速率限制是指防止操作的频率超过定义的限制。在大型系统中，速率限制通常用于保护底层服务和资源。速率限制一般在分布式系统中作为一种防御机制，使共享资源能够保持可用性。
当一个程序开始执行后，在开始执行到执行完毕退出这段时间内，它在内存中的部分就叫称作一个进程。
京东零售集团坚持“以信赖为基础、以客户为中心的价值创造”这一经营理念，在不同的消费场景和连接终端上，在正确的时间、正确的地点为3亿多活跃用户提供最适合的产品和服务。目前，京东零售集团第三方平台签约商家超过21万个，实现了全品类覆盖，为维持商家生态繁荣、多样和有序，全面满足消费者一站式购物需求，需要对用户购买行为进行更精准地分析和预测。基于此，本赛题提供来自用户、商家、商品等多方面数据信息，包括商家和商品自身的内容信息、评论信息以及用户与之丰富的互动行为。参赛队伍需要通过数据挖掘技术和机器学习算法，构建用户购买商家中相关品类的预测模型，输出用户和店铺、品类的匹配结果，为精准营销提供高质量的目标群体。同时，希望参赛队伍通过本次比赛，挖掘数据背后潜在的意义，为电商生态平台的商家、用户提供多方共赢的智能解决方案。
高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表；同时，事务系统生成$日志记录，用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序，该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是，基于磁盘的标准索引结构（如B树）将有效地使事务的输入/输出成本翻倍，以实时维护此类索引，从而使系统总成本增加50%。显然，需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树（LSM树）是一种基于磁盘的数据结构，旨在为长时间内经历高记录插入（和删除）率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法，以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中，所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索（除了非常短的锁定期）。与传统访问方法（如B-树）相比，该算法大大减少了磁盘臂的移动，并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而，在某些情况下，需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率，因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如，这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。
Transformer不仅在自然语言表达方面表现出色，在计算机视觉方面的潜力也被挖掘出来，不断称霸各大CV榜单。
享元(Flyweight)模式的定义：运用共享技术来有效地支持大量细粒度对象的复用。它通过共享已经存在的对象来大幅度减少需要创建的对象数量、避免大量相似类的开销，从而提高系统资源的利用率。在面向对象程序设计过程中，有时会面临要创建大量相同或相似对象实例的问题。创建那么多的对象将会耗费很多的系统资源，它是系统性能提高的一个瓶颈。 例如，围棋和五子棋中的黑白棋子，图像中的坐标点或颜色，局域网中的路由器、交换机和集线器，教室里的桌子和凳子等。这些对象有很多相似的地方，如果能把它们相同的部分提取出来共享，则能节省大量的系统资源，这就是享元模式的产生背景。
cookie、session、storage这些都是我们常用的浏览器和服务器之间进行交互的数据保存方式 但是呢，有很多人不知道这些的作用域或者之间的区别有什么 所以，我在网上也搜了很多，觉得这篇是讲解的最好的，于是分享给大家
享元模式是一种结构型设计模式， 它摒弃了在每个对象中保存所有数据的方式， 通过共享多个对象所共有的相同状态， 让你能在有限的内存容量中载入更多对象。
享元模式是一种结构型模式，它摒弃了在每个对象中保存所有数据的方式，通过共享多个对象所共有的相同状态，让你能在有限的内存容量中载入更多对象。
很多有状态流应用程序的常见需求是能够控制应用程序状态的访问时长以及何时删除它。这篇文章介绍了在 1.6.0 版本添加到 Flink 的状态生命周期时间（TTL）功能。
瑞士研究者Christoph M.Michel 和ThomasKoenig在NeuroImage发文，介绍了一种用多通道EEG表征人脑静息态活动的办法。这种方法检测大脑的电微态，即短时间内头皮电压分布保持半稳定性，其反映大规模网络节点之间的活动具有准同时性。微状态代表了自发性意识加工的结构链，它们的发生和时间动态决定了心理状态的质量。神经和精神疾病的意识加工紊乱表现为特定微状态的时间动态变化。脑电微状态与静息态网络密切相关，其时间进程的无标度属性解释了为什么相似的脑网络可以在不同的时间尺度中被观察到。
