架构设计（二）：数据库复制 作者：Grey 原文地址： 博客园：架构设计（二）：数据库复制 CSDN：架构设计（二）：数据库复制 在架构设计（一）：从单服务器模式到负载均衡设计中提到了数据库类型的选择， 针对大数据量，高可用的场景，数据库复制是一种比较好的方式，其中多个数据库实例之间可以是主/从关系
chatGPT NLP技术，通过统计的手段模拟出更正确的答案。 他与以前的NLP不一样，他有上下文语义，他能够模拟场景，能够总结很多文章信息。 因此对于谷歌等搜索引擎就很有攻击性了，因为chatGPT能够自己做总结，有上下文语义等。再也不用看csdn哪些破文章抄来抄去浪费时间。还有就是对于问题的总结
经过几年的平台建设，vivo监控平台产品矩阵日趋完善，在vivo终端庞大的用户群体下，承载业务运行的服务数量众多，监控服务体系是业务可用性保障的重要一环，监控产品全场景覆盖生产环境各个环节。
随着分发规模地逐步增长，各企业对CDN带宽的使用越来越多。并且，各类业务使用CDN的场景各式各样，导致带宽会不断地出现骤增骤降等问题。基于成本考虑，国内CDN厂商的计费模式主要用峰值点的带宽来计费，就算不用峰值点的带宽，也会因为峰值问题所产生的成本而抬高带宽单价。基于此，控制CDN带宽的峰谷具有重要意义，降低峰值就意味着成本节省。
本文介绍了互联网业务数据效果评估的几种常见问题及方法，并基于分层抽样的逻辑优化出一套可应用于解决用户不均匀的“事后达尔文"分析法，可适用于无法ab测试或人群不均匀的ab测试等场景下的效果评估中，本文会基于实际应用案例，来给大家仔细阐述相关方法模型的思考过程，实现原理，应用结果，希望能够帮助大家，如果能对大家在各自领域中的业务效果评估有所助益的话，那就更棒了！
Redis作为互联网业务首选的远程缓存工具而被大面积使用，作为访问客户端的Jedis同样被大面积使用。本文主要分析Redis3.x版本集群模式发生主从切换场景下Jedis的参数设置不合理引发服务雪崩的过程。
Android架构模式飞速演进，目前已经有MVC、MVP、MVVM、MVI。到底哪一个才是自己业务场景最需要的，不深入理解的话是无法进行选择的。这篇文章就针对这些架构模式逐一解读。重点会介绍Compose为什么要结合MVI进行使用。希望知其然，然后找到适合自己业务的架构模式。
### 大火的ChatGPT与表格插件结合会有哪些意想不到的效果？ ChatGPT已经火了好久了，想探索一下ChatGPT在表格中的使用场景，思考了很久自己整理了三点： 一、使用助手：根据需求提供操作指南、按照描述生成公式。 二、数据分析：对表格中的数据提供数据分析建议，按照描述分析数据。 三、工作
摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 甘特图对于业务场景中的工程项目管理、预算执行、生产计划等都能将原有的表格数据，转变为直观的甘特图模式。作为纯前端表格控件SpreadJS 的插件，甘特图可以作为一
我们在前面介绍的都是有监督的知识图谱对齐方法，它们都需要需要已经对齐好的实体做为种子（锚点），但是在实际场景下可能并没有那么多种子给我们使用。为了解决这个问题，有许多无监督/自监督的知识图谱对齐方法被提出。其中包括基于GAN的方法，基于对比学习的方法等。他们在不需要事先给定锚点的情况下将来自不同知识图谱实体embeddings映射到一个统一的空间。
内存进程读写可以让我们访问其他进程的内存空间并读取或修改其中的数据。这种技术通常用于各种调试工具、进程监控工具和反作弊系统等场景。在`Windows`系统中，内存进程读写可以通过一些`API`函数来实现，如`OpenProcess`、`ReadProcessMemory`和`WriteProcessMemory`等。这些函数提供了一种通用的方式来访问其他进程的内存，并且可以用来读取或写入不同类型的
摘要：究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构。 本文分享自华为云社区《【高并发】秒杀系统架构解密，不是所有的秒杀都是秒杀（升级版）！！》，作者： 冰 河。 究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构。 电
一、BIO(Blocking I/O) BIO，同步阻塞IO模型，应用程序发起系统调用后会一直等待数据的请求，直至内核从磁盘获取到数据并拷贝到用户空间； 在一般的场景中，多线程模型下的BIO是成本较低、收益较高的方式。但是，如果在高并发的场景下，过多的创建线程，会严重占据系统资源，降低系统对外界响应
什么是controller 实际存在的，管理和运行容器的对象 Pod 和 Controller 关系 Pod 是通过 Controller 实现应用的运维，比如伸缩、滚动升级等等 Pod 和 Controller 之间通过 label 标签建立关系 Deployment 控制器应用场景 场景：Web
PPT 商务PPT 如何展示你的产品 如何优雅的展示产品 如何展示互联网产品 直接产品截图，比较生硬，简单粗暴 使用场景+样机 放一个电脑或手机的外壳 如何展示产品 如何展示现实中的产品 多角度剪裁 细节放大 大图打底 线段连接
PPT 商务报告：如何建立专属PPT素材库 为什么建立素材库？ 省事：直接套用 应对紧急环境：无网络情况下，无法搜索 提升设计思路：帮助提升思路 通用型素材库 企业型素材库 模板 灵感网站 使用场景 过往作品 产品照片：高清漂亮，经过设计，不能随随便便找一个放进PPT 人员照片：领导形象照片，出一个
RocketMQ的消费方式包含Pull和Push两种 Pull方式：用户主动Pull消息，自主管理位点，可以灵活地掌控消费进度和消费速度，适合流计算、消费特别耗时等特殊的消费场景。缺点也显而易见，需要从代码层面精准地控制消费，对开发人员有一定要求。 在 RocketMQ 中org.apache.ro
Paddle Serving 是飞桨服务化部署框架，能够帮助开发者轻松实现从移动端、服务器端调用深度学习模型的远程预测服务。 Paddle Serving围绕常见的工业级深度学习模型部署场景进行设计，具备完整的在线服务能力，支持的功能包括多模型管理、模型热加载、基于Baidu-RPC的高并发低延迟响应能力、在线模型A/B实验等，并提供简单易用的Client API。Paddle Serving可以
sourceTree合并一次提交的内容 在基于git的开发中，经常遇到不同分支需要合并某一次特定的提交的代码，而不是合并整个代码。 场景：A分支是通用分支，B分支是私有化分支，现在A分支修改了一个通用的功能，需要合并到B分支上，功能在一次提交上。B分支只需要这次提交的代码，对A分支上改动的其他代码都
一、前言：我全都要 面对当今前端界两座大山一样的主流框架，React和Vue，相信很多小伙伴都或多或少都产生过这样疑问，而这样的问题也往往很让人头疼和犹豫不决： 业务场景中是不是团队用什么我就用什么？ 如果选择了其中一个使用，那为什么不用另一个？ 这两个框架各有什么优点和无法解决的问题？ 最新版本的
