应用的自动化部署由来已久，也有很多知名的工具，比如puppet，ansible，saltstack，chef等等。 但是对于基础设施部分，一般都是以事先准备的方式来提供的。 虽然各大云服务器厂商也逐步提供了各类的API，用来控制自己的基础设施， 但是，由于各类厂商的差异性，API差异很大且没有统一分
manim绘制图形时，除了上一节提到的那些必须的参数，还有一些可选的参数， 这些参数可以控制图形显示的样式。 绘制各类基本图形（点，线，圆，多边形等）时，每个图形都有自己的默认的样式，比如上一节的图形， 有的默认是白色，有的默认是红色。 控制图形样式的参数最常用的有以下四个： stroke_widt
没有引入坐标系之前，在绘制图形时，也有一个隐含的坐标系，它和屏幕的像素相关。 比如，我们之前示例中的各个图形，屏幕的中心就是坐标原点（[0, 0]）, 横轴坐标的范围大概是 [-3.5, 3.5]，纵轴的坐标范围大概是 [-4, 4]，这个范围与设置的视频分辨率有关，分辨率设置的越高的话，坐标范围越
一.线程的生命周期及五种基本状态 关于Java中线程的生命周期，首先看一下下面这张较为经典的图： 上图中基本上囊括了Java中多线程各重要知识点。掌握了上图中的各知识点，Java中的多线程也就基本上掌握了。主要包括： Java线程具有五中基本状态 新建状态（New）：当线程对象对创建后，即进入了新建
Netty 核心模块组件 一、Bootstrap、ServerBootstrap 1、Bootstrap 意思是引导，一个 Netty 应用通常由一个 Bootstrap 开始，主要作用是配置整个 Netty 程序，串联各个组件Netty中 Bootstrap 类是客户端程序的启动引导类 Serve
Kafka 和 RabbitMQ 都是流行的开源消息系统，它们可以在分布式系统中实现数据的可靠传输和处理。Kafka 和 RabbitMQ 有各自的优势和特点，它们适用于不同的场景和需求。本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。
摘要：今天，我们来了解下什么是“持续交付”及“持续交付”的实践。 云原生是当下IT圈非常热门的一个词，其目的是为了各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生包含很多技术，比如容器、微服务、DevOps、持续交付等，今天，我们来了解下什么是“持续交付”及“持续交
摘要：用华为云函数工作流FunctionGraph搭建图片压缩应用。 本文分享自华为云社区《真正的按需计费丨函数工作流 FunctionGraph实战，5分钟搭建图片压缩应用》，作者：华为云PaaS服务小智。 1.背景介绍 互联网时代，各类app，小程序为人们的生活，办公，学习，休闲，娱乐提供着便利
摘要：企业版性能指标达到业界TOP1，行业领先30%，内核态实现真正多线程。 一．背景介绍 近年来，随着各行业业务需求急速增加，数据量和并发访问量呈指数级增长，原来只能依附于关系型数据库的传统“缓存”逐渐难以支撑上层业务，开源Redis也面临着如“容量有限”、 “可靠性有限”、 “数据重复拷贝，成本
摘要：分布式数据库以大集群规模、弹性伸缩等优异特性，满足了银行业务发展的多种需求，也因此成为各大银行关键基础设施技术创新建设的首选。 今天，由北京先进数通与华为联合主办的“银行业数字化转型实践交流会“第二站在成都顺利进行，各行业专家在现场一起交流了金融行业数字化转型的技术创新和实践成果。华为中国HC
摘要：如果你需要一款稳定可靠的高性能企业级KV数据库，不妨试试GaussDB(for Redis)。 每当网络上爆出热点新闻，混迹于各个社交媒体的小伙伴们全都开启了讨论模式。一条消息的产生是如何在群聊中传递的呢？让我们一起来探索即时通讯系统(IM)的原理。 IM系统架构的原理 当你在群聊“相亲相爱一
近日，华为全球智慧金融峰会2023在上海顺利举行，华为云副总裁、战略与产业发展部总裁黄瑾发表了《做强坚实数据底座，GaussDB与产业携手共进》的主题演讲。 以下为演讲实录： 尊敬的各位来宾，大家下午好！非常高兴和大家探讨关于做坚实数据底座，GaussDB与产业携手共进的一些思考。 中国数据库市场发
摘要：我们将深入研究Spring Framework的核心部分——Spring Bean的生命周期。 本文分享自华为云社区《Spring高手之路5——彻底掌握Bean的生命周期》，作者： 砖业洋__ 。 1. 理解Bean的生命周期 1.1 生命周期的各个阶段 在Spring IOC容器中，Bean
通用模型框架层由实力大厂主导、行业/工艺层由具有行业Know-How的应用开发商ISV来承担、企业用户层由系统集成商SI/企业IT人员来实施，发挥各自优势。
本文不谈论具体的技术和方案，在对于每一个产品都有其特殊性存在。单一的产品解决方法并不适合所有的产品。但是我们可以提供一种思路甚至我们曾经在某个技术点走的弯路，旨在为各位在离线设计提供更多案例。
科技产品中心系统从2019年开始建设产品库，主要接收金融类产品，逐渐收口科技8套分散的产品管理系统，统一对接各业务线、财务、经分等，现阶段融合了科技各业务线的产品管理能力，
在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态，如果master节点异常，则会做主从切换，将某一台slave作为master，哨兵的配置略微复杂，并且性能和高可用性等各方面表现一般。
搜索推荐算法架构为京东集团所有的搜索推荐业务提供服务，实时返回处理结果给上游。部门各子系统已经实现了基于CPU的自适应限流，但是Client端对Server端的调用依然是RR轮询的方式，没有考虑下游机器性能差异的情况，无法最大化利用集群整体CPU，存在着Server端CPU不均衡的问题。
随着业务的发展及版本迭代，客户端工程中不断增加新的业务逻辑、引入新的资源，随之而来的问题就是安装包体积变大，前期各个业务模块通过无用资源删减、大图压缩或转上云、AB实验业务逻辑下线或其他手段在降低包体积上取得了一定的成果。
OpenAI提供的函数调用功能为使用GPT能力的应用提供了更丰富的可能性。应用开发者可以通过函数调用功能，让用户通过自然语言交互，获取实时数据、结构化数据，同时也可以与应用进行各类交互。本文中描述的几个案例场景仅为抛砖引玉，欢迎大家多多讨论，尝试更多应用场景。
