本篇文章虽说是教大家如何调用上下篇文章缩略图的，但是实则是探讨一种船新的函数写法。在正式教程开始之前，首先我们需要先写个缩列图函数，如下：
HPA的全称为Horizontal Pod Autoscaling，它可以根据当前pod资源的使用率（如CPU、磁盘、内存等），进行副本数的动态的扩容与缩容，以便减轻各个pod的压力。当pod负载达到一定的阈值后，会根据扩缩容的策略生成更多新的pod来分担压力，当pod的使用比较空闲时，在稳定空闲一段时间后，还会自动减少pod的副本数量。
图一 是 TiFlash 的架构示意图，上方是 TiDB/TiSpark 的计算层节点，虚线的左边是四个 TiKV 的节点，右边就是两个 TiFlash 节点。这张图体现的是TiFlash 一个重要的设计理念：通过利用 Raft 的共识算法，TiFlash 会作为 Raft 的 Learner 节点加入 Raft group 来进行数据的异步复制。Raft Group 指的是 TiKV 中由多个 region 副本组成的 raft leader 以及 raft follower 组成的 group。从 TiKV 同步到 TiFlash 的数据，在 TiFlash 中同样是按照 region 划分的，但是在内部会通过列存的方式来存到 TiFlash 的列式存储引擎中。
奇异值分解 (singular value decomposition, SVD) 就是一个“旋转-拉缩-旋转”的过程。用下图来进一步说明：
用于实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。HPA控制器基于Master的kube-controller-manager服务启动参数--horizontal-pod-autoscaler-sync-period定义的探测周期（默认值为 15s），周期性地监测目标Pod的资源性能指标，并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比，在满足条件时对Pod副本数量进行调整.
Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式，手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置。自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标，并指定Pod副本数量的范围，系统将自动在这个范围内根据性能指标的变化进行调整。
Redis Hash（散列表）是一种 field-value pairs（键值对）集合类型，类似于 Python 中的字典、Java 中的 HashMap。一个 field 对应一个 value，你可以通过 field 在 O(1) 时间复杂度查 field 找关联的 field，也可以通过 field 来更新或者删除这个键值对。
K8S 作为一个集群式的管理软件，自动化、智能化是免不了的功能。Google 在 K8S v1.1 版本中就加入了这个 Pod 横向自动扩容的功能（Horizontal Pod Autoscaling，简称 HPA）。
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实际生产系统, 会遇到某个服务需要扩容的场景，也可能会遇到由于资源紧张或者工作负载降低而需要减少服务实例数量的场景。
经常会用到把上传的大图片压缩，特别是体积，在微信等APP应用上，也默认都是有压缩的，那么，怎么样对图片大幅度压缩却仍能保持较高的清晰度呢？
今天，我想分享一种不同的方法来描绘矩阵，它不仅用于数学，也用于物理、化学和机器学习。基本想法是：一个带有实数项的 m×n 矩阵 M 可以表示从 R^n→R^m 的线性映射。这样的映射可以被描绘成具有两条边的节点。一条边表示输入空间，另一条边表示输出空间。
云函数是一段运行在云端的代码，无需管理服务器，在开发工具内编写，一键上传部署即可运行后端的代码。
什么是MindMap? MindMap（被译成思维导图或心智图）是一种思维工具，由英国的记忆之父托尼-博赞发明。 MindMap是一种新的思维模式，它将左脑的逻辑、顺序、条例、文字、数字，以及右脑
