在 API 工艺的世界里,没有比设计更受热议的领域了。从 REST、gRPC 到 GraphQL,有许多方法可以设计和标准化 Web API 交互。今天,我们将注意力转向另一种方法,JSON API,JSONAPI.org 上详细介绍的用于构建 API 的规范。
如果从契约产生的阶段来说,现有资料表明最早要追溯到西周时期的《周恭王三年裘卫典田契》,将契约文字刻写在器皿上,就是为了使契文中规定的内容得到多方承认、信守,“万年永宝用”。所以订立契约的本身,就是为了要信守,就是对诚信关系的一种确立。诚信,是我国所固有的一种优良传统,也是延续了几千年的一种民族美德,在中国儒家的思想体系里,是伦理道德内容中的一部分。
我叫Jonathan McCaffrey,在Riot的基础架构团队工作。这是该系列文章中的第一篇,我们将深入探讨如何在全球范围内部署和操作后端功能。在深入探讨技术细节之前,重要的是要了解Rioters(Riot人)如何考虑功能开发。在Riot,玩家的价值至高无上,开发团队通常直接与玩家社区合作,以提供功能和改进信息。为了提供最佳的玩家体验,我们需要快速行动,并具备可以根据反馈保持快速更改计划的能力。基础架构团队的任务,就是为我们的开发人员能做到这一点铺平道路——越是加强Riot团队的能力,就可以越快地将功能交付给玩家使用。
背景 去年我写过一篇文章:撰写合格的 REST API。当时 Juniper 裁掉了我们在德州的一支十多人的团队,那支团队有一半的人手在之前的半年里,主要的工作就是做一套 REST API。我接手这个工作时发现那些API写的比较业余,没有考虑几个基础的HTTP/1.1 RFC(2616,7232,5988等等)的实现,于是我花了些时间重写,然后写下了那篇文章。 站在今天的角度看,那时我做的系统也有不少问题,很多 API 之外的问题没有考虑: API 的使用文档。当时我的做法是把文档写在公司使用的协作系统 c
DOTA2 是一款 MOBA 游戏,有许多有趣是隐藏的机制。这是一项团队运动每个团队成员都应该扮演他们指定的角色。例如,辅助英雄应该为Farm英雄创造发育空间,包括拉野,购买辅助物品、卖血等。
英雄联盟是一款多人在线游戏,拥有百万人休闲与专业玩家。这是一款 5 对 5 展开激烈角逐的游戏,玩家为了夺取对方的基地而战。很显然,如果你选择强势的英雄,那么在同等水平玩家的比赛中获胜的可能性就更大。
大数据文摘转载自AI科技大本营 作者:Felicia Kuan 译者:弯月 出品:CSDN 英雄联盟是一款多人在线游戏,拥有百万人休闲与专业玩家。 这是一款 5 对 5 展开激烈角逐的游戏,玩家为了夺取对方的基地而战。很显然,如果你选择强势的英雄,那么在同等水平玩家的比赛中获胜的可能性就更大。 如果你希望提升游戏中竞争激烈的排名,那么想不想试试看利用机器学习分析,在下一场游戏中根据统计结果做决定?想不想试试看一边享受自己喜欢的游戏,一边学习科技行业流行的机器学习技术? 在我们看来,机器学习是任何人都可以使
机器之心专栏 作者:沈煦 Dragon Lake Parking (DLP) 数据集以无人机正射航拍视角,提供了大量经过标注的高清 4K 视频和轨迹数据,记录了在停车场环境内,不同类型的车辆、行人和自行车的运动及交互行为。数据集时长约 3.5 小时,采样率为 25Hz,覆盖区域面积约为 140 m x 80 m,包含约 400 个停车位,共记录了 5188 个主体。数据集提供两种格式:JSON 和原视频 + 标注,可服务的研究方向包括:大规模高精度目标识别和追踪、空闲车位检测、车辆和行人的行为和轨迹预测、模
打开谷歌, 输入关键词, 谷歌往往可以很精准的返回你所需要的内容, 这个是怎么实现的呢?简单的思考一下就能得出一个结论:一定是关键词能极为快速和准确的命中具体的内容及地址, 但是搜索引擎的收录页面数量往往是千亿万亿级别的,从这个量级里面检索到你要的数据可以说是大海捞针一点也不夸张。那么搜索引擎是如何让你在数据的汪洋大海里捞到你想要的那根针的那?这就要说到所有的搜索引擎都离不开一个概念: 索引。
