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Docker折腾记: (1)构建yapi容器,从构建发布到可用

YApi 是一个可本地部署的、打通前后端及QA的、可视化的接口管理平台 yapi.ymfe.org 文章会穿插部分相关的知识点,可以节省你爬坑的时间,都是一步一步爬出来的, 从定制构建的思路,优化,...基于alpine ,alpine是一个非常轻量级的Linux,裸版本只有5M Docker Compose(从 pip3 安装的默认版本) 构建的目标: 能用/能升级,数据库独立,第一次构建是拉取最新的版本...若需要压缩镜像为gz格式,带上--compress ---- 发布镜像 常规终端手动发布 登录账号 这里的账号就是docker官方注册的账号,整体的过程很类似git 打开终端-> docker login...走完这一步,你的作品就可以在Dock Hub看到了 你可以直接基于本地构建的镜像搭建了, 若是你基于你自己的包再做二次构建,不需要走commit那一步也可以的,改完直接push就行了 ---- 自动化构建发布...// yapi的配置文件 └── entrypoint.sh // 构建入口的脚本 初始化可以设置那些分支会触发构建,亦或者触发endpoint来构建, 最傻瓜化的就是勾选监听push事件自动构建

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从构建分布式秒杀系统聊聊Disruptor高性能队列

前言 秒杀架构持续优化中，基于自身认知不足之处在所难免，也请大家指正，共同进步。...文章标题来自码友的建议，希望可以把阻塞队列ArrayBlockingQueue这个队列替换成Disruptor，由于之前曾接触过这个东西，听说很不错，正好借此机会整合进来。...在这里你可以跟BlockingQueue队列作比对，简单的理解为它是一种高效的"生产者-消费者"模型，先了解后深入底层原理。...Producer 即生产者，只是泛指调用 Disruptor 发布事件的用户代码，Disruptor 没有定义特定接口或类型。 ? 优点 剖析Disruptor:为什么会这么快？...代码案例：从0到1构建分布式秒杀系统 参考： https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki https://github.com/LMAX-Exchange

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从构建分布式秒杀系统聊聊Disruptor高性能队列

前言 秒杀架构持续优化中，基于自身认知不足之处在所难免，也请大家指正，共同进步。...文章标题来自码友的建议，希望可以把阻塞队列ArrayBlockingQueue这个队列替换成Disruptor，由于之前曾接触过这个东西，听说很不错，正好借此机会整合进来。...在这里你可以跟BlockingQueue队列作比对，简单的理解为它是一种高效的"生产者-消费者"模型，先了解后深入底层原理。...Producer 即生产者，只是泛指调用 Disruptor 发布事件的用户代码，Disruptor 没有定义特定接口或类型。 优点 剖析Disruptor:为什么会这么快？...代码案例：从0到1构建分布式秒杀系统 参考： https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki https://github.com/LMAX-Exchange

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如何从文本中构建用户画像

推荐阅读时间：8min~10min 文章内容：如何从文本中构建用户画像 一文告诉你什么是用户画像 介绍了到底什么是用户画像，了解了用户画像的本质是为了让机器去看之后，这里谈一谈如何从文本中构建用户画像。...来简单看下如何从文本数据中构建用户画像。...[z3ebn86d8d.jpeg] 通过文本数据构建用户画像步骤 要用物品和用户的文本信息构建出一个基础版本的用户画像，大致需要做这些事： 把所有非结构化的文本结构化，去粗取精，保留关键信息； 根据用户行为数据把物品的结构化结果传递给用户...标签选择 前面提到的都是将文本进行结构化，生成标签、主题、词向量等等，如何通过结构化后的文本构建用户画像呢？或者说如何将文本中的结构化信息传递给用户呢？...总结 用户画像在推荐系统中的作用是非常重要的，如何从文本中构建用户画像信息呢？简单来说就是两部分：结构化文本信息和筛选部分特征信息。

