载均衡。...当在面试中遇到关于秒杀系统和Nginx负载均衡的问题时，我们应该如何回答呢？ 面试题解答思路 面试题：在设计秒杀系统时，为何要选择Nginx作为负载均衡器？四层和七层负载均衡在这个场景中如何选择？...实际应用中的选择： 可以根据实际需求和系统复杂性进行四层和七层负载均衡的混合使用，充分发挥各自的优势。 在设计秒杀系统时，负载均衡器的选择直接关系到系统的性能和稳定性。...在秒杀系统中，我们通常会选择四层负载均衡的原因如下： 快速分发： 在秒杀活动开始时，请求会迅速涌入系统。...在实际应用中，我们可以通过如下的Nginx配置实现四层负载均衡： stream { upstream backend { server backend1.example.com:
""); //bh = GridView1.Rows[e.NewSelectedIndex].Cells[2].Text.ToString(); //得到选中行第二个单元格的文本
特征选择在微博经历了从最原始的人工选择，到半自动特征选择，到全自动特征选择的过程，如图1所示。我们将详细介绍微博在各个阶段的实践与心得。...图1 特征选择在微博的演进 人工选择 在互联网领域，点击率预估（Click Through Rate）被广泛地应用于各个业务场景，在微博，CTR预估被应用在各个业务的互动率预估中。...在该类方法中，比较典型且应用广泛的有：皮尔森系数、卡方检验、互信息。方法的原理大同小异，考虑到卡方检验能够同时支持连续和离散特征，在微博我们采取了卡方检验对特征进行初步筛选。...图2 特征选择效果对比 随着新技术的出现与成熟，微博在特征选择的演进上也与时俱进，在微博业务发展的不同阶段，曾经分别对这些选择方法进行实践与尝试，图2总结了不同特征选择方法对于模型预测性能的提升效果，仅供读者参考...本文首先介绍了不同特征选择算法的各自特点及其在微博业务应用中的演进历程，最后通过对比试验，给出了不同方法对于模型预测性能效果的提升，希望能够对读者有参考价值。
知乎上有人提问： 在 VMware 和腾讯的 offer 中应当选择哪个？...（他的答案不重要，重要的是选择有时候就是一个说不清楚的事） 3）这是一个女孩子，在 2013 年阿里校招的时候，我认识了她，我是她的终面官，这个女孩子的技术能力也很不错，我从一个简单的技术问题开始，不断地增加难度...后来，我还给他做了几个虚拟的面试，我很直白的对他说了他的能力上的短板，让他先不要给自己设置这么高的目标，后来，我帮他准备面试，他顺利通过了一个国内二线公司的面试，这家公司老实说也很一般，他当时也很不情愿的去了...在职场上，最佳审视自己的方式，就是隔三差五的就出去面试一把，看看自己在市场上能够到什么样的级别。如果你超过了身边的大多数人，你不妨选择的激进一些冒险一些，否则，还是按部就班的来吧。...…… 老实说，我们都应该多想想怎么提高自己的领导力，可以参看：技术人员的发展之路 4）在选择时，尽量的关注自己会得到的东西，而不是自己会失去的东西。因为无论你怎么选，你都有得有失的。
本次展示shiny的功能有： 1、读取本地数据； 2、交互展示数据（view） 3、动态交互作图（自动读取上传数据的列名） 体验网址：https://yanshenli.shinyapps.io...renderPrint({ req(input$file1) summary(data()) } ) output$variable_x <- renderUI({ selectInput...variableNames_x", label = "Variable_X", choices = names(data())) }) output$variable_y <- renderUI({ selectInput...， 在ui中通过*input调整数值参数、上传数据等，并将数据传递给server进行相应计算； 然后，Server对数据进行计算、绘图，并将计算结果（图片、表格等）返回给ui 最后，通过ui中的*output...来展示server计算返回的结果（图片、表格等）
这是一个经典的java问题。在stackoverflow上，许多类似的问题已经被问过了，但是许多回答是错误的或不完整的。 如果你不想深入思考的话，这个问题很简单。...x 存储了堆中"ab"字符串的引用。...因此，当x作为参数传递到change()方法的时候，它仍然堆中的"ab",如下所示： ? 因为java是按值传递的，x的值是"ab"的引用。...当x被传递给change()方法时，实际上是x的值（一个引用）的一个副本。方法change被调用后，会创建另一个对象"cd"，它有着一个不同的引用。方法内的局部变量x的值变成了"cd"的引用。...这里改变的是方法内的局部变量的引用值，而不是改不了原先引用的字符串"ab"。 看图： ? 4.错误的解释： 从第一个代码片段引发的问题与字符串不可变性没有任何关系。