内容提要:实例分割可广泛应用于各种应用场景中,作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,也具有较大难度与挑战性。而很多场景中由于遮挡情况,使得实例分割成为难题中的难题。近日,来自华中大、阿里等机构的研究人员,为了解决这一问题,提出了一个大规模遮挡视频实例分割数据集 OVIS。
作者 | 李梅、刘冰一 编辑 | 陈彩娴 继斯坦福100名作者合作发布「Foundation Model」研究综述、智源集合100位作者发布大模型研究综述(后被曝「翻车」)后,近日,AI 圈又出现了一篇集结超过百位作者合著的论文! 这篇论文(“Beyond the Imitation Game: Quantifying and Extrapolating the Capabilities of Language Models”)由谷歌发布,聚集了442名作者! 在论文的 PDF 文档里,作者列表就占了一整页
VS Code最受用户喜爱的就是它丰富的扩展。有成千上万的VS Code扩展可供选择。它们可以帮我们实现想要的一切,包括高亮语法显示我们喜欢的语言,格式化代码,为主题着色,方便地调试等等。
Our journey into the world of Microservices — and what we learned from it.
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 ---- 大家好,今天为大家分享一次 ES 的填坑经验。主要是关于集群恢复过程中,分片恢复并发数调整过大导致集群 hang 住的问题。 一、场景描述 废话不多说,先来描述场景。某日,腾讯云某 ES 集群,15个节点,2700+ 索引,15000+ 分片,数十 TB 数据。由于机器故障,某个节点被重启,此时集群有大量的 unassigned 分片,集群处于 yellow 状态。为了加快集群恢复的速度,调整分片恢复并发数,将默认值为2的 node_concur
段天章,携程支付中心Android端主力研发,目前主要负责中文版、国际版移动端Android支付模块研发工作。开源社区爱好者,热爱移动端新技术。
小爱接入层是小爱云端负责设备接入的第一个服务,也是最重要的服务之一,本篇文章介绍了小米技术团队2020至2021年在这个服务上所做的一些优化和尝试,最终将单机可承载长连接数从30w提升至120w+,节省了机器30+台。
Tech 导读 本文聚焦于打破固有研发壁垒,提升平台能力,打通设计稿到楼层生产的线上化链路,一键精准还原设计稿,0代码,低门槛,让用户可以成为楼层样式的生产者。通过本文,读者可以对京东营销活动搭建平台通天塔有初步了解,对0代码搭建应用的架构和和设计稿规则识别有新的思考和可能性。
TSLint为TypeScript提供了代码检查能力,对使用TypeScript的React Native工程,在规范性、安全性、可靠性、可维护性等方面起到重要作用。本文主要对TSLint相关知识进行分享,并对自定义TSLint规则进行介绍。
原文:spring.io/blog/2021/03/11/announcing-spring-native-beta
Spring 团队日前发布了 Spring Native Beta 版。通过 Spring Native,Spring 应用将有机会与 GraalVM 原生镜像的方式运行。为了更好地支持原生运行,Spring Native 提供了 Maven 和 Gradle 插件,并且提供了优化原生配置的注解。
由 Uber 开发的边缘网关是一个高可用、可扩展的自助式网关,用于配置、管理和监视 Uber 的每个业务域 API。
前言 哈啰,又见面啦 大家在编写启发式算法程序解决NP难问题时 有没有觉得会很耗时间呀 今天小编给大家介绍 两个可以解决各类VRP问题的工具(即VRP求解器) 一起来看看吧 1 求解器介绍 1.1 Jsprit 1.1.1 Jsprit简介 Jsprit 是一个基于 java 的开源工具包,用于解决旅行商问题 (Traveling Salesman Problem,简称TSP) 和多种车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, 简称VRP)。Jsprit是轻量级、灵活且易于使用的V
