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退出功能需要网络支持

思考 “客户端 (特指安卓和 iOS 的原生客户端)中有 cookies 和 session 的概念?...之前产品同事在需求评审中提出一个场景: 公众号链接业务系统登录,用户在业务系统修改密码之后,返回到微信公众号中仍然可以进入需要登录授权才可以访问的页面,没有任何重新登录的提示。...最常见的存储方式是在 redis 数据库中采用 key value 形式,而 key 是 token, value 是一些需要缓存的热点数据,一般以用户编号,用户名等 profile 信息为主。...退出功能与网络支持 回到题目中,退出功能与网络支持的产品形态是这样的: 退出功能,请求退出登录接口,服务端注销登录凭据,客户端移除相关本地存储。

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    Redis需要代理

    客户端实现有问题 了不起上期所画的原理图中,可以清晰的看到,我们所实现的算法都在客户端。 现在假设我们有2个redis实例。...每个redis实例只需要和代理进行连接就可以了。 而在代理层,我们只需要关注它的性能即可。 当大量client并发过来的时候,1台代理也撑不住了。...也不需要关心,就只管做好自己代理转发的这个事情。...当我新增一台redis3时,只需要将redis1中分片3.4和redis2中分片8.9迁移到redis3中,就可以了。...redis的特点就是快,要的就是效率,所以有些功能它就不支持,这是合理的。 经过本文的探讨,相信你对redis代理层、算法、redis自身的cluster模式有了一定的了解,下期我们接着聊。

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    需要 GraphQL

    GraphQL 开发初衷 我们在 Facebook 的代码开源网站上找到了 官方回答, 大意是说: 在开发带 WebView 的 APP 时需要兼容 Android、iOS 环境不一致从而设计不同 API...REST 模式痛点 API 爆炸 随着我们做的产品功能越来越复杂,需要依赖后台模块API数量越来越多,逐渐不好维护。...加载太多无用内容 使用 API 的前端开发人员无法限制接口返回内容,而且在接口复用中,通常会接收到很多不需要的字段,导致请求包很大,网络耗时变长。...实现一个功能需要请求多个 API 通常,复杂的功能不是一个 API 可以搞定的。这时我们会并发请求多次,但浏览器也有最大请求数量限制。...同时获取多个数据 我们在上面的 query 里面可以同时放多个对象描述,可以一次性把需要的数据都拉取回来,减少网络请求数量,极大优化了网络请求负载,同时也方便前端开发。

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    python程序需要编译

    不过它是针对特定CPU体系的,这些目标代码只能在特定平台执行,如果这个程序需要在另外一种 CPU 上面运行,这个代码就必须重新编译。...而解释型语言是在代码运行期间逐行翻译成目标机器码,下次执行时,还是需要逐行解释,我们可以简单认为 Java、Python 都是解释型语言。...编译型相当于厨师直接做好一桌子菜,顾客来了直接开吃,而解释型就像吃火锅,厨师把菜洗好,顾客需要自己动手边煮边吃。...把模块定义成二进制语言程序的这个过程叫做字节编译 python是解释型语言,它的字节编译是由解释器完成的 编译py文件,生成pyc结尾的文件的方法, Import zipfile.py 到此这篇关于python程序需要编译的文章就介绍到这了...,更多相关python程序用编译么内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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    python支持多继承

    大部分面向对象的编程语言(除了C++)都只支持单继承,而不支持多继承,为什么呢?因为多继承不仅增加编程复杂度,而且容易导致莫名其妙的错误。...Python虽然语法上支持多继承,但是却不推荐使用多继承,而是推荐使用单继承,这样可以保证编程思路更清晰,也可以避免不必要的麻烦。...Python关于多继承知识点扩展: 大部分面向对象的编程语言(除了C++)都只支持单继承,而不支持多继承,为什么呢?因为多继承不仅增加编程复杂度,而且容易导致莫名其妙的错误。...Python虽然语法上支持多继承,但是却不推荐使用多继承,而是推荐使用单继承,这样可以保证编程思路更清晰,也可以避免不必要的麻烦。...以上就是python支持多继承的详细内容,更多关于python是否支持多继承的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章!

