今天,DailyDrip发布了五周的免费内容,向人们介绍Elixir编程语言,并准备使用Ecto和Phoenix构建Web应用程序。我们制作了25个短片(每个约5分钟),这将使你从“Elixir是什么
这篇文章谈一谈最近火爆的 Elixir,同时说一下对编程语言选择的看法。同时作为 Erlang 发烧友,Elixir 不可不提。即使有了那么多编程语言 Elixir 也值得接触。本文主要分为以下四块内
这篇文章感觉介绍语言是次,讲解各种各种分类以及面向过程的思想为主。本身我也没接触过Elixir,这次也权当开拓视野了。最后附加了一个英语单词的小解,当学习之余的做零头吧。
IT 系统不仅仅是关于处理数据和将数据从一个位置移动到另一个位置以完成生产任务。根据使用案例,它们也关于从一个位置处理数据并将其分发到多个位置,以便完成工作。
Erlang(Ericsson Language)是一种通用的面向并发的编程语言,它由瑞典电信设备制造商爱立信所辖的CS-Lab开发,目的是创造一种可以应对大规模并发活动的编程语言和运行环境。Erlang问世于1987年,经过十年的发展,于1998年发布开源版本。Erlang是运行于BEAM(Bogdan/Björn’s Erlang Abstract Machine)虚拟机的解释性语言,但是现在也包含有乌普萨拉大学高性能Erlang计划(HiPE)开发的本地代码编译器,自R11B-4版本开始,Erl
Ruby 和 Ruby on Rails 可能并不需要过多的介绍,因为它们已经被广泛的应用在 Web 开发领域。
想了半天憋出这么个题目来,这也的确只是一篇入坑文。之前程序君写过一篇 Erlang 文章,我用谷歌翻译出来给 Joe Armstrong 老爷子看,老爷子看后大加赞赏,说这家伙搞懂 Erlang 了,我要和他约一组,于是就有了程序君与Joe老爷子对话这篇文章。这篇入坑指南很短,尝试从另一个角度认识 Erlang 。
本教程将向您展示如何在Ubuntu 18.04服务器实例上安装Elixir和Phoenix frameworks以进行开发。
作者 | Anthony Accomazzo 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 本文最初发布于 acco.io 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 我在 2013 年编写了自己的第一个 Node 程序。(它是用 CoffeeScript 写的。) 那个时候,Node 的优势主要体现在三个方面: 第一个是“无处不在的 JavaScript”。这句话一开始的意思是“前端使用 JavaScript,后端也使用 JavaScript”,我一直觉得这个理由没那么强势。(后来它演变成了“强大就是正义”
Asahi Lina 想用 Rust 为 Linux 编写新的 Apple Silicon GPU 驱动程序
这是讨论宏 (Macros) 微系列文章的第一篇. 我原本计划在我即将出版的《Elixir in Action》一书中讨论这个主题, 但最终决定不这么做, 因为这个主题不符合这本书的主题, 这本书更关注底层 VM 和 OTP 的关键部分.
如果您了解用于通信的高流量应用程序、需要低延迟和良好容错能力的应用程序,您很可能已经遇到过 Elixir(作为一种编程语言)和 ScyllaDB(一种旨在低延迟的 NoSQL 数据库)的名称。两者的目标非常相似:处理通常需要更加关注稳定性的应用程序。
在去年的文章里,我谈了 如何学习一门新的技术。那篇文章通篇形而上,讲大道理,读者颔首称赞,但回过头来在应用层面还是懵懵懂懂,不明就里。今天,我就我过去三周的经验,讲讲如何以正确的姿势在生产环境中使用一门新的语言。 过去三周,我在疯狂地使用 elixir,做了两个系统,一个是我上文提到的 policy engine,另一个是个尽可能通用的 activity stream / notification system。前者我花了一周,殚精竭虑,写下了 1600 行代码,production ready;后者我写了
原文链接:https://pkolaczk.github.io/memory-consumption-of-async/
作为 SET 和 SWE, 我们经常需要编写单元测试或集成测试用例来验证系统/应用的正确性, 但同时我们也常会质疑我们的测试是否充分了. 这时测试覆盖率是可以辅助用来衡量我们测试充分程度的一种手段, 增强发布成功率与信心, 同时给了我们更多可思考的视角. 值的注意的是代码覆盖率高不能说明代码质量高, 但是反过来看, 代码覆盖率低, 代码质量不会高到哪里去.
