Nginx是著名的反向代理服务器，也被广泛的作为负载均衡服务器 ZooKeeper是分布式协调服务框架，有时也被用来做负载均衡 那么他们的区别是什么？如何选择呢？...下面从实际场景看下他们的关系 Nginx的负载均衡配置非常简单，把多个web server配置到nginx中，用户访问Nginx时，就会自动被分配到某个web server upstream backend...这时就会有一些小麻烦，例如 （1）配置维护的成本变高，因为节点太多 （2）单点故障的风险增加了，因为热点服务的访问量很高，如果这个服务集群内的负载均衡服务出现问题，这个服务将失效 第一个问题，可以通过自己开发程序解决...，但只是降低复杂度，并没有实际解决 第二个问题，可以通过双机高可用部署方案，使用另一台nginx负载均衡服务器随时待命，只是成本较高 为了解决这些问题，就有人提出了使用ZooKeeper负载均衡的方案...机制等特性，把ZooKeeper作为服务的注册和变更通知中心，解决了Nginx负载均衡方案带来的问题
性能测试、负载测试、压力测试-之间的差异 目录 1、什么是性能测试 2、什么是负载测试 3、什么是压力测试 4、性能测试 vs 负载测试 vs 压力测试 5、为什么要进行性能测试 6、为什么要进行负载测试...它通过在不同的负载场景中传递不同的参数来检查系统组件的性能。 2、什么是负载测试 负载测试是在任何应用程序或网站上模拟实际用户负载的过程。它检查应用程序在正常和高负载期间的行为。...但是，如果您使用的是敏捷软件开发方法，那么您需要不断地测试应用程序。 9、什么时候使用负载测试 执行负载测试以确定系统可以处理多少用户。您还可以查看不同的场景，让您专注于系统的不同部分。...像您网站上的主页或结帐网页一样进行网络负载测试。它还可以帮助您确定系统中的负载是如何建立和维持的。...这也有助于您为意外的流量高峰做好准备，并提供更多时间和资源来解决任何瓶颈。 11、结论 1、性能测试是一种用于确定计算机、网络或设备速度的测试方法。 2、负载测试模拟任何应用程序或网站上的真实负载。
“框架”和“库”都是某人编写的代码，用于解决常见的问题。 比如，你有一个处理字符串的程序。...库和框架都是由某人编写的可复用的代码。两个的目的都是为了帮助你更快捷地解决常见的问题。 我常常使用房子作为网络开发概念的比喻。 库就像去宜家家居（IKEA，一家知名的家居零售商）购物一样。...然后他们会告诉你何时何地你可以提供自己的意见。 技术的差异 框架和库之间技术差异在于一个控制反转的的术语。 当你使用库的时候，你负责应用程序的流程。此时，你正在选择何时何地调用库。...框架更加自以为是，因为——根据定义——控制反转需要应用设计自由的让步。 同样的，某种程度上，某种观点的主观程度是主观的。...总结 框架和库都是由某人编写的代码，有助你以更加简洁的方式完成一些常见的任务 框架反转了程序的控制。它告诉开发者他们需要什么。库就不是这样。程序员在需要的地方和时间点调用库。
一、前期工作 本文将实现灵笼中人物角色的识别。较上一篇文章，这次我采用了VGG-19结构，并增加了预测与保存and加载模型两个部分。...加载数据 使用image_dataset_from_directory方法将磁盘中的数据加载到tf.data.Dataset中 batch_size = 16 img_height = 224 img_width...= 224 """ 关于image_dataset_from_directory()的详细介绍可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/117018789...Using 252 files for training. """ 关于image_dataset_from_directory()的详细介绍可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net...-19， 将学习率（learning_rate）从1e-4改为了1e-5 更换了数据集 是不是仿佛明白了什么呢 不明白也没关系，后面再逐一讲解，这里先给大家一个体验 七、保存and加载模型 这是最简单的模型保存与加载方法哈