4.7K61

从SUMO的输出文件中获得队列转移矩阵

本次我们利用SUMO的dump仿真输出文件来获取一个队列转移矩阵（lane change rate matrix）。这一矩阵在优化中有着很重要的地位。...lane = dataNtNdSort['lane_id'] lane=lane.drop_duplicates() lane.to_csv('E:/lane.csv') 上面的python代码，从dump...文件生成的csv文件中截取了需要的字段，同时做了一些数据清理工作。...最后，生成lc.csv文件用于计算队列转移矩阵的值，lane.csv文件用于形成矩阵的行列坐标。。当然啦，这里我们只是生成了两个csv文件，而没有直接生成矩阵。...从左往右前两列为python导出的cl.csv中的数据，要把列名删除。H列就是生成的lane.csv中的数据。 位置正确之后，我们就可以利用excel的VBA自动实现了。 VBA代码如下。

1.9K30

从能力开放平台到能力中台构建思考

从能力开放平台到能力中台 ?...，所有信息全部会自动发布到各大电商平台，同时相关的物流，配速信息也可以做进一步的整合提供。...商旅能力中台 对于商旅服务来说，构建能力中台也是一个大的方向和趋势，我们可以看到对于酒店，机票火车票，专车出租，旅游服务等服务商很多，如果一个APP应用要去对接这么多的原子服务商本身也是相当耗时耗力的事情...在我博客前面讲过ServerLess架构和服务，实际上可以看到以后应用的开发很可能就变化为这种模式，即更多的是各种中台服务能力的聚合，重新组合和编排就快速的形成应用。 从能力中台到生态构建 ?...协同是产生价值的关键 要知道在构建生态体系过程中，连接往往本身并不产生价值，而协同才是产生价值的关键。

7.2K30

携程如何从海量数据中构建精准用户画像?

而用户画像是一种跨BU的模型，故从技术架构层面，携程用户画像体系如上图所示。 各BU都可以贡献有价值的画像，而基础部门也会根据BU的需要不断制作新的画像。...Hive、DataX等开源工具被使用在这个步骤中。 而有些画像是事实或对新鲜度要求比较高的，故我们会采用Kafka+Storm的流式方案去实时更新计算。...携程的用户画像仓库一共有160个数据分片，分布在4个物理数据集群中，同时采用跨IDC热备、一主多备、SSD等主流软硬件技术，保证数据的高可用、高安全。...从多个维度衡量数据的准确性。比如就用户消费能力这个画像，我们从用户等级、用户酒店星级、用户机票两舱等多个维度进行验证和斧正。...当然技术日新月异，我们也在不断更新和局部创新，或许明年又会有很多新的技术被引入到我们用户画像中，希望我的分享对你有所帮助。

2.6K100

从零玩转之JPOM自动化部署本地构建 + SSH 发布 java 项目

简而轻的低侵入式在线构建、自动部署、日常运维、项目监控软件一键部署Jpom本文主要介绍： 如何从零开始使用一键安装的方式安装 Jpom 服务端+插件端配置本文中服务端和插件端是安装在同一个服务器中的，实际操作时根据业务情况来安装...： 文件目录为给对应 ssh 授权部分目录可以在 Jpom 中使用，一般用于构建发布目录、ssh 文件管理图片点击分配给默认空间即可点击关联->配置->配置项目白名单 图下所示这样子就可以操作ssh里面的目录文件了图片本地构建...+ SSH 发布 java 项目本文主要介绍：如何从零开始使用 Jpom 中的构建功能快速实现将项目从仓库中构建并发布到服务器中并启动项目一、配置仓库信息主要用于构建项目图片二、配置项目查看构建信息，...用于管理项目发布流程构建的项目（仓库）信息项目的构建命令（依赖的构建环境：maven、vue、python、php）mvn clean packagenpm run build构建产物的目录（项目中的相对路径...）java 项目一般位于当前项目 target 目录下的某个文件vue 项目一般位于当前项目 dist 文件夹发布目录：项目将发布服务器到哪个目录（需要已经配置到 ssh 文件目录中）发布命令：执行发布后执行的命令

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如何在Python中从0到1构建自己的神经网络

在本教程中，我们将使用Sigmoid激活函数。 下图显示了一个2层神经网络(注意，当计算神经网络中的层数时，输入层通常被排除在外。) image.png 用Python创建一个神经网络类很容易。...从输入数据中微调权重和偏差的过程称为训练神经网络。 训练过程的每一次迭代由以下步骤组成： · 计算预测输出ŷ，被称为前馈 · 更新权重和偏差，称为反向传播 下面的顺序图说明了这个过程。...让我们将反向传播函数添加到python代码中。为了更深入地理解微积分和链规则在反向传播中的应用，我强烈推荐3Blue1Brown编写的本教程。...image.png 让我们看一下从神经网络经过1500次迭代的最后的预测(输出)。 image.png 我们做到了！我们的前馈和反向传播算法成功地训练了神经网络，预测结果收敛于真值。...虽然像TensorFlow和Keras这样的深度学习库使得在不完全了解神经网络内部工作原理的情况下很容易构建深网，但我发现对神经网络有更深入的理解对于未来成为优秀的数据科学家是非常重要的。

