RocketMQ客户端的消息发送通常分为以下3层 业务层：通常指直接调用RocketMQ Client发送API的业务代码。 消息处理层：指RocketMQ Client获取业务发送的消息对象后，一系列的参数检查、消息发送准备、参数包装等操作。 通信层：指RocketMQ基于Netty封装的一个RP
随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构。随之而来就必然遇到分布式事务这个难题，这篇文章通过seata框架总结了分布式事务的几种解决方案。
随着移动互联网发展，手机端购物已成为人们生活的常态。人们在搜索商品时采用的手段也越来越丰富，当前的主要搜索方式是文本搜索与拍照搜索。
在前端的发展道路中，前端框架元老之一jQuery对繁琐的DOM操作进行了封装，提供了链式调用、各类选择器，屏蔽了不同浏览器写法的差异性，但是前端开发过程中依然存在作用域污染、代码复用度低、冗余度高、数据和事件绑定烦琐等痛点。
随着业务快速发展，各种问题越来越明显，急需对系统进行微服务改造优化。经过思考，整体改造将分为三个阶段进行：数据库拆分、应用拆分、数据访问权限收口。
Node.js 是一种非常有前途的后端技术，它具有高性能、高可扩展性和轻量级等优点。Node.js 还可以用来开发命令行工具和跨平台桌面应用程序等，具有非常广泛的应用场景。
随着互联网的不断发展，各类技术工程对cpu算力的需求持续飙高，这不仅带来了技术上的压力，对电力能耗的需求也越来越大。为在有限的电力内达到最佳的效果，京东云自研服务器围绕三大主轴，提升性能效率、降低整体成本，让地球环境可以永续经营。
最近通过SGM监控发现有两个SQL的执行时间占该任务总执行时间的90%，通过对该SQL进行分析和优化的过程中，又重新对SQL语句的执行顺序和SQL语句的执行计划进行了系统性的学习，整理的相关学习和总结如下；
疯一样的向自己发问 - 剖析lsm 索引原理 lsm简析 lsm 更像是一种设计索引的思想。它把数据分为两个部分，一部分放在内存里，一部分是存放在磁盘上,内存里面的数据检索方式可以利用红黑树，跳表这种时间复杂度低的数据结构进行检索。 而当内存数据到达一定阀值的时候则会将数据同步到一个新的磁盘文件上。
RocketMQ是通过DefaultMQProducer进行消息发送的，它实现了MQProducer接口，MQProducer接口中定义了消息发送的方法，方法主要分为三大类： send同步进行消息发送，向Broker发送消息之后等待响应结果； send异步进行消息发送，向Broker发送消息之后立刻
之前，我们通过一系列文章，介绍了如何在Spring Boot中发送邮件： 发送邮件 添加附件 引用静态资源 邮件模版 已经包含了大部分的应用场景。但最近DD在做YouTube中文配音的时候，碰到一个问题： 如上图所示，收件人在客户端收到的时候，显示的名称是邮箱的前缀，而不是我们的产品名称，也就是邮箱
CommitLog 生产者向Broker发送的消息，会以顺序写的方式，写入CommitLog文件，CommitLog文件的根目录由配置参数storePathRootDir决定，默认每一个CommitLog的文件大小为1G，如果文件写满会新建一个CommitLog文件，以该文件中第一条消息的偏移量为文
自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在
什么是移动端BI 维基百科 上对于 移动端商业智能的定义是这样的 > Mobile BI is a system that presents historical and real-time information on mobile devices for effective decision-m
人们在网上首先发现你的地方是哪里？也许你的社交媒体是人们搜索你时首先发现的东西，亦也许是你为自己创建的投资组合网站。然而，如果你使用GitHub来分享你的代码并参与开源项目，那么你的GitHub个人主页可能是人们为了了解你而去的第一个地方。 你希望你的GitHub个人主页说些什么？你希望如何以简明易
摘要：以群主发红包为例，带你深入了解继承和super、this关键字。 本文分享自华为云社区《群主发红包带你深入了解继承和super、this关键字》，作者：共饮一杯无 。 需求 群主发随机红包或者普通红包。某群有多名成员，群主给成员发普通红包。 随机红包规则： 群主的一笔金额，从群主余额中扣除，随
摘要：这是发表于CVPR 2020的一篇论文的复现模型。 本文分享自华为云社区《Panoptic Deeplab(全景分割PyTorch)》，作者：HWCloudAI 。 这是发表于CVPR 2020的一篇论文的复现模型，B. Cheng et al, “Panoptic-DeepLab: A Si
摘要：AI技术发展，正由应用落地阶段向效率化生产阶段演进，AI工程化能力将会不断深入业务，释放企业生产力。 本文分享自华为云社区《【云享·人物】华为云AI高级专家白小龙：AI如何释放应用生产力，向AI工程化前行？》，作者： 华为云社区精选。 在新科技革命和产业变革的大环境中，人工智能技术迭代和商业化
摘要：ING集团发表了《Efficient Scheduling Of High Performance Batch Computing For Analytics Workloads With Volcano - Krzysztof Adamski & Tinco Boekestijn, ING》
摘要：服务发生性能恶化时，需要投入大量人力分析性能异常根因，分析成本高，耗时长。我们提出了一种先在异常调用链内部分析候选根因，再在全局拓扑环境下对候选根因进行汇聚的二级分析方法，克服了调用链之间异常相互影响导致根因难以确定的问题，快速识别和定位恶化接口的根因。 本文分享自华为云社区《【AIOps专题