今天在Python运行环境的服务器弄一个有关图像处理的程序时报这样的错： NameError: global name 'Image' is not defined...import Image 了下，发现原来 Python 并没有自带图像处理库，需要独立安装……查了下，Python常用的图像处理库叫PIL，可以使用 pip 安装，不错～于是在 用virtualenv...里敲入 pip install PIL。...安装很快完成，于是愉悦地刷新，等待程序的通过，结果又报错： IOError: decoder jpeg not available Google了下，发现通过 pip 安装的 PIL...-------- PIL 1.1.7 SETUP SUMMARY --------------------------------------------------------
宏观的差异，RabbitMQ与Kafka只是功能类似，并不是同类 RabbitMQ是消息中间件，Kafka是分布式流式系统。...不过这会有许多缺点，例如：消费失败不支持重试等，下面微观的差异中会有说明 。 Kafka是按照预先配置好的时间保留分区中的消息，而不是根据消费者是否消费了这些消息。...微观差异，类似功能的不同特点 Kafka支持消息有序性，RabbitMQ不保证消息的顺序 RabbitMQ RabbitMQ文档中关于消息顺序保证的说明： “发到一个通道（channel）上的消息，用一个交换器和一个队列以及一个出口通道来传递...消息时序 分布式系统中，很多业务场景都需要考虑消息投递的时序，例如： （1）单聊消息投递，保证发送方发送顺序与接收方展现顺序一致 （2）群聊消息投递，保证所有接收方展现顺序一致 （3）充值支付消息，保证同一个用户发起的请求在服务端执行序列一致...另外，当我们有一个低负载时，单个消费者需要处理并且并行的管理多个分区，这在消费者端会消耗更多的资源。 随着负载增加，我们只需要伸缩消费者组使其消费者的数量等于主题中分区的数量。
参考链接： Java stringbuffer和stringbuilder之间的差异 1、相同点：String、StringBuffer、StringBuilder三个类都是用来封装字符串的 2、不同点...： String类是不可变类，即一旦一个String对象被创建后，包含在这个对象中的字符串是不可以改变的StringBuffer对象代表一个字符序列可变的字符串StringBuilder也代表一个可变字符串对象...，与StringBuffer相比，StringBuilder是线程不安全的，而StringBuffer是线程安全的 3、方法： （1）String类中主要的方法： char charAt(int...index)：获取字符串中indext位置的字符 String concat(String str)：将该String对象与str连接在一起 String substring(int beginIndex...)：获取从beginIndex位置开始到结束的子字符串 String substring(int beginIndex,int endIndex)：获取从beginIndex位置到endIndex位置的字符串
问题描述 在collections模块中的defauldict使用时与dict有何不同，为何我们用dict中的key值不存在时会报错，而defaudict不会报错，下面做出解答。...解决方案 以解决遇到的问题用来解答。...可以看出最初dic没有key值时，字典返回的值为1；同理如果直接用dict会产生什么结果呢？...值，即在所定义的dic中找不到num值，但利用if条件语句也可以达到与defaultdict()一样的效果。...但使用if语句来主动为key赋值，也能达到defaultdict()一样的效果。 END
