image.png 4.1 创建项目 项目地址格式是 username.coding.me，格式不对会404哦，项目名称随便，确定就ok 例如我的： image.png 4.2 开启page服务...创建完记得进入代码浏览，看看是否正确生成，然后进入page服务，然后开启 image.png 开启成功效果图： image.png 5 配置服务并将文件部署到Github 5.1 修改_config.yml...image.png 后面通过生成ssh私钥，公钥就不用频繁输入用户名密码 部署成功，按照各自平台的pages服务提示的网址即可访问 在这里我就演示coding的吧，嘿嘿 image.png 6...wugenqiang.coding.me/ https://wugenqiang.github.io/ 7 设置自定义域名 对于Github来说，可参考： 对于Coding来说，来进行下面步骤： 1.进入项目，进入Page服务页
在此基础上，淘宝及天猫还在不断吸收来自消费者的反馈，优化功能，比如在 2021 年开始支持购物车实时显示券后到手价、搜索已经购买过的订单……应用上大量的操作请求流转到技术后台，给数据库带来了不小的压力。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在水平扩展的集群中，每个节点服务数十个分区，每个分区使用单独线程响应的事务处理模型避免了锁竞争的开销。据悉，在大促场景下，Tair 提供了几乎直线般的 P99 访问延时。...一方面，数据库需要对消费者输入的关键词语义进行高相关性的匹配，比如搜索一个茶杯带回的数据包括茶杯和茶具。 这样的描述很容易让技术人联想到搜索引擎。
《服务通过缓存传递数据，是否可行》一文引发一个服务之间“通过缓存传递数据”设计合理性的讨论。...先说结论 楼主旗帜鲜明的反对“服务之间通过缓存传递数据”。...二、数据共管场景，两个(多个)service同时读写一个cache实例会导致耦合 如果不是数据管道，是两个(多个)service对一个cache进行数据共管，同时读写，也是不推荐的，这些service会因为这个...service-B拿不到cache的连接，从而服务异常 综上，数据共管场景，多个service耦合在一个cache实例里，也是不推荐的，需要垂直拆分，实例解耦。...综上 数据管道，MQ比cache更合适 多个服务不应该公用一个cache实例，应该垂直拆分解耦 服务化架构，不应该绕过service读取其后端的cache/db，而应该通过RPC接口访问 希望逻辑是清晰的
零售店铺一天生意的好坏，如何提升，要掌握分析好十二大数据指标。 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 ...针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。 （2）为店铺及员工设立销售目标。 ...十一、VIP占比（VIP消费额/营业额） 1、此指标反映的是店铺VIP的消费情况，从侧面表明店铺市场占有率和顾客忠诚度，考量店铺的综合服务能力和市场开发能力。...若是低于这个数值区间，就表示有顾客流失，或者是市场认可度差，店铺的服务能力不佳；若是VIP高于数值区间，则表示开发新客户的能力太弱。假若是先高后低，就表示顾客流失严重。...十二、销售折扣（营业额/销售吊牌金额） 1、销售折扣是反映店铺折让的情况，直接影响店铺的毛利额，是利润中很重要的指标。
本文作者有幸同时具有搜索引擎和推荐系统一线的技术产品开发经验，结合自己的实践经验来为大家阐述两者之间的关系、分享自己的体会（达观数据陈运文博士） ?...图2：从搜索词中以看出，用户有大量个性化推荐的需求 很多互联网产品都需要同时满足用户这两种需求，例如对提供音乐、新闻、或者电商服务的网站，必然要提供搜索功能，当用户想找某首歌或某样商品的时候，输入名字就能搜到...虽然推荐的种类有很多（例如相关推荐、个性化推荐等），但是个性化对于推荐系统是如此重要，以至于在很多时候大家干脆就把推荐系统称为“个性化推荐”甚至“智能推荐”了。 快速满足还是持续服务？...搜索和推荐的相互交融 搜索和推荐虽然有很多差异，但两者都是大数据技术的应用分支，存在着大量的交叠。...搜索引擎中融合的推荐系统元素 推荐系统也大量运用了搜索引擎的技术，搜索引擎解决运算性能的一个重要的数据结构是倒排索引技术（Inverted Index），而在推荐系统中，一类重要算法是基于内容的推荐（Content-based
