题图摄于巴塞罗那港 注：微信公众号不按照时间排序，请关注“亨利笔记”，并加星标以置顶，以免错过更新。 【编者注】云原生制品，如镜像、Helm Charts等，在不同环境中传输云原生制品是很常见且重要的操作。Harbor 从 v0.3 开始提供可靠的云原生制品同步功能，很受用户欢迎，并且衍生出各种应用场景。 相关文章： 生产系统中升级 Harbor 的完整流程 用 Go 开发的 Docker 竟然在这个大会上首发 CNCF的中国云原生调查报告 本文内容节选自最新出版的《 Harbor权威指南》 一书第
**既然能够直接用现成的，又何必自己重新造轮子呢**。最后决定还是采用接入反爬系统的爬虫组件。爬虫系统提供了两种方案如下：
布隆过滤器(BloomFilter)是由一个叫“布隆”的小伙子在1970年提出的，它是一个很长的二进制向量，主要用于判断一个元素是否在一个集合中。
黑板模式是观察者模式的一个扩展,知名度并不高,但使用的范围却非常广. 其意图为: 允许消息的读写同时进行, 广泛的交互消息.
public static void main(String[] args) {
大部分软件架构师、设计师和开发者都对这个架构模式非常熟悉。尽管对于层的数量和类型没有具体限制，但大部分分层架构主要由四层组成：展现层、业务层、持久层和数据库层，如下图所示。
导语 | 开通微信时，系统如何判断你输入的手机号没被注册？如何使用更少的存储空间、更快的速度解决这个问题？对于这个问题，腾讯微信支付数据开发工程师杭天梦带来了她利用Bloom过滤器解决此类问题的思考，向大家分享。本文分享的主要内容为Bloom过滤器的简介、原理、应用和结论等。 “开通微信时，系统如何判断你输入的手机号没被注册？如何使用更少的存储空间、更快的速度解决这个问题？” 对于这个问题，最暴力的方法为： 通过遍历来判断是否被注册。那么时间复杂度为O(n)，空间复杂度也是O(n)。 稍微学过
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
本文将通过一系列的天鹅图片来解释卷积神经网络（CNN）的概念，并使用CNN在常规多层感知器神经网络上处理图像。
以及其他很多改进算法FVN，MD5和SHA算法，MD5可以产生出一个128位（16字节）的散列值，SHA256对于任意长度的消息都会产生一个256bit长的哈希值
redis 在 4.0 的版本中加入了 module 功能，布隆过滤器可以通过 module 的形式添加到 redis 中，所以使用 redis 4.0 以上的版本可以通过加载 module来使用 redis 中的布隆过滤器。但是这不是最简单的方式，使用 docker 可以直接在 redis 中体验布隆过滤器。
布隆过滤器 (Bloom Filter)是由Burton Howard Bloom于1970年提出，它是一种space efficient的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在集合中。在垃圾邮件过滤的黑白名单方法、爬虫(Crawler)的网址判重模块中等等经常被用到。哈希表也能用于判断元素是否在集合中，但是布隆过滤器只需要哈希表的1/8或1/4的空间复杂度就能完成同样的问题。布隆过滤器可以插入元素，但不可以删除已有元素。其中的元素越多，false positive rate(误报率)越大，但是false negative (漏报)是不可能的。
本文由“GO开源说”第七期 《Harbor助你玩转云原生》直播内容修改整理而成，视频内容较长，本文内容有所删减和重构。 注：微信公众号不按照时间排序，请关注“亨利笔记”，并加星标以置顶，以免错过更新。 相关视频： 视频回放：Harbor助你玩转云原生（1） 视频回放：Harbor助你玩转云原生（2） 云原生技术的兴起为企业数字化转型带来新的可能。作为云原生的要素之一，带来更为轻量级虚拟化的容器技术具有举足轻重的推动作用。其实很早之前，容器技术已经有所应用，而 Docker 的出现和兴起彻底带火了容器。其
当微服务部署的实例越来越多，达到数十、数百时，逐个修改微服务配置就会让人抓狂，而且很容易出错。我们需要一种统一配置管理方案，可以集中管理所有实例的配置。
有时候我们的系统主要是对输入的数据进行处理和转换，这些处理和转换是互相独立的，在这种情况下，输入的数据经过转换之后被放到指定的输出中去。
我的初衷是想搞一套适合自定义快速开发的框架，把一些必要的技术整合进来，第一想法是尝试下SpringCloud Alibaba，毕竟是阿里开发，适应国人需求，下载源码本打算研究下，看了nacos，就想到之前项目用的Eureka，而我也深知Eureka真的只是单纯的注册中心，需要配置属性还要依赖git做配置中心，所以改用nacos或许也是不错的主意，于是开始研究nacos
布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数，布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。
现在21世纪，有人称之为大数据时代，谁有数据量大的数据，谁能够从海量数据中提取到有用信息，并能够将其转换为资本，谁就取得了互联网的地位。
在业务中,我需要给每个用户保存1w条浏览记录,之后每一次的返回值都要和历史记录做一个去重,即保证用户不会重复看到同一篇文章.
