在Oracle RAC中，可以从多个层次，多个不同的机制来检测RAC的健康状况，即可以通过心跳机制以及一定的投票算法来隔离故障。如果检测到某节点失败，则存在故障的节点将会被逐出集群以避免故障节点破坏数据。本文主要描述了Oracle RAC下的几种心跳机制以及心跳参数的调整。
WMWS（Wincom Monitoring Web System）是稳控科技专门为终端客户开发的在线监测管理系统，基于
UMLChina整理的UML建模工具列表请见http://www.umlchina.com/tools/search.aspx
Centos系统备份与恢复教程 tar： 特点 1、保留权限 2、适合备份整个目录 3、可以选择不同的压缩方式 4、如果选择不压缩还能实现增量备份，部份还原，参考man tar dd 特点 1、对块进行操作，能备份整个硬盘(包括分区表、MBR，其他Linux不能很好支持的文件系统) 2、可以进行压缩(麻烦一点) 3、由于是备份整个硬盘，文件系统上没有使用的“空白”空间也会被保存起来，备份文件比较大 备份 备份硬盘sda，放到/backup(/backup挂载在其他硬盘如sdb) tar方法教程 Linux不像windows,它不限制根用户存取任何东西，因此，你完全可以把一个分区上每一个的文件放入一个TAR文件中。 使用root用户切换到根目录 然后，使用下面的命令备份完整的系统： tar cvpzf backup.tgz / --exclude=/proc --exclude=/lost+found --exclude=/backup.tgz --exclude=/mnt --exclude=/sys 或者 tar cvpzf /state/partition1/home/backup.tgz / --exclude=/proc --exclude=/lost+found --exclude=/backup.tgz --exclude=/mnt --exclude=/sys 说明： tar 部分就是我们将要使用的软件。 'cvpfz'是我们给tar加的选项，像“创建一个压缩文档”（这是显然的），“保存权限”（以便使每一个相同的文件有相同的权限），以及“gzip”（缩减大小）。接下来，是压缩文档将获得的名称，在我们的例子中是backup.tgz。 紧随其后的是我们想要备份的根目录。既然我们想备份所有东西：/。接着就是我们要剔除的目录了：我们不想备份每一样东西，因为包括有些目录不是非常有用。同时确保你没有把备份文件本身也加进去了，否则，你会得到怪异的结 果的。你也许同样不打算把/mnt文件夹包括进来——如果你在那儿挂载了其他分区——否则最终你会把那些也备份的。同时确保你没有任何东西挂载在 /media(即没有挂载任何cd或可移动介质）。否则，剔除/media。 在进程的最后，你也许会得到一条信息，写着“tar：由于先前错误的耽搁而存在错误”或者其他什么，不过大多数情况下你可以仅仅忽略它。 作为选择，你可以使用Bzip来压缩你的备份。这意味着较高的压缩比但是也意味着较低的速度。如果压缩比对你很重要，只需用“j”替换命令中的“z”，同时给备份命一个相应的扩展名。这些会使命令变成这样： tar cvpjf backup.tar.bz2 / --exclude=/proc --exclude=/lost+found --exclude=/backup.tar.bz2 --exclude=/mnt --exclude=/sys 恢复： 如果系统被毁坏，那么我们就可以用备份好的tar包进行恢复。 在分区的根目录下的backup.tgz文件 再一次确保你是根用户以及备份文件在文件系统的根目录。 Linux美妙的地方之一就是这一项工作甚至可以在一个正在运行的系统上进行；没必要被引导cd或者任何东西搞得晕头转向。当然，如果你使你的系统 无法被引导了。你也许别无选择，只能使用一张live-cd了，但是结果是一样的。你甚至可以在Linux系统正在运行的时候，移除它里面所有文件。可是 我不告诉你那个命令！ 这是我要用的命令： tar xvpfz backup.tgz -C / 如果你使用 bz2： tar xvpfj backup.tar.bz2 -C / 警告：这会把你分区里所有文件替换成压缩文档里的文件！ 