对于TCP的初始接收窗口大小，linux和centos的实现是不一样的，如linux内核3.10版本的初始接收窗口定义为10mss，但centos 3.10内核中的初始窗口大小定义为TCP_INIT_CWND * 2，即20*MSS大小。(看着linux源码在centos7.4系统上测试，纠结了好久。。)
Python 实现了 Queue，LifoQueue，PriorityQueue，SimpleQueue
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
在我们开发Flink应用时，许多有状态流应用程序的一个常见要求是自动清理应用程序状态以有效管理状态大小，或控制应用程序状态的访问时间。 TTL(Time To Live)功能在Flink 1.6.0中开始启动，并在Apache Flink中启用了应用程序状态清理和高效的状态大小管理。
在某些场景下 Flink 用户状态一直在无限增长，一些用例需要能够自动清理旧的状态。例如，作业中定义了超长的时间窗口，或者在动态表上应用了无限范围的 GROUP BY 语句。此外，目前开发人员需要自己完成 TTL 的临时实现，例如使用可能不节省存储空间的计时器服务。还有一个比较重要的点是一些法律法规也要求必须在有限时间内访问数据。
这是Dapr的特色项目，具体参见： https://github.com/dapr/test-infra/issues/11 ，在全天候运行的应用程序中保持Dapr可靠性至关重要。在部署真正的应用程序之前，可以通过在受控的混沌环境中构建，部署和操作此类应用程序来实现这种信心。
网络早期最大的问题之一是如何管理状态。简而言之，服务器无法知道两个请求是否来自同一个浏览器。当时最简单的方法是在请求时，在页面中插入一些参数，并在下一个请求中传回参数。这需要使用包含参数的隐藏的表单，或者作为URL参数的一部分传递。这两个解决方案都手动操作，容易出错。cookie出现来解决这个问题。
缓存应用程序为以下目的而设计： 提供一个大小可管理的 API 集合。 允许开发人员添加标准的缓存操作到他们的应用程序中，而不用学习应用程序块的内部工作。 用 Enterprise Library 配置控制台来简化配置。 有效率的执行。 线程安全。某些东西在被多个程序线程调用而没有属于那些线程的不必要的交互时，它被视为是线程安全的。 如果在访问后端存储时发生异常，确保后端存储依然是完整的。 保存内存缓存的状态与后端存储保持同步。 设计亮点 图 1 说明了缓存应用程序块中关键类的相互关
在有根树中，我们通常需要用三个指针来定位一个节点的左孩子、右兄弟和父节点。如果我们想减少一个指针，我们可以利用数据结构设计来达到这个目标。具体来说，我们可以在每个节点中使用一个布尔值标记其左右孩子节点的存在，然后在需要的时候进行递归查找。
【编者按】在分布式存储解决方案中谈事务一直是件很痛苦的事情，而事务也成了大部分NoSQL解决方案短板所在。近日，MongoDB公司的Antoine Girbal在其个人博客上撰文，分享了在MongoDB文档间实施鲁棒可扩展事务的5个解决方案——同步字段、作业队列、二阶段提交、Log Reconciliation和版本控制。 事务问题 数据库支持数据块间的事务是有原因的。典型的场景是应用需要修改几个独立的比特时，如果只有一些而不是全部改变存储到了数据库，那么这就会出现不一致问题。因此ACID的概念是： 原子性
Raft 是一种共识算法，它确保在分布式系统中的多个节点之间达成一致性。Raft 的核心目标之一是保证数据在所有节点之间的同步。以下是 Raft 如何同步数据的主要步骤：
在微表情识别系统的研究中，对微表情的准确理解是至关重要的。本章将深入探讨微表情的定义、与常规表情的区别以及微表情的分类，为读者提供深入了解微表情的基础知识。
本章我们回到全序广播的问题。全序广播非常适合实现状态机复制。实现全序广播的一种方法是指定一个节点作为leader领导者，并通过它转发所有消息。然后领导者通过FIFO广播来分发消息，这就足以确保所有节点以相同的顺序传递相同的消息序列。
量子计算，梦幻概念走进现实，那如果走向商业化呢？ 量子计算的概念起源于20世纪80年代，量子物理学蓬勃发展引发了量子计算的概念。利用量子物理学来重构计算机系统，思考量子算法的理念不仅在当时，在今天听起来也像是某种梦幻。越来越多的科学研究结果之下，美国 NIST 研究机构自去年起设立的量子阻抗计划也在持续推进中。量子计算从概念走入现实，强大计算能力甚至可以突破互联网时代的安全防护，未来时代的安全是否是岌岌可危的呢？ 本文整合分析了量子计算的重要概念，详细讲述其对于公开密钥加密 RSA 的威胁、以及美国 NIS
Cookie 指某些网站为了辨别用户身份、在用户本地终端上存储的数据(通常经过加密).