VFP双表事务处理，双表是指本地表和远程表同时加上事务，这样本地表和远程表，要么同时成功，要么同时失败。...事务是为了保证所处理数据的完整性，如n个相关表被同时修改,在保存数据时，要么全部保存，要么都不保存，这只有用事务来实现。 举例： 入库单增加了一个物料，库存表的相应也应该增加。...如果入库单保存成功，库存表没有保存成功，便会出现数据不一致。而加上事务之后，如果库存表没有保存成功，入库单的数据也会回滚，便不保存。...VFP双表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理
日志易是强大、灵活的日志大数据分析工具，既提供云端的SaaS服务，也提供本地部署，企业可以利用它对日志进行集中管理和准实时搜索、分析、可视化和监控告警等 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号...金融科技 3、产品介绍 日志易是强大、灵活的日志大数据分析工具，既提供云端的SaaS服务，也提供本地部署，企业可以利用它对日志进行集中管理和准实时搜索、分析、可视化和监控告警等。...5、产品功能 数据采集(Data collect) 从任意应用系统、云服务、服务器、网络设备等采集 TB 级别日志数据。 集中日志，不再需要额外的归档、备份工作。...6、产品优势 灵活：可在搜索框里直接使用搜索处理语言SPL编写脚本，满足各类分析需求； 实时：日志从产生到分析结果出现，只有秒级延时； 海量：每天可集中处理TB级日志量； 多数据源：除常见日志源外，还支持文本及二进制格式数据...公司荣获2014中国大数据技术大会“全国大数据创新项目”第一名，入选2015大数据生态系统百强（BigData100），2015年度中国软件和信息服务大数据领域最佳产品奖。
无论运行的是一个单机副本集还是一个负载百兆字节的分片集群，Atlas作为一个服务于MongoDB的数据库，都可帮助其轻松运行。...简便性： Atlas操作简便，无需构建、配置或管理服务器；无需备份调度；也无需建立监控或查找安全漏洞。若服务器夜间性能下降，则该系统会对其进行维护。...而若出现了一些无法自动解决的问题，也由全天候服务的响应团队帮助用户出面解决。面对其它一些需求，如扩大存储、扩展运行或是添加分片，用户只需要轻敲用户界面（UI），剩余事项就可交由Atlas处理。...一直以来MongoDB都致力于促进数据库发展并助力开发者团队进行应用程序开发。现在，Atlas使这一切在云上的进行变得更为顺畅。
Web应用托管服务作为一种云上服务，其中也会应用到的元数据服务进行实例元数据查询，因此不得不考虑元数据服务安全对Web应用托管服务安全性的影响。...Web应用托管服务中同样存在着元数据服务带来的安全挑战，本文将扩展探讨元数据服务与Web应用托管服务这一组合存在的安全隐患。...Web应用托管服务中的 元数据安全隐患 在Web应用托管服务中的元数据安全隐患章节中，我们将以AWS 下的Elastic Beanstalk服务进行举例，以此介绍一下攻击者如何攻击Web应用托管服务并利用元数据服务获取信息发起后续攻击...更多安全隐患 除了上文章节中介绍的安全隐患，Web应用托管服务中生成的错误的角色权限配置，将为Web应用托管服务带来更多、更严重的元数据安全隐患。...从上文章节来看，Elastic Beanstalk服务为aws-elasticbeanstalk-ec2-role角色配置了较为合理的权限策略，使得即使Web应用托管服务中托管的用户应用中存在漏洞时，攻击者在访问实例元数据服务获取
最近用了几天时间为公司项目集成了全文搜索引擎，项目初步目标是用于搜索框的即时提示。数据需要从MySQL中同步过来，因为数据不小，因此需要考虑初次同步后进行持续的增量同步。...ElasticSearch是一个非常好用的开源全文搜索引擎服务，同事推荐之前我并没有了解过，但是看到亚马逊专门提供该服务的实例，没有多了解之前便猜想应该是和Redis一样名声在外的产品，估计也是经得起考验可以用在生产环境中了...上网了解一番之后发现果然如此: 全文搜索属于最常见的需求，开源的Elasticsearch是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。...pretty 如果能看到对应的信息，表示安装成功 安装LogStash 接着安装LogStash服务，这个服务用于汇总各类log日志信息到一个地方统一管理，而这里我们用到这个服务，是因为需要用它来实现数据从...配置同步MySQL数据到Elastic 接着就是比较重点的地方，配置数据从MySQL库同步到Elastic。
