抽取工具类 public class untils { public static Channel getChannel() throws IOEx...
在同一开放平台账号下的移动应用及小程序无需关联即可完成跳转，非同一开放平台账号下的小程序需与移动应用（APP）成功关联后才支持跳转。
AJAX长轮询的方法来解决频繁对后台的请求，进一步减小压力 在实现过程发现AJAX的多次请求会出现多线程并发的问题又使用线程同步来解决该问题 个人对ajax长轮...
使用 Java 来调度定时任务时，我们经常会使用 Timer 类搞定。...内部结构 Timer 类里包含一个任务队列和一个异步轮训线程。...轮训线程会每次轮训出时间点最近的并且到点的任务来执行。数组会自动扩容，如果任务非常多。...，为的是可以立即停止轮训。...这时候需要主动唤醒轮训线程，让它退出。 class Timer { ...
LoadBalanced { @Bean public IRule ribbonRule() { return new RoundRobinRule(); //轮训...WeightedResponseTimeRule(); //加权权重 //return new RetryRule(); //带有重试机制的轮训...com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer; import com.netflix.loadbalancer.IRule; import com.netflix.loadbalancer.Server; import java.util.List...AvoidLoanbalanced { @Bean public IRule ribbonRule() { return new RoundRobinRule(); //轮训...// return new WeightedResponseTimeRule(); //加权权重 //return new RetryRule(); //带有重试机制的轮训
最近再看apollo配置中心的实现原理，apollo的发布配置推送变更消息就是用DeferredResult实现的，apollo客户端会像服务端发送长轮训http请求，超时时间60秒，当超时后返回客户端一个...304 httpstatus,表明配置没有变更，客户端继续这个步骤重复发起请求，当有发布配置的时候，服务端会调用DeferredResult.setResult返回200状态码，然后轮训请求会立即返回(...org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.context.request.async.DeferredResult; import java.util.Collection...这时postman会立刻收到response响应结果: mynamespace changed:1538880050147 表明在轮训期间有配置变更过。...这里我们用了一个MultiMap来存放所有轮训的请求，Key对应的是namespace,value对应的是所有watch这个namespace变更的异步请求DeferredResult，需要注意的是：在
lastDiv.remove(); } } }) } } /** * java...let interval = setInterval(function () { console.log("轮训检测...")...let interval = setInterval(function () { console.log("轮训检测...")...let interval = setInterval(function () { console.log("轮训检测...")...let interval = setInterval(function () { console.log("轮训检测...")
2.长轮训机制 长轮训机制是对客户端定时查询的一种改进，即：客户端依旧保持定时发送请求给服务端，但是服务端并不立即响应，而是等到真正有数据更新的时候才发送给客户端。...实际上，并不是当没有数据更新时服务端就永远都不响应客户端，而是需要在等待一个超时时间之后结束该次长轮训请求。相对于客户端定时查询方式而言，当数据更新频率不确定时长轮训机制能够很明显地减少请求数。...但是，在数据更新比较频繁的场景下，长轮训方式的优势就没那么明显了。...另外，WebSocket客户端除了可以在网页中使用，目前还存在一些独立的客户端组件，如： 1.Jetty WebSocket Client API 2.websockets-api-java-spring-client...3.Java-WebSocket 在服务端使用WebSocket 在服务端使用WebSocket需要服务器组件支持，如下以在Tomcat 8.5.41（Tomcat 7之后才支持WebSocket）
一般情况下，在C组件中的JNI_OnLoad函数用来实现给VM注册接口，以方便VM可以快速的找到Java代码需要调用的C函数。...应用层的Java类别通过VM而调用到native函数。一般是通过VM去寻找*.so里的native函数。如果需要连续呼叫很多次，每次都需要寻找一遍，会多花许多时间。...查看文件：/proc/[myPid]/status 在第六行，有一个TracerPid字段，就是记录了调试者的进程id 那么我们就可以这么做来达到反调试的功效了，就是我们可以轮训的遍历自己进程的status...原理知道了，代码实现也很简单，这里用pthread创建一个线程，然后进行轮训操作： 使用pthread_create创建一个线程，线程启动之后执行thread_function函数 ?...开始轮训，读取TracerPid字段的值，发现大于0，就立马退出程序，我们运行结果看看： ?