为实现更加高阶的视觉效果，Canvas API向开发人员提供了一种通过元素在DOM中绘制图形的方法。此方法的一项常见用例就是处理图像，这也使其成为处理连续图像也就是视频的一大利器。...我们希望通过以下几个典型案例为大家分享视频+画布并实现更生动精彩的网页交互效果，探索该项技术的无限可能。...接下来，通过设置一个监听器来启动我们所构造的函数集合，以便于在视频元素开始播放时应用这些优化。 当play事件被触发时，updateCanvas方法开始被调用。...当Phil在不同的浏览器或设备中打开该网页时，他意识到了我们正在处理的色彩空间问题——在解码视频时，不同的浏览器或硬件处理颜色空间的方式不同，因此就像我们试图做的那样，这里基本上没有办法可靠地匹配不同解码器的十六进制值...我们将进一步讨论最后一个例子并将其中的一些概念结合在一起：我们使用 Tensorflow的对象检测模型 在每个帧中查找对象并对它们进行分类，然后我们将在画布中用框绘制框架和与之相关的标签。
OpenAI API 将这些大语言模型集成到应用程序中，并通过使用 API 和工具将 GPT 连接到外部世界以扩展 GPT 的功能。...在大多数情况下，像 ChatGPT 这样的语言模型是根据训练中的记忆进行操作的，因此它们与当前事件或所有 API、我们每天使用的自己的应用程序和网站无关。...你的应用程序在底层实际做的事情将经历一个三步的过程，首先调用 OpenAI，然后使用你自己的函数，最后再次调用 OpenAI 或 GPT。...然后下一步是，在应用程序中，调用模型，调用 OpenAPI，并非常具体地告诉它它可以访问的函数集以及用户输入。...让我们通过几个演示来了解如何将所有这些组合起来，并将其应用到我们的产品和应用程序中。 让我们从小事做起。我们将介绍的第一个示例是将自然语言转换为查询的内容。
在面试中，候选人经常会被问到，你在项目里用到过哪些设计模式？对此，你可以按本文给出的步骤，系统地通过工厂模式展示自己在设计思想方面的能力。...在上述代码里，我们提供了“创建”的方法，下面我们给出了“调用”的代码，从第2和第4行的代码中我们能看到，这里外部对象可以通过两种不同的createBook方法分别得到Java和数据库书。...在上述的案例中，如果遇到新需求，需要再创建C语言的书，首先可以在Book父类下再创建一个CBook子类，随后可以在BookFactory接口下再创建一个新的工厂来创建，代码如下。...看到这里，似乎和工厂模式差不多，由于建造者模式会偏重于组件的创建过程，所以会通过如下的总控类来组装对象，而工厂模式偏重于“创建产品“的这个结果，而不关注产品中组装各组件的过程，所以一般不会有总控类。...我们经常通过建造者模式来创建项目里的业务对象，所以候选人在他们的项目里一般都会用到这种模式，在面试中也经常听到候选人用这种模式来举例，这里列一种比较好的回答。
musl libc 和 glibc 在 .NET 应用程序中的兼容性问题主要体现在以下几个方面： musl libc 和 glibc 都提供了 C 标准库函数的实现，理论上应用程序应该能够互换使用。...大多数 .NET 应用程序不包括本地库，因此在这种情况下不需要担心这个细节 musl libc 和 glibc 在 .NET 应用程序中的兼容性问题主要包括系统调用的差异、动态库解析的不同、本机库依赖性以及版本冲突和功能差异等方面...在使用 Docker 容器在 musl 或 glibc 环境下运行 .NET 应用程序时，以下是一些最佳实践： 选择合适的镜像基础层： 如果你的应用程序需要 glibc（GNU C Library），可以选择包含...可以通过升级 GLIBC 库来解决这一问题，并提升系统的兼容性 。...应用程序时，需要特别注意 libc 库的版本兼容性，并根据具体情况选择合适的 .NET 版本和运行环境。