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    hadoop需要哪些技术支持

    sort、combine 是在 map 端的,combine 是提前的 reduce ,需要自己设置。...当然很多情况下 Reduce 执行时需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。如果集群正在运行的 job 有很多,那么 task 的正常执行对集群内部的网络资源消耗会很严重。...这些厂商都是基于Apache开源项目,然后增加打包、支持、集成等特性以及自己的创新等内容。 大快的大数据通用计算平台(DKH),已经集成相同版本号的开发框架的全部组件。...如果在开源大数据框架上部署大快的开发框架,需要平台的组件支持如下: 数据源与SQL引擎:DK.Hadoop、spark、hive、sqoop、flume、kafka 数据采集:DK.hadoop 数据处理模块...:DK.Hadoop、spark、storm、hive 机器学习和AI:DK.Hadoop、spark NLP模块:上传服务器端JAR包,直接支持 搜索引擎模块:不独立发布 f 47 ��Q��

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    Kubernetes 为什么需要策略支持

    Kubernetes 中内置了 RBAC、SecurityContext、PodSecurityPolicy 几个对象,用于为集群的运维和运营工作提供安全支持,那么为什么还要出现 Gatekeeper、...RBAC 相对来说是一个比较粗放的模型,实际工作中可能会有更复杂的需要,例如 Pod、NetworkPolicy 或者复杂 Operator 的 CRD,都是需要精细控制的。...和前面两种措施不同,PSP 并不是开箱即用的,需要单独启用这个 AdmissionController。...在启用之前要注意,PSP 除了需要显式启用,还需要进行显式授权,必须为当前集群中运行的所有 Pod 所属的 ServiceAccount 赋予合适的 PSP,才能启用该功能,否则会造成大量的系统 Pod...其实是存在一些漏洞的,例如管理需要,我们要求必须提供资源限制,可以使用如下的的 Kyverno 策略: apiVersion: kyverno.io/v1 kind: ClusterPolicy metadata

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    使用JSONObject需要的6个jar包下载地址

    JSONObject所必需的6个jar包: commons-beanutils-1.7.0.jar commons-collections-3.1.jar commons-lang-2.5.jar commons-logging.jar...ezmorph-1.0.3.jar json-lib-2.1-jdk15.jar 网上有很多的下载jar包地址,但是我个人比较喜欢的是Maven网站,里面一般提供了各种版本。...这个网址是maven仓库的国内镜像地址: http://mvnrepository.com 步骤图解: 一、搜索要下载的jar包 二、在红色箭头里面选择理想的版本 如果项目没有jar版本要求,尽量选择下载量多的版本...三、点击合适的版本 四、一般都选择jar进行下载 下载之后就可以成功了, 如果使用的Maven 就在下载页面下拉就可以看到Maven的jar包版本详情,然后复制粘贴就可以了 如果后续有jar不能下载的情况

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    DBA需要具备开发能力

    上周我们在几个社群做了一个问卷,“DBA需要具备开发能力”,这里附上结果: 选项 票数 占比 不需要 1 2.5 % 需要会用Python,但不需要特别强的开发能力 12 30.0 % 需要特别强的...Python开发能力 3 7.5 % 需要会用Go,但不需要特别强的开发能力 2 5.0 % 需要特别强的Go开发能力 3 7.5 % 需要会用Java,但不需要特别强的开发能力 2 5.0 % 需要特别强的...Java开发能力 1 2.5 % 需要会用Shell,但不需要特别强的开发能力 9 22.5 % 需要特别强的Shell开发能力 3 7.5 % 需要C语言/C++开发能力,要能读懂MySQL/Redis...DBA 需要掌握的; 有一部分人觉得也需要掌握 Go; 有少部分人觉得需要读懂 MySQL、Redis 等数据库的源码。...那么工作中,DBA 需要开发哪些东西呢?

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    我们真的需要模型压缩

    然而,由于模型过参数化,它们记住数据 [4],而不是学习数据中的有用模式,这就需要正则化。然后,模型压缩利用这种简单性,只保留解决方案实际需要的参数。...由于我们的目标是训练使用较少 GPU 内存的神经网络,我们可以问一些显而易见的问题: 为什么需要过参数化? 需要多少过参数化? 我们可以通过使用更聪明的优化方法来减少过参数化?...未来方向 我们真的需要模型压缩?这篇文章的标题有些挑衅,但这个idea并不是: 通过收紧过度参数化的边界和改进我们的优化方法,我们可以减少或消除事后模型压缩的需要。...显然,在我们得到一个明确的答案之前,还有很多悬而未决的问题需要回答。下面是一些我希望在未来几年内完成的工作。 过参数化 通过观察数据的质量(使用低计算资源) ,我们能够得到更严格的边界?...我们可以将这些边界扩展到其它常用的架构(RNNs,Transformers)? 优化 在训练过的神经网络中还有其它我们没有利用的冗余

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