部分手机拍照图片exif头信息中设置了Orientation，该参数影响图片的旋转方式，导致生成缩列图时会发生旋转。
这样的设计逻辑导致用户无法自定义 HPA 的扩缩容速率，而不同的业务场景对于扩容容灵敏度要求可能是不一样的，比如：
上图中a,b,c三个图两边受力都不同，但在杆中间截面上的内力时相同的，所以上图三种不同的组合，因为静力等效，所以可以都换为a图的形式进行计算。
题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2767 题意是给了n个点m条有向边，问最少再加多少条边可以使整个图变为强连通图。
Serverless 作为近几年兴起的新概念，相信不少人都对其有所耳闻，但究竟什么是 Serverless？它真的不需要服务器了吗？传统业务到底如何和 Serverless 适配呢？ 本文将通过 WordPress 建站场景，为您介绍基于 Serverless 的低成本、高性能的全新建站方案。
学习这一篇教程的前提是：已经学习了上一篇《R高级|利用cowplot包拼接图片（1）基本操作》，并且熟悉了cowplot包中plot_grid函数的基本操作，我们仍然使用上一篇中的A、B、C、D四幅图在本节中进行演示。
导语：腾讯云 CKafka 作为大数据架构中的关键组件，起到了数据聚合，流量削峰，消息管道的作用。在 CKafka 上下游中的数据流转中有各种优秀的开源解决方案。如 Logstash，File Beats，Spark，Flink 等等。本文将带来一种新的解决方案：Serverless Function。其在学习成本，维护成本，扩缩容能力等方面相对已有开源方案将有优异的表现。
腾讯云 CKafka 作为大数据架构中的关键组件，起到了数据聚合，流量削峰，消息管道的作用。在 CKafka 上下游中的数据流转中有各种优秀的开源解决方案。如 Logstash，File Beats，Spark，Flink 等等。本文将带来一种新的解决方案：Serverless Function。其在学习成本，维护成本，扩缩容能力等方面相对已有开源方案将有优异的表现。 Tencent Cloud Kafka 介绍 Tencent Cloud Kafka 是基于开源 Kafka 引擎研发的适合大规模公有云部
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 戳阅读原文观看完整直播回顾 讲师介绍 腾讯云 CKafka 产品经理，负责腾讯云消息队列系列产品的产品策划相关工作，在PaaS中间件领域有着丰富的经验。 腾讯云Ckafka核心研发，精通Kafka及其周边生态，拥有多年分布式系统研发经验。主要负责腾讯云CKafka定制化开发及优化工作。专注于Kafka在公有云多租户和大规模集群场景下的性能分析和优化。 腾讯云 CKafka 作为大数据架构中的关键组件，起到了数据聚合，流量削峰，消息管道的作用。在 CKafk
很多网站开发人员在接到网站建设订单时候，会碰到各种各样的需求，不同的类型的网站需要保存的信息都不一致，如企业网站需要有产品表，新闻表，但学校网站需要新闻表，学生报名表等，自定义信息表很好解决这种需求，自定义信息表为PageAdmin自助建站系统的核心功能，后台内管理中的子菜单都是都属于自定义信息表，如下图：
网站有各种各样的需求，不同的网站需要保存的信息都不一致，如企业网站需要有产品表，新闻表，但学校网站需要新闻表，学生报名表等，自定义信息表很好解决这种需求，自定义信息表和自定义字段为PageAdmin的核心功能，后台内容管理中的子菜单都属于自定义信息表，如下图：
前言 关于IDC假负载验证测试，“腾讯数据中心”已经发送2篇介绍文章《数据中心假负载验证测试之道》、《数据中心假负载验证测试实战指导方案》，今天我们将以某大型微模块数据中心（简称A-IDC）的假负载验证测试为例，继续为大家剖析假负载验证测试情况。 一、假负载验证测试问题概述 A-IDC假负载验证测试主要由基础设施验证测试和微模块验证测试组成。该项目验证测试累积发现基础设施问题280项，微模块测试问题381项。测试发现的问题主要分为4类：设计问题、设备选型问题、设备质量问题、施工工艺问题。 总体来看，设备