来源:spring.io/blog/2021/03/11/announcing-spring-native-beta
在过去的几十年里,我们见证了应用架构以快速的速度演变。当我还是一个年轻的程序员时,开始编写一个简单的代码库,我们可以称之为单体应用。
摘要:Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎,允许用户以近乎实时的方式存储,搜索和分析数据。虽然Elasticsearch专为快速查询而设计,但其性能在很大程度上取决于用于应用程序的场景,索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速率。这篇文章概述了挑战和调优过程,以及Pronto团队以战略方式构建应对挑战的工具。它还以各种图形配置展示了进行基准测试的一些结果。以下是正文。 Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎,允许用户以近乎实
在这篇文章中,我想介绍一些我觉得非常有趣的东西,.NET 团队是如何设计API的?我们先来看下.NET团队面临的有哪些挑战,您正在设计一套API库,每天有数百万的开发人员在使用这些库,它们在世界各地运行在重要的应用程序上面,您要对其进行改进并添加新功能或增强功能,而且不能破坏数百万个现有应用程序,这确实让人头大。
数字经济时代,各行各业数字化转型大趋势下,数据要素成为关键。海量多源异构数据汇聚,使得数据同步面临同步速率受限、稳定性差、维护成本高等挑战。
在线客服系统软件使开发和运营团队能够高速协作,因此要求源码系统能够快速响应业务变化,并快速提供出色的客户和员工服务体验。
来一篇使用数据库存储的教学案例吧 1、通过数据库的方式存储疫情数据 同时推荐前面作者另外两个系列文章: 一、准备阶段 1、分析网页结构 我们准备要爬取的网站为:https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/global 2、发送请求并获取Json数据 通过分析url地址、请求方法、参数及响应格式,可以获取Json数据,注意url需要增加一个时间戳。 import time, json, requests # 抓取腾讯疫情实时json数据 url = 'ht
Nav Inc.已经创建了一个开源模式定义和代码生成器,它使用GraphQL语法来定义事件和消息格式。选择GraphQL是因为它的表达能力和对开发人员的熟悉程度;Nav模式体系结构(NSA)不使用GraphQL runtime。
开放策略代理可以通过提供一个完整的工具包来解决Kubernetes授权难题,该工具包用于将声明性策略集成到任意数量的应用程序和基础设施组件中。Kubernetes的强大功能和吸引力在于,与大多数现代API不同,Kubernetes API是基于意图的,这意味着使用它的组织只需要考虑让Kubernetes做什么,而不是他们希望采用Kubernetes如何实现这个目标。
Spring 发布了 Spring Native 的 beta 版本,并在http://start.spring.io上运行它。
各位小伙伴,大家好啊,最近小编我一直在搜狗手机助手项目组进行测试手段改进相关的工作,其中一项改进就是开展服务端的测试,而服务端的改进首先从接口测试开始,下面针对实施的过程与大家分享一下。
公众号改版后文章乱序推荐,希望你可以点击上方“Java进阶架构师”,点击右上角,将我们设为★“星标”!这样才不会错过每日进阶架构文章呀。
卫星的应用十分广泛,许多行业每天都依赖其运作。我们通常会根据高度把人造地球卫星运行的轨道简单地分类为低轨道(200千米~2000千米)、中轨道(2000千米~20000千米)和高轨道(20000千米以上)。
在人工智能行业有这么一句话:“深度学习有多智能、背后就有多少人工”。这句话直接说出了深度学习从业者心中的痛处,毕竟模型的好坏数据占着很大的因素,但是数据的标注成本却让很多从业者感到头疼。在标注中,矩形框标注还相对简单,但是对于像素级别的分割标注,往往需要大量的点将目标轮廓抠出来,这需要大量的时间和人力成本去完成。
