尊敬的读者,今天我想和大家一起深入探讨一下gRPC与REST两种服务间通信方式的比较和优化策略。 首先,我们先分别对gRPC和REST进行简单的了解。...1. gRPC与REST的概述 gRPC(Google Remote Procedure Call)是一个高性能、通用的开源RPC框架,其由Google主导开发,可以让你的微服务/应用服务间通信更加简单...2. gRPC与REST的比较 接下来,我们将从以下几个方面进行比较: 性能:gRPC基于HTTP/2,而REST一般基于HTTP/1.1。...REST的优化 利用HTTP的缓存特性,减少不必要的请求。 使用合适的HTTP状态码,使得接口更容易被理解和使用。 对API进行合理的设计和划分,减少冗余的接口。...我希望这篇文章能帮助你理解并比较gRPC和REST,同时为你提供一些优化的思路。如果你有任何疑问或者想法,欢迎留言讨论。
这不仅能帮助我们更好地理解项目的需求和流程,而且也能帮助我们有效地与非专业人员沟通。今天,我们将主要比较两种最常见的建模工具——统一建模语言(UML)和业务流程模型和表示法(BPMN)。...UML的现状 尽管UML在一些团队和项目中仍然被广泛使用,但是也有一些观点认为UML变得过于复杂和冗余,不适合敏捷开发的环境。...另一方面,UML的工具也在不断进化,提供更丰富的功能和更好的用户体验,以满足用户的需求。 BPMN(业务流程模型和表示法) BPMN是一种专为业务流程建模而设计的图形表示法。...它提供了一套丰富的符号和规则,用于描述和理解业务流程。 BPMN的应用 BPMN主要被应用在业务流程管理和改进中。它能够清晰、直观地描绘出业务流程的各个环节,有助于理解和优化流程。...同样,BPMN的工具也在不断发展,提供更加直观和易用的界面,以提升用户体验。 总结 UML和BPMN都是强大的建模工具,但它们的应用和现状有所不同。
View 和 Vim 命令的区别与比较 文本编辑是一项基本而重要的任务。在Unix系统中,有许多文本编辑工具可供选择,其中包括 View 和 Vim 两个常见的命令行文本编辑器。...虽然这两者都用于编辑文本文件,但它们在功能、使用方式和安全性方面存在显著的区别。 本文将深入探讨 View 和 Vim 的区别,分析其安全风险,并提供日常工作中选择的建议。...功能与使用 「View」 View 是一个简单的命令行文本查看器。它的主要功能是允许用户查看文本文件,但不能对其进行编辑。View 提供了基本的文本浏览功能,如滚动、搜索和跳转等。...在选择使用哪个命令时,考虑到您的具体需求以及您是否熟悉 Vim 的使用方式是非常重要的。 结论 View 和 Vim 是两个在 Unix环境中常见的命令行文本工具。...对于只需查看文件内容的情况,View 是一个安全且简单的选择。而对于需要编辑文件内容并且希望提高编辑效率的情况,Vim 是一个强大的工具,尽管需要一些学习和适应的时间。
jar包和war包都可以看成压缩文件,都可以用解压软件打开,jar包和war包都是为了项目的部署和发布,通常在打包部署的时候,会在里面加上部署的相关信息。...这个打包实际上就是把代码和依赖的东西压缩在一起,变成后缀名为.jar和.war的文件,就是我们说的jar包和war包。...但是这个“压缩包”可以被编译器直接使用,把war包放在tomcat目录的webapp下,tomcat服务器在启动的时候可以直接使用这个war包。...jar包和war包的区别:jar包是java打的包,war包可以理解为javaweb打的包,这样会比较好记。jar包中只是用java来写的项目打包来的,里面只有编译后的class和一些部署文件。...包吧,这个时候一个war文件就相当于一个web应用程序;而jar文件就是把类和一些相关的资源封装到一个包中,便于程序中引用。
'group'] = np.where(df['pr'] > 3000, 'hight', 'low') 对复合多个条件的数据进行分级标记 df.loc[(df['city'] == 'beijing'...) & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 对 category 字段的值依次进行分列,并创建数据表,索引值 df 的索引列,列名称为 category 和 size pd.DataFrame...beijing 和 shanghai ,然后将符合条件的数据提取出来 pd.DataFrame(category.str[:3]): 提取前三个字符,并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于...pr 进行求和 df.query('city' == ['beijing', 'shanghai']).pr.sum() 数据汇总 主要使用 groupby 和 pivote_table 进行处理。...列的数据 df.groupby(['city','size'])['id'].count(): 对两个字段进行分组汇总,然后进行计算 df.groupby('city')['pr'].agg([len
#删除数据表中的重复记录, 并将删除后的数据表赋值给zhaopin zhaopin = df.drop_duplicates(inplace = False) zhaopin.shape (8927,..., 因此需要对现有数据表进行分列, 计算等等操作....as_index = False)['LowSalary', 'HighSalary'].mean()#分别求各地区的数据分析岗位数量,并降序排列 Workplace = zhaopin.groupby...薪资与经验关系 #求出各工作经验对应的平均最高与平均最低薪资 Salary_Year = zhaopin.groupby('Workyear', as_index = False)['LowSalary...薪资与学历关系 #计算平均薪资 Salary_Education = zhaopin.groupby('Education', as_index = False)['LowSalary', 'HighSalary