3月份，我在生信菜鸟团的首次发文，假阳性突变的出现居然是因为duplicates mark的不够？...具体看一下错误信息中提到的queryname的前后内容。...这种方式虽然更直观，但是与GATK不兼容，所以GATK在看到之后就报错了。 试图解决 发现samtools的小问题之后，查阅了一下samtools-sort文档[1]。...之后，我去看了一下提到的SAM格式文档[4]。 在Tag的SO部分。...最后的建议是，不同软件有差异，在使用时要小心。 Section 1.3.1部分对常用的排序方式进行了介绍。 总结 今天遇到的问题其实并没有解决。
使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。 ?...生成噪声的线性数据 为了专注于自动差异/自动渐变功能的核心，我们将使用最简单的模型，即线性回归模型，然后我们将首先使用numpy生成一些线性数据，以添加随机级别的噪声。...正如您在下面看到的，我们的模型的TF和PyTorch类定义基本上完全相同，但在一些api名称上只有很小的差异。...确实在PyTorch参数中是Tensor子类，当与Module api一起使用时，它们具有非常特殊的属性，可以自动将自身添加到Module参数列表中，并会出现在在parameters（）迭代器中。...同样，本着眼于自动差异/自动渐变功能核心的目的，我们将使用TF和PyTorch特定的自动差异实现方式实现自定义训练循环，以便为我们的简单线性函数提供渐变并手动优化权重和偏差参数以及临时和朴素的渐变后代优化器
Silverlight/WPF中，如果要在多线程中对界面控件值做修改，用Dispatcher对象的BeginInvoke方法无疑是最方便的办法 ，见:温故而知新:WinForm/Silverlight多线程编程中如何更新...UI控件的值 但今天发现WPF中的BeginInvoke却无法自动将匿名方法/Lambda表达式转变成Delegate类型(注：对委托，匿名方法，Lambda感到陌生的朋友先阅读温故而知新：Delegate...,Action,Func,匿名方法,匿名委托,事件) silverlight中的代码片段: private void button1_Click(object sender, RoutedEventArgs...，同时还要定义相应的委托类型，难道不能象Silverlght中那样清爽一点么？...这算不算是编译器的BUG(或是需要改进的地方)
明确 项目需求有明确的需求提出方，需求内容多是经过业务人员或使用者的确认，但产品这方面是缺失的。...但产品需求还有一个重要的特点：随着市场变换，产品需求也在不断的迭代更新，来迎合或满足这部分新增或之前未发现满足的需求， 真伪 项目需求大部分来讲都是明确需要的，是需求方根据自己的实际业务需要而提出的，只不过有些需要不能表达的很清楚...但产品需求中，存在一种伪需求，看似需求量很大，但当真正推向市场去验证的时候才知道是伪需求，这也就是市面上出现了很多短命的产品的一种现象。...但产品出了问题，就不会有这么强烈的反馈给开发者，产品转换成本太低，掉头投入其他产品只是一个切换的事，导致产品开发者很难收到确切的问题反馈，产品人员必须要向使用者收集反馈，时刻监控产品的运行情况，才能更好的掌握产品的使用情况...驱动 产品需求的产生是自发的，项目需求是被动接受的。
问题描述 相信学过安卓开发的同学都知道Activity与fragment这两个控件，这两个是我们在安卓开发中经常遇到的问题，有些人不能够分清这两个的相同点以及他们的区别，今天我们就来了解一下Activity...与fragment的相同点以及他们的区别。...相同点 Activity与fragme都是安卓开发的重要组件，他们都是安卓开发中的页面布局的重要组成部分，很多人在学习前端开发之后学习起Activity与fragment是非常简单的，他和我们前端的学习非常的相似...fragment 不同点 在安卓开发中Activity与fragment也有许许多多的不同，首先我们来介绍一下Activity这个控件，我们首先来看一下Activity代表的是整个页面，就像我们在APP...Activity与fragment的生命周期也是不同的，下面我们通过两个图片来简单的了解一下Activity与fragment的生命周期。 ? ?
