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Atomikos在微服务场景下的使用

Atomikos是一个轻量级的分布式事务管理器，实现了Java Transaction API (JTA)规范，可以很方便的和Spring Boot集成，支持微服务场景下跨节点的全局事务。...三个服务需要加入到一个全局事务中，要么全部成功，任何一个服务失败，都会造成事务回滚，数据的状态始终保持一致性。 蚂蚁金服开源的Seata就是为了解决这类问题，在微服务架构下提供分布式事务服务。...传统的应用服务器通过JTA/JTS也能解决分布式场景下的事务问题，但需要和EJB绑定在一起才能使用。...：StorageService的具体实现 business-service：用户访问入口 事务上下文的传播 在项目主工程的pom文件中引入Atomikos依赖，注意要包括transactions-remoting...version>5.0.6 transactions-remoting支持jaxrs，Spring Remoting和Spring rest等几种RPC方式，我们使用的是

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CSReid库在NetCore工作场景中的使用

## 关于我 [作者博客|文章首发](http://www.zhouhuibo.club) 过去 .net 最有名望的 ServiceStack.Redis 早已沦为商业用途，在 .NETCore...后来居上的 StackExchange.Redis 虽然能用，但是之前出现的各种Timeout错误也是让人很无语，所以也不作为使用的首选。...CSRedisCore是国人开源的一套Redis操作库，现在最新版本已经V3.6.5，经过几个实际公司项目的使用情况来看，还没有出现什么大的问题，本文主要介绍一下在使用这个库的过程中的一些自己的想法。...### Redis单机 #### Redis唯一Db使用 根据Github作者推荐，如果你是唯一DB的使用场景，推荐使用这种方式初始化和使用 使用RedisHelper初始化和调用，是唯一Db...一般情况使用不到，等到需要用到的时候再来回顾一下即可。

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    HBase实战 | HBase在人工智能场景的使用

    近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。...，可能用户A拥有这个属性，但是用户B没有这个属性；那么我们希望存储的系统能够处理这种情况，没有的属性在底层不占用空间，这样可以节约大量的空间使用； 列动态变化：每行数据拥有的列数是不一样的。...为了更好的介绍 HBase 在人工智能场景下的使用，下面以某人工智能行业的客户案例进行分析如何利用 HBase 设计出一个快速查找人脸特征的系统。...结合上面应用场景的两大查询需求，我们可以将人脸组 id 作为 HBase 的 Rowkey，系统的设计如上图的右部分显示，在创建表的时候打开 MOB 功能，如下： create 'face', {NAME...按流量，请求次数计费，适合访问频率低的场景 托管式，在高并发，高吞吐场景有更低的成本 扩展性 优 优 适用对象范围 通用 <10MB 根据上面的对比，使用 HBase MOB特性来存储小于10MB的对象相比直接使用对象存储有一些优势

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    稀疏索引在MongoDB中的使用场景是什么？

    由于不对缺失特定字段的文档进行索引，因此可以避免查询无用的文档，从而加快查询速度。 稀疏索引的使用场景 稀疏索引最常见的使用场景是对可选字段进行索引。...例如，如果需要查询包含某个字段的文档，并且该字段只在部分文档中存在，那么使用稀疏索引可以减少查询无用的文档，从而提高查询速度。 稀疏索引还可以帮助MongoDB应用程序缩短查询时间。...由于稀疏索引不对缺失特定字段的文档进行索引，因此在查询时可以避免查询无用的文档，从而减少查询时间。...除了选择适当的场景使用稀疏索引外，还有一些最佳实践可以帮助优化索引的性能： 稀疏索引虽然可以减少索引占用的存储空间和提高查询效率，但是在某些情况下可能会影响查询性能。...在MongoDB应用程序中，根据实际需求和查询模式来选择是否使用稀疏索引，并遵循稀疏索引的最佳实践，可以优化查询性能、减少存储空间和提高数据访问效率。

