Vue.js配备了一套默认指令，对于常见的使用情况非常重要。这些默认指令包括v-for、v-html和v-text。此外，Vue.js还赋予我们注册定制指令以满足特定需求的能力。
本文在第一节，参考引用了 刘国强 CA Technologies中国区技术总监的《到底什么是“API经济学”》文章部分内容。本文其他章节技术部分则参考了社区和红帽的技术文档。
如果要在.NET环境下开发比特币应用，本文列出的10个NuGet开发包是你不可或缺的利器。
2019年9月30日，PayPal公司被批准通过对国付宝的股权收购正式进入中国。2019年12月19日晚间，PayPal公司正式宣布，已完成对国付宝信息科技有限公司（Gopay）70%的股权收购。交易完成后，PayPal成为第一家获准在中国市场提供在线支付服务的外资支付平台。
代码质量：结对编程最不重要的理由 Braintree对于软件开发有一套自己的方法。其中一个感觉特别有冲击力的就是有关结对编程方面的内容。 很多人在讨论结对编程的时候，通常注重的是结对对代码质量和开发效率产生的效果。这种观点认为：结对的成本是单一开发人员的两倍，但如果他们能在X%的时间内交付代码，并且bug数量和技术负债更少，分别只有单一开发人员的Y%和Z%，那么结合衡量X，Y和Z的值，结对才可能是有意义的。 虽然这种说法没错，但它忽略了我们之所以结对最重要的原因：结对有助于共建一种伟大的企业文化，是让新手开
Shhgit能够帮助广大研究人员以近乎实时的方式寻找GitHub（包括Gists）、GitLab和BitBucket提交代码中的敏感数据和敏感文件。实际上，在GitHub中发现敏感数据并不算什么新鲜事了。目前也有很多很好的工具可以帮助我们去寻找开源代码库中的敏感信息。比如说，类似gitrob和truggleHog这样的工具，可以帮助我们挖掘commit历史记录并寻找特定代码库的机密令牌。除此之外，GitHub本身也可以通过他们的令牌搜索项目来寻找敏感信息。它们的目标是实时识别提交代码中的秘密令牌，并通知服务提供商采取行动。所以从理论上讲，如果任何AWS密钥被提交到了GitHub，Amazon就会收到通知并自动撤销它们。
一个 Deployment 为 Pods 和 ReplicaSets提供声明式的更新能力
我们通过构建收银台体验开启了我们的 GraphQL 采用之旅。当 我们用 GraphQL 构建收银台应用程序 时，我们看到了采用 GraphQL 的巨大好处，这成为我们的指路明灯。我们构建了更多的应用程序，提供了基础设施支持，发布了一个公共 GraphQL API，并在全公司提供了培训和学习材料。我们还建立了一个标准机构，提供了一个 GraphQL 工具 fanny pack，并构建了示例应用程序来帮助团队开始使用 GraphQL。
Metrics本来是一个Java库, 捕获JVM和应用程序级指标。也就是说可以获得代码级别的数据指标，比如方法调用了多少次之类。
前言 本文仅代表作者的个人观点； 本文的内容仅限于技术探讨，不能作为指导生产环境的素材； 本文素材是红帽公司产品技术和手册； 本文分为系列文章，将会有多篇，初步预计将会有26篇。 本篇参考文献： ht
关于速率，其实我们并没有系统性的测试，这里速率包含BLE ，和SPP两种速率区别很大
当客户或者业务咨询您一套Elasticsearch该如何搭建的时候，您脑海中闪过的第一个想法是啥？业务数据量有多大,eps峰值是多少，业务场景是啥....本文将详细介绍从下到上改如何规划一套Elasticsearch集群。
如果你是像我们一样使用Kubernetes的工程师，那么kubectl是你的忠实伴侣。这就是kubecost团队构建一个新的CLI与Kubernetes成本数据交互的原因。今天，我们宣布kubectl cost（https://github.com/kubecost/kubectl-cost）发布，一个直接适合您工作流程的开源扩展。
在实际项目中，曾经遭遇过线上5W+QPS的峰值，也在压测状态下经历过10W+QPS的大流量请求，本篇博客的话题主要就是自己对高并发流量控制的一点思考。
通常来说直接绘制一个原始的 Counter 类型的指标数据用处不大，因为它们会一直增加，一般来说是不会去直接关心这个数值的，因为 Counter 一旦重置，总计数就没有意义了，比如我们直接执行下面的查询语句：
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 Oracle数据库在安装了2012年1月发布的CPU或PSU补丁之后，经常出现下面一些现象： 1、应用出现ORA-1970
在这篇文章中，我们将使用git-wild-hunt来搜索暴露在GitHub上的用户凭证信息。接下来，我们需要按照下列步骤安装和使用git-wild-hunt。