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 今天学习了bs和cs两个体系,分享一下。 bs和cs是当今世界的两大主流开发体系,接下来我从三方面来介绍说明。 1开发维护成本 cs开发维护成本高于bs。...因为采用cs结构时,对于不同的客户端要开发不同的程序,而且软件安装调试和升级都需要在所有客户机上进行。而bs,只需要将服务器上的软件版本升级,然后从新登录就可以了。...cs客户端不仅负责和用户的交互,收集用户信息,而且还需要通过网络向服务器发出请求。bs把事务处理逻辑部分交给了服务器,客户端只是负责显示。 3.安全性 cs安全性高。...cs适用于专人使用的系统,可以通过严格的管理派发软件,bs使用人数多,不固定,安全性低 由此可见,bs相对于cs有更多的优势,现在大量的程序都用bs结构。...大量的软件公司都在开发bs版的软件,也就是web应用程序。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 1.jar包的介绍 JAR(Java Archive,Java 归档文件)是与平台无关的文件格式,它允许将许多文件组合成一个压缩文件。...与 ZIP 文件不同的是,JAR 文件不仅用于压缩和发布,而且还用于部署和封装库、组件和插件程序,并可被像编译器和 JVM 这样的工具直接使用。...可以将这些jar包引入到你的项目中,可以直接使用这些jar包中的类和属性,这些jar包一般放在lib目录下。...war包是Sun提出的一种web应用程序格式,与jar类似,是很多文件的压缩包。war包中的文件按照一定目录结构来组织。...在产品发布阶段,使用WAR文件是比较合适的,因为在这个时候,几乎不需要再做什么改动了。 在开发阶段,我们通常将Servlet源文件放到Web应用程序目录的src子目录下,以便和Web资源文件区分。
[‘b’].unique()查看某一列的唯一值df.values查看数据表的值df.columns查看列名df.head()查看默认的前 10 行数据df.tail()查看默认的后 10 行数据 数据表清洗...'group'] = np.where(df['pr'] > 3000, 'hight', 'low') 对复合多个条件的数据进行分级标记 df.loc[(df['city'] == 'beijing'...) & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 对 category 字段的值依次进行分列,并创建数据表,索引值 df 的索引列,列名称为 category 和 size pd.DataFrame...,然后将符合条件的数据提取出来pd.DataFrame(category.str[:3])提取前三个字符,并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选,并进行计数和求和...1 为负相关,1 为正相关,0 为不相关 数据表的相关性分析 df.corr() 数据分组与聚合实践 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Country':
目前富集分析工具多种各样包括在线工具与R包等,富集到的结果以及分析的库也各不相同,昨天我在生信技能树介绍了:从基因名到GO注释一步到位,里面提到了其实有3个常见的网页工具也可以做到同样的分析,代码并没有任何神奇的地方...但是网页工具我用起来毕竟还是有些丢脸,所以安排学徒比较了一下常用的3大在线分析工具:Enrichr、WebGestalt、gprofiler与R包clusterprofiler,有了这个笔记分享给大家。...感觉gprofiler与cluster profiler的结果比较相似,与其他2个工具分析结果相距甚远。(但是,总体来说,这些工具的一致性都好弱!!!)...同样gprofiler与cluster profiler的结果比较相似,与其他2个工具分析结果相距甚远。...终总结 综上所述,4个工具中GO分析最好用的还是webgestalt: 因为更新时间为最新(2020.01) 有冗余与非冗余2种GO库选择 国内最好还是使用网页版 如果想用R包就用Y叔的cluster
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 很多人都在想jar和war部署究竟哪个好呢?jar包和war包这两者之间的区别又是怎样的?有着什么不同?带着这些问题下面就一起来了解一下吧。...2、目录结构 jar包当中的com里面放的是class文件,配置文件,可是没有静态资源的文件,大部分的JAR里面,含有一个META-INF目录,它是用来存储包和扩展的配置数据的,例如,安全性和版本信息。...war包当中的WEB-INF里放的class文件和配置文件,META-INF和jar包作用一样,war包里面还包含静态资源的文件。...3、jar包和war包的不同之处 (1)war包和项目的文件结构保持一致,而jar包却不一样; (2)jar包里面没有静态资源的文件; 4、jar包和war包部署项目的区别 部署普通的spring项目用...war包即可; jar包和war包的一些相关知识就给你介绍到这里啦!