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    MQ在分布式系统中的使用场景

    答案是肯定的，接下来我们将分析我们为什么要了解及使用如此多的服务间通信技术，以及他们究竟都解决了哪些问题，在什么场景下他们是必不可少的。...消息中间件 VS RPC 首先来说一下什么是消息中间件和RPC，简单来说，他们最主要的区别是，完成一次服务间通信需要的组件数量，本篇文章我们先来讨论一下消息中间件的优势与使用场景 RPC ?...流量削峰在面对例如秒杀等场景就显得尤为重要，例如淘宝的双十一整点秒杀，12306的整点放票等活动，消息队列均起到的重要作用，我们也就可以很好地理解，为什么12306在推出排队系统后，服务宕机的概率被大大减小了...当然这里你应该也会发现，在该场景下，消息中间件更适合处理一些无需立即处理，也就是异步的请求，例如日志，数据持久化等操作，他们是并不需要返回或立即返回处理结果给用户的。...本文简单的说了一下消息中间件的优势和使用场景，在接下来的文章将更详细的介绍每种消息中间件的优劣及其原理，以及使用RPC框架相较于消息中间件的优势所在及使用场景，希望大家能够支持：）

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    在Python中进行机器学习，随机数生成器的使用

    这是因为尽管使用了随机性，但结果模型被限制在更窄的范围内（例如有限的随机性）。 在机器学习算法中使用随机性的例子包括： 在随机梯度下降中，每一个训练期前必先混排训练数据。...在机器学习中，我们不需要真正意义上的随机性。相反，我们可以使用伪随机性。伪随机性是近似于随机的数字样本，但可用确定性过程生成。用伪随机数生成器生成的随机值来混排数据、初始化系数。...这些数字是按一种序列生成的。这种序列是确定的，并以初始数编排好。如果你没有伪随机数生成器，那么它可能会像seed那样，在几秒或几毫秒中使用当前系统时间。seed值并不重要。选择任何你希望使用的值。...NUMPY中的伪随机数生成器 在机器学习中，您可能会使用诸如scikit-learn和Keras这样的库。这些库使用了NumPy，这种库使利用向量和数字矩阵的方法非常有效。...重要的是，在Python伪随机数生成器中的seed不会影响NumPy伪随机数生成器，它会单独使用并运行seed。

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    Kotlin 委托属性在Android开发中的几个使用场景！

    如你所见，委托属性并没有什么神奇的。但是，它虽然简单，却非常有用，让我们来看一些在 Android 开发中的例子。 你可以在官方文档中了解更多关于委托属性的内容。...newInstance方法，在方法里面把参数传递给 Fragment 的 arguments，以便可以在onCreate中获取。...我们把这个类型设为非空的，并且在不能读取时抛出了异常，这让我们可以在 Fragment 中获取非空的值，避免了空值检查。...这个委托也可以使用相同的键来在SharedPreferences存储属性的新值。 为了让我们的例子能工作，我们还需要为String?...总结 我们看来一些在 Android 开发中使用 Kotlin 委托属性的例子。当然了，你也可以用别的方式来使用它。 这篇文章的目标是展示委托属性是多么强大，以及我们可以用它做什么。