[1]，在容器化的进程中，或多或少会给现有应用程序带来一些问题，这篇文章讲的是 LinkedIn 在使用 cgroups 构建容器化产品过程中，发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响，...在 CFS 中，为 cgroup 分配了一定的 CPU 配额（即 cfs_quota），这会被 JVM GC 的多线程活动快速耗尽，从而导致应用程序受到限制。...默认情况下，托管 Java 应用程序的 cgroup 被分配了三个 CPU 共享核心，考虑到有两个应用程序线程和 GC 活动。在以后的测试中，我们还改变了分配的核心数量，以获得更多的信息。...CFS 调度程序可能导致应用程序长时间的暂停。有些情况下，cgroup（以及在cgroup 中运行的应用程序）受到限制，导致应用程序暂停很长时间。...建议 我们已经看到，由于 JVM GC 和 CFS 调度之间的交互，在 Linux cgroup 中运行的 Java 应用程序可能会遇到更长的应用程序暂停。
小技巧：通过 New-Ailas 指令在 Powershell 上启动多个不同版本的应用程序 如果你像我一样，电脑上安装有多个 Java 的话，你肯定会遇到这样的烦恼：当我们试图在命令行中调用其他非...classpath 上的 java.exe 时，需要费尽心思找到这些 Java 的路径，以全路径执行，这十分费时费力。...但是如果你正在使用 Powershell 的话，现在这些问题就可以得到解决了，解决的方法就是 New-Ailas 指令 New-Ailas 指令的完整用法如下： New-Alias [-Name]...[-PassThru] [-Scope ] [-Force] [-WhatIf] [-Confirm] [] 你可以在...举个例子，当我们想要通过使用 java16 来代表 Java 16 完整路径 "D:\ProgramData\.jdks\openjdk-16.0.2\bin\java.exe" 时，我们便可使用 New-Alias
，他提供一个接口来定义应用程序的边界以及可供客户端使用的操作，在服务层向客户端描绘的门面后，它将业务逻辑、验证和工作流封装起来并协调业务实体的持久化和和检索工作——《ASP.NET设计模式》 接下来...MessageResponseHistory把与给定关联标识符相关联的服务响应结果放到内存中。可以轻易地把该Response保存到某种数据存储中，为消息响应提供进程外存储。...如果找到匹配响应则从MessageResponseHistory对象中检索出响应返回给客户端，以确保在客户端重复调用该服务时不会出现预料之外的问题。...使用该模式把使用消息传送模式与服务端点通信的机制抽象出来（体现了分离关注点），为客户应用程序提供一个简化的接口。...Web应用程序只使用这两个类来显示从服务门面获取的数据。
图片委托是一种表示对具有特定参数列表和返回类型的方法的引用的类型。可以使用委托将方法作为参数传递给其他方法，或者异步地调用方法。线程是一个执行单元，它可以与进程中的其他线程并发运行。...可以使用委托在不同的线程上调用方法，要么使用委托的 BeginInvoke 和 EndInvoke 方法，要么使用 ThreadPool 或 Task 类。...在爬虫程序中，哪一种更合适取决于具体的设计和需求。一般来说，使用委托与 ThreadPool 或 Task 比创建和管理自己的线程更高效和方便。...但是，如果想要更多地控制线程的优先级、身份或生命周期，可能需要使用线程。也可能想要考虑使用 C# 5 或更高版本中的 async/await 关键字，它们使异步编程变得更容易和清晰。...采集过程是异步的，使用 async/await 关键字实现，同时使用动态转发代理IP提高采集效率。在处理采集结果时，代码会等待所有异步采集任务完成后再进行处理，以保证异步任务全部完成。
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。...通过对标签训练集的拟合，我们希望找到最优的模型参数来预测其他对象(测试集)的未知标签。如果标签是一个实数，我们就把任务叫做“回归（regression）”。...在MSE的例子中有一个从最小二乘法中得到的数学方程: ? 在实践中，用梯度下降法来优化它更容易，它在计算上更有效率。...每一个分割都被选择，以最大化某些泛函。在分类树中，我们使用交叉熵和Gini指数。在回归树中，我们最小化了下降区域的点的目标值的预测变量和我们分配给它的值之间的平方误差的总和。 ?...如果你在处理图像，卷积神经网络会显示出很棒的结果。非线性是由卷积和池化层来表示的，能够捕捉图像的性能特点。 ? 为了处理文本和序列，你最好选择重复的神经网络。
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