确保在你做其他任何事情之前，重新创建你剔除的目录： mkdir proc mkdir lost+found mkdir mnt mkdir sys /proc 权限：文件所有者：root群组：root 所有者：读取 执行 群组：读取 执行 其它：读取 执行 /lost+found 权限：文件所有者：root群组：root 所有者：读取 写入 执行 群组：读取 执行 其它：读取 执行 /mnt 权限：文件所有者：root群组：root 所有者：读取 写入 执行 群组：读取 执行 其它：读取 执行 /sys 权限：文件所有者：root群组：root 所有者：读取 写入 执行 群组：读取 执行 其它：读取 执行 当你重启以后，所以的事情都会和你备份的时候一模一样。 用户参照了上面的教程做的备份和恢复，普遍反映：重启电脑后还是会一直提示用户名和密码 输入以后一闪还是提示用户名
软件设计中，经常存在这样的场景，为了防止计费等冲突限制，实现同一个用户不允许同一个用户多个设备同时登录，只允许唯一登录。本文介绍实现方法。
单维度分类推文中，我们切分了在线时长和车费收入这两个指标，并将他们分别考量。最后得出该份数据中司机们工作强度和日收入层级的情况。
背景 SuperEdge 将 Kubernetes 强大的容器管理能力扩展到边缘计算场景中，把云原生能力扩展到边缘侧，不仅很好的实现了云端对边缘端资源和业务的管理和控制，而且提供了边缘增强应用管理能力，支持多区域应用部署、区域自治、灰度发布等一系列能力。SuperEdge 提供的强大的边缘自治和接入能力，显著加速用户业务向边缘计算的转型，打通云原生与边缘计算的边界，云边协同助力工业互联网、物联网、车联网、大数据、人工智能等业务更快更好的落地。 新特性及优化 SuperEdge 在 2021-05-20
机器之心发布 机器之心编辑部 自去年 10 月，Facebook 更名为 “Meta” 这一动作之后，元宇宙的概念开始愈演愈热，逐渐成为过去一年里科技圈最热关键词之一，并被称为“移动互联网后的新兴革命”“未来的互联网”。随着元宇宙浪潮席卷全球，各行各业纷纷开始在元宇宙赛道下注，着手布局元宇宙，教育元宇宙、工业元宇宙、文旅元宇宙等等都接踵而来，根据彭博行业研究报告预计，元宇宙有望在 2024 年达到 8000 亿美元的市场规模。在数字经济和后疫情时代的大背景下，元宇宙或许将成为数字经济的下一新增长点，也将为社
2018年11月19日 16:55:04 爱我所爱bravefly 阅读数 1369更多
当系统变的复杂，配置项越来越多，一方面配置管理变得繁琐，另一方面配置修改后需要重新上线同样十分痛苦。这时候，需要有一套集中化配置管理系统，一方面提供统一的配置管理，另一方面提供配置变更的自动下发，及时生效。
今天的新知系列课，我们邀请到了来自腾讯云即时通信IM团队的技术导师 —— 陈锐龙，为大家介绍腾讯云即时通信IM是如何构建低延时高可靠高稳定以及高安全方面的通信能力，以及底层的核心技术支撑跟技术特性。本次分享分为4个部分，包括产品介绍 ，产品通信底座RT-ONE™ for IM 核心技术特性介绍，IM的应用场景以及如何快速集成我们的通信服务。 接下来的几周，每周四晚上7：30，我们都会在腾讯云音视频视频号、开源中国、InfoQ、51CTO、云+社区等多个平台进行课程直播，大家千万不要错过哦~ - 什
本人在做一个基于sae的在线学习系统，语言使用的python，web框架用的是django1.4。
本文根据ArchSummit北京2016大会分享整理 下面由我跟大家分享微服务架构在二手交易平台（转转）中的实践。大家知道微服务架构现在是非常火热的一个话题，具体在交易平台里面它是怎么应用实践的，接下来的45分钟我会和大家深入的探讨一下这个问题。在进入这个问题之前首先允许我介绍一下自己，刚才在开场时我已经介绍了，我是58集团技术委员会主席。我加入58做IM相关的东西，后来做二手电商转转相关的东西，在58也算是老员工了，在58工作将近5年多的时间。这几年在58有一些积累，也代表58在一些大会上做了