1.8K00

【小家Spring】从Spring中的(ApplicationEvent)事件驱动机制出发，聊聊【观察者模式】【监听者模式】【发布订阅模式】【消息队列MQ】【EventSourcing】...

前言 说到事件驱动，我心里一直就有一个不解的疑问：它和我们老生长谈的一些概念比如：【观察者模式】【发布订阅模式】【消息队列MQ】【消息驱动】【EventSourcing】等等是一回事吗？...内部观察者队列啥的都交给Observable去处理了。...并且，它是线程安全的 发布订阅模式（EventListener和EventObject） JDK1.1提供 Spring中的事件驱动机制 事件机制一般包括三个部分：EventObject，EventListener...因此接下来，大行其道的Spring事件机制就很好的解决使用上的问题~~~它也是今天的主菜 Spring中事件驱动机制 Spring提供了ApplicationEventPublisher接口作为事件发布者...但它俩混用没问题，一般都不会在表达上有歧义 消息队列MQ：中间件级别的消息队列（ActiveMQ,RabbitMQ），可以认为是发布订阅模式的一个具体体现 事件驱动->发布订阅->MQ，从抽象到具体。

6.3K61

发布版本？构建版本？聊聊持续交付中的版本号的设计和管理

不同角色对“版本”的理解 产品经理、客户、市场、PMO- 产品这次发布什么”版本“？ 从产品管理和售卖的角度，这个版本只是对于外部发布有用，比如客户要了解发布版本的特性等等。...那么过程中，需要一个唯一的ID来标记，研发过程每次构建的产出，并且要保证唯一性。这就是构建制品版本。 区别小结 持续交付流水线中的版本号 怎么得到构建制品版本？...在构建脚本中，预留占位符“packagename-${build_id}”, 这样你的部署脚本就可以做到了复用。...微服务构建发布场景 比如，在微服务多仓库构建过程中，也会出现版本号的使用场景，比如通过“指针方式”记录代码提交；在多服务协同开发过程中，这个也很重要。...还有在微服务的发布部署过程中，也会用到相关的版本号。 总结 总的来说，版本号就是整个研发流程中的各项指标数据的枢纽。记住一点，通过“版本号”贯穿一起研发活动，不要忽视它。

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从文档开发框架到package.json，带你走一轮React组件库构建与发布

React组件库时踩的所有坑进行一个总结，并尝试输出一份能让读者在十分钟内完成react组件库构建与发布的实践指南。...我们知道，CSS样式覆盖的问题一直是CSS的"特性"，社区中为了解决css样式冲突也有不少方案，其中基本包括css modules、css in js、BEM规范、原子类这些解决方案。...同时我建议在global.css中配置需要全局引入的css postcss-import会把这份文件打包在一起 注意！...3.3.1 创建组织 创建组织是免费的，尽管创建就是了 3.3.2 配置token 写在根目录的.npmrc，记得不要跟着git仓库上传了 3.3.3 发布命令变化 如果想免费发布一个带有作用域的npm...包，我们需要使用npm publish --access public 来发布 我默认读者对于npm发布是比较理解的，所以不细说，只讲了一些小坑 3.4 发布Github Page 3.4.1 github

3.8K20

如何使用构建在 Redis 之上的 BullMQ 库在 Node.js 中实现一个消息队列。

在这篇文章中，我们将使用建立在Redis之上的BullMQ库，在Node.js中实现一个消息队列。我们将实现两个消息队列。一个用于为特定订单添加退款任务。...对于通知任务，我们将使用另一个队列。步骤1：设置项目创建一个新文件夹 "messaging_queue" 并通过 npm init 初始化项目，并添加依赖项。...mkdir messaging_queuecd messaging_queuenpm initnpm i express bullmq -D步骤2：队列的实现首先，创建一个 refundQueue.js...文件，编写代码实现 refundQueue 并添加函数将退款任务添加到 refundQueue 中。...addRefundTask;接着，创建一个 notificationQueue.js 文件，编写代码实现 notificationQueue 并添加函数将通知任务添加到 notificationQueue 中。