各位亲们,请原谅我开启了仅粉丝可见,并不是为了赚粉丝,是因为一些可恶的网站大批量的爬我们这些原创博主的文章。开启了仅粉丝可见后他们就无法进行爬取后面的内容,也麻烦大家点个小小的关注才能看到后面的内容,当然了内容不好,看完也可以取消关注哈,嘿嘿。
litellm 是一个使用 OpenAI 格式调用所有 LLM API 的工具。它支持 Bedrock、Azure、OpenAI、Cohere、Anthropic 等 100 多种 LLMs,提供企业级代理服务器和稳定版本 v1.30.2。主要功能和优势包括:
从上周四开始的周末(1/7-1/10),是 Tubi 一年一度的 OSS-a-thon。所谓 OSS-a-thon,是我们为了回馈开源社区举办的 hackathon,参与者需要做和开源项目有关的项目 — 可以是对已有的开源项目进行改进,提交 PR,或者做新的项目,但需要开源。
这是 Elixir 中的宏系列的第二篇. 上一次我们讨论了编译过程和 Elixir AST, 最后讲了一个基本的宏的例子 trace. 今天, 我们会更详细地讲解宏的机制.
fd 是一个超快的,基于 Rust 的 Unix/Linux find 命令的替代品。它不提供所有 find 的强大功能。但是,它确实提供了足够的功能来覆盖你可能遇到的 80% 的情况。诸如良好的规划和方便的语法、彩色输出、智能大小写、正则表达式以及并行命令执行等特性使 fd 成为一个非常有能力的后继者。
所以你有一个很棒的主意。而且你有来自大学的朋友可以帮助你开始构建你的应用程序。您也可以从早期采用者那里获得很好的反馈。所以你做任何人都会做的事。启动你的应用!
Discord 对其平台进行了优化,以便于在单台服务器上为超过 100 万在线用户提供服务,同时保持反应灵敏的用户体验。在系统可观测性和性能调优的支持下,该公司对负责发送数十亿条消息通知的 guild 组件进行了一系列的性能和可扩展性增强。
原文地址:http://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/73382034
在旧金山举行的 erlang/elixir 2017 大会上周结束。这次,我并未参加 —— 权衡再三,我选择了这周的 complete OTP 培训,毕竟大会的视频 youtube 上找得见,可以慢慢补,培训错过了就没了。 参加一次技术培训,代价往往不菲,像这样一个四天的培训,价格是两千多刀,你很难说出它有多值 —— 培训的主题有一半都是我已经了解或掌握的内容,在过去的一两个月,我还给我的 team 培训过;另一半,其实给我空出来四天的时间,我自己看书或者读 erlang 的文档,获取到的知识也未必比参加培
1、3月14日21点25分左右,马斯克旗下的SpaceX在自家的星舰基地成功发射了“星舰”,并成功达到了太空,完成了该火箭的第三次关键试飞。--spacex
关键的要点 Elixir已进入趋势报告的创新者采用阶段。它是运行在Erlang虚拟机上的一种函数式、并发的通用编程语言。 我们看到人们对基础设施或特定于云的语言、dsl和sdk(如Ballerina和Pulumi)的兴趣和创新有所增加。 我们相信Rust已经从革新者阶段过渡到早期采用者阶段,这主要是由于它在基础设施和网络数据平面空间(例如,Habitat和Linkerd 2.0)中的应用。 Python继续受到人们的欢迎,这主要归功于它在数据科学和教学中的作用。 由于iOS作为移动应用程序运行时的流行,iO
Elixir 是一门非常强大的 函数式 编程语言,Elixir 社区构建了一个插件,该插件可以在 Jetbrains 的 IDE 上运行 Elixir 程序且是用于所有的 Jetbrains 产品。
作者:董伟柯,腾讯云大数据高级工程师 概要 我们知道,旧版本 Flink 的 JobManager 作为管理者,只承担着初始化和协调的任务,内存压力非常小,很少出现 OOM 等问题。 但是,随着 Flink CDC [1] 实时数据捕获技术的广泛应用,以及采用 Flink 新版 Source 接口(FLIP-27: Refactor Source Interface [2])的 Connector 日渐增加,JobManager 的职责越来越重:它还肩负着定期动态感知和协调数据分片的职责(SplitEnum
前文中提到,我做的第二个项目是个可视化的项目,名字叫 deneb。deneb 是天鹅座的一等星,也是夏季大三角和北十字两个星群的端点之一。deneb 是对 vega-lite 的封装,受 同样封装了 vega-ltie,深得我喜爱的 Python 的库 altair 的启发。嗯,deneb - vega - altair,聪明的你一定想到了我为什么起这样一个名字:
先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单的调度算法,该算法既可用于作业调度,也可用于进程调度。当在作业调度中采用该算法时,每次调度都是从后备作业队列中选择一个或多个最先进入该队列的作业,将它们调入内存,为它们分配资源、创建进程,然后放入就绪队列。在进程调度中采用FCFS算法时,则每次调度是从就绪队列中选择一个最先进入该队列的进程,为之分配处理机,使之投入运行。该进程一直运行到完成或发生某事件而阻塞后才放弃处理机。
Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。使用官网的语句来介绍, Flink 就是 “Stateful Computations over Data Streams”。
前面我们学习了如何在Mac OS上进行hadoop的搭建,参考MAC OS搭建Hadoop伪分布式集群。hadoop2.0之后,出现了Yarn框架用于作业的调度和集群资源的管理,因此对yarn的配置也必不可少。yarn的配置相对来讲比较简单,只需要修改mapred-site.xml和yarn-site.xml两个配置文件即可,这两个文件与前文提到过的三个配置文件都在$HADOOPHOME/etc/hadoop文件夹下。
Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎,可为数据流上的分布式计算提供数据分发,通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理,覆盖了本机迭代支持,托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
目前spark是一个非常流行的内存计算(或者迭代式计算,DAG计算)框架,在MapReduce因效率低下而被广为诟病的今天,spark的出现不禁让大家眼前一亮。 从架构和应用角度上看,spark是一个仅包含计算逻辑的开发库(尽管它提供个独立运行的master/slave服务,但考虑到稳定后以及与其他类型作业的继承性,通常不会被采用),而不包含任何资源管理和调度相关的实现,这使得spark可以灵活运行在目前比较主流的资源管理系统上,典型的代表是mesos和yarn,我们称之为“spark on mesos”
目前spark是一个非常流行的内存计算(或者迭代式计算,DAG计算)框架,在MapReduce因效率低下而被广为诟病的今天,spark的出现不禁让大家眼前一亮。 从架构和应用角度上看,spark是一个仅包含计算逻辑的开发库(尽管它提供个独立运行的master/slave服务,但考虑到稳定后以及与其他类型作业的继承性,通常不会被采用),而不包含任何资源管理和调度相关的实现,这使得spark可以灵活运行在目前比较主流的资源管理系统上,典型的代表是mesos和yarn,我们称之为“spark on mesos”和
最近在研究Linux的短程调度(进程调度包括长程调度、中程调度和短程调度,详见参考博客1)相关的算法和调度器,由参考博客1可知,短程调度的主要任务是按照某种策略和算法将处理机分配给一个处于就绪状态的进程,分为抢占式和非抢占式。中程调度(又叫中级调度)的主要任务则是按照给定的原则和策略,将处于外存交换区中的就绪状态或等待状态的进程调入内存,或把处于内存就绪状态或内存等待状态的进程交换到外存交换区。长程调度(又叫高级调度)的主要任务则是将已进入系统并处于后备状态的作业按某种算法选择一个或一批,为其建立进程,并进入主机,装入内存;当该作业执行完毕时,负责回收系统资源。如下图所示:
总体描述:nimbus下命令(分配任务),zk监督执行(心跳监控,worker、supurvisor的心跳都归它管),supervisor服从命令(下载代码),招募人马(创建worker和线程等),worker、executor就给我干活!task就是具体要干的活。
在本教程中,您将使用Phoenix-Ecto和Mariaex配置现有的Phoenix应用程序连接到MySQL数据库。Ecto是Phoenix应用程序广泛使用的数据库包装器。Mariaex是一个数据库驱动程序,它与Ecto集成并与MySQL和MariaDB数据库进行数据传输。
为什么这么重要?因为它阐明了 Node.js 如何做到异步且具有非阻塞的 I/O,所以它基本上阐明了 Node.js 的“杀手级应用”,正是这一点使它成功了。
进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,是操作系统进行资源分配和调度的一个独立单位;
本文由社区志愿者 陈政羽 整理,内容源自宋辛童 (五藏) 在 8 月 7 日线上 Flink Meetup 分享的《Flink 1.14 新特性预览》。主要内容为:
Jenkins 是领先的开源自动化服务工具。它提供了 1500+ 个插件来支持构建,部署和自动化任何项目。在本文中,我们将研究如何在作业上配置 Github 触发器,以及如何使用 Webhook 与 Github 相通,该 Webhook 指示何时轮询作业以构建对项目进行的更改。
是时候继续探索 Elixir 的宏了. 上次我介绍了一些关于宏的基本原理, 今天, 我将进入一个较少谈及的领域, 并讨论Elixir AST 的一些细节.
无界数据是持续产生的数据,所以必须持续的处理无界数据流。因为输入是无限的,没有终止时间。处理无界数据通常要求以特定顺序获取,以便判断事件是否完整、有无遗漏。
对现代开发者而言,即使是构建一个很简单的web应用,也要编写很多任务,比如压缩图片、最小化CSS和JavaScript文件、移除调试代码、运行单元测试以及处理很多其它不计其数的任务。当你将绝大部分精力放在业务主流程上,却还需要时刻盯着这些碎片化任务着实有点让人焦头烂额。 Laravel的宗旨是让PHP开发变得轻松愉悦,所以从Laravel 5开始,提供了一个新的被称作LaravelElixir的API。该API集成了Gulp,为编译Laravel项目中的Less、Sass、CoffeeScript以及处理许
几年来,Web开发人员一直在积极讨论一种名为Elixir的新编程语言及其最受欢迎的Phoenix框架。 Elixir与Ruby和Phoenix vs. Rails是最受欢迎的主题之一,因为Elixir引起了Ruby开发者社区的最大兴趣。
Pete Corey的博客《Build your own code poster with Elixir》展示了如何通过Elixir实现一个类似Commits.io一样的功能,即可以将自己的代码融合到
尽管 Rust 的第一个稳定版本于 2015 年发布,但其生态系统中仍然存在一些用于解决常见任务的缺失。其中之一是后台处理。
APScheduler,全称是_Advanced Python Scheduler_,具体的介绍可以看PyPI或者readthedocs的文档介绍,这篇 blog 主要是翻译User Guide一节的主要内容,不过惯例还是先简单介绍一下这个库特别的地方。
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