2.5 对序列使用+和* 通常 + 号两侧的序列由相同类型的数据所构成，在拼接的过程中，两个被操作的序列都不会被修改，Python 会新建一个包含同样类型数据的序列来作为拼接的结果 +和*都遵循这个规律，不修改原有的操作对象，而是构建一个全新的序列 l1 = [1,2,3] l2 = [4,5,6]
本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。
本文会基于实际应用案例，来给大家仔细阐述AB实验相关方法模型的思考过程，实现原理，应用结果，希望能够帮助大家在各自领域中解决用户不均匀问题时带来参考和启发。
`category`类型在**pandas基础**系列中有一篇介绍数据类型的文章中已经介绍过。`category`类型并不是`python`中的类型，是`pandas`特有的类型。 `category`类型的优势那篇文章已经介绍过，当时只是介绍了如何将某个列的数据转换成`category`类型，以及
其实就是安装VMware Tools，但不知道为什么我的VMware Workstation不能安装VMware Tools，记得之前有次安装过，但是失败了。 基于apt-get命令下载安装其实是更好的选择： sudo apt-get install open-vm-tools sudo apt-g
CentOS 7上安装 Jenkins 2.227 -- yum 方式 装插件的时候会报版本过低，建议安装 2.346 安装 Jenkins # [root@localhost ~]# ll /etc/yum.repos.d/ 总用量 40 -rw-r--r--. 1 root root 1664
概述 访问K8S集群，需要经过三个步骤完成具体操作 认证 鉴权（授权） 准入控制 进行访问时，过程中需要经过 ApiServer,做统一协调，比如门卫，访问过程中需要证书、token、或者用户名+密码，如果访问pod需要 ServiceAccount 认证 传输安全：对外不暴露8080端口，只能内部
为什么需要消息队列 削峰 业务系统在超高并发场景中，由于后端服务来不及同步处理过多、过快的请求，可能导致请求堵塞，严重时可能由于高负荷拖垮Web服务器。 为了能支持最高峰流量，我们通常采取短平快的方式——直接扩容服务器，增加服务端的吞吐量。 优点是显而易见的，短时间内吞吐量增加了好几倍，甚至数十倍。
Java GenericObjectPool 对象池化技术--SpringBoot sftp 连接池工具类 一个对象池包含一组已经初始化过且可以使用的对象，而可以在有需求时创建和销毁对象。池的用户可以从池子中取得对象，对其进行操作处理，并在不需要时归还给池子而非直接销毁它。这是一种特殊的工厂对象。
## 准备环境 准备两台服务器节点，如果需要安装虚拟机，可以参考[《wmware和centos安装过程》](https://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/109510266) | 机器名 | IP | 角色 | CPU | 内存 | | : :
作者：平台研发部，智能服务与产品部 距离加文·伍德提出web3.0已经过去8年时间，这8年加文·伍德创建的以太坊大放异彩，同时由web3.0引出的数字人、元宇宙也生根发芽，茁壮成长，带来了非凡的用户体验。 在互联网产业都在寻求打造元宇宙新生态系统的背景下，数字人担任着信息制造、传递的责任，是连接虚实
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。
针对老项目，去年做了许多降本增效的事情，其中发现最多的就是接口耗时过长的问题，就集中搞了一次接口性能优化。本文将给小伙伴们分享一下接口优化的通用方案。
本篇文章是基于Taro进行小程序开发实战小记，你在开发小程序的过程中遇到了哪些问题呢，欢迎留言区讨论交流～
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。
docker入门加实战——docker安装并配置阿里云加速 为什么要学习docker 在开发和部署项目的过程中，经常会遇到如下问题： 软件安装包名字复杂，不知道去哪里找 安装软件和部署项目步骤复杂，容易出错 这就是我们今天要学习Docker技术要解决的问题。有了Docker以后，项目的部署会如丝般顺
软件架构设计原则 学习设计原则是学习设计模式的基础。在实际的开发过程中，并不是一定要求所有的代码都遵循设计原则，而是要综合考虑人力、成本、时间、质量，不刻意追求完美，要在适当的场景遵循设计原则。这体现的是一种平衡取舍，可以帮助我们设计出更加优雅的代码结构。 分别用一句话归纳总结软件设计七大原则，如下
本文基于C端用户拉新的业务场景，以质量保证的全视角，总结了质量保证过程中的框架、策略、流程、规范、方法、工具以及实践，全面阐述了用户增长质量保证的价值观、方法论以及我们所理解的内涵，即高质量=质量策略多样化+质量流程标准化+质量活动规范化+质量工具平台化+质量运营常态化。
①动态规划 动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、
结合我们的生产需求，本次详细整理了最新版本 MonogoDB 7.0 集群的规划及部署过程，具有较大的参考价值，基本可照搬使用。 适应数据规模为T级的场景，由于设计了分片支撑，后续如有大数据量需求，可分片横向扩展。 ■■■ 分片集群规划 ■ Configure hostname、hosts file
