在集群的原生创建中,我们知道只需要在一个节点上执行cluster meet命令就可以做到节点间的相互发现.今天我们就看下节点的发现过程以及节点间通信协议是什么样的.
React 18为并发渲染api奠定了基础，未来的React特性将在此基础上构建。这个版本主要关注性能的改进和渲染引擎的更新。
React 18 于 2022 年 3 月发布。这个版本侧重于性能改进和渲染引擎的更新。同时，React 18 为并发渲染奠定了基础，未来的 React 功能将在此基础上构建。
类 本篇文章主要介绍类的继承，接口，复写，单例，以及object属性的介绍。继承Kotlin中的继承方式与Java类似，Java中所有对象都继承自，而Kotlin中所有对象均继承自。两者均不能多继承，只是表现形式不同，Kotlin继承使用冒号表示。想要复写某个方法，则也需要将方法标记为的才可以被复写。切记一个类想要被继承，必须用或关键字 声明。示例如下； 抽象类抽象类与这里与Java是一致的，通过关键字标记为抽象类，抽象类中抽象方法也用标记。有了则不再需要使用进行标注了。示例如下： 抽象类和抽象方法是默
上一篇介绍了Redis的主从服务器之间是如何同步数据的。试想下，在一主一从或一主多从的结构下，如果主服务器挂了，整个集群就不可用了，单点问题并没有解决。Redis使用Sentinel解决该问题，保障集群的高可用。
哨兵 + Redis主从的部署架构不保证数据零丢失，只保证redis集群的高可用性。
微软已经修补了一个标记为可蠕虫的严重漏洞，该漏洞被发现会影响最新的桌面和服务器 Windows 版本，包括 Windows 11 和 Windows Server 2022。
三次握手最重要的就是交换彼此的ISN。我们需要重点掌握的是包交互过程中序列号变化的原理。
如同人与人之间相互交流是需要遵循一定的规则（如语言）一样，计算机之间能够进行相互通信是因为它们都共同遵守一定的规则，即网络协议。
Facebook 团队已经发布了 React-18 。React 18 提供了许多开箱即用的功能。这些不仅增强了用户体验，而且使开发人员的生活更轻松。其中，有三个主要功能值得大家关注与学习了解。
Android的四大组件 android的管理员：Activity 用户想在屏幕上做什么，怎么处理用户做出不同的操作都由该Activity来管理和调度。 所有有用户操作类都必须继承自Activity 比如想处理按键按下事件 @Override public boolean onKeyDown(int keyCode,KeyEvent event){ //处理按键按下事件 } 如果一个活动被暂停或停止，系统可以将它从内存移除，通过要求它结束（通过调用它的finish()方法），或简单地杀掉它的进程。当它再
一个安全或可信的操作系统保护着系统中敏感的信息，例如，可以保护用户存储的密码，信用卡等认证信息免受攻击。
Redis Cluster 集群相关配置，使用集群方式的你必须重视和知晓。别嘴上原理说的头头是道，而集群有哪些配置？如何配置让集群快到飞起，实现真正的高可用却一头雾水，通过下面这些配置详解也让你对集群原理更加深刻，告别技术悬浮。
一.引子： 作为一名网站的用户研究工作人员，我曾经碰到过以下问题： • 深知服务器日志是一座金矿，但不知道该从哪里开始分析？ • 辛辛苦苦盯着电脑一天，看了1000+条日志，越看越晕，看不出规律，找不
有时个别通道出现故障，提供的数据中噪声过高而无法使用。 通过使用MNE-Python，可以很容易地跟踪分析流中的这些通道，而无需实际删除这些通道中的数据。 它具体实现是通过跟踪列表中的坏通道索引并在执行分析或绘图任务时查看该列表。坏通道列表存储在Info对象的'bads'字段中，该字段附加到Raw、Epochs和诱发对象。
有时个别通道出现故障，提供的数据中噪声过高而无法使用。 通过使用MNE-Python，可以很容易地跟踪分析流中的这些通道，而无需实际删除这些通道中的数据。
健康检查 主动运行状况检查可以在每个上游群集的基础上进行配置。如服务发现部分所述，主动运行状况检查和SDS服务发现类型齐头并进。但是，即使使用其他服务发现类型，也有其他需要进行主动健康检查的情况。 Envoy支持三种不同类型的健康检查以及各种设置（检查时间间隔，标记主机不健康之前所需的故障，标记主机健康之前所需的成功等）： HTTP：在HTTP健康检查期间，Envoy将向上游主机发送HTTP请求。如果主机健康，预计会有200个回应。如果上游主机想立即通知下游主机不再转发流量，则返回503。 L3 / L
goexpect 是一个用于编写交互式命令行的 Go 语言库，基于 Google 的 Expect，主要用于自动化交互和系统管理任务。
文：Soheil Esmaeilzadeh, Negin Salajegheh, Amir Ziai, Jeff Boote
在本篇博客中，我们将创建一个基于 Python 的简单图形化界面应用程序，这是一个 To-Do 列表应用程序。用户可以使用该应用程序添加任务、标记任务为已完成、删除任务等。我们将使用 Tkinter 库来创建用户界面，让我们从头开始构建这个应用程序。
事务消息是 RocketMQ 的高级特性之一 。这篇文章，笔者会从应用场景、功能原理、实战例子三个模块慢慢为你揭开事务消息的神秘面纱。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲、微胖、黄小天、蒋思源 近日，德国马克斯普朗克智能系统研究所（Max Planck Institute for Intelligent Systems）的自动驾驶视觉组联合苏黎世联邦理工学院（ETH-Zurich）计算机视觉与几何组发表了一篇 67 页的论文，介绍用于自动驾驶的计算机视觉方面的研究，从自动驾驶的历史开始，谈到了数据集与基准、摄像头模型与校准、目标识别、追踪等问题中的难题与顶尖研究成果。此篇文章对该论文进行了简介，因为篇幅过长，机器之心只对文章结构与引
