AKKA提供的事件总线（Event Bus）可以看做是一种运用于特殊场景的消息总线，此时事件即为消息。...在AKKA中，Event Bus被定义为trait，定义了基本的订阅、取消订阅、发布等对应的方法，代码如下所示： trait EventBus { type Event type Classifier...protected def compareSubscribers(a: ActorRef, b: ActorRef) = a compareTo b } AKKA运用Cake Pattern，以trait...则AKKA的做法就是通过EventStream来进行订阅： class DeadLetterListener extends Actor { def receive = { case DeadLetter...AKKA自身也提供了默认的处理器，可以配置在application.conf文件中： akka { event-handlers = ["akka.event.Logging$DefaultLogger
答案是有的，es官网文档里面也提到，总共有2种： 第一种： 聚合操作在单个shard时是精确的，也就是说我们索引的数据全部插入到一个shard的时候 它的聚合统计结果是准确的。...第二种： 在索引数据的时候，使用route路由字段，将所有聚合的数据分布到同一个shard即可，这样再聚合时也是精确的。...总结： es虽然很强大，但是在一些场景下也是有局限的，比如上面提到的聚合分组的这个情况，或者聚合分组+分页的情况，此外min，max，sum这些函数在多个shard中聚合结果是准确的，count是近似准确的...，但是es能保证top 前几的数据是精确的，这也是为什么搜索引擎一般都返回top n数据作为最终的返回结果，当然上面提到那个例子，如果聚合的key本来就很少，那么它的聚合结果也是准确的，比如按性别，月份聚合...，因为这些返回的key，都是有限的，所以结果没问题，但是一旦对分组的个数没法确定，这种情况下出现问题的几率就比较大，跨表或者跨分片聚合其实在任何db系统里面都会存在这种问题，所以我们应该尽量在设计业务时就考虑到这种特殊情况
8.3.3.3 DDD话语中的“聚合” 起名和隐喻 DDD话语中也有“聚合（Aggregate）”，和之前各种面向对象方法学以及UML的“聚合（Aggregation）”有一些差别。...DDD话语中的Aggregate相当于整个聚合/组合结构，整体类被称为“聚合根（Aggregate Root）”。...从他在书中用一串葡萄来隐喻“聚合”就可以看出来。...图8-118 有意义的聚合/组合 另外，Eric Evans选用这个图片，可能还搞错了另一个知识，不过这个知识不是软件开发知识，而是植物学知识。...植物学上有聚合果（Aggregate Fruit）的概念，如下图 图8-119 摘自百度百科“聚合果”词条 Eric Evans可能想到“Aggregate Fruit”这个术语，觉得葡萄是成串的，以为葡萄是
概述 无差别地请求多个外部接口并聚合所有请求结果，应该有属于它自己的套路，应该将所有多线程的操作屏蔽之，我们只关心参数和结果。...supplyAsync来完成的，我们只需要正常的入参出参的普通方法就可以了。...Java 8之后再之后 Java 8之后的异步编程方式确实简单了很多，但是在我们的业务代码中还是出现了和异步编程相关的无关业务逻辑的事情，可否继续简化呢。...，CollectStringStream就显得很有价值了，新加入再多的请求外部接口要改动的代码很少很少，所以这种思想我觉得是值得推广的。...总结 照例附上参考代码，不过值得思考的是我们如何像优秀的代码学习并运用到自己的项目中。 参考代码，java-toy
os.path.split(path) #得到文件拓展名 os.path.splitext(path) #可以使用dir(os)来得到os所有的变量和方法 #使用help(os.xxx)来得到具体的用法...编写一个search(s)的函数，能在当前目录以及当前目录的所有子目录下查找文件名包含指定字符串的文件，并打印出完整路径： #!