在Nacos中使用的是sofa-jraft，这个是蚂蚁开源的一个java版本高性能的raft实现，不熟悉raft的同学可以阅读以下raft的论文，了解过raft的同学应该都知道raft非常强化Leader...Apache Derby也是一个Java编写的轻量级数据库，Nacos通过这样的设计其实是构建了一个轻量级的分布式数据库，在每一台的机器上都会有一个保存数据的数据库，然后通过raft协议保证所有机器数据的一致性...这里如何取舍需要用户自己进行一个选择 客户端订阅变更 我们在上一节说到Nacos注册中心中的订阅是通过udp广播+定时轮训来获取到，而在配置中心中采用的是长轮训的方式进行订阅变更，为什么这两个实现订阅会采用不同的方式来实现呢...的数据，显然是不靠谱的，所以这里采用了长轮训的方式，具体长轮训的方式如下： Step1: 客户端定时发出长轮训的请求，超时时间默认为30s。...订阅的话Nacos采用的和注册中心完全不一样的方式，通过长轮训很好的解决了更新的实时通知，并且不需要大量请求资源。如果大家对Nacos感兴趣，建议还是可以阅读下Nacos的代码。
常用负载均衡算法 轮训 负载均衡系统接收到请求后，按照一定顺序将请求分发给服务器上。轮训是一种简单的负载均衡算法策略，不回去关注服务器状态。...加权轮训 负载均衡系统根据服务器权重进行请求任务分派到对应的服务器上，这里的权重一般是根据系统硬件配置进行静态配置的，采用动态的方式计算会更加适合业务，但是复杂度相比简单的轮训就高很多。...加权轮训是轮训的一种特殊方式，主要目的是解决服务器处理能力的差异问题，比如：集群中有的服务器是32核，有的老系统却是16核，那么理论上我们可以对其进行权重配置值，即就是32核服务器的处理能力是16核的两倍...加权轮训解决了轮训算法中误服根据服务器的配置的差异任务进行更好的分配的问题，其实还是会存在无法根据服务器的状态差异性进行请求人物分配的问题。...负载最低优先看起来是解决了轮训中的缺点，然后由于其复杂度的提升，导致真正使用中比例还不如轮训或者轮训加权算法。
长连接 与 AJAX 轮训的方式差不多，但长连接不像 AJAX 轮训一样，而是采用的阻塞模型（一直打电话，没收到就不挂电话）；客户端发起连接后，如果没消息，就一直不返回 Response 给客户端。...在没有 WebSocket 之前，大家常用的手段应该就是轮训了，比如每隔几秒发起一次请求，但这样带来的就是高性能开销，都知道一次 HTTP 响应是需要经过三次握手和四次挥手，远不如 TCP 长连接来的划算...package com.battcn.utils; import javax.websocket.RemoteEndpoint; import javax.websocket.Session; import java.io.IOException...; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; /** * @author Levin * @since...serverEndpointExporter() { return new ServerEndpointExporter(); } } 测试 启动 Chapter24Application.java
当然，一个通用的流程，比如java界，还是有不少现成的流程设计软件，golang界，非常少，所以我用了flow这个，将工作流程（文档流程）纳入engineercms后，就更接近bentley的projectwise...还缺最后一点点，即文档协同的时候，独占性，即锁定和释放，轮训客户端连接状态，还缺客户端，比如用walk做一个客户端界面，就可以本机进行图纸设计或文档编辑缓存，然后自动更新服务器上的文件。
4、 多轮训练：多轮训练被验证对训小模型有效。上一轮训练记录的 loss 值等中间结果可以指导样本的挑选，降低多轮训练的代价。...不同参数选择方法效果的比较 多轮训练 现在大多数大模型通常只训练一轮语言模型，即所有的数据只用一次来更新模型，模型的参数实际上并未充分收敛。同时，小语言模型容量较小，也使得模型的遗忘问题更加严重。...作者提出应当对模型进行多轮训练，来减轻遗忘问题。 为了降低多轮训练的成本，可以使用第一轮的训练 loss 来做数据筛选和精炼，优先选择 loss 大的数据送入第二轮。...用 r 表示第 2 轮训练时样本的采样率，可以发现当采样率超过 50% 时，模型效果的提升比较小。...第二轮训练时数据采样率的影响 以下是模型在全量数据（1.6T token）上的训练曲线，可以发现第二轮训练时，模型效果依然有非常明显的提升。