    4.6K41

    在应用大模型的场景中，我们该如何使用语义搜索？

    然而，由于大语言模型中存在的过时、不准确、幻觉、一本正经的胡说八道、基于互联网数据训练这些缺点，因此，直接使用大语言模型生成的内容在商业场景中，特别是涉及到一些专业领域以及私有数据的场景，是无法提供准确或有价值的信息的...对于一些资源有限的应用场景，或者缺乏专业人员对模型的选择时，这可能不是一个可行的选择。 在短文本搜索的场景中，向量搜索可能会面临语义理解的挑战。...由于不同模型在训练时所使用的数据集和语料库可能存在偏差，因此在特定领域中表现较好的模型可能对其他领域的文本处理效果不佳。 数据量和多样性：嵌入模型的性能通常受到训练数据量和多样性的影响。...如果某个模型在训练时使用的数据量较少或者数据不够多样化，它可能对特定领域的文本理解能力有限。相反，如果某个模型在训练时使用的数据集较大且具有广泛的覆盖范围，它通常会在不同领域中表现更好。...也就是说，在选择一个模型时，需要了解这个模型是主要使用哪个领域的数据来训练的： 图片 针对特定领域进行模型微调：使用领域相关的数据对预训练模型进行微调，使其适应特定领域的特征和语义。

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    HTTP 服务使用 F-Stack 在不同业务场景下的性能表现

    实际HTTP服务开发中我们一般会尽量使用长连接来优化网络性能，但是在部分面向终端用户的业务中很难完全使用长连接，而且即便是长连接，其性能在某些应用上依然无法让人满意。...测试表现 本节介绍 F-Stack 在适用于不同业务场景状态下的测试及结果表现，所有测试数据由 Nginx 直接返回内存中缓存的数据，实际业务性能还受业务逻辑的影响，具体测试环境如下： 网卡:Intel...，且随着处理的数据包越来越大时，系统内核 CPS 性能瓶颈的影响将会逐渐减小，如长连接大包的业务场景下使用系统内核依然能达到 40GE 网卡的线速。...下图为长连接场景下小文件（典型场景如通信服务器之间的数据传输）与较大文件（典型场景如 CDN 业务中边缘节点和中间源间的数据传输）时 F-Stack 与系统内核的对比测试。...微信公众号：搜索公众号 FStack 关注，会不定期发布F-Stack的技术细节、使用技巧和应用场景等文章，同时欢迎投稿。

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    Redis主从复制和哨兵模式的原理及其在实际应用中的使用场景

    Redis是一种基于内存的高速缓存数据库，由于其性能良好、支持多种数据结构和丰富的功能特性，在分布式系统中得到了广泛应用。为了保证Redis的可靠性和高可用性，我们通常会使用主从复制和哨兵模式来实现。...本文将介绍Redis主从复制和哨兵模式的原理及其在实际应用中的使用场景。Redis主从复制Redis主从复制是指将一个节点设置为主节点，其他节点作为从节点，主节点负责写入数据，从节点负责读取数据。...Redis哨兵模式可以实现自动容错切换，减少人工干预的成本，提高系统的可靠性和稳定性。实战应用场景Redis主从复制和哨兵模式在实际应用中有很多使用场景，以下是一些常见的应用场景：1....在跨数据中心的场景下，可以将主节点设置在一个数据中心，从节点设置在其他数据中心，通过网络进行数据同步和备份。4. 数据库迁移方案Redis主从复制可以在数据库迁移时，实现平滑的数据迁移过程。...将新的Redis数据库设置为从节点，等待数据同步完成后，再将其升级为主节点，完成数据库迁移。总结本文介绍了Redis主从复制和哨兵模式的原理及其在实际应用中的使用场景。

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    C 语言中的联合体及其在实际软件开发中的使用场景

    C 语言是一门功能强大、灵活性极高的编程语言，而联合体（union）是其数据结构中一个独特而重要的组成部分。在讨论联合体的具体作用和应用场景之前，有必要了解其基本概念和结构。...实际软件开发中的使用场景场景 1：节省嵌入式系统中的内存在嵌入式系统开发中，内存资源通常非常有限。联合体通过共用内存，可以显著减少内存占用。...场景 3：管理协议头部在通信协议的实现中，联合体可用于表示协议的头部信息。...场景 4：表示多态数据在处理需要存储多种类型数据的场景时，联合体提供了一种简洁的解决方案。...与结构体的区分：当需要同时访问多个字段时，应使用结构体而非联合体。内存对齐与移植性：在某些平台上，联合体的内存布局可能受对齐规则影响，因此在跨平台开发中需特别注意。

