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。
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。
前端开发中涉及表单的页面非常多，看似功能简单，开发快速，实则占去了很大一部分时间。当某个表单包含元素过多时还会导致html代码过多，vue文件过大。从而不容易查找、修改和维护。为了提高开发效率及降低维护成本，下面介绍表单配置化组件的封装原理与封装方法。
前言 最近遇到一个需求，有几十个Excel，每个的字段都不一样，然后都差不多是第一行是表头，后面几千上万的数据，需要把这些Excel中的数据全都加入某个已经上线的Django项目 这就需要每个Excel建个表，然后一个个导入了 这样的效率太低，不能忍 所以我造了个自动生成 Model 和导入脚本的轮
哈喽大家好我是咸鱼，今天给大家分享一个能够提升运维效率的 python 脚本 咸鱼平常在工作当中通常会接触到下面类似的场景： 容灾切换的时候批量对机器上的配置文件内容进行修改替换 对机器批量替换某个文件中的字段 对于 Linux 机器，咸鱼可以写个 shell 脚本或者直接批量使用 sed 命令就能
哈喽大家好，我是咸鱼 今天跟大家分享一个关于 zabbix Timeout 值设置不当导致的问题，这个问题不知道大家有没有碰到过 ## 问题 事情经过是这样的： 把某一台 zabbix agent 的模板由原来的 `Template OS Windows by Zabbix agent` 换成了 `
一、索引概述 1.1 索引的介绍 索引index：是帮助 Mysql 高效获取数据 的 有序的数据结构，在数据之外，数据库系统维护着的满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引 1.2 索引的优缺点 优点1：提
一、最左前缀法则 如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列，如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效） 示例1：account_transaction表中创建一个联合索引，使用method字段+trader_staff_
我记得大约在半年前，有个朋友问我一个问题，现在有一个选型： 一个性能敏感场景，有一个集合，需要确定某一个元素在不在这个集合中，我是用数组直接Contains还是使用HashSet.Contains？ 大家肯定想都不用想，都选使用HashSet，毕竟HashSet的时间复杂度是O(1
KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，它的核心思想是利用已经匹配成功的子串前缀的信息，避免重复匹配，从而达到提高匹配效率的目的。KMP算法的核心是构建模式串的前缀数组Next，Next数组的意义是：当模式串中的某个字符与主串中的某个字符失配时，Next数组记录了模式串中应该回退到哪个位置，以便继续匹...
上一篇提到过类的属性，但没有详细介绍，本篇详细介绍一下类的属性 一 、类的属性 方法是用来操作数据的，而属性则是建模必不的内容，而且操作的数据，大多数是属性，比如游戏中的某个boss类，它的生命值就是属性（不同级别的boss,有不同的生命值），被攻击方法（不同的攻击，伤害值不同），当boss被攻击时
算法基础 \(\text{Update: 2024 - 07 - 22}\) 复杂度 定义 衡量一个算法的快慢，一定要考虑数据规模的大小。 一般来说，数据规模越大，算法的用时就越长。 而在算法竞赛中，我们衡量一个算法的效率时，最重要的不是看它在某个数据规模下的用时，而是看它的用时随数据规模而增长的趋
一、实验目的： 掌握Linux环境中软件的安装。 搭建Samba服务器，基本了解搭建服务器的基本步骤。 理解Samba服务器作用与工作原理。 二、实验环境： 操作系统：Centos7 Windows 10 硬件设备：虚拟机 三、实验步骤及结果： 某院系构建一台资源共享服务器，为本院系网络班和云计算班
LabVIEW的从同一个类实例化的多个对象如何执行各自的方法呢？ 这几天跟同事讨论到LabVIEW的面向对象编程中，如果我设计的一个类有一个方法比较耗时，那么当我实例化多个对象时，那么这个耗时的方法是怎么执行的呢？是各自并行执行还是，必须等某一个对象的方法调用完，接下来调用第二个对象的该方法呢？ 接
最近在看项目，看到别人使用Rougamo框架，好奇花了点时间仔细研究了，在这里记录一下。 0. 静态编织 Aop 首先，我们先了解什么是Aop? Aop 是指面向切面编程 (Aspect Oriented Programming)，而所谓的切面，可以认为是具体拦截的某个业务点。 我们常用的aop框架
目录前言1、Range请求头1.1、概述1.2、使用限制1.3、范围请求1.4、预防资源变更2、断点续传下载实现2.1、流程设计2.2、代码实现2.3、运行结果3、RandomAccessFile4、思维拓展参考资料 前言 在某次摸鱼的过程中，老大突然后面冒出来说要做一个拉取文件到本地的需求(写的时
JWT（JSON Web Token）一种开放的标准规范（RFC 7519），用于在网络上安全的传输信息，通常被用于身份验证。 简单来说，你可以把 JWT 想象成一张小巧的、自包含的电子通行证。这张通行证里面包含了用户的身份信息，就像你在某个俱乐部的会员卡，上面有你的名字、会员等级等信息，拿着这张卡
点击率（Click-Through Rate, CTR）预测是推荐系统、广告系统和搜索引擎中非常重要的一个环节。在这个场景中，我们通常需要根据用户的历史行为、物品的特征、上下文信息等因素来预测用户点击某个特定物品（如广告、推荐商品）的概率。 1.点击率数据预测 以下是一个简化的点击率预测示例，使用P
夜莺资深用户群有人推荐的一个工具，看了一下真挺好的，也推荐给大家。 需求场景 A 服务调用 B 服务的 HTTP 接口，发现 B 服务返回超时，不确定是网络的问题还是 B 服务的问题，需要排查。 工具简介 就类似 curl，httpstat 也可以请求某个后端，而且可以把各个阶段的耗时都展示出来，包
简介 最近发现Centos最放出了Stream 10 测试版本，应该是基于Fedora 40构建的。未来红帽会基于此版本构建RHEL 10。 内核版本：6.9.0 Python版本：3.12.2 RHEL系发行版对应关系 Fedora (根发行版-软件实时更新-只支持一年) >>某一版本作为基准版本