林沐，腾讯云高级工程师，负责腾讯自研业务上云平台的建设和有状态服务容器化标准的制定，专注于大规模服务场景云原生实践的推广。 导读｜基于 K8s 的云原生容器化已经在腾讯内部海量业务中大范围落地实践。业务从传统的虚拟机部署形态无缝切换到容器部署形态，运行在 K8s 上的应用从无状态服务扩展到有状态服务，这个过程经历了哪些改造？同时，K8s 如何经受住业务形态复杂多样、模块数量庞大的考验？遇到哪些新的挑战？如何优化？效果怎么样？腾讯云高级工程师林沐将为你解答。 在线业务资源容器化部署的问题与优化方案 腾讯平台
导读｜基于 K8s 的云原生容器化已经在腾讯内部海量业务中大范围落地实践。业务从传统的虚拟机部署形态无缝切换到容器部署形态，运行在 K8s 上的应用从无状态服务扩展到有状态服务，这个过程经历了哪些改造？同时，K8s 如何经受住业务形态复杂多样、模块数量庞大的考验？遇到哪些新的挑战？如何优化？效果怎么样？腾讯云高级工程师林沐将为你解答。 在线业务资源容器化部署的问题与优化方案 腾讯平台的业务基本都属于在线业务。这些业务以前在虚拟机部署时，是通过物理机操办的方式生产出很多虚拟机，对于业务来说是不感知的。当业务
广告是互联网流量变现的重要手段，也是互联网产品进行推广的重要方式。互联网广告行业经历了合约广告时期、精准定向广告时期、竞价广告时期等多阶段的发展，现在行业内已经普遍采用了自动化竞价的广告投放模式。
作者：coreyzhong，腾讯 IEG 应用研究员 本文分为三个部分： Part1 是前菜，帮助没接触过相关内容的同学快速了解我们要做什么、为什么做； Part2 适合刚刚接触 pCTR 建模想要完成项目的算法同学； Part3 适合正在做 CTR 建模项目且想要进一步优化效果的算法同学。 Part1 计算广告 广告是互联网流量变现的重要手段，也是互联网产品进行推广的重要方式。互联网广告行业经历了合约广告时期、精准定向广告时期、竞价广告时期等多阶段的发展，现在行业内已经普遍采用了自动化竞价的广告投放
今日洞见 文章作者/配图来自ThoughtWorks：陈计节。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 在最近的开发者大会（Build 2016）上，微软面向开发者分享了一系列更新。对于一名开发者来说，整个三天的内容，可以说是惊喜连连，令人激动不已。可
亚马逊提供了一个负载均衡工具 Elastic Load Balancer，但针对的是终端用户 Web 流量服务器，而 Eureka 针对的是中间层服务器的负载均衡。AWS 固有的环境，对 IP 地址、主机名等传统的负载均衡支持并不好，并且需要更加复杂的注册/退出机制。Eureka 填补了这一空白。本文在前边几篇博客的基础上，较为系统地介绍一下 Eureka。 Eureka 是什么 官方给出的具体定义是"Eureka is a REST (Representational State Transfer) based service that is primarily used in the AWS cloud for locating services for the purpose of load balancing and failover of middle-tier servers."，翻译过来就是："Eureka 是一个基于 REST 的服务，它主要是用于定位服务，以实现 AWS 云端的负载均衡和中间层服务器的故障转移"。 Eureka VS ELB 亚马逊 ELB 针对的是终端用户 Web 流量服务器，Eureka 针对的是中间层服务器。 Why Eureka？ AWS 对 IP 地址、主机名等传统的负载均衡支持并不好，并且需要更加复杂的注册/退出机制。AWS 并没有提供一个中间层负载均衡器，Eureka 填补了这一空白。 Eureka 的适用场景
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负载均衡（Load Balance）是分布式网络环境中的重要机制，在微服务架构中，通过负载均衡可以实现系统高可用性、集群扩容等。
在《EEG伪影类型详解和过滤工具的汇总(一)》，我们详细介绍了EEG伪影类型和产生原因，这篇文章，我们主要介绍常见脑电伪影的处理技术。