CNVD 公开数据显示,2022 年共披露安全漏洞23900+枚,其中低风险漏洞占比11.13%,中高风险漏洞占比较约53.82%,高危漏洞占比35.05%。从数据可以看出,中高危漏洞占比近89%,如此风险程度的漏洞一旦被潜在网络犯罪分子利用,会给企业组织带来毁灭性打击。
在老版本的ES(例如2.3版本)中, index的shard数量定好后,就不能再修改,除非重建数据才能实现。
本文介绍了 SmartNews 利用 Flink 加速 Hive 日表的生产,将 Flink 无缝地集成到以 Airflow 和 Hive 为主的批处理系统的实践。详细介绍我们遇到的技术挑战和应对方案,以供社区分享。 项目背景 SmartNews 在过去 9 年的时间,基于 Airflow, Hive, S3, EMR 等技术栈构建了大量的数据集。随着数据量的增长,这些离线表的处理时间在逐渐拉长。另外,随着业务方迭代节奏的加快,对表的实时性也提出了更高的要求。因此,SmartNews 内部发起了 Speed
可参考 http://openresty.org/en/linux-packages.html
MySQL的分库分表大家是非常熟悉的,在Elasticserach中有存在类似的场景需求。为了不让单个索引太过于庞大,从而引发性能变差等问题,我们常常有根据索引大小、时间等创建新索引的需求,解决方案一般有两个:
译者自序: 熟悉我的朋友都知道,我很不喜欢翻译东西,因为在两种语言的思维方式之间做频繁切换对我来说是件很痛苦的事情。但是这次不一样,公司和同事的大力支持降低了我的痛苦指数,让我能够坚持把Chris Richardson的微服务模式系列文章翻译完,今天发布第一篇——整体式架构。 背景 在开发服务端企业应用时,应用需要支持各种不同类型的客户端,比如桌面浏览器、移动浏览器以及原生移动应用。应用还需要向第三方提供可访问的API,并通过Web Service或者消息代理与其它应用实现集成。应用通过执行业务逻辑、访问数
随着组织开始在产品中集成人工智能,他们将需要采用开关模型来提高效率,甚至在必要时完全关闭系统。
在我设计一个分析系统中,我们公司的目标是能够处理来自数百万个端点的大量POST请求。web 网络处理程序将收到一个JSON文档,其中可能包含许多有效载荷的集合,需要写入Amazon S3,以便我们的地图还原系统随后对这些数据进行操作。
本文约1200字,建议阅读6分钟本文汇总了下载排名众多的 6 个数据集,涵盖图像识别、机器翻译、遥感影像等领域。 这些数据集质量高、数据量大,经历人气认证值得收藏码住。 关键词:数据集 机器翻译 机器视觉 数据集是机器学习模型训练的基础,优质的公开数据集对于模型训练效果、研究成果可靠度等具有重要意义。 注:本文梳理的数据集均来自网站: https://hyper.ai/datasets 第 6 名:Tanks Temple 3D 重建数据集 Tanks Temple Datas
1. 前言 随着现在互联网行业的发展,越来越多的框架、中间件、容器等开源技术不断地涌现,更好地来服务于业务,解决实现业务的问题。然而面对众多的技术选择,我们要如何甄别出适合自己团队业务的技术呢?对于人来说,鞋子过大,可能影响奔跑的速度,鞋子过小,可能影响身体的成长。技术对于业务也是如此的关系。 所以,相对于技术的学习、搭建、使用、运维等技能,我们对技术的甄别选择更是重中之重。那么本文要讲的Dubbox框架,又是如何在众多的服务框架中脱颖而出,被团队选中践行服务之路? 2. 服务 2.1 为什么要做服务 技术
Salesforce是客户关系管理软件领域的领导者,它的客户成功平台和其它产品支持了超过15万个组织。在幕后,“我们试图建立的一件大事是在整个公司范围内建立统一的互操作性策略。”服务网格团队首席工程师Ryan Michela说:“我们过去在基于JSON的集成中遇到的一个痛点是,它们需要双方进行大量的协商,并且很容易出现向后不兼容的更改。”
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