前言 最近有个网友问了我一个问题：系统中大事务问题要如何处理？ 正好前段时间我在公司处理过这个问题，我们当时由于项目初期时间比较紧张，为了快速完成业务功能，忽略了系统部分性能问题。项目顺利上线后，专门抽了一个迭代的时间去解决大事务问题，目前已经优化完成，并且顺利上线。现给大家总结了一下，我们当时使用
目录背景抽象工厂模式优点与缺点参考文章 背景 现在我需要开发一个相机操作模块，它可能在Windows下运行，也可能在Linux下运行。由于在厂家提供的SDK中，Windows下的SDK和Linux下的SDK是有区别的，因此对于一个品牌的相机，我们要创建两个类去封装这两个不同平台下的API。 我们先使
主题： aspnetcorewebapi项目，提交到gitlab，通过jenkins(gitlab的ci/cd)编译、发布、推送到k8s。 关于gitlab、jenkins、k8s安装，都是使用docker启动服务。 首先新建一个项目,为了方便浏览就把swaggerr非开发环境不展示去掉 下面就是需
1、前言 在6.28/29的稀土掘金开发者大会RAG专场上，我们公司CEO员外代表TorchV分享了我们在《RAG在企业应用中落地的难点与创新》 其中最后分享了两个观点： AI在应用场景落地时有三个特点：功能小、质量高、价值大 如果说做产品是把一横做好的话，那么去做企业落地服务就是一竖，从需求和方案
在C#中使用RabbitMQ做个简单的发送邮件小项目 前言 好久没有做项目了，这次做一个发送邮件的小项目。发邮件是一个比较耗时的操作，之前在我的个人博客里面回复评论和友链申请是会通过发送邮件来通知对方的，不过当时只是简单的进行了异步操作。 那么这次来使用RabbitMQ去统一发送邮件，我的想法是通过
由于要搭建一个ctf平台，用docker一键搭建是出现超时情况 用了很多办法，换源，等之类的一样没办法，似乎它就是只能用官方那个一样很怪。 只能用一种笨办法来处理了，一个个pull。 打个比如： 打开相对应docker-compose.yml文件 可以看到image就是需要去下载的。那么此时你就可以
理想很丰满，现实往往很残酷。 一种按照ddd的方式，根据业务来把自己需要的模块一个一个写出来，再按照模块把需要的接口一个一个的写出来，堆砌一些中间件，以及解耦的command，handler等等 ，一个项目就这么成型了。上面的项目有一个非常清晰的特点，就是按需开发，不需要去可以定义业务相关的公共的模
单元测试 前言 时隔多个月，终于抽空学习了点新知识，那么这次来记录一下C#怎么进行单元测试，单元测试是做什么的。 我相信大部分刚毕业的都很疑惑单元测试是干什么的？在小厂实习了6个月后，我发现每天除了写CRUD就是写CRUD，几乎用不到单元测试。写完一个功能直接上手去测，当然这只是我个人感受，仅供参考
上万条甚至上百万数据进行迁出做备份或者进行不妨碍原系统数据的操作，现在很多企业都会用到，目前就需要将上百万条数据进行迁出到副表保存并操作，直接再后台写一个按钮进行操作，既方便操作也不会很慢。毕竟是客户需要，不能每次迁出都要客户去数据库操作，操作的不好那数据危险度挺高的。 1、分页查询数据库主表数据
开始前，我们先简单了解一下基本的概念，我大致归纳为以下几个点 什么是Web3.0，和区块链又有什么关系？（上回的文章不就派上用场了） 需求：开发一个基于Python的Web 3.0图片上传系统。这个系统将允许用户上传图片，并将图片存储在去中心化的网络上，同时记录交易信息在区块链上。 本就是写着玩的，
（注：本小节不是对划线算法事无巨细的证明，如果你需要更加系统的学习，请跳转至文末的参考部分） 如果你是一名曾经学习过图形学基础的学生，那么你一定对画线算法稔熟于心，中点划线算法，Bresenham算法。其中，现代光栅化器中使用最多的就是Bresenham算法，它以去除了除法和浮点运算而著称。 但如果
贝壳机器学习平台的计算资源，尤其是 GPU，主要依赖公有云服务，并分布在不同的地理区域。为了让存储可以灵活地跟随计算资源，存储系统需具备高度的灵活性，支持跨区域的数据访问和迁移，同时确保计算任务的连续性和高效性；此外，随着数据量的增长，元数据管理的压力也在逐渐加大。 贝壳机器学习平台团队从去年开始对
一：背景 1. 讲故事 前些天有位朋友找到我，说他们的程序内存会偶发性暴涨，自己分析了下是非托管内存问题，让我帮忙看下怎么回事？哈哈，看到这个dump我还是非常有兴趣的，居然还有这种游戏币自助机类型的程序，下次去大玩家看看他们出币的机器后端是不是C#写的？由于dump是linux上的程序，刚好win
大家好，我是猫哥，今天给大家分享几个高质量的技术类信息源。 本文分享的信息源都是周刊类型的，所谓周刊类，就是以固定每周的频率更新，每期分享很多精华内容的链接。它的特点是信息密度极高，可以节省你去查找信息的时间，高效的学习者都会喜欢这类内容。 如果不是看了这篇文章，我猜你可能想不到 Python 竟会
开心一刻 中午我妈微信给我消息 妈：儿子啊，妈电话欠费了，能帮妈充个话费吗 我：妈，我知道了，我帮你充 当我帮我妈把话费充好，正准备回微信的时候，我妈微信给我发消息了 妈：等会儿子，不用充了，刚刚有个二臂帮妈充上了 我输入框中的（妈，充好了）是发还是不发？ 简单使用 关于 DataX ，大家可以去看
什么是噪声呢？在自然界中，离散的随机是比较常见的，比如蝉鸣突然响起又突然停下，比如雨滴随机落在一个位置，但是随机和连续并存是更常见的情况，比如山脉的走向是随机的，但山峰之间的高度又是连续的，比如天上的云朵、水面的波纹等等。这种把随机和连续结合起来，就形成了噪声。通过利用噪声，我们就可以去模拟真实自然...
OOP课第二阶段总结 前言 作为第二次3+1的总结，明显感受到了此次题目集越来越复杂，结合了实际的物理知识来解决现实中的电路问题。因为电路可以一直扩展下去，情况千变万化，难以像上次题目集一样找到一个呆板的做法。这次题目集，让很多人连题目都无法理解，代码也是无从下手，因为这些人根本不知道如何去设计，如
恢复准备 1、安装Xtrabackup 2、数据备份和拷贝 恢复步骤 1、恢复全量备份2、恢复增量备份到全量备份注意：开始恢复的增量备份要添加--redo-only参数，最后一次增量备份去掉--redo-only参数3、对整体的完全备份进行恢复：停库——恢复——启动库 恢复场景 全量备份恢复 noh
前言 市面上关于认证授权的框架已经比较丰富了,大都是关于单体应用的认证授权,在分布式架构下,使用比较多的方案是--<应用网关>,网关里集中认证,将认证通过的请求再转发给代理的服务,这种中心化的方式并不适用于微服务,这里讨论另一种方案--<认证中心>,利用jwt去中心化的特性,减轻认证中心的压力,有理