如果你经常使用 Linux 命令行，那么使用 history（历史）命令可以有效地提升你的效率。本文将通过实例的方式向你介绍 history 命令的 15 个用法。
DM 是一个完全开源的项目，源代码全部托管在 Gitee 上，项目源码和核心插件源码放在 https://gitee.com/xiaomagenb/dlvm
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最近公司开发需要用到 IM 系统，自己开发的话需要耗费较多时间和精力。于是我们考虑在开源项目的基础上二次开发，我们对比了较多开源方案之后，选择了 CIM[1]。
作为 Linux 中最常使用的重要实用程序之一，sudo 几乎安装在每一款 UNIX 和 Linux 发行版上的，以便用户调用和运行核心命令。
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本节介绍如何对组复制进行升级的设置。升级组成员的基本步骤与升级独单实例的步骤相同，关于升级方式，具体选择就地升级（基于原来的数据文件直接使用mysql_upgrade命令升级数据字典）或逻辑升级（事先搭建一个新版本的Server，将旧版本中的数据通过逻辑导出、然后再导入新版本），取决于组中存储的数据量而定。通常情况下，就地升级更快，因此建议使用就地升级的方式进行升级。
每个研究生都盼望着“天天有数据，年年发文章”，但有时候我们会发现实验数据中存在一些不合理的值。剔除这些异常值的办法有很多，在这里小编教大家使用箱线图剔除异常值。
文章基于简单算法和人工判断，使用多阶段剔除法，构建了 中文金融情感词典CFSD（ChineseFinancialSentimentDictionary）， 这个词典能帮到那些想用文本分析研究会计金融领域的中文文档的研究者。CFSD词典有1489个负面词，1108个正面词。并且简单讨论了CFSD词典的应用领域。
在本文中，传统UNIX fork之后，我给出传统的UNIX fork在Linux内核中的变体clone系统调用的精彩。
智能全局流量管理（Intelligence Global Traffic Manager），简称IGTM，它可以帮助用户实现应用（例如：网页应用、直播、点播）的网络健康检查，并根据检测结果实现故障隔离和流量调度切换。也可根据用户地理位置或延迟实现流量的智能调度，从而实现各区域用户的就近接入。本文以通过DNS（IGTM）实现边缘节点智能调度为例进行演示。
商汤研究院和浙江大学 CAD&CG 国家重点实验室合作研发了一个手机端实时单目三维重建系统 Mobile3DRecon。与现有的基于 RGBD 的在线三维重建或离线生成表面网格的系统不同，该系统结合前端位姿跟踪结果，允许用户使用单目摄像头在线重建场景表面网格。在深度估计方面，提出结合多视图半全局匹配算法和深度神经网络优化后处理过程鲁棒地估计场景深度。在表面网格生成过程，本文提出的在线网格生成算法可以实时增量地融合关键帧深度到稠密网格中，从而重建场景表面。通过定性和定量的实验验证，所研制的单目三维重建系统能够正确处理虚拟物体与真实场景之间的遮挡和碰撞，在手机端实现逼真的 AR 效果和交互。
我们现在既然有了低权限账号密码，那么我们就可以登陆3389等远程服务，从而使用一些本地提权的方法
高可用系统的挑战 高可用系统是运维界老生常谈的话题之一。现在很多企业都要求平均无故障时间每年五个 9 的服务可用性。 一方面系统单点是高可用最大的天敌，这不得不在系统设计时增加“冗余”，容易造成资源浪
文言文（wenyan）是一种深奥的编程语言，遵循中国古典文学的语法和文风。据介绍，这种编程语言文字仅包含繁体中文字符和“''引号，因此古代中国人绝对看得懂。是不是觉得很新奇？那不妨动动你的小手尝试一下吧，可以在在线编辑器上试用，也可以下载编译器或查看源代码。
摘要：本篇主要学习和分析BERT在美团搜索排序中的项目实践。首先介绍了业务背景，主要对比了美团搜索业务场景和我们的应用场景；然后讲了下计算query和doc相关性的方法，主要包括计算字面相关性和计算语义相关性，重点介绍了基于BERT的语义相关性内容；最后也是本篇的重点，分析了美团搜索排序项目实践以及对我们业务的思考，其中包括数据样本增强、BERT领域适配、模型轻量化、联合训练和排序服务架构优化等一系列眼花缭乱但是又极具工程价值的优化操作，对于我们有极大的工程借鉴价值。