df_inner.loc[df_inner[‘city’].isin([‘beijing’,‘shanghai’])] 判断city列里是否包含beijing和shanghai,然后将符合条件的数据提取出来...df_inner[‘age’] > 25) & (df_inner[‘city’] == ‘beijing’), [‘id’,‘city’,‘age’,‘category’,‘gender’]] 使用“与”...() 按城市对id字段进行计数 df_inner.groupby([‘city’,‘size’])[‘id’].count() 对两个字段进行汇总计数 df_inner.groupby(‘city’)[...‘price’].agg([len,np.sum, np.mean]) 对city字段进行汇总,并分别计算prince的合计和均值 df_inner.sample(n=3) 简单的数据采样 weights...的索引列,列名称为category和size df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True) 将完成分裂后的数据表和原
一、前言 手动编写环境是一件很耗时间的事情,所以如果可以直接使用比人编写好的环境,可以节约我们很多时间。OpenAI gym就是这样一个模块,他提供给我们很多优秀的模拟环境。...我们的各种强化学习算法都能使用这些环境。之前的环境都是用tkinter来手动编写,或者想玩玩更厉害的,像OpenAI一样,使用pyglet模块来编写。...本次将会以CartPole和MountainCar两个经典例子来给大家说明。...所以r2是棒越垂直,分(reward)越高 34 # 总reward是r1和r2的结合,既考虑位置也考虑角度,这样DQN学习更有效率 35 x, x_dot, theta,...代码和上面差不多,只是定义的reward不同: 1import gym 2from RL_brain import DeepQNetwork 3 4env = gym.make('MountainCar-v0
作者:Sijie Guo 来源:https://streaml.io/blog/pulsar-streaming-queuing By 大数据技术与架构 场景描述:Pulsar和Kafka比较中,我将引导您完成我认为重要的几个领域...关键词:Kafka Pulsar 在本系列的Pulsar和Kafka比较文章中,我将引导您完成我认为重要的几个领域,并且对于人们选择强大,高可用性,高性能的流式消息传递平台至关重要。...消费者按照编写它们的确切顺序接收从通道发送的消息。流式用例通常与有状态应用程序相关联。有状态的应用程序关心顺序及其状态。消息的排序决定了有状态应用程序的状态。...Pulsar中的subscription(订阅)实际上与Apache Kafka中的消费者群体相同。创建订阅具有高度可扩展性且非常低廉的。...Message Retention 与传统的消息传递系统相比,消息在被确认后不会立即被删除。
问题与方案 假设我们有这样一个数据集: df <- data.frame( c1 = c("a", "a", "a", "b", "b", "c"), c2 = c(1, 3, 2, 1, 4,...df out c1 c2 out 1 a 1 out 2 a 3 out 3 a 2 out 4 b 1 out 5 b 4 out 6 c 2 如果我们想保留每个c1分类和分类下的最大值...solution2 <- function(df) { df |> arrange(desc(val))|> distinct(g, .keep_all = TRUE) } 使用专门的测试包进行测试...但注意,这里其实存在很多的变量,包括数据的行数、分组数目、以及实际情况下数据集的变量数目。哪种更适合需要根据现实场景进行测试考察。...本文的重点是,问题的解决之道往往不只一种,当程序慢下来的时候,我们不要忘记思考和尝试其他的方案。
low: df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low') 6、对复合多个条件的数据进行分组标记 df_inner.loc...,columns=['category','size'])) 8、将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配 df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index...和shanghai,然后将符合条件的数据提取出来 df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])] 11、提取前三个字符,并生成数据表...pd.DataFrame(category.str[:3]) 六、数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选,并进行计数和求和。...3、对两个字段进行汇总计数 df_inner.groupby(['city','size'])['id'].count() 4、对city字段进行汇总,并分别计算prince的合计和均值 df_inner.groupby
