此篇文章不从源码角度解析，网上一搜一大把。我个人的习惯是自己评估与思考下大概的设计思路是什么，然后看源码与博客佐证。否则一来就是使用然后看源码，一坨一坨的代码，真的看的头疼。以上仅是个人的学习方法。 聊聊OpenFeign，其实这个框架，之前用过，但没留意太多；说白了这个框架的出现就是为了让我们做R
本文从提升用户行为分析效率角度出发，详细介绍了H5埋点方案规划，埋点数据采集流程，提供可借鉴的用户行为数据采集方案；且完整呈现了针对页面分析，留存分析的数仓模型规划方案。
摘要：本文将从小白的角度，讲解两台计算机之间是如何精确的找到对方的位置并发送和接收消息的，以从宏观角度把握计算机网络的体系结构。 本文分享自华为云社区《两台计算机之间究竟是如何通信的？》，作者：龙哥手记。 计算机网络的知识点非常杂乱且琐碎，非常容易让人产生畏惧心理。其实计网通篇研究的核心就是不同计算
本文旨在站在研发的角度上通过手动实践搭建运行环境，文中不拖泥带水过多讲述基础知识，结合Hadoop和Spark最新版本，帮助大家跟着步骤一步步实践环境搭建。
我们主要探究Full GC的角度出发分析我在开发运营后台的时候遇到的频繁Full GC过程。
本文主要从源码的角度解析了 ThreadLocal，并分析了发生内存泄漏的原因及正确用法，最后对它的应用场景进行了简单介绍。
Effect的概念起源 从输入输出的角度理解Effect https://link.excalidraw.com/p/readonly/KXAy7d2DlnkM8X1yps6L 编程中的Effect起源于函数式编程中纯函数的概念 纯函数是指在相同的输入下，总是产生相同的输出，并且没有任何副作用(si
我将以面试官的角度来提问一些支付相关的问题，并做出回答，让你对企业中支付的全貌有个大概的认知，这里面有一个问题是我面试别人问过的，xdm看完了可以猜一猜是哪个。
Python装饰器实例讲解(一) 多种角度讲述这个知识，这是个系列文章 但前后未必有一定的顺承关系 部分参考网络 本文以一个小案例引出装饰器的一些特点，不涉及理论，后面再谈 案例 写一个代码来求一个数是否是质数 def is_prime(x): if x == 2 : return True eli
摘要：本文章将从使用者角度介绍HStore概念以及使用。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)HStore表讲解》，作者：大威天龙:- 。 HStore表简介 面对实时入库和实时查询要求越来越高的趋势，已有的列存储无法支持并发更新入库，行存查询性能无法做到实时返回且空间压缩表现不佳。Gau
摘要：本文将从实践案例角度为大家解读强化学习中的梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）》，作者： 汀丶。
从最简单的例子入手分析 PixiJS 源码 我一般是以使用角度作为切入点查看分析源码，例子中用到什么类，什么方法，再入源码。 高屋建瓴的角度咱也做不到啊，毕竟水平有限 pixijs 的源码之前折腾了半天都运行不起来，文档也没有明确说明如何调式 我在 github 上看到过也有歪果仁在问如何本地调式最
前言 了解 linux kernel内存管理，首先可以从用户空间的角度来看kernel的内存管理，执行ls /proc/sys/vm的命令，就可以看到vm运行的所有参数，其中就包含了跟overcommit相关的参数。 Memory overcommit概念介绍 要了解这类参数首先要理解什么是comm
本文主要从业务、模型等角度介绍了vivo广告策略团队在信息流和应用商店混排上的一些探索和思考。
概述 Alink提供了一系列与推荐相关的组件，从组件使用得角度来看，需要重点关注如下三个方面： 算法选择 推荐领域有很多算法，常用的有基于物品/用户的协同过滤、ALS、FM算法等。对于不同的数据场景，算法也会在计算方式上有很大的变化。 推荐方式 输入信息可以有多种选择，输入结果也有多种情况。 同时输
大家好，今天我们来分享业务架构，但是我们并不是以产品经理角度讲述一个业务架构是什么以及如何做？而是以一个技术架构师的角度，讲述如何承接业务架构或在没有业务架构的时候，如何判断业务变化趋势而对系统架构提前做出反应。
在我的记忆中布谷鸟过滤器一直是说比bloom好,那么我博客便以一个diss布谷鸟过滤器的角度来探究 学前须知:本篇立足于读者了解bloomfilter底层实现上 布谷鸟相较于bloom的优点 支持删除操作 如何支持呢?因为bloom的话是不能支持的,他的一个bit可能代表了多个key存在的情况,所以
前言 Linux内核中是如何分配出页面的，如果我们站在CPU的角度去看这个问题，CPU能分配出来的页面是以物理页面为单位的。也就是我们计算机中常讲的分页机制。本文就看下Linux内核是如何管理，释放和分配这些物理页面的。 伙伴算法 伙伴系统的定义 大家都知道，Linux内核的页面分配器的基本算法是基
1 里面的数学 矩阵是三角函数组合出来的 旋转的时候 xy 两个变量距离变 第三轴被影响角度 2视锥 远近四棱锥双剪切平面 3 三维点 A点 B点 C点 确定三位坐标 ,初始坐标是坐标中中心值 x,y,z(0,0,0) 4移动 三维点 点A到点B 使用x加减y加减z加减 5图片 循环扫描整张图片 6
1、什么是性能分析 字面意思就是对程序的性能，从用户角度出发就是运行的速度，占用的内存。 通过对以上情况的分析，来决定程序的哪部份能被优化。提高程序的速度以及内存的使用效率。 首先我们要弄清楚造成时间方面性能低的原因有哪些 沉重的I/O操作，比如读取分析大文件，长时间执行数据库查询，调用外部服务例如