磁盘综合计算题，通常会考察你如下几个问题： ①共有多少个柱面？ ②每道存储多少字节？ ③盘组总存储容量是多少？ ④数据传输速率是多少？ ⑤若读取xxx数据，计算所需时间？
导语 本文主要挖掘、弄懂lottie动画背后的原理。lottie动画是如何让30FPS流畅运行？ 动画原理 工作以来，处理过css、js、canvas、骨骼动画，这些背后的原理都是通过把每一帧（瞬间）的静止图像组合起来，以一定频率（速率）播放这些图像形成动画。 详细一点解析：动画可以拆分成每一帧，当前帧（静态）图像的属性数据或者形态（形状）的变更，把这样很多帧连贯起来，就形成动画。 lottie动画 原理其实也是这样。但为什么它能做到如此流畅，让众多用户，开发，设计师情有独钟。下面从几个方面对lottie
在讲flink的back pressure之前，我们先讲讲Spark Streaming的back pressure。Spark Streaming的back pressure出现的原因呢，我想大家应该都知道，是为了应对短期数据尖峰。Spark Streaming的back pressure是从spark 1.5以后引入的，在之前呢，只能通过限制最大消费速度（这个要人为压测预估），对于基于Receiver 形式，我们可以通过配置 spark.streaming.receiver.maxRate 参数来限制每个 receiver 每秒最大可以接收的记录的数据；对于 Direct Approach 的数据接收，我们可以通过配置 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来限制每次作业中每个 Kafka 分区最多读取的记录条数。
·acceptCount：如果Tomcat的线程都忙于响应，新来的连接会进入队列排队，如果超出排队大小，则拒绝连接
1.计算光纤传输的真实速度 使用光纤连接网络具有传输速度快。衰减少等特点。因此很多公司的网络出口都使用光纤。一般网络服务商声称光纤的速度为“ 5M”，那么他的下载真实速度是多少那？我们来计算一下，一般的情况下，“5M”实际上就是5120Kbit/s，(1M=1024k,1K=1024,二进制）这就存在一个换算的问题。Byte和bit是不同的。1Byte=8bit.而我们常说的下载速度都指的是Byte/s 因此电信所说的“5M”经过还换算后就成为了（5120/8）KByte/s=640KByte/s这
3、注意文件名称为空、含特殊字符及文件名称较长的文件，下载后的文件是否和上传时的一致。
文章末尾有众多金融科技方面的报告，有兴趣的可以留下邮箱！ 现在人们可能注意到，金融科技热潮正席卷全球。高科技企业，银行还有其他毫不相关的企业都在抓住机会投资于金融科技领域最有潜力的创业企业，以免被错过时代发展的机会。美国最大也最有影响的银行，美国银行正加大对金融科技的投资力度。这家银行宣布其已经向金融科技领域的创业企业投资了30亿美元。 另一家金主则是来自高科技行业的微软，设立了一系列的计划积极向金融科技领域进军。 不同的企业对待金融科技的方式也不一样。其中一种方式是收购。PayPal，是支付领域的鼻祖，
Cilium[1]是一种开源网络实现方案，与其他网络方案不同的是，Cilium着重强调了其在网络安全上的优势，可以透明的对Kubernetes等容器管理平台上的应用程序服务之间的网络连接进行安全防护。
最重要的四个因素是: 码元传输速率,信号传输距离,噪声干扰 ,传输媒体质量前面三种影响因素是正向影响，即码元传输速率越大，影响失真的程度就越大，而最后一种是反向影响，即传输媒体质量越好，影响失真的程度就越小。
本文介绍了LoRaWAN协议栈的基本架构和主要技术特性，包括LoRaWAN的物理层、MAC层、网络层、应用层和LoRaWAN的帧格式。同时，文章还探讨了LoRaWAN的协议栈各层之间的接口和通信流程，以及LoRaWAN的终端和网关的设计和实现。此外，文章还介绍了LoRaWAN的几种不同部署方式和技术挑战，以及LoRaWAN的部署和技术挑战的解决方案。
最近几章都是在学习Android的动画，也是慢慢的有了个了解了，前两篇也是主要做了一些简单的应用，其有说介绍到ValueAnimator的使用，今天这篇针对ValueAnimator里面做一个深度的学习，针对TypeEvaluator估值的使用和Interpolator插值器的使用。
首先我们来看如何标识一个TCP连接？系统是通过一个四元组来识别，(src_ip,src_port,dst_ip,dst_port)即源IP、源端口、目标IP、目标端口。比如我们有一台服务192.168.0.1，开启端口80.那么所有的客户端都会连接到这台服务的80端口上面。有一种误解，就是我们常说一台机器有65536个端口，那么承载的连接数就是65536个，这个说法是极其错误的，这就混淆了源端口和访问目标端口。我们做压测的时候，利用压测客户端，这个客户端的连接数是受到端口数的限制，但是服务器上面的连接数可以达到成千上万个，一般可以达到百万（4C8G配置），至于上限是多少，需要看优化的程度。具体做法如下：