一、HTML 压缩 1、利用在线网站进行压缩（https://tool.oschina.net/） 2、nodejs 提供了 html-minifier 工具 3、后端模板引擎渲染压缩 二、CSS 压缩 1、利用在线网站进行压缩 2、使用 html-minifier 对 html 中的 css 进行压缩 3、使用 clean-css 对 css 进行压缩 三、JS 压缩与混乱 1、无效字符的删除 2、剔除注释 3、代码语义的缩减和优化 4、代码保护 四、文件合并 （将 a.js、b.js、c.js 合并成一
1. lvs、nginx、HAProxy、keepalive工作原理 1.1. 前言 遇到了负载均衡和高可用选型问题，我觉的有必要好好理解下lvs，nginx，haproxy和keepalive的区别和联系 LVS、Nginx、HAProxy 是目前使用最广泛的三种软件负载均衡软件。 一般对负载均衡的使用是随着网站规模的提升根据不同的阶段来使用不同的技术。具体的应用需求还得具体分析，如果是中小型的 Web 应用，比如日 PV 小于1000万，用 Nginx 就完全可以了；如果机器不少，可以用 DN
1. 少量数据存储，高速读写访问。通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。
这篇文章是使用游戏引擎探索地图可视化的开篇。传统的地图渲染通常是在iOS/Android/Web平台进行的，为了探究更酷炫的地图展示，会记录基于UE4/Unity进行地图渲染的探索过程。
3）是否更新：建议选n，除非一直报错；不想回答安装命令参数：update=F, ask=F
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AI科技评论按：很多读者在思考，“我和AI科技评论的距离在哪里？”答案就是：一封求职信。 信息爆炸时代，如何在浩瀚如海的网络中找到自己的需求？谷歌研究团队推出了 Coarse Discourse 数据集，可以将一段文字中“废话”剔除，精准识别用户所需要的目标信息。作为一名雷锋网编辑，信息搜集和分类是日常工作中极为耗时的一件事。谷歌推出的新方法能否解决这一问题？ 每一天，社区中的活跃者都在发送和分享他们的意见，经验，建议以及来社交，其中大部分是自由表达，没有太多的约束。这些网上讨论的往往是许多重要的主题下的关
＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。
前段时间，由于太多的因素造成redis故障, 负面影响较大。复盘后决定将内存超出内存一半就需要告警，便于运维人员及时介入处理。 网上这种redis规划内存预留一半的文章汗牛充栋(https://cloud.tencent.com/developer/article/1095192)。真实的情况下，真的需要预留下一半的内存吗？ 搞清楚这个问题，需要弄清楚2个事情: 1. Redis bgsave/AOF重写的运行机制。 2. Linux下的进程内存分布以及redis内存管理机制。 先说问题1: 1.redis跟内存相关的运行机制莫过于rdb持久化/AOF重写/内存剔除策略(高版本redis还存在着内存碎片整理的配置选项), 其中AOF重写和rdb持久化都属于fork子进程来完成的。本次就以rdb持久化为例，rdb的持久化可以由持久化的配置策略或者命令行bgsave或者主从全同步触发。redis在做bgsave的时候，fork出子进程来做bgsave。具体的过程如下: rdbSaveBackground()中fork子进程 ---> rdbSave() ---> rdbSaveRio()。fork后子进程拥有和父进程一模一样的进程空间，虽然采用了COW机制(父子进程的虚拟内存指向相同的物理page)，但是ps或者top命令中的RSS显示的值都会算成自己进程所占的物理内存，这个可能是很多运维同学/DBA同学经常可以眼见的现象，恐怕这个就是潜意识里需要内存预留一半的重要因素。
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