在类中 , 如果没有实现某个 方法 或者 成员属性 , 可以利用 元编程 替换类中的 方法或属性 ;
python的poplib模块是用来从pop3收取邮件的，也可以说它是处理邮件的第一步。 POP3协议并不复杂，它也是采用的一问一答式的方式，你向服务器发送一个命令，服务器必然会回复一个信息。pop3命令码如下： 命令 poplib方法 参数 状态 描述 ----------------------------------------------------------------------------------------------- USER user username 认可 用户名，此命令与下面的pass命令若成功，将导致状态转换 PASS pass_ password 认可 用户密码 APOP apop Name,Digest 认可 Digest是MD5消息摘要 ----------------------------------------------------------------------------------------------- STAT stat None 处理 请求服务器发回关于邮箱的统计资料，如邮件总数和总字节数 UIDL uidl [Msg#] 处理 返回邮件的唯一标识符，POP3会话的每个标识符都将是唯一的 LIST list [Msg#] 处理 返回邮件数量和每个邮件的大小 RETR retr [Msg#] 处理 返回由参数标识的邮件的全部文本 DELE dele [Msg#] 处理 服务器将由参数标识的邮件标记为删除，由quit命令执行 RSET rset None 处理 服务器将重置所有标记为删除的邮件，用于撤消DELE命令 TOP top [Msg#] 处理 服务器将返回由参数标识的邮件前n行内容，n必须是正整数 NOOP noop None 处理 服务器返回一个肯定的响应 ---------------------------------------------------------------------------------------------- QUIT quit None 更新 python的poplib也针对这些命令分别提供了对应的方法,上面在第二列里已经标出来。收取邮件的过程一般是： 1. 连接pop3服务器 (poplib.POP3.__init__) 2. 发送用户名和密码进行验证 (poplib.POP3.user poplib.POP3.pass_) 3. 获取邮箱中信件信息 (poplib.POP3.stat) 4. 收取邮件 (poplib.POP3.retr) 5. 删除邮件 (poplib.POP3.dele) 6. 退出 (poplib.POP3.quit) 注意的是，上面我在括号里写的是使用什么方法来完成这个操作，在实际的代码中不能那样写，应该是创建poplib.POP3的对象，然后，调用这个对象的方法。比如： poplib.POP3.quit 应该理解为 a = poplib.POP3(host) a.quit() 下面看看实际的代码：
多个线程同时访问1个数据时，如果只有读操作没有写操作可以不同步，如果写和读同时交互，就需要加锁，对数据进行同步，如STL容器是线程安全的，可以不考虑，除了少部分情况下还是有问题的。
Web 是基于 same-origin policy 构建的：这是一种安全功能，它是用来限制文档和脚本如何与其他来源的资源进行交互的。该原则限制了网站访问跨域资源的方式。例如，来自 https://a.example 的文档被禁止访问 https://b.example 上托管的数据。
这里是对学习的多线程通信做个记录. 之前也对多线程安全 以及 Android 中多线程通信进行了接受，可以前往查看 多线程 以及 线程安全 Handler,Message, MessageQueue 和 Looper
1、前言 React 18 的 alpha 版已经发布有段时间了，之前学习后由于没有开发实践结合去思考，对 React 18 的意义认识并不深刻。前段时间做了一些老旧项目迁移，发现复杂项目下每次渲染都要精心调整，否则就会有麻烦的性能或体验瑕疵，而 React 内部渲染顺序和优先级很难调整，就导致总体体验差了点意思。回顾了 React 18 的三个新特性，有种久旱逢甘雨的欣喜。 团队内部推行了 React hook，好处就不在这里赘述了，也陆续收到了一些负面反馈。其一就是 React hook 更加趋向面向数
每个 Sentinel 节点都需要 定期执行 以下任务： 每个 Sentinel 以 每秒钟 一次的频率，向它所知的 主服务器、从服务器 以及其他 Sentinel 实例 发送一个 PING 命令。 如果一个 实例（instance）距离 最后一次 有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 所指定的值，那么这个实例会被 Sentinel 标记为 主观下线。 如果一个 主服务器 被标记为 主观下线，那么正在 监视 这个 主服务器 的所有 Sentinel 节点
这是人类在日常生活中与周围物体互动的简单场景之一，对人类来说，拉开一个洗衣机门是自然而然的行为。
爬虫是个高风险行业，如果操作不当，很容易造成“攻击”假象，给数据源技术部门带来很多麻烦。另外随着大家的安全意识逐步提高，风控标准也越来越严。为了避免身份被识别，请求外部数据接口时，通常会用“马甲”，也就“代理”的方式，与目标网站请求交互。