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【Android 异步操作】手写 Handler ( 消息队列 MessageQueue | 消息保存到链表 | 从链表中获取消息 )

void enqueueMessage( Message msg ){ // 因为 该消息队列 可能会有多个线程 通过 Handler 向消息队列中添加消息 // 因此...---- Looper 调用 loop 方法后 , 会一直循环 , 不断地从 消息队列 MessageQueue 中取出 Message 消息 , 然后 将 Message 消息发送给对应的 Handler...执行对应的操作 ; 从 消息队列 MessageQueue 中取出消息 , 也是 取出链表表头 的操作 , 取出该链表的表头 , 然后 将表头设置成链表的第二个元素 ; 消息同步 : 如果当前链表为空..., 此时会 调用 wait 方法阻塞 , 直到消息入队时 , 链表中有了元素 , 会调用 notify 解除该阻塞 ; /** * 从消息队列中获取消息 * @return...previous.next = msg; } notify(); } } /** * 从消息队列中获取消息

1.2K00

腾讯智慧高校解决方案发布 开放合作中台构建7大场景服务

9月10日，腾讯教育在2020全球数字生态大会上，发布“腾讯智慧高校解决方案”，并宣布开放中台与众多教育产业公司合作。...李峪指出，当前智慧高校建设有三点需求亟待实现：首先，信息化需要支撑人才培养和科研创新；其次，需要转换思路，从“面向管理”向“面向服务”进行转移，以用户为中心；第三，信息化需要支撑更加高效的协同，疫情期间...打造统一身份体系 构建七大场景落地服务 在腾讯智慧高校解决方案中，首先通过打造统一身份体系，将校内各类硬件设备和场景打通，允许用户通过腾讯校园码、微信校园卡、校友卡等快速完成各项业务的身份验证。...面向合作伙伴开放中台 构建多赢的生态系统 腾讯智慧高校解决方案的亮点之一，是开放了四大中台：应用中台、数据中台、AI中台和物联中台。...借力腾讯智慧高校，师生们可以从PC、手机、自助终端、智能设备等获取和使用这些优质服务，实现指尖办事，让校园生活、学习、管理更轻松。 教育行业正逐步进入智能化时代。“腾讯智慧高校已经发力奔跑。”

2.5K30

KEDA - 基于Kubernetes事件驱动的自动缩放

KEDA基于Kubernetes的事件驱动自动缩放或KEDA(使用Operator Framework构建)允许用户在Kubernetes上构建自己以事件驱动的应用程序。...KEDA处理触发器以响应其他服务中发生的事件，并根据需要扩展工作负载。KEDA使容器可以直接从源使用事件，而不是通过HTTP进行路由。...在下面的示例中，在Kubernetes上将RabbitMQ服务器/发布器部署为“状态集”： ? RabbitMQ使用者被部署为接受RabbitMQ服务器生成的队列并模拟执行的部署。 ?...KEDA无缝创建具有所需配置的HPA（水平Pod自动缩放器）对象， 并根据通过ScaledObject提供的触发规则(在此示例中，队列长度为 5)扩展副本。...发布10个队列-RabbitMQ Consumer扩展为两个副本： ? ? 发布200个队列-RabbitMQ使用者扩展到四十（40）个副本： ? ?

3.1K20

VBA专题06-3：利用Excel中的数据自动化构建Word文档—从Excel中访问Word文档

要从Excel中访问Word文档，需要建立对Word的连接。建立连接有两种方法：后期绑定和前期绑定。...在VBE中，单击菜单“工具—引用”，在“引用”对话框中找到所需的类型库并选中其前面的复选框，如下图6所示，创建对“MicrosoftWord 16.0 Object Library”的引用。 ?...打开Word文档并粘贴Excel工作表数据 下面的程序复制Excel工作表中的数据并添加到指定Word文档的末尾。...创建新的Word文档并粘贴Excel数据 下面的代码将创建一个新的Word文档将添加从Excel中复制的数据： Sub CopyDataToWord() Dim wrdApp As Word.Application...wdStory .TypeParagraph .Paste End With '释放对象变量 Set wrdApp = Nothing End Sub 代码中，

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