在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果（含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码）一文里，我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式，在本文里，将在此基础上再引入成交量效果图，并结合量价理论，给出并验证一些交易策略。
由于之前公司网站采用的网站系统出现了漏洞，并且停止了更新，领导要求新的网站采用pageadmin网站系统重新改版，小编在学习和使用中学到了有很多实用的技巧，其中的自定义信息表功能个人觉得是非常方便和实用，下面发出来分享给大家。
默认监测时间：30s master 检测到项目容器 cpu 使用率上升至 50% 以上时，自动扩充容器数量 master 检测到项目容器 cpu 使用率下降至 50% 以下时，自动缩减容器数量
某客户在中秋及国庆期间进行推广活动，业务访问量是平常的几倍，由于访问量的突增，无法及时进行扩容来规避，虽客户内部已提前进行容量评估和预留， 也采用自建的自动化扩容机制，其时效性在突发情况下未能达到预期，导致本次双节活动产生不小的业务损失。
奇异值分解 (singular value decomposition, SVD) 就是一个“旋转-拉缩-旋转”的过程。
唐聪，腾讯云容器技术专家，极客时间专栏《etcd实战课》作者，开源项目kstone和crane内部雏形版 founder，etcd活跃贡献者，主要负责腾讯云大规模k8s和etcd平台稳定性和性能优化、业务集群成本优化、有状态服务容器化等产品研发设计工作。 背景 2021年下半年以来，在新冠疫情和互联网政策的冲击之下，各大互联网公司都在进行降本增效。降本增效的一大核心手段就是优化计算资源成本，本文将以腾讯某内部 Kubernetes/TKE 业务为案例，详细阐述如何从 0到1（成本数据采集与分析、优化措施、行
云托管 CloudBase Run 是由云开发提供的新一代云原生应用引擎，支持托管任意语言和框架编写的容器化应用。可用于云端一体化开发多种端应用（小程序、公众号、Web 应用、微服务应用、Flutter 客户端等），那么，如何使用云托管实现表白墙应用呢？
我们都知道，应用的流量可以说是波动不定。一款应用可能会在某个时间点突然遭遇巨大的访问量，而在其他时候则可能门可罗雀。为了应对这种情况，自动化缩放服务成为了维持服务稳定性和成本效率的关键。今天我们将介绍 Kubernetes 的一个强大功能 —— 水平Pod自动伸缩（Horizontal Pod Autoscaler，简称HPA），它可以帮助我们智能地调整应用的规模。
唐聪，腾讯云容器技术专家，极客时间专栏《etcd实战课》作者，开源项目kstone和crane内部雏形版 founder，etcd活跃贡献者，主要负责腾讯云大规模k8s和etcd平台稳定性和性能优化、业务集群成本优化、有状态服务容器化等产品研发设计工作。 背景 2021年下半年以来，在新冠疫情和互联网政策的冲击之下，各大互联网公司都在进行降本增效。降本增效的一大核心手段就是优化计算资源成本，本文将以腾讯某内部 Kubernetes/TKE 业务为案例，详细阐述如何从 0到1（成本数据采集与分析、优化措施、
本文为联合撰稿，作者团队包括：布莱德，携程技术专家；向晨，携程数据库专家；骋成，携程技术专家；小峰，携程高级软件工程师。
从海报中提炼出的重点信息有：活动名称是创新课堂，主题是工艺细节和设计的重要性，还有讲师信息，以及电话或扫码报名。
Photoshop 中的“图层”面板列出了图像中的所有图层、图层组和图层效果。可以使用“图层”面板来显示和隐藏图层、创建新图层以及处理图层组。可以在“图层”面板菜单中访问其他命令和选项。
我们预计，在即将于3月19-20日召开的公开市场操作委员会会议上，美联储将继续维持利率不变，但会宣布放缓缩表，并于4月开始执行，按当前速度减半缩表。由于经济增长强于预期、通胀下降的动能减弱，美联储很可能到6 月中旬才开启降息周期，预计全年降息75个基点。考虑到多种因素，我们认为联储大概率将于今年年底前停止缩表。