今天来学习一下如何使用基于tensorflow和keras的迁移学习完成猫狗分类，欢迎大家一起前来探讨学习~ 说明：在此试验下，我们使用的是使用tf2.x版本，在jupyter环境下完成 在本文中，我们将主要完成以下任务...： 实现基于tensorflow和keras的迁移学习 加载tensorflow提供的数据集（不得使用cifar10） 需要使用markdown单元格对数据集进行说明 加载tensorflow提供的预训练模型...cnn_utils from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory from tensorflow.keras.layers...train_dataset = image_dataset_from_directory(train_dir,...：✨✨✨ 三、MobileNetV2网络介绍 1.加载tensorflow提供的预训练模型 val_batches = tf.data.experimental.cardinality(validation_dataset
ARM 基于RISC指令集 指令少：有些指令集也就100多条，甚至少于100条指令 ARM指令只能处理寄存器内的数据，内存数据只能通过load/store访问存储器，将内存的数据读取到寄存器，经过指令处理后...，再将数据存储到内存中 例如将内存0x70009中的数值加1，X86的指令为add [0x70009],1即可，而arm指令则需要先将0x70009地址的数据通过load指令加载到R1寄存器中，然后再...ADD R1 R1 #1(即R1=R1+1)，然后再将R1寄存器中的数据store到内存地址中 拥有比CISC更多的通用寄存器，用于大量的寄存器数据运算以及存放 由于RISC指令集都是等长的指令，...在ARM中大多数指令可以用于分支跳转的条件判断。...是小端排序(Little-Endian)的。
一·Model层 OC : Model层数据如果是层层嵌套我会用以下的方法来分割 @interface levelTwoModel : NSObject //二级数据 @property (nonatomic...var id:Int var name:String } 二·ViewController层 OC : 在Objective-C 我会在Interface 声明一个Model变量通过Setter的方法把...Model层数据传输过去 拿我在以前写的一篇文章中作例子 iOS-NSArray与Model模型 该篇文章中Model层数据通过UITabelView的delegate & dataSource 方法...IndexPath) { tableView.deselectRow(at: indexPath, animated: true) //告诉生产者去刷新这次点击cell的操作...//遵循我们声明的levelPresenterDelegate 和 UIViewController协议 public func getModel() { guard let url
这时，就需要就自身所出bug了解问题本身涉及的大致原理，依据报错的具体位置(要完整的看完bug信息，不要只看最后报错信息而不看中间调用过程)才能更快的精准解决自己的问题 一、原理概述 PIL(Python...二、PIL Image与tensor的转换 2.1 tensor转换为PIL Image from torchvision.transforms PIL_img = transforms.ToPILImage...所以从bug的位置可知此问题与组合操作顺序无关，但从最后的类型错误中可知此行代码传进去的observation类型期望是PIL，但实际是tensor，因此只要在此之前进行两者格式的转换即可解决bug...肯定是需要tensor的图像操作传入的是PIL，因此在合适的位置前将PIL转换为tensor即可 解决方法从 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize...和np.ndarray图片与Tensor之间的转换 [2] PyTorch载入图片后ToTensor解读（含PIL和OpenCV读取图片对比） [3] pytorch如何显示数据图像及标签TypeError
train_dataset = image_dataset_from_directory(train_dir,...卷积层与池化层的叠加实现对输入数据的特征提取，最后连接全连接层实现分类。...特征提取——卷积层与池化层 实现分类——全连接层 这里用到“迁移学习”的思想，使用“预训练模型”作为特征提取；实现分类的全连接层有我们自己搭建。...完整代码 ''' Tensorflow2.x Python3 ''' # 导入库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import...os import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory
当前流行的方案有Hibernate与myBatis。 两者各有优劣。竞争激烈，其中一个比较重要的考虑的地方就是性能。 因此笔者通过各种实验，测出两个在相同情景下的性能相关的指数，供大家参考。...测试目标 以下测试需要确定几点内容： 性能差异的场景； 性能不在同场景下差异比； 找出各架框优劣，各种情况下的表现，适用场景。 测试思路 测试总体分成：单表插入，关联插入，单表查询，多表查询。...其中hibernate非懒加载情况下与myBatis性能差异也是相对其他测试较大，平均值小于1ms。 这个差异的原因主要在于，myBatis加载的字段很干净，没有太多多余的字段，直接映身入关联中。...测试总结 总体初观，myBatis在所有情况下，特别是插入与单表查询，都会微微优于hibernate。不过差异情况并不明显，可以基本忽略差异。...关联时一个差异比较大的地方则是懒加载特性。其中hibernate可以特别地利用POJO完整性来进行缓存，可以在一级与二级缓存上保存对象，如果对单一个对象查询比较多的话，会有很明显的性能效益。
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