云计算和大数据密不可分，这里有必要详细讨论下我的老本行——大数据领域。未来几年，我们将很荣幸地见证大数据技术的容器化。首先我们用几篇文章深入地了解一下大数据领域的相关技术。
码元是指用一个固定时长的信号波形_(数字脉冲)，代表不同离散数值的基本波形，是数字通信中数字信号的计量单位，这个时长内的信号称为k进制码元，而该时长称为码元宽度。当码元的离散状态有M个时(M大于2)，此时码元为M进制码元。
混合云以及容器逐渐成为承载微服务应用的主要基础设施，对于云原生应用的监控保障，也面临诊断难、规模广、弹性大、波动性强等挑战，这些挑战同时也使得云原生应用可观测性成为了运维开发关注的焦点。基于云杉网络在混合云网络场景下的多年实践，给大家分享在构建统一的云原生应用可观测性数据平台中的一些思考和经验。
Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统，它是一个分布式的、分区的和重复的日志服务。
速率限制可以保护和提高基于 API 的服务的可用性。如果你正在与一个 API 对话，并收到 HTTP 429 Too Many Requests 的响应状态码，说明你已经被速率限制了。这意味着你超出了给定时间内允许的请求数量。你需要做的就是放慢脚步，稍等片刻，然后再试一次。
API 限速的主要目的是控制对 API 的访问频率和数据使用量，以保护 API 和后端服务的稳定性和可靠性。当接收到大量请求时，可能导致服务器过载或响应时间变慢，限制 API 的访问速率可以避免这种情况的发生。此外，API 限速还可以保护 API 免受恶意攻击，如 DDoS 攻击和暴力攻击。另一个原因是，API 提供者可能想要限制 API 的数据使用量，以确保他们的 API 不被滥用或过度使用。可以通过限制每个用户可以请求的数据量，达到该目的，以便 API 提供者可以控制服务的成本和资源使用率。综上所述，API 限速是一种有效的措施，可以确保 API 的稳定性和可靠性，防止 API 被恶意攻击和滥用。Nginx 是当前非常受欢迎的 Web 服务器和反向代理服务器。在高并发、高负载的 Web 场景中，Nginx 的高性能、稳定性和可扩展性优势得到了广泛认可，因此 Nginx 在这些场景下往往是最佳选择。Nginx 也支持 HTTP、HTTPS、SMTP、POP3 等多种协议，以及负载均衡、缓存、反向代理、安全控制等多种功能，使得它可以适用于各种不同的 Web 代理场景。
这是最常见的一个性能指标 “带宽” (bandwidth)原本指信号具有的频带宽度，即最高频率与最低频率之差，单位是赫兹（Hz） 网络的“带宽”通常是数字信道所能传送的“最高数据率”，单位： b/s (bps) 常用的带宽单位:
术语 在我们深入到主要的体系结构文档之前，有一些定义。有些定义在行业中有些争议，但是它们是Envoy在整个文档和代码库中如何使用它们的，因此很快就会出现。 主机：能够进行网络通信的实体（在手机，服务器等上的应用程序）。在这个文档中，主机是一个逻辑网络应用程序。一个物理硬件可能有多个主机上运行，只要他们可以独立寻址。 下游：下游主机连接到Envoy，发送请求并接收响应。 上游：上游主机接收来自Envoy的连接和请求并返回响应。 侦听器：侦听器是可以被下游客户端连接的命名网络位置（例如，端口，u
由于工作很忙，所以一直没有时间来胡乱写写，需要注意的是文章内容不涉及任何秘密，纯粹来源自公开的数据手册以及Xilinx工具及其网站，文章内容严谨性以及真实性纯粹本人妄自理解，爱信不信！周末半夜抽空记录下需要速记的东西，所以就长话短说！
无论你称之为冒名顶替综合征还是简单地只是你的自请求尊功能失常，我们都有某些时刻感到像一个冒牌货，这一点，总有一天，我们都会发现。当那天来临，最易于患冒名顶替综合征的职业是软件开发。
在节点处于“NotReady”状态时，deployment控制器会迁移节点上的容器实例，并将节点上运行的pod置为“Terminating”状态。待节点恢复后，处于“Terminating”状态的pod会自动删除。偶现部分pod（实例）一直处于“Terminating ”状态，发现这部分的pod没有得到重新调度，不能提供服务。
如果我们要将应用程序，划分为业务逻辑，和插件两个部分。就必须仔细的了解业务逻辑是什么。
大流量，我们很可能会冒出：TPS（每秒事务量），QPS（每秒请求量），1W+，5W+，10W+，100W+...。其实并没有一个绝对的数字，如果这个量造成了系统的压力，影响了系统的性能，那么这个量就可以称之为大流量了。
滑动窗口的意思是说把固定时间片，进行划分，并且随着时间的流逝，进行移动，这样就巧妙的避开了计数器的临界点问题。也就是说这些固定数量的可以移动的格子，将会进行计数判断阀值，因此格子的数量影响着滑动窗口算法的精度。