作者 | Eran Stiller 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，Netflix 公布了它是如何构建 Timestone 的——一个高吞吐、低延迟的优先队列系统。Netflix 使用 Redis、Apache Kafka、Apache Flink 和 Elasticsearch 等开源组件来构建这个队列系统。Netflix 的工程师们表示，他们之所以要构建 Timestone，是因为他们无法找到满足其所有要求的现成解决方案。 其中一个需求是不需要在消费者端进行任何锁定或协调的情况下将某
【转载请注明来源和作者】 你有没有经常看到网上有种帖子，叫做“大神帮忙p个图”，“大神帮忙p个背景"? 这种你在网上一搜可以搜出成千上万条： 可见大家对这种把感兴趣的部分从图中抠出来的应用技术很感兴趣
关注深度学习、神经网络最近几年发展的朋友一定知道，现在图像的语义分割等技术最近几年发展非常迅猛，最典型的就是像Mask R-CNN这样的神作，可以非常精准的从图像中分割出不同的物体。
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过创建一个数据流图，您可以告诉参与系统流程的人员所提供和交付的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。数据流图在软件工程中得到了广泛的应用。您可以在信息系统建模中使用DFD。本文以客户服务系统为例，对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
在linux的众多发行版当中，大多数都是面向普通用户的，面向企业的屈指可数，我们通过之前的课程了解到CentOS和Red Hat Enterprise Linux出自同样的源代码，所以从可靠性，硬件兼容性，以及生命周期上来讲无疑是最好的选择，而且CentOS还是一个免费的软件，接下来我们看一下CentOS如何安装
酷表ChatExcel是通过文字聊天实现Excel的交互控制的AI辅助工具，期望通过对表输入需求即可得到处理后的数据（想起来很棒），减少额外的操作，辅助相关工作人员（会计，教师等）更简单的工作。ChatExcel来自北京大学深圳研究生院/信息工程学院袁粒老师团队，主要由三名硕博生独立研发。工具地址在这：https://chatexcel.com/
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过绘制数据流程图，您可以了解由参与系统流程的人员提供并交付给他们的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。本文以一个订餐系统为例，对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
如果master宕机了，哨兵会找一个slave作为master，通知其他所有的slave连接新的master，启动新的master与slave，进行数据同步（全量复制*N+部分复制 *N）
本页面介绍了Angular内置的针对常见的Web应用程序漏洞和跨站脚本攻击等攻击的内置保护。 它不包括应用程序级别的安全性，如身份验证（此用户是谁？）和授权（此用户可以做什么？）。
传统的IP网络无区别对待所有报文，网络设备处理报文采用的策略是先进先出FIFO，它依据报文到达时间的先后顺序分配转发所需要的资源。所有报文共享网络和设备的带宽等资源。
任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，其中高强度的像素表示山峰，低强度表示山谷。可以用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部最小值)。随着水位的上升，根据附近的山峰(坡度)，来自不同山谷的水明显会开始合并，颜色也不同。为了避免这种情况，要在水融合的地方建造屏障。继续填满水，建造障碍，直到所有的山峰都在水下。然后创建的屏障将返回分割结果。这就是Watershed（分水岭算法）背后的“思想”。
对象池需要从php的生命周期说起，php的应用大部分都是web网站，而大部分web网站使用的都是cgi模式进行运行的，导致php生命周期跟随着请求结束而结束，从而没有对象池的概念
Python判断对象存活的算法用的是引用计数法，而Java则使用的是可达性分析法。
本来想着直接写之前学到的一些东西的，但是我在想，这万一有人问我啥是Unity可咋办，所以呢，就在后面关于Unity3D的文章开头呢，写上什么是Unity
之前通过React 并发原理讲解了React如何实现原理。但是在应用层面涉及的不多，而今天我们就对如何正确的使用并发渲染做进一步的梳理。而提起并发渲染，useTransition和useDeferredValue是我们绕不过去的两座大山。
相信不少猿友看到标题就认为LZ是标题党了，不过既然您已经被LZ忽悠进来了，那就好好的享受一顿算法大餐吧。不过LZ丑话说前面哦，这篇文章应该能让各位彻底理解标记/清除算法，不过倘若各位猿友不能在五分钟内看完，那就不是LZ的错啦。 好了，前面只是小小开个玩笑，让各位猿友放松下心情。下面即将与各位分享的，是GC算法中最基础的算法------标记/清除算法。如果搞清楚这个算法，那么后面两个就完全是小菜一碟了。 首先，我们回想一下上一章提到的根搜索算法，它可以解决我们应该回收哪
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