背景 之前有同事在分享DDD在闲鱼商品详情页的实践时，大家对闲鱼团队领域建模关于商品详情页的聚合根建模表示不认同。...因为这是面向页面建模，不是面向领域建模，将微服务拆分和领域建模混为一谈了 于是我以聚合根定义作为引子，结合组内在实践DDD过程中，聚合根随着业务查询复杂而导致聚合根不断膨胀的问题，提出借鉴CQRS读写分离的理念...结论 聚合根 聚合根代表的是一个领域边界 聚合根的内容要保证数据一致性（这里的一致性指的不是数据持久化的事务一致性，而是业务数据的一致性，包含业务上的业务校验） 比如订单和订单详情，一个没有订单详情的订单是不完整的...聚合根里面有多少个实体，由领域建模决定 永远不要删除聚合根 聚合根之间有引用，如果删除了聚合根，会导致关联聚合的数据不一致 这边很容易和实体的生命周期从属于聚合根搞混了。...这边的依赖是关联依赖，实体依赖聚合根是has a 聚合根引用聚合根值id/或者id值对象 实体 实体一般从属于某个聚合根，要不然就可以定义成聚合根了 实体有自己的生命周期，他的生命周期从属于聚合根
总第241篇/张俊红 在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。...所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度，预测值和实际值之间越接近，说明预测准确度越高。我们用y_{hat}表示模型的预测值，y表示模型的真实值。...2.RMSE RMSE表示均方根误差，是对MSE的开根号，有点类似方差与标准差的区别。人们对均方差和方差一样没有直观的理解，不知道均方差=100时到底是准确度高还是低。...用预测值与实际值之间的差去与实际值相比，看其中的占比有多大。 5.Python实现 是不是想问，那上面这些指标用Python怎么计算呢？...y_pred): return np.mean(np.abs((y_pred - y_true) / y_true)) * 100 mape = mape(y_true, y_pred) 以上就是关于模型准确度常用的评价指标以及
平常处理服务器的问题遇到的最多的是负载高了，内存高了，io高了等问题，这里最明显的表现就是相关的监控指标了，对于诊断这种问题起到事半功倍的效果。...又因为监控指标也仅仅是指标，并看到具体是什么导致的，所以常用的linux 内部的相关系统命令也是有必要了解和掌握的 image.png 1、腾云cvm监控信息 关于cvm的监控指标都是根据云监控侧的一个监控脚本来进行采集的...，如果说机器上没有这个脚本或者说用了非腾讯云cvm默认的dns的话，这里我们就看不到其监控信息了，所以如果我们没有特殊需求的话，建议是用腾讯云cvm自己的dns和监控脚本 image.png 具体的各种指标含义...2、常用的监控命令 除了以上云上的监控指标介绍外，其实我们还是要重点看下系统内的相关指标是什么意思，才可以更加清楚去排查问题，处理问题。...（等待唤醒的进程）的进程数，上面三个数分别表示1分钟、5分钟、15分钟的平均负载，一般关注5分钟或者15分钟的指标就行，可以代表机器的真正压力。
“域”进行细分，比如在子域中的视频流，从而递归地尝试分别优化它们(如果可能的话，之后再联合优化)，并使用人类主观视觉测试来指导做决策。...如果你可以使用一个可扩展的客观质量指标来代替一个昂贵而且耗时的主观评价人工小组，你就可以在编码优化、视频处理、新编解码器或其他有关视频流的创造性想法上进行大量的实验。...主观评估小组的目标是调整一个支持HDR内容的自定义的质量评估指标，然后将其应用于训练一个基于机器学习的并针对4K SDR/HDR视频流的CAE部署。 下图显示了面板中使用的黑暗场景。...他们正在使用无参考指标来估计来源和编码视频的质量。无参考指标并不能衡量相对于源视频的质量退化，而是在当源视频无法获得的情况下，可用以衡量压缩视频的“绝对”质量。...使用无参考指标（而不是全参考指标）就可以增进这种行为，类似于在超分辨率中所发生的情况，即DNN训练中从更传统的成本函数转变为GAN中的“对抗”成本函数。
buffer是缓冲的作用，缓冲区是基于内存的，起到读写高效的作用；所以BufferedReader是高效字符流 BufferedReader是字符流,也是一种包装流,用来增强reader流.主要用来读取数据的...,最经典的方法是readline,可以一次读一行,是reader不具备的. 6.什么是节点流,什么是处理流,它们各有什么用处,处理流的创建有什么特征 节点流: 直接与数据源相连，用于输入或者输出 处理流...：在节点流的基础上对之进行加工，进行一些功能的扩展 处理流的构造器必须要传入节点流的子类 7.如果我要对字节流进行大量的从硬盘读取,要用那个流,为什么？...（关于适配器的作用，可以想一下电脑转接头的例子） 利用转换流outputstreamwriter.创建一个字节流对象,将其作为参数传入转换流outputstreamwriter中,得到字符流对象. 10...将需要序化的类实现Serializable接口 11.说说你对io流的理解 解题思路：个人觉得，可以讲io流的作用和体系 io流就相当于读写数据的一个管道.主要分为输入流和输出流,分别对应读数据和写数据