我们很高兴你决定加入我们学习系统设计面试。系统设计面试问题是所有技术面试中最难解决的。这些问题要求受访者为一个软件系统设计一个架构，这个软件系统可以是新闻提要、谷歌搜索、聊天系统等。这些问题令人生畏，没有一定的模式可循。这些问题通常范围很广，也很模糊。这些过程是开放式的，没有标准或正确的答案是不清楚的。
最近为了测试防火墙端口速率，搞了台dell R940xa服务器弄个多模万兆模块看速率是多少，结果万兆光口死活用不了，千兆电口正常，今天和大家分析下解决方法。
在本文中，我们将针对：API Management学习第一篇中编写的Restful API，进行纳管。
DOC2VEC:所涉及的参数 class gensim.models.doc2vec.Doc2Vec(documents=None, dm_mean=None, dm=1, dbow_words=0, dm_concat=0, dm_tag_count=1, docvecs=None, docvecs_mapfile=None, comment=None, trim_rule=None, **kwargs) Bases: gensim.models.word2vec.Word2Vec Class
1 问：当下一个新的GPU架构发布时，我必须重写我的CUDA内核吗? 答复：不需要重写的，CUDA具有高层次的描述能力（抽象能力），同时CUDA编译器生成的PTX代码也不是固定于特定硬件的。这样在运
DOC2VEC:所涉及的参数 class gensim.models.doc2vec.Doc2Vec(documents=None, dm_mean=None, dm=1, dbow_words=0, dm_concat=0, dm_tag_count=1, docvecs=None, docvecs_mapfile=None, comment=None, trim_rule=None, **kwargs) Bases: gensim.models.word2vec.Word2Vec Class for training, using and evaluating neural networks described in http://arxiv.org/pdf/1405.4053v2.pdf Initialize the model from an iterable of documents. Each document is a TaggedDocument object that will be used for training. The documents iterable can be simply a list of TaggedDocument elements, but for larger corpora, consider an iterable that streams the documents directly from disk/network. If you don’t supply documents, the model is left uninitialized – use if you plan to initialize it in some other way. dm defines the training algorithm. By default (dm=1), ‘distributed memory’ (PV-DM) is used. Otherwise, distributed bag of words (PV-DBOW) is employed. Dm：训练算法：默认为1，指DM；dm=0,则使用DBOW。 size is the dimensionality of the feature vectors. · size：是指特征向量的维度，默认为100。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百。 window is the maximum distance between the predicted word and context words used for prediction within a document. window：窗口大小，表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少。 alpha is the initial learning rate (will linearly drop to min_alpha as training progresses). alpha: 是初始的学习速率，在训练过程中会线性地递减到min_alpha。
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