原理讲解前，先看一个最经典的业务场景，如开发一个电商网站，要实现支付订单的功能，流程如下：
在现在互联网架构中，几乎每个互联网项目都会引入缓存系统，比如 Redis、Memcached。来保护下游数据库和提升系统并发量。不管使用哪种缓存系统都有可能遇到缓存穿透的问题。
最近开发了基于C#的直播软件开发推流器一直不大理想，终于在不懈努力之后研究了一点成果，这边做个笔记；本文着重在于讲解下如何使用ffmpeg进行简单的推流，看似简单几行代码没有官方的文档很吃力。并获取流的源代码：如下→
卷积神经网络（CNN）是计算机视觉应用的基础框架。在这篇文章中，你将会学到 CNNs 的基础和计算机视觉的基础（例如卷积，填充，卷积步长和池化层）。我们将使用TensorFlow 来建立CNN做图片识别。
假设我们想要创建一个能够识别图像中的天鹅的神经网络模型。天鹅具有某些特征，可用于帮助确定天鹅是否存在，例如长颈，白色等。
布隆过滤器本质上就是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。
Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 的一个全新项目，该项目是基于 Spring 5.0，Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等响应式编程和事件流技术开发的网关，它旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的 API 路由管理方式。
网页爬虫，解析已爬取页面中的网页链接，再爬取这些链接对应网页。而同一网页链接有可能被包含在多个页面中，这就会导致爬虫在爬取的过程中，重复爬取相同的网页。
布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。
上一篇博客地址：(1条消息) Spring cloud 之Feign远程调用_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
在学习并掌握了众多基础框架之后，我们的项目繁杂且难以掌握，那么我们就需要开启一门新的课程，也就是我们常说的微服务架构
最开始做架构最好的方式都是基于模仿的，我们可以找到一个类似于我们现有系统的业界解决方案，阅读并分析，看看究竟哪些可以抽象摘借出来为我所用。比如在软件系统重构过程中有一些现有的模式是可以直接复用的，相信在平时的重构过程中有些模式你已经使用过了。
在我们工作中，如果遇到如网页 URL 去重、垃圾邮件识别、大集合中重复元素的判断一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。如果通过性能最好的Hash表来进行判断，那么随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。
近期在做推荐系统中已读内容去重的相关内容，刚好用到了布隆过滤器，于是写了一篇文章记录分享一下。
在上篇教程中，学院君给大家介绍了 UV 统计功能的实现思路，如果访问量较小，使用 SET 即可，如果访问量很大，可以使用 HyperLogLog 来降低存储空间和优化性能。
2. 当用户来查询某一个row时，可以先通过内存中的布隆过滤器过滤掉大量不存在的row请求，然后去再磁盘进行查询
本文介绍了永洪BI在创建数据集模块中的常见设置，包括新建层次、新建文件夹、设置字段别名、设置字段可见性、设置数据加载条数以及数据级别的权限设置。同时，本文还提供了相应的示例和截图，以帮助用户更好地理解设置的方法和意义。通过这些设置，用户可以更好地组织和管理数据，并利用永洪BI的强大分析功能进行数据分析。
我们在上一节中学习了 位图，知道了位图可以用来快速判断某个数据是否在一个集合中，但是位图有如下的缺点：
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