创建与输入数组相等长度的新数组，作为直接寻址表。两数之和的期望是Target，将Target依次减输入数组的元素，得到的值和直接寻址表比较，如果寻址表存在这个值则返回；如果不存在这个值则将输入数组中的元素插入寻址表，再进行输入数组中的下一个元素。
IDM UltraEdit Pro是一款专业的文本/十六进制编辑器，拥有强大的文本编辑功能，可以编辑文本、十六进制、ASCII码等各种文本内容，是目前最为强大的记事本软件，可以完全替代系统自带的记事本！UltraEdit是世界上领先的，功能强大的，极具价值的文本编辑器、十六进制编辑器、HTML编辑器、PHP编辑器、Javascript编辑器、Perl 编辑器和程序编辑器。UltraEdit是款全球功能一流的文本编辑软件，支持配置高亮语法和几乎所有编程语言的代码结构。内建英文单字检查，可同时编辑多个文件，编辑功能强大，具有代码提示、折叠、列操作等人性化功能。能够满足你一切编辑需要的文本编辑器，使用它可以编辑文本、十六进制、ASCII码，可以取代记事本，内置英文单字检查、C++及VB指令突显，可同时编辑多个文件，而且即使开启很大的文件速度也不会慢。软件附有HTML标签颜色显示、搜寻替换以及无限制的还原功能。支持配置高亮语法和几乎所有编程语言的代码结构。
最近出了很多新机，很多人在购买前会详细查看手机参数，其中“分辨率”这一项让不少人一头雾水，究竟手机分辨率是什么？对我们的使用体验有什么影响？是不是分辨率越高越好？
上图是 MVC 架构的 Web 应用部署之后的典型情况。上图中的整个蓝色部分就是服务端的边界，它是负责应用或代码的线上运维。而 Serverless 要解决的问题的边界就是服务端的边界，也就是服务端运维。
Pod 水平自动扩缩全名是Horizontal Pod Autoscaler简称HPA。它可以基于 CPU 利用率或其他指标自动扩缩 ReplicationController、Deployment 和 ReplicaSet 中的 Pod 数量。
最近接触到Yaf框架，从最初按照鸟哥惠新宸的写的关于Yaf手册，到自己写一个hello world 程序，对于我这个新手来说还是蛮曲折的，大家都知道yaf框架是用C写的，所以自身的效率和性能，还是很不错的，但是缺点的就是关于yaf的文档太少，这让不少初学者很头疼，其实这也不能算缺点，毕竟一个框架的兴起，得靠大家一点点把它壮大，写这篇文章，一是为了几个笔记，而是希望对刚接触yaf的同志们能有所帮助。
译自：Performance evaluation of the autoscaling strategies vertical and horizontal using Kubernetes
张路，运营开发专家工程师，现负责游戏知几 AI 助手后台架构设计和优化工作。 游戏知几 随着业务不断的拓展，游戏知几 AI 智能问答机器人业务已经覆盖了自研游戏、二方、海外的多款游戏。游戏知几研发团队主动拥抱云原生，推动后台业务全量上云，服务累计核心1w+。 通过云上的容器化部署、自动扩缩容、健康检查、可观测性等手段，提高了知几项目的持续交付能力和稳定性，形成了一套适合游戏知几自身的上云实践方案。本文将会介绍游戏知几项目中遇到的痛点以及探索出的一套可靠的上云实践方案。 知几项目背景 游戏知几[1]是一款游戏
PHP数据结构（十五）——哈希表 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 查找的效率与查找的次数有关，查找的次数越少速度越快。因此，希望能够一次查找出结果，此时键值一一对应，称满足这条件的f(k)为哈希函数。 1、定义 1）冲突 不同的关键字通过哈希函数，得到同一个地址，称为冲突。具有相同函数值的关键字称为同义词。 2）哈希表 根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突的方法，将一组关键字映像到一个有限连续的地址集上，以关键字的“像”作为记录的位置，此表称为哈希
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