采集Apache Web服务器日志一、需求Apache的Web Server会产生大量日志，当我们想要对这些日志检索分析。就需要先把这些日志导入到Elasticsearch中。...如下图所示：图片 这个日志其实由一个个的字段拼接而成，参考以下表格字段名说明client IP浏览器端IPtimestamp请求的时间戳method请求方式（GET/POST）uri请求的链接地址status服务器端响应状态...所以，我们需要在Logstash中，提前将数据解析好，将日志文本行解析成一个个的字段，然后再将字段保存到Elasticsearch中二、准备日志数据将Apache服务器日志上传到 /export/server...这个工具非常适合用来解析系统日志、Web服务器日志、MySQL或者是任意其他的日志格式。...我们就可以继续解析其他的字段八、解析所有字段将日志解析成以下字段：字段名说明client IP浏览器端IPtimestamp请求的时间戳method请求方式（GET/POST）uri请求的链接地址status服务器端响应状态
欧洲最大的托管服务提供商之一OVH公司遭受了一场可怕的大火，摧毁了位于史特拉斯堡的数据中心，火灾烧毁了数千个站点，其中包括WP Rocket和Imagify。 ?...该公司敦促其客户执行灾难恢复计划，因为大火已经破坏了其服务，OVH Cloud Fire导致许多站点瘫痪。...许多网站报告已经失去了网站的存在，其中一个游戏网站预计会发生重大数据丢失： “我们预计受影响的服务器之间将大量丢失数据。” ? ? 火灾已经结束，消防人员继续为建筑物降温，而公司正在评估损失。...OVH将在其他数据中心为受影响的客户保留新服务器，并在未来几周内再增加10,000台新服务器。...Klaba在上午11.20提供的更新SBG3中的所有服务器都可用，但用户反馈仍然无法运行。下午1点，该公司公开分享了其运营恢复计划，该计划将持续2周。 ? 此事件给数据物理安全的敲响警钟。
搜索服务器：项目采用 ElasticSearch 作为模糊检索服务器，通过利用 ES 强大的匹配查询能力实现基于内容的推荐服务。 ...消息缓冲服务：项目采用 Kafka 作为流式数据的缓存组件，接受来自 Flume 的数据采集请求。并将数据推送到项目的实时推荐系统部分。 ...实时推荐服务：项目采用 Spark Streaming 作为实时推荐系统，通过接收 Kafka 中缓存的数据，通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理，并将结果合并更新到 MongoDB 数据库。...第4章 离线推荐服务建设 离线推荐服务是综合用户所有的历史数据，利用设定的离线统计算法和离线推荐算法周期性的进行结果统计与保存，计算的结果在一定时间周期内是固定不变的，变更的频率取决于算法调度的频率...离线推荐服务主要计算一些可以预先进行统计和计算的指标，为实时计算和前端业务相应提供数据支撑。
四、使用异步 PHP 展望未来 五、测量和优化数据库性能 六、高效查询现代 SQL 数据库 七、JavaScript 和危险驱动开发 八、函数式 JavaScript 九、提高 Web 服务器的性能...九、反应式编程 十、通用设计模式 十一、构建服务 十二、使用数据库 十三、解决依赖关系 十四、使用包 十五、测试重要位置 十六、调试、跟踪和分析 十七、托管、资源调配和部署 现代化遗留 PHP 应用...探索搜索选项 九、图的实践 十、理解和使用堆 十一、使用先进技术解决问题 十二、PHP 内置对数据结构和算法的支持 十三、用 PHP 实现函数式数据结构 PHP7 编程秘籍 零、序言 一、建立基础 二...三、构建时事通讯服务 四、使用 Elasticsearch 构建一个具有搜索功能的简单博客 五、创建 RESTful Web 服务 六、构建聊天应用 七、构建异步微服务架构 八、为自定义语言构建解析器和解释器...二、开发环境 三、应用设计 四、测试与质量控制 五、微服务开发 六、监控 七、安全 八、部署 九、从单体到微服务 十、可扩展性策略 十一、最佳实践和惯例 十二、云与 DevOps PHP Yii Web