空间转录组数据分析软件包和算法的比较分析 识别空间可变基因(SVG) SpatialDE 方法:高斯过程回归 执行:Python 优点:目前该类别中最受欢迎的package 缺点:将表达量很低的基因标记为...https://github.com/Teichlab/ SpatialDE SPARK 方法:广义线性空间模型 执行:R 优点:不需要对数据进行归一化处理,并对type I error进行控制 缺点:与SpatialDE...缺点:识别SVG和定义组织异质性的准确性没有得到全面的审查 GitHub:https://github.com/ jbergenstrahle/STUtility 从丢失的转录本中重新获取数据 Sparcle...在细胞数较少的数据集上性能下降 GitHub:https://github.com/ haotianteng/FICT RCTD 方法:监督学习 执行:R 优点:可以对scRNA-Seq和SRT数据集的跨平台效应进行标准化处理...;聚类图是SRT中可视化聚类来源的一种新方法 缺点:缺少与其他软件包的对比验证 GitHub:https://github.com/ jbergenstrahle/SpatialCPie Pipeline
解决了服务端棉铃挑战:时延大、解析不准、故障牵引慢 支持服务端多种调度需要 加速外部域名解析 服务故障牵引秒级生效 提供专线流量牵引能力 Nacos与Eureka注册中心的比较 对比项目\注册中心...DNS-F客户端使用监听模式push/pull拉取更新信息 客户端定时轮询服务端获取其他服务ip信息并对比,相比之下服务端压力较大、延迟较大 伸缩性 使用Raft选举算法性能、可用性、容错性均比较好,新加入节点无需与所有节点互相广播同步信息...,主要理由为: 相比与Eureka: (1)Nacos具备服务优雅上下线和流量管理(API+后台管理页面),而Eureka的后台页面仅供展示,需要使用api操作上下线且不具备流量管理功能。...简介以及作为注册/配置中心与Eureka、apollo的选型比较:https://www.jianshu.com/p/afd7776a64c6 Nacos与Eureka、apollo的比较:https:...id=26e0ef701bf7ca22d3dec90f54050cf5&type=note Nacos,Eureka与ZooKeeper的比较:https://blog.csdn.net/caodongfang126
本文将介绍两种常见的条件语句:if语句和switch语句,并对它们在适用范围、条件判断方式、条件的数量和类型、执行流程以及默认处理等方面进行比较和应用的讲解。...通过代码示例和解释,您将了解到如何灵活运用if语句和switch语句来处理不同的条件情况。 if语句和switch语句是两种常见的条件语句,用于根据不同的条件执行不同的代码逻辑。...它们在语法结构和用法上有一些区别,主要体现在以下几个方面: 适用范围: if语句适用于对条件进行灵活的判断和处理,可以处理复杂的条件逻辑。...if (condition) { // 执行代码块1 } else { // 执行代码块2 } switch语句通过比较表达式的值与多个case标签的值,找到匹配的case标签,并执行与之关联的代码块...if (condition1 && condition2) { // 执行代码块 } switch语句用于处理离散的条件,其条件只能是一个变量或表达式的值,而且只能与离散的常量或枚举类型的值进行比较
返回值与 url.href 和 url.toJSON() 的相同 url.toJSON() 在 URL 对象上调用 toJSON() 方法将返回序列化的 URL。...返回值与 url.href 和 url.toString() 的相同 7、fs模块 7.1 功能 fs模块可用于读写本地文件和目录,所有的fs操作都具有同步的、回调的、以及基于 promise 的形式...全球开发者社区,包含全球所有包(框架、插件) 包是一组 模块组合成的一套工具,例如: jquery 、 bootstrap 、 less 、 express 8.2 npm的安装和使用 由于npm 已经集合在...npm 的服务器在海外,所以下载速度 理论上会比较慢。...在cmd中执行npm config set prefix"node_global 路径名",和npm config set cache "node_cache 路径名"可以实现npm包默认安装位置。
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