后来分布式数据库逐渐成为解决数据一致性的选择，目前分布式数据库产品已经比较成熟，支持ACID事务，本文就来聊一聊分布式数据库。...修改后的值 线性一致性是分布式下最强的一致性理论，主流的数据库产品解决线程一致性的手段是引入全局时钟，用单点授时的方式，从这个单一节点获取时间，而且必须保证单一时钟节点的高可靠性。...NewSQL数据库 NewSQL数据库有很大的架构上的优势，但是首先难度也很大，我们来看一下目前主流的数据库产品。...总结 传统的分库分表架构不断演进，增加了协调节点，全局时钟，就演变成了PGXC架构，这是主流分布式数据库的一个分支。...amazon推出Aurora分布式数据库并不算是上面2种架构的一种，并没有解决分布式场景下的写入压力，但也是一种分布式数据库的风格。
一、Windows操作系统1、详细介绍：Microsoft Windows_百度百科2、大概介绍Microsoft Windows是美国微软公司研发的一套操作系统，从最初的Windows 1.0、到大家熟知的...专业版：专业版适合技术类人员，是家庭版的升级版本，主要多出了一些更高级的功能，比如支持远程、保护数据、等等。...企业版：企业版除了包含了家庭版和专业版的所有功能外，还多出了很多功能，针对的自然是企业级别，可以更好的保护企业的数据，但是增加的这些功能都是针对企业用户，对于个人用户并不适合。...教育版：在企业版的基础上专门为面向学术机构提供的版本，功能与企业版几乎一致。...三、macOS操作系统1、详细介绍：macOS_百度百科2、大概介绍macOS是一套由苹果开发的运行于Macintosh系列电脑上的操作系统。
今天给大家来聊聊关于Kafka的具体监控工具或监控框架。 令人有些遗憾的是，Kafka社区似乎一直没有在监控框架方面投入太多的精力。...也许，正是由于社区的这种“不作为”，很多公司和个人都自行着手开发Kafka监控框架，其中并不乏佼佼者。今天我们就来全面地梳理一下主流的监控框架。...Kafka官网没有JMXTool的任何介绍，你需要运行下面的命令，来获取它的使用方法的完整介绍。...应该说Kafka Manager是目前众多Kafka监控工具中最好的一个，无论是界面展示内容的丰富程度，还是监控功能的齐全性，它都是首屈一指的。...对于其他的几个监控框架，你可以把它们作为这两个方案的补充，加入到你的监控解决方案中。
这个框架旨在方便研究人员对机器学习的研究，并简化从研究模型到实际生产的迁移的过程。...模型能够快速的部署在各种硬件机器上，从高性能的计算机到移动设备，再到更小的更轻量的智能终端。...Pytorch官网的标题语简明地描述了Pytorch的特点以及将要发力的方向。...基于简单，灵活的设计，Pytorch快速成为了学术界的主流深度学习框架。...Pytorch的劣势在于模型部署，由于对其部署难度早有耳闻，我没尝试过部署Pytorch的模型，一般是在Pytorch快速的试验新的模型，确认好的效果再去找“现成的”的TensorFlow模型做简单的优化
文本摘要提取的主流算法主要有以下几种：基于统计的方法：这种方法使用统计模型来分析文本，然后提取关键信息。其中，最常用的方法是TF-IDF（词频-逆文档频率）算法和TextRank算法。...基于规则的方法：这种方法使用人工定义的规则来提取摘要。其中，最常用的方法是基于句法结构的方法和基于语义分析的方法。基于图模型的方法：这种方法使用图模型来表示文本中的关系，然后使用图算法来提取摘要。...其中，最常用的方法是基于最小生成树的方法和基于图神经网络的方法。基于强化学习的方法：这种方法使用强化学习算法来训练模型，然后使用模型来提取摘要。...其中，最常用的方法是基于Q-learning的方法和基于策略梯度的方法。基于知识图谱的方法：这种方法使用知识图谱来表示文本中的实体和关系，然后使用图算法来提取摘要。...其中，最常用的方法是基于实体关系图的方法和基于知识图谱嵌入的方法。几种方法的使用场景及优缺点：基于统计的方法：适用于提取长文本中的关键信息，如新闻报道和科技论文等。
分布式数据库系统常见的故障主要有事务故障、系统故障、介质故障、网络引起的故障。 事务故障：计算溢出、完整性破坏、操作员干预、输入输出报错等。...介质故障：存放数据的介质发生的故障，比如磁盘、磁盘的损坏等等。 系统故障：CPU出错、死循环、缓冲区满了、系统崩溃等等。 网络故障主要有站点故障、通信故障。...站点故障：把网络上各站点可能出现的故障叫做站点故障。 通信故障：站点之间通信之间出现的问题称为通信故障。通信故障又可以划分为报文故障、网络分割故障。...报文故障：收到的报文格式或数据错误、报文先后次序不正确、丢失了部分报文、长时间收不到报文。 网络分割故障：系统中一部分的节点和另外一部分节点完全失去了联系，两组节点无法正常通信。