Incluster并没有对Influxdb进行代码侵入式的修改，而是在上层维护关于数据分布和查询的元数据，因此当Influxdb有重大发布的时候Incluster能够及时更新数据节点。...业务场景聚合主要的挑战在于一次聚合涉及到的指标数太多，聚合逻辑复杂。例如某个应用的某个接口的请求成功率，涉及到的指标数目上千，这种聚合查询Influxdb无法支持的。...我们经过研究发现告警数据在所有监控数据中占比其实不大，以携程为例只占了8%，而且需要的绝大部分都是最近几分钟的数据，如果我们能从数据流中直接获取所需要的数据，就能过滤掉大部分不必要的数据，避免对后台存储的依赖...实现流式告警最大的挑战是数据订阅。我们不可能让每一个告警规则都去消费一遍数据流，最好的方式是消费一遍数据流然后将告警数据准确的分发到告警上下文中。...Hickwall使用Akka框架进行告警逻辑和告警数据的处理。Akka是异步高并发的框架，提供了Actor编程模型，能够轻松实现并发地处理数据和执行告警逻辑。
前言 突然想聊聊开发流的东西，可能在一个新的环境下对之前的整个开发流程有了些思考，思考什么？ 我所理解的一个高效的开发流程应该是什么样的？...我所理解的开发流 实际工作也有四年了，做互联网开发也三年了，所以自然而然对整个软件开发流程有了些自己的想法和理解。...对于我所理解的开发流程要有如下的特点： 尽可能的把问题暴露在开发时间周期的前期(凡事无完美，尽可能的想一些措施做好辅助即可) 养成好的开发习惯去避免犯错 如下图，是我整理的我所理解的一套开发流程：上图中...，我们在开发过程中随着时间线的前移，我们犯错的概率尽可能的集中在前面。...另外，图中淡紫色的图标是在我目前的开发流程中没有或者体现的并不明显的地方。 ? 需要单独说说的地方 一、技术评审 为什么需要技术评审？
EasyNVR是支持RTSP的拉流平台，通过拉流进行摄像机接入，操作方式是获取到摄像机的rtsp流地址，通过拉取视频的流地址来进行视频的接入。...然而我们偶然发现，当我们其他客户机可以成功拉取到RTSP地址的时候，在EasyNVR系统中的地址是无效的，拉取始终显示用户名和密码错误。...这里我们需要了解一下摄像机的保护机制，即同一个地址在不同的电脑上播放一个是正常播放，一个显示密码错误，这个是摄像机的锁定机制。锁定机制是提高设备安全性的一种手段。...1、删除IP通道 既然锁定的原因是使用了错误密码，那要解锁，必须先断开错误的源头–删除被锁定的IP通道。 2、摄像机物理断电重启 锁定的摄像机，一般需30分钟后自动解锁。...现在的海康网络摄像机都是密码锁定机制，连续输入错误五次密码会锁定访问的IP20分钟。
项目中马上就要进行工作流设计器的选型了，正在考虑如何实现。 可以采用下面的实现方式： 1、 采用Swing or AWT。 ...目前工作流的设计器绝大多数是采用swing 的方式作的。 比如shark,obe,osworkflow等等，见这个例子 2。 2、纯javascript实现。...我这里有个 b/s的uml系统。 btw : 有个人跟我推销过一套他的b/s的工作流设计器，要价4000，蛮高的。 3、用swt，最好做到eclipse中，Flow4J。...一来我们现在的项目全部采用Eclipse开发， 二来B/s的实现及其复杂，我和 b/s uml 的作者联系过，有了作者的讲解可是看了2个星期，头疼的看不下去，呵呵。...这个公司的追踪器是个好思路:http://www.bestsolution.cn/index.asp 嵌入式工作流 广哼的思路也很好 我的工作流元素 星移 java 矢量图型
本段直接摘取于原文 图片.png 步骤3：关联 TRTC 的音视频流到直播 streamId 开启旁路推流功能后， TRTC 房间里的每一路画面都配备一路对应的播放地址，该地址的格式如下： http:/...，这里的StreamId不能与旁路直播的streamId冲突，否则将导致拉流时拉到的是还未混流前的画面。...，生成云端混流的流。...再根据规则可以拼接出以下直播地址： 例如，您的播放域名为live.myhost.com，您将房间（1001）中的用户 userA 的直播流 ID 通过进房参数指定为 streamId = "streamd1001.../live/streamd1001.flv hls 协议的播放地址：http://live.myhost.com/live/streamd1001.m3u8 本文主要是补充部分使用者在混流时可能犯的错