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    公开课 redis系列一 redis的故事以及redis在秒杀中的使用场景

    这时, 我们要向去读取数据, 可以一行一行的readline, 使用工具可以是grep, awk, java等. 这里的文件保存在哪里呢? 可以保存在磁盘上, 也可以保存在内存上....使用全内存的数据库伤不起呀.   全量数据, 存磁盘--> 慢, 存内存-->贵, 怎么办呢? 经过分析, 只有一部分数据是经常使用的数据. 也就是热点数据....这时计算向数据移动 二. redis的应用---秒杀 我们来看一下场景. 现在有个秒杀场景, 有99个商品可以被秒杀....这时redis使用的场景之一 通常, redis排队处理请求, 但是订单最终还是会在数据库中保存  这样就要去访问数据库, 我们在秒杀中一定要做的一件事是: 防止超卖, 削峰 如何防止削峰呢? ...这时就有了redis在秒杀中的第二个应用场景.----- 拦截恶意流量  因为redis是内存数据库, 很快, 所以, 可以对用户的流量或ip做一个filter过滤.

    50010

    在MySQL中，使用分表和分库来优化数据库性能，以及它们的最佳适用场景和优缺点

    MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术，在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。 在MySQL中，可以使用分表和分库来优化数据库的性能，具体步骤如下： 1....使用水平分表可以减少单表的数据量，提高查询效率。...，通常是将大字段或者不经常使用的字段独立出来。...以下是MySQL分表分库的最佳适用场景以及它们的优缺点： 最佳适用场景： 高并发读写：当应用程序存在高并发读写需求时，可以通过分表分库将数据分散存储在多个数据库中，实现并行处理和负载均衡，提高并发处理能力...总结来说，MySQL分表分库适用于高并发读写、大数据量、地理位置分布和安全性隔离等场景，能够提高数据库性能和可扩展性。但也需要权衡复杂性增加、数据一致性和扩展性受限等问题带来的影响。

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    ​基于MybatisPlus代码生成器（2.0新版本）

    单表快速转化restful风格的API接口并对外暴露服务。对于百余张表的数据库，使用代码生成器让开发事半功倍。多表连接查询。多表连接查询默认不开启，需要在全局文件中手动配置。...二、两种典型使用场景（一）克隆Demo项目使用demo脚手架cms demo项目 ，脚手架是标准的Spring Web工程，稍微修改配置文件可快速入门上手。...在项目中搜索类名CodeProperties即可查看所有内置可供修改的参数，在全局yml文件中覆盖默认值即可完成修改，按需配置。...找不到依赖很大可能是因为阿里云景象仓库尚未同步完成Jar包，在项目中pom文件添加如下配置： public maven nexus的代码能无缝迁移到新项目吗？能。生成的代码具有高度的迁移属性，在新项目中导入缺省依赖即可。如果找不到相关依赖，请参考问题一。---如有疑问，可通过微信dream4s与作者联系。

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    零AI含量！纯随机数学无限生成逼真3D世界火了，普林斯顿华人一作｜CVPR‘23

    妈妈真的再也不用担心我找不到高质量的3D数据投喂AI了…… 完整视频感受一下震撼： 100%基于随机数学的3D数据生成器 尽管AI发展迅猛，但目前CV领域的许多任务仍然缺乏高质量的数据，3D尤甚。...事实证明，在这类数据上训练的模型在零样本的真实图像上也可以表现得很好。 但问题是，现有的大多数免费3D合成数据工具基本局限于单一场景：要么是自动驾驶相关，要么就是那种位于室内环境中的人造物体。...如下图由所示，它能保证非常真实的几何细节。 Terrain Generators（地形生成器），如下图所示，该生成器可以通过反复挤压生成巨石，使用Blender的内置插件生成小石块。...又或者是使用差异化生长、拉普拉斯生长和反应扩散制造各种珊瑚、使用几何节点图生成树叶、花朵、海藻、海带、软体动物和水母。 还有各种子生成器（比如生物生成器）就不一一介绍了。...作者介绍，虽然使用Blender开发了Infinigen的程序规则，不过程序生成的很大一部分是在Blender之外完成的。