oSQL是伴随着web2.0的迅猛发展而在2009年被提出的一个概念，一般可以通俗的理解为高性能的Key Value存储结构的数据库，当然也有其他更广泛的类型。...系列文章：主流NoSQL数据库评测之Tokyo Cabinet HandlerSocket简介： HandlerSocket是日本DeNA公司的架构师Yoshinori开发的一个NoSQL...另外，HandlerSocket还帮我们解决了缓存的问题，因为Innodb已经有了成熟的解决方案，通过参数可以配置用于缓存数据的内存大小，这样只要我们分配合理的参数，就能在应用程序无需干涉的情况下实现热点数据的缓存...因为应用场景是千差万别的，服务器的资源配置、数据记录的多少、单条数据的大小、读 写的比例、客户端程序的质量等因素都会影响测试结果，甚至差别会非常大，对我们来说，更重要的是了解这个NoSQL产品的特性，知道它的适用场景...，并且能 够根据自己实际的应用场景针对性的进行测试，这样才能做到针对性的选型，只有最适合自己需求的产品才是最好的产品。
C++ C++是C语言的继承的扩展，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。...C++擅长面向对象程序设计的同时，还可以进行基于过程的程序设计，因而C++就适应的问题规模而论，大小由之。 ...C++不仅拥有计算机高效运行的实用性特征，同时还致力于提高大规模程序的编程质量与程序设计语言的问题描述能力。...Ruby 是一种通用的、解释的编程语言。 Ruby 是一种真正的面向对象编程语言。 Ruby 是一种类似于 Python 和 Perl 的服务器端脚本语言。 ...现在Go的开发已经是完全开放的，并且拥有一个活跃的社区。
云数据库因其强大的安全性与便利性，受到广大企业的一致好评。分布式数据库作为云数据库的其中一种类型也是非常受欢迎的。现在我们就来讲讲分布式数据库的含义与腾讯云分布式数据库排名。...分布式数据库的含义 分布式数据库其实也可以说是非关联性数据库，也就是数据之间不存在二维表格的关联性的。...分布式数据库是通过将不同的数据整合在一起的数据库，而且它的表现形式也是各异的，有图文的形式，有表格的形式，有游戏的形式等等。...分布式数据库就是一个可以将不同地点的很多台计算机以网络的形式产生关联，然后共同组成一个完整的大型的数据库。因此分布式数据库非常的适用于大数据的公司，像是金融，电信，电商等行业。...腾讯云分布式数据库排名 腾讯云TDSQL数据库是腾讯自己研发出来的一款公布式数据库，在分布式数据库排名前三，属于云原生数据库。TDSQL数据库的深度性能比常见的MySQL数据库要好。
这个包中的 AES 操作不是使用恒定时间算法实现的。在支持 AES 的硬件支持的系统上运行时会有一个例外，这些操作会使这些操作保持恒定时间。...例子包括使用 AES-NI 扩展的 amd64 系统和使用 Message-Security-Assist 扩展的 s390x 系统。...在这样的系统中，当 NewCipher 的结果传递给 cipher.NewGCM 时，GCM 使用的 GHASH 操作也是恒定的 我们来演示一下加密解密过程 package main import (...其中Key为7个字节共56位，是DES算法的工作密钥；Data为8个字节64位，是要被加密或被解密的数据；Mode为DES的工作方式,有两种:加密或解密 package main import ( "...，用户密码进行hmac运算，然后提交给服务器 (4) 服务器读取用户数据库中的用户密码和步骤2中发送的随机值做与客户端一样的hmac运算，然后与用户发送的结果比较，如果结果一致则验证用户合法 package
分布数据库定义：分布数据库是由一组数据组成的，这组数据分布在计算机网络的不同计算机上，网络中的每个节点具有独立处理的能力（称为场地自洽），可以执行局部应用。...分布式数据库目标： 本地自治、非集中式管理、高可用性（最基本的特征） 位置独立性、数据分片独立性、数据复制独立性（分布透明性） 分布独立性、事务管理（复杂性） 硬件独立性、操作系统独立性、网络独立性、数据库管理独立性...情况及位置分配情况 分布式查询： 用户与分布式数据库系统的接口。...分布查询优化需考虑： （1）操作执行的顺序。 （2）操作的执行算法（连接操作和并操作） （3）不同场地间的数据流动的顺序。...集中式数据库系统中查询代价主要是由CPU代价和I/O代价来衡量的 在分布式数据库系统中，由于数据分布在多个不同的场地上，使得查询处理中还要考虑站点处传输数据的通信代价 END