类似文章 OGG有传统的经典架构，也有最新的微服务，2个都可以远程捕获和应用数据，对数据库服务器是0侵入，而传统的经典架构是纯命令行模式，最新的微服务架构是图形化界面操作，几乎所有操作都可以在界面进行。...相关文章可以参考： 使用OGG for MySQL微服务快速双向同步RDS数据库：https://www.xmmup.com/shiyongoggweifuwukuaisushuangxiangtongburdsshujuku.html...使用OGG for PG微服务快速双向同步RDS数据库（双主）：https://www.xmmup.com/shiyongogg-for-pgweifuwukuaisushuangxiangtongburdsshujukushuangzhu.html...Oracle微服务双向同步Oracle数据库搭建双主架构（含DDL）：https://www.xmmup.com/shiyongogg-for-oracleweifuwushuangxiangtongbuoracleshujukuhanddl.html...使用OGG for mysql微服务搭建双主架构（含DDL）：https://www.xmmup.com/shiyongogg-for-mysqlweifuwudajianshuangzhujiagouhanddl.html
The Case for Automatic Database Administration using Deep Reinforcement Learning（基于深度强化学习的自动数据库管理） --...Reinforcement Learning based Recommender System using Biclustering Technique（基于强化学习的双光技术推荐系统） ---- --
AirFlow的WebServer和Scheduler会自动读取 airflow将所有程序放在一个目录中 自动检测这个目录有么有新的程序 MetaData DataBase：AirFlow的元数据存储数据库
TensorBoard.dev是一项托管服务，只需上传您的TensorBoard日志并获得一个链接，任何人都可以查看该链接，而无需安装或设置。 一图胜千言。...TensorBoard.dev是一项托管服务，可以为用户轻松地进行免费的托管、跟踪和共享机器学习实验。你需要做的，只是上传你的TensorBoard日志，之后会获得一个分享链接。...下面这个TensorBoard.dev示例显示了“预训练数据集”的基线训练结果： ? TensorFlow Models存储库的BERT模型预训练任务： ?...请注意，你上传的TensorBoard是公开的，因此请勿上传敏感数据。...当前，每个用户最多只能有1000万个数据点，超出后上传会报错。
练习 13：单链表 练习 14：双链表 练习 15：栈和队列 练习 16：冒泡、快速和归并排序 练习 17：字典 练习 18：性能测量 练习 19：改善性能 练习 20：二叉搜索树 练习 21：二分搜索...十一、识别 Web 应用中的服务器漏洞 十二、从文档、图像和浏览器中提取地理位置和元数据 十三、密码学与隐写术 十四、答案 精通 Python 系统管理脚本编程 零、前言 一、Python 脚本概述...八、搜索、挖掘和可视化数据 九、创建简单的数据 API 十、使用 Docker 创建 Scraper 微服务 十一、使爬虫真正成为一种服务 每个程序员应该直到的 40 个算法 零、前言 第一部分：基础知识和核心算法...十、推荐引擎 第三部分：高级主题 十一、数据算法 十二、密码学 十三、大规模算法 十四、实际考虑 Python 入门指南 零、前言 一、Python 的温和介绍 二、内置数据类型 三、迭代和决策...四、函数，代码的构建块 五、文件和数据持久性 六、算法设计原则 七、列表和指针结构 八、栈和队列 九、树 十、哈希表和符号表 十一、图和其他算法 十二、搜索 十三、排序 十四、选择算法 十五、面向对象设计
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