    30130

    《Effictive python》读书笔记2

    第16条 可以用生成器来改写返回列表的函数 当调用生成器的next函数时，会执行到下一个yield表达式，并将返回yield的值 这样会节省内存，输入量。...因此适用场景要注意，参数数量不能过多。 在变长参数上增加其它的位置参数，可能产生难以排查的bug。 可以使用*来展开list，**展开字典，传给函数。...__init(paras) 第26条 只在使用Mixin制作工具类时，进行多重继承 作者不推崇使用多重继承。...有个场景可考虑使用private，父类属性名字很常见，子类又不受自己控制，可能引起子类混淆时。...第30条 考虑用@property来为属性添加新功能 第31条 用描述符descriptor来改写需要复用的@property方法 编译器在一个类的实例字典中找不到这个属性时，会调用__getattr_

    1.1K20

    .NET 6+ 中的源生成器诊断

    开头 SYSLIB1002 不要将日志级别参数作为模板包含在日志记录消息中 SYSLIB1003 InvalidLoggingMethodParameterNameTitle SYSLIB1005 找不到所需的类型定义...找不到 Microsoft.Extensions.Logging.ILogger 类型的字段 SYSLIB1020 找到 Microsoft.Extensions.Logging.ILogger 类型的多个字段...] 注释 SYSLIB1037 System.Text.Json 源生成器遇到具有仅初始化属性的类型，这些属性不支持反序列化 SYSLIB1038 System.Text.Json 源生成器遇到使用 [...JsonInclude] 注释的属性，该属性具有不可访问的访问器 禁止显示警告 建议尽量使用解决方法之一。...如果 SYSLIB1XXX 源生成器诊断未显示为错误，则可以在代码或项目文件中禁止警告。 若要禁止显示代码中的警告，请执行以下操作： // Disable the warning.

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    一个巧合踩了MapStruct表达式的坑

    前言 一不小心踩了MapStruct表达式的坑，发现了一个在官方文档上都找不到的功能，有必要记录下。...MapStruct是一个代码生成器，它基于约定优于配置的方法大大简化了Java Bean类型之间的映射的实现。生成的映射代码使用简单的方法调用，因此速度快，类型安全且易于理解。...这里不再赘述关于MapStruct的使用问题，更多的使用教程可参考文档 MapStruct的中文译文文档：http://www.kailing.pub/MapStruct1.3/index.html...Integer属性的值都加上了toStatus的处理了 结语 最后发现的这个特性竟然在官方文档上找不到丝毫的描述，其实可以算一个非常不错的功能，可以统一处理相同类型的属性，比如属性是一个对象时...，只是在博主的这个场景下使用不到。

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    PHP的加密伪随机数生成器的使用

    PHP的加密伪随机数生成器的使用 今天我们来介绍的是 PHP 中的加密伪随机数生成器（CSPRNG 扩展）。...随机数的生成其实非常简单，使用 rand() 或者 mt_rand() 函数就可以了，但是我们今天说的这个则是使用了更复杂算法的一套随机数生成器。...如果在测试时找不到下面介绍的函数，请检查当前 PHP 的版本。...其实和 mt_rand() 的用法一样。 生成来源 上述两种加密伪随机函数的生成来源都是依赖于操作系统的，具体如下： 在 Windows 系统，会使用 CryptGenRandom() 函数。...从7.2.0开始使用CNG-API 在 Linux 系统,会使用 Linux getrandom(2) 系统调用 在其他系统,会使用 /dev/urandom 否则将抛出异常 异常情况 这两个函数也有相应的异常情况会出现

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