通过这个例子，我想要表达的意思是，我们想选择适合于我们应用场景的分布式数据库，必须首先了解这个分布式数据库的存储引擎，以及存储引擎的特点是什么。...因此分布式数据库必须通过一定的算法来解决这个问题。实际上可用的方法也不多，最常用的分布式事务的解决方案就是全局事务号和两阶段提交。很多分布式数据库的高性能指标都是在基于2PC的“乐观锁”场景下获得的。...在分布式数据库应用场景下，乐观锁是最好的选择，在选择分布式数据库的时候，你一定要先相信这一点。...现在的很多分布式数据库都有执行计划预览器，这一点十分好，可以让我们可以找到某个SQL语句执行效率不佳的原因。 最后一点是你的应用场景是不是真的需要分布式数据库。...在和我交流过的客户中，绝大多数客户的分布式数据库的选型需求其实并不充分，他们完全可以再仔细思考一下，是不是必须使用分布式数据库。
今天的话题有两层含义，第一层是说相对于我们所熟知的集中式数据库来说，分布式数据库是与之不同的。在做数据库选型的时候，我们要充分的了解其间的不同，才能做出较为科学的决策。...关于分布式数据库与集中式数据库的不同，我上周已经发文讨论过了，今天我要讲的是另外一个问题，那就是不同的分布式数据库产品也是不同的。...2013年，我和一些准备开发一款分布式数据库的朋友在讨论这个产品的时候，实际上大家对数据库，特别是分布式数据库都不太了解。...因此存算分离的分布式数据库，能够以何种粒度下推算子与优化器的功力决定了最终的性能。对于存储节点是一个独立的数据库实例的分布式数据库而言，在最初的技术实现上，肯定下推的只是子SQL。...今天的讨论我主要想让读者了解，没有完美的分布式数据库架构，如果我们要来看一个分布式数据库的水平，不仅仅要看起实现架构，更重要的是要看其SQL引擎、CBO优化器和分布式执行器的能力。
TDSQL分布式数据库的安装和使用 TDSQL软件下载地址： 在linux中直接联网下载完整的TDSQL安装包即可，也可复制链接到浏览器中下载完整软件包。...一、TDSQL分布式数据库的安装部署 1、配置root免密登录其他主机 host1 ip:10.120.109.205 host2 ip: 10.240.139.35 host3 ip:10.120.109.204...<---------必须执行，更新密文密码 ansible-playbook -i tdsql\_hosts playbooks/tdsql\_part1\_site.yml 二、TDSQL分布式数据库赤兔平台的初始化..._site.yml TDSQL安装部署到此完成 ==================================================================== 三、TDSQL分布式数据库分布式实例的创建...============================================================================================ 四、TDSQL分布式数据库分布式表的创建
1.C 语言 作为拥有「便携式汇编语言」头衔的 C 语言, 绝对充斥着各种问题！相信没有人会喜欢编写，大量独立的头文件，也更没有几个人能在使用预处理器的时候保持平和心态。...从理论上讲，我们应该能够利用指针的数学能力，完成无比睿智的壮举，但很少有人能超越已经存在的数据结构。事实上，鼓捣指针往往正是代码崩溃的起点。...遗憾的是，他们的成果逼迫我们不断使用小括号、中括号与大括号来完成正确的嵌套关系。而匿名函数、闭包与 JSON 数据结构则让我们的小指变得越来越发达。 另外，我们还需要关注很多奇怪的细节。...我就经历过这样的困扰，事实上 Java 1.4 之后的每个版本都像是一种完全不同的语言。 但这一切都不重要。Java 是 Web 与移动手机的基石，它也是高校当中教授的第一门语言。...5.Python Python 给我的感觉是一位萌萌的萝莉型女生的形象。这是一种适合年轻人学习的现代语言。其很少用到标点符号，因此代码看起来更加简洁。问题在哪？