新建cloud-provider-payment8002支付模块 1.pom修改name不同 和 artifactId不同 2.yml修改服务端口不同 3.启动类修改 二.eureka负载均衡模式默认是轮训...--mysql-connector-java--> mysql mysql-connector-java <!...PaymentMain8001 改为 PaymentMain8002 如果Run Dashboard中没有看到PaymentMain8002,在右上角刷新下maven即可 二.eureka负载均衡模式默认是轮训
二，Broker请求及应答机制的实现 在JAVA的网络IO模型彻底讲解的那篇文章里，已经彻底讲解了Java的各种网络IO实现的机制及优缺点。...其实，kafka的Broker就是通过JAVA的NIO来实现监听和请求处理及应答的。...下面讲解1,2,3,4,5，具体含义： 1，SocketServer.startup()，会启动一个后台线程，该线程会持有一个acceptor，负责接收新的链接请求，并轮训所有的Processor，将新的链接请求加入...Utils.newThread("kafka-network-thread-%d-%d".format(port, i), processors(i), false).start() } accepttor轮训...此处再次建议大家仔细阅读，浪尖关于JAVA的网络IO模型彻底讲解那篇文章，彻底领会其意境。
实现上技术上会不断的轮训手机的目录。 原理剖析： 我们知道当apk正常安装在手机上时会写入到/data/data/包名目录下。被卸载后系统会删除掉。...做进程内不断轮训/data/data/包名是否存在。 当apk被卸载后如果你轮训的代码是java写的。他会伴随虚拟机一起销毁。...但是由于是用C来做轮训，利用了Linux子进程和java虚拟机不在一个进程中的特性就不怕被杀,这点和第一篇我们讲到的双进程守护有异曲同工之妙。...java层调用部分 ?...根据receiver里的name标签我们找到InstallShortcutReceiver.java这个类。
轮训访问 轮训访问就简单多了，拿上面的熊1到熊4来说，我们一个接一个的啪啪 - 打脸，熊1打完打熊2，熊2打完打熊3，熊4打完打熊1，最终也是实现了被打均衡。...但是保证均匀总是要付出代价的，随机访问中需要随机，轮训访问中需要什么来保证轮训呢？...轮训加权 上面演示了轮训方式，还记得一开始提出的熊4比较胖抗击打能力强，可以承受别人2倍的挨打次数嘛？上面两种方式都没有体现出来熊 4 的这个特点，熊 4 窃喜，不痛不痒。...随机加权 随机加权的方式和轮训加权的方式大致相同，只是把使用互斥锁轮训的方式换成了随机访问，按照概率论来说，访问量增多时，服务访问也会达到负载均衡。...IP-Hash 上面的几种方式要么使用随机数，要么使用轮训，最终都达到了请求的负载均衡。
负载均衡算法有：轮训、随机、加权轮训、加权随机、地址哈希等方法，负载均衡器维护一份服务列表，根据负载均衡算法将请求转发到相应的微服务上，所以负载均衡可以为微服务集群分担请求，降低系统的压力。...Java中远程调用的技术有很多，如：webservice、socket、rmi、Apache HttpClient、OkHttp等，互联网项目使用基于http的客户端较多，本项目使用OkHttp。
其中Gm(X)为第m轮的弱学习器，fm(X)和fm-1(X)分别为第m轮和第m-1轮训练后的集成学习模型，α为第m轮弱学习器的加权系数 m轮训练后的模型损失 首先分析各弱学习器对集成学习模型的贡献权重...然后分析每轮训练弱学习器时的样本权重迭代方式。...再看损失函数，每个样本的损失可看做是两部分的乘积形式，其中前一部分与第m轮训练的弱学习器Gm(X)无关，而后一轮与其直接相关，因而可将前一部分看做是样本加权系数——这也正是不断调整每一轮训练模型的样本权重的根源所在...04 GB 与Adaboost算法类似，GB（梯度提升）集成学习算法也是基于多个弱学习器的训练效果的加权进行最终判决，且每轮训练也基于前一轮训练效果进行针对性的更新迭代。...但与Adaboost聚焦于前一轮训练错误的样本机制不同，GB聚焦于前一轮训练后的残差，相当于是通过集成学习来了个算法接力，以使得最终学习效果不断逼近真实水平。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