一直以来，跟踪 Node.js 的内存泄漏是一个反复出现的话题，人们始终希望对其复杂性和原因了解更多。
通信中无状态协议是指同一个会话的连续两个请求互相不了解，它们由最新实例化的环境进行解析，除了应用本身可能已经存储在全局对象中的所有信息外，该环境不保存与会话有关的任何信息。
tomcat的JDBC连接池org.apache.tomcat.jdbc.pool更换或替代吗Apache Commons DBCP连接池。 为什么我们需要一个新的连接池? 这里有几个原因: 1
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。消息传递模型(Messaging model)是用户在选择流式消息传递系统时应首先考虑的事情。消息传递模型应涵盖以下3个方面：
处理多步骤任务时总是存在权衡。高级认知过程可以在不确定的环境中找到实现目标的最佳行动序列，但它们很慢并且需要大量的计算需求。相反，较低级别的处理允许对环境刺激做出快速反应，但确定最佳行动的能力有限。通过重复相同的任务，生物有机体找到了最佳的权衡：从原始运动开始通过创建特定于任务的神经结构，组合低级结构然后逐渐出现高级复合动作。最近被称为“主动推理”理论框架可以捕获人类行为的高级和低级过程，但任务专业化如何在这些过程中发生仍不清楚。在这里，我们比较了拾放任务的两种分层策略：具有规划功能的离散连续模型和具有固定转换的仅连续模型。我们分析了定义内在和外在领域运动的几个后果。最后，我们提出如何将离散动作编码为连续表示，将它们与不同的运动学习阶段进行比较，并为进一步研究仿生任务适应奠定基础。
作者:Sijie Guo 来源:https://streaml.io/blog/pulsar-streaming-queuing
近日，约克大学的研究者用AI预测死亡。不过不是人类的死亡，而是Dota 2中英雄的阵亡概率。
从事机器学习方面相关研究的人都了解，网络模型的最终性能少不了优化。其中损失函数扮演了非常重要的角色，而随机梯度下降算法（SGD）由于其良好的收敛性，常常被用来进行梯度更新。为了加快收敛速度，缩短训练时间，同时为了提高求解精度，采用随机梯度下降算法应该注意学习率（Learning Rate, LR）等参数的调整。那么 LR 的大小对现代深度学习与传统优化分析的是怎样的呢？下面通过一篇论文进行解答。
二.配置 proxy_cache_path /path/to/cache levels=1:2 keys_zone=my_cache:10m max_size=10g inactive=60m use_temp_path=off; #path 缓存文件位置 #levels 设置缓存文件目录层次，1:2表示两级目录，将大量的文件放置在单个目录中会导致文件访问缓慢 #keys_zone 设置缓存名字和设置一个共享内存区，该内存区用于存储缓存键和元数据，有些类似计时器的用途。将键的拷贝放入内存可以使NGINX在不
近年来，随着基于高清地图的准确定位的发展，移动机器人和自动驾驶汽车已经进入我们的日常生活。照相机具有巨大的潜力，可以针对点云地图提供低成本、紧凑和独立的视觉定位。然而，视觉方法在本质上受到现实世界中不一致的环境条件的限制，例如光照、天气、季节和视点差异。同时，由于传感器的稀疏性，没有足够的纹理特征保证，在点云数据上进行精确的匹配可能是一个挑战。基于过渡几何学的方法隐含地假设了一个静态环境，如稳定的照明条件、晴朗的天气和固定的季节属性。最近基于学习的视觉定位方法要么在极限环境下受到限制（结构道路），要么只适合于有限的视角（在街道上向前或向后）。目前的图像到点云的定位方法很难在现实世界的应用中得到利用，同时很难解决上述问题。
Raft 是一种为了管理日志复制的分布式一致性算法。Raft 出现之前，Paxos 一直是分布式一致性算法的标准。Paxos 难以理解，更难以实现。Raft 的设计目标是简化 Paxos，使得算法既容易理解，也容易实现。
从使用场景来说，Clickhouse是个分析型数据库。这种场景下，数据一般是不变的，因此Clickhouse对update、delete的支持是比较弱的，实际上并不支持标准的update、delete操作。
超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以为作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。
Kubernetes 控制器管理器是一个守护进程，内嵌随 Kubernetes 一起发布的核心控制回路。 控制回路是一个永不休止的循环(所以说K8S中的控制管理器是一个死循环)，用于调节系统状态。
MRU（Most Recently Used）算法是一种缓存替换策略，与LRU（Least Recently Used）算法相反。MRU算法优先移除最近使用的缓存项，而保留较久未使用的缓存项。MRU算法适用于某些特定的访问模式，例如当数据访问具有较强的局部性时，MRU可能比LRU更有效。
近年来，人工智能（AI）在强化学习算法的加持下，取得了令人瞩目的成就。比如在围棋、星际争霸 II 和 Dota 2 等诸多策略、竞技类游戏中，AI 都有着世界冠军级的表现，以及在机器人跑步、跳跃和抓握等技能的自主学习方面，也起到了显著的推动作用。
原文：Delivering Billions of Messages Exactly Once 作者：Amir Abu Shareb 翻译：雁惊寒
在集群中，节点间通过心跳来了解彼此的健康状态，以确保各节点协调工作。假设只有“心跳”出现问题，但各个节点还在正常运行，这时，每个节点都认为其它的节点宕机了，自己才是整个集群环境中的“唯一健在者”，自己应该获得整个集群的“控制权”。在集群环境中，存储设备都是共享的，这就意味着数据灾难。简单点说，就是如果由于私有网络硬件或软件的故障，导致集群节点间的私有网络在一定时间内无法进行正常的通信，这种现像称为脑裂。在发生脑裂情况后，集群的某些节点间的网络心跳丢失，但磁盘心跳依然正常，集群根据投票算法（Quorum Algorithm）将不正确的节点踢出集群。磁盘心跳的主要目的是当集群发生脑裂时可以帮助指定脑裂的解决方案。
checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保 证应用流图状态的一致性。Flink的checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。
最近工作中讨论到了Raft协议相关的一些问题，正好之前读过多次Raft协议的那paper，所以趁着讨论做一次总结整理。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