趁着回答《深度学习的主要分类是什么呀？这些网络cnn dbn dnm rnn是怎样的关系？》这个问题的机会，我也想介绍一下主流的神经网络模型。...举个例子，图片的像素是二维的格状数据，时间序列在等时间上抽取相当于一维的的格状数据，而视频数据可以理解为对应视频帧宽度、高度、时间的三维数据。 2....将RBF堆叠的原因就是将底层RBF学到的特征逐渐传递的上层的RBF上，逐渐抽取复杂的特征。比如下图从左到右就可以是低层RBF学到的特征到高层RBF学到的复杂特征。...但有趣的是，GAN的实际表现比我们预期的要好，而且所需的参数也远远按照正常方法训练神经网络，可以更加有效率的学到数据的分布。...但事实上我们真正学习到是中间的用红色标注的部分，即数在低维度的压缩表示。评估自编码器的方法是重建误差，即输出的那个数字2和原始输入的数字2之间的差别，当然越小越好。
那么，对于实际的项目，变量缓存对总体代码又会带来多大容量的缩减呢？回到小节讨论的开始，我们一起感受一下不缓存的 this 对象带来的直观震撼吧。...由于可动态修改 DOM 的天然属性，JavaScript 不仅本身的执行是单线程的，而且其加载/解析执行时 HTML 的解析也是停止的，甚至在早期的浏览器中，其它资源的加载线程也会被同时阻止。...为了提高网络利用率，后来的主流浏览器都实现了预加载机制，即解析 HTML 页面的同时，启动一个轻量级解析器优先扫描 HTML 中的所有标记，寻找样式表、脚本、图像等静态资源，尽可能地并行加载它们。...四、并行加载 随着 Web 应用的复杂化大型化，使用 MV* 类框架（ Vue、React、Angular 等）进行快捷开发已经成为前端开发的主流模式。...当然，在下面实现并行加载的过程中，我们也使用了很明显的反模式 - 通过 window 全局变量传递数据。不过，在没有更好的实现方案前，通过有限可控的反模式实现更好的页面体验还是值得的。
随着时间的推移，Angular 的发展越来越受到 Google 公司的重视，后被其收购，成为了 Google 官方的前端开发框架，并由 Google 的开发团队进行维护和推广。...Angular是一个完整的框架，就像一座现代化的高楼大厦，它有着严谨的结构和规范，提供了完整的前端框架，包括模板、组件、服务、指令等等，可以让开发者通过模块化的方式，更加高效地构建复杂的 Web 应用。...React就像一栋灵活多变的别墅，它更注重于组件化的 UI 设计，类似于一个由多个独立的、可拆卸的房间组成的别墅，开发人员可以根据需要组装、拆卸和重用这些组件，从而实现快速开发和可维护的 Web 应用程序...同时，很多知名的前端开发者也在各种技术社区和公开场合推广Vue的使用，让更多的开发者了解和使用Vue。 最后，中国的开发者和企业在数字化转型和互联网化发展的趋势下，对于Web应用程序的需求不断增加。...总结 熟悉和了解前端三大主流框架的基本概念和特点只是前端学习路上的一小步，最终的目标是能够根据项目需求和特点，合理地评估和选择适用的框架，并能够进行总体的规划和把控。
1.2.2、硬件故障 例如: 单点的硬件损坏使得集群的服务压力加大，从而出现服务延迟，服务延迟不断加剧导致雪崩。...2、主流的容错项目 2.1、Sentinel Sentinel是一款面向分布式服务架构的轻量级流量控制组件，根据设置的规则来为资源执行相应的流量控制、服务降级、系统保护策略。...2.2、容错框架Resilience4j Resilience4j一个比较轻量级的、模块化的熔断降级库。...它由熔断、限速器、自动重试等功能组成，这些功能都被拆分成了单独的模块，用户可以根据需要引入相应功能的依赖。...Resilience4j在较小的项目中使用比较方便，但是Resilience4j只适用于限流降级的基本场景，无法适用于非常复杂的企业级服务架构。
性能优化一直是前端研究的主要课题之一，因为不仅直接影响用户体验，对于商业性公司，网页性能的优劣更关乎流量变现效率的高低。...由于可动态修改 DOM 的天然属性，JavaScript 不仅本身的执行是单线程的，而且其加载/解析执行时 HTML 的解析也是停止的，甚至在早期的浏览器中，其它资源的加载线程也会被同时阻止。...为了提高网络利用率，后来的主流浏览器都实现了预加载机制，即解析 HTML 页面的同时，启动一个轻量级解析器优先扫描 HTML 中的所有标记，寻找样式表、脚本、图像等静态资源，尽可能地并行加载它们。...四、并行加载 随着 Web 应用的复杂化大型化，使用 MV* 类框架（ Vue、React、Angular 等）进行快捷开发已经成为前端开发的主流模式。...当然，在下面实现并行加载的过程中，我们也使用了很明显的反模式 - 通过 window 全局变量传递数据。不过，在没有更好的实现方案前，通过有限可控的反模式实现更好的页面体验还是值得的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