本文主要着眼解决推流的两大关键问题： （1）弱网推流加速：保障偏远/弱网环境下的主播推流问题，避免发生主播推流慢速。...（2）高码率稳定传输：优化直播推流链路，保障高码率的直播流上行持续稳定； 02 衡量指标 工欲善其事，必先利其器，推流加速开始前，我们需明确主播推流的评价体系，让优化效果有章可循。...列举以下推流的关键指标： 1.推流卡顿率 目前行业内没有统一标准的卡顿率定义，Tlive认为服务器5s内收到的音视频数据时长小于4s，视为推流卡顿；推流卡顿率=卡顿时长/推流时长。...通过引入本地OC，Tlive将原本复杂的跨省直播推流，简化为本地服务，缩短了主播接入直播服务的距离，降低主播推流卡顿的几率。复杂的远程传输问题，交由腾讯Tlive专业解决。...我们致力于通过精准调度，实现主播和资源的最佳匹配，最大限度发挥优质OC资源的效益。 ? （1）IP调度优化 主播推流常采用DNS域名解析的方式，获取推流服务器IP地址。
窗口函数聚合问题 Flink 1.13 已经支持 Windowing TVF 函数，这种函数目前需要单独配合聚合函数使用，单独使用的场景暂时还不支持（社区后面会做优化支持）。...在正式运行之前请检查： 类名是否有拼写错误 确定是否将相关的业务代码依赖打进 JAR 包中 基础运维 作业监控 流计算 Oceanus 提供强大的作业监控能力，我们可以通过【监控】项查看作业的各项指标...信息类 ETL 运行信息类 下图为作业运行信息类示例 此外，流计算 Oceanus 还支持将 Flink 指标上报到 Prometheus，用户可以自行保存、分析和展示作业的各项指标。...连接超时/失败 正确填写上下游生态产品的连接参数 主键问题 注意主键的正确使用方式，Upsert 类型数据需定义主键 窗口函数聚合问题 配合聚合操作正确、优先使用 Windowing TVF 功能（Flink...需尝试增加作业的算子并行度（CU）数和优化内存占用，避免内存泄露 JVM 退出等致命错误 进程退出码通常出现在以下关键字后，可以辅助定位 JVM 或 Akka 等发生了致命错误被强制关闭等的错误：exit
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台...窗口函数聚合问题 Flink 1.13 已经支持 Windowing TVF 函数，这种函数目前需要单独配合聚合函数使用，单独使用的场景暂时还不支持（社区后面会做优化支持）。...在正式运行之前请检查： 类名是否有拼写错误 确定是否将相关的业务代码依赖打进 JAR 包中 基础运维 作业监控 流计算 Oceanus 提供强大的作业监控能力，我们可以通过【监控】项查看作业的各项指标...信息类 ETL 运行信息类 下图为作业运行信息类示例 云监控.png 此外，流计算 Oceanus 还支持将 Flink 指标上报到 Prometheus，用户可以自行保存、分析和展示作业的各项指标...连接超时/失败 正确填写上下游生态产品的连接参数 主键问题 注意主键的正确使用方式，Upsert 类型数据需定义主键 窗口函数聚合问题 配合聚合操作正确、优先使用 Windowing TVF 功能（Flink
总第231篇/张俊红 今天给大家分享一种在数据分析过程中关于率指标分析可能会犯的一种错误。这个问题其实很多新人都会犯，有的老人也会犯，而且很多时候错了以后并不自知。...如果你把上表中的数字用两种算法算一下，算出来的结果是不一样的。那到底哪种是正确的呢？ 如果你平常是用的第一种算法，那么恭喜你，你的做法是对的，但是第二种算法错在哪里了呢？...这是因为不同渠道的新注册用户数是不一样的，所以对最后结果的影响程度也是不一样的，如果你直接对三个渠道的留存率求平均值，也就是你假设了这三个渠道最后对总留存率的影响是一样的，但显然是不一样的。...那如果不同渠道的新注册用户数是一样的情况下时，比如下表这样，这个时候用上面三种不同的算法算出来的结果都会是一样的。...以上就是关于率指标分析经常会犯的一个错误，其实上面这种情况不仅适用于率指标，准确的来说，应该是适用于所有需要分组相除的情况，比如每个班级的平均分和年级总平均分之间的关系。希望对你有用。
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