前言: 在介绍微服务时，首先得先理解什么是微服务，顾名思义，微服务得从两个方面去理解，什么是"微"、什么是"服务"， 微，狭义来讲就是体积小、著名的"2 pizza 团队"很好的诠释了这一解释（2...微服务的优势 大项目可以持续交付 微服务将一个大系统拆分成很多个互相独立的服务，每一个服务都可以由一个团队去完成，并且配备自己的开发、部署，而且可以独立于其他的团队。...更强的容错性 由于每一个微服务都是独立运行的，处理得当，我们在微服务架构中可以实现更好的故障隔离。当一个微服务发生问题时，例如内存泄漏，不会影响到其他的微服务。...而在微服务架构中，每一个服务都是独立运行的，单个微服务的技术升级则非常容易。你可以随意去尝试你喜欢的最新技术。因为试错成本很低，因此大家可以尽情的玩耍。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。
所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...对于营销类的产品经理，他们的 KPI 相对来说是比较重的，我们不能只是粗暴的说一句：“这样不好”来拒绝他们，用华仔的话说就是“今时今日，这样的服务态度是不够的。”...做为服务支持的团队，我们的客户并不只是最终使用产品的用户，还包括需求方和合作方，所以我们也应该要关注到他们的用户体验。
两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...终点即我们的最终目的是保护数据和资金的安全，而不是是保护服务器不被入侵，目的和手段不能搞混。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
对于业务服务的描述，我直接借用了描述用户故事的格式。一方面，这一格式要素直接涵盖了业务服务的角色与领域行为，另一方面还能促使编写人员思考它带来的服务价值。 我之引入触发事件，与业务服务的定义息息相关。...如此一来，对于业务服务的流程而言，一定是在收到服务请求之后开始执行的一系列连续的业务过程。因此，在业务服务的基本流程与替代流程中，根本不可能出现UI的操作，更不可能出现线下的流程。...按照我的经验，业务服务执行流程的第一步，往往是对服务请求的验证。至于服务请求包含哪些内容，则可以认为是对应服务契约的输入参数。...04 业务服务的价值 在我的领域驱动设计统一过程方法中，产生设计驱动力的就是业务服务。...业务服务强调执行的连续性，又突出了目标系统的边界，并由限界上下文来响应角色发起的服务请求，将其映射到解空间，站在服务设计视角，就是一个服务API，我将其称之为“服务契约”。
图计算之 nebula-plato [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] nebula-plato 的分享主要由图计算系统概述、Gemini 图计算系统介绍、Plato 图计算系统介绍以及...图计算系统 图的划分 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 图计算系统概述部分，着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以顶点为中心的编程模型） [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以边为中心的编程模型） 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 图计算系统 Gemini 图计算系统是以计算为中心的分布式图计算系统，这里主要说下它的特点： CSR/CSC 稀疏图/稠密图 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...图计算系统 Plato 介绍 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] Plato 是腾讯开源的图计算框架，这里着重讲下 Plato 和 Gemini 的不同点。
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...标明颜色后，我们可以清晰看出，原来这个导航是平均分成了3等分（红绿蓝），只不过将绿色分割成两半放在左右两边，这样我们就可以根据整条导航的长度计算出每块区域的长度，不论是开发还是设计师都可以一目了然并且明白其中的设计规则...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。
然而GitHub目前总共有3000000+的仓库！ 图片 如何在5分钟内发现有哪些我们感兴趣好项目？ 今天我们使用GeaFlow帮助我们实现SSSP(单源最短路径算法)，来试一试盲人摸象！...GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics)是蚂蚁集团开源的分布式实时图计算引擎，目前广泛应用于金融风控、社交网络、知识图谱以及数据应用等场景。...简单来说，标记出我们感兴趣的仓库，那些与我们感兴趣仓库距离最近的仓库就是推荐的好仓库。或者更进一步，STAR数更多的近距离仓库更值得推荐。...图片 在GitHub关系图上盲人摸象 话不多说，我们找到GitHub上目前星星数最多的项目，计算与它距离为2（即具有共同话题）的项目都有哪些？...，来看看GeaFlow都给我淘到了哪些好项目吧。
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...什么算是好的想法 2015年，我在微博上写过一个调侃的小段子： ML派坐落美利坚合众山中，百年来武学奇才辈出，隐然成江湖第一大名门正派，门内有三套入门武功，曰：图模型加圈，神经网加层，优化目标加正则。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...内部开发人员平台是人员、流程和技术的混合体——它不是简单的配方——也不是 Venn 图。这需要对您的内部开发人员社区产生同理心。 首先，Watt 提醒与会者，“你的听众比你想象的更加多样化。”...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
这个图真的太好了，所以copy一下分享给各位宝宝。
传统的服务器是具有独立的CPU、内存条、硬盘，存储的数据安全性不高，硬盘的浪费率比较高，企业一旦扩张业务，原有的服务器资源不够，又得购置新的服务器，而且物理服务器还存在老化、损坏、维护等方面的问题，这样造成的成本加剧及时间耽误...而云服务器可以弥补这种不足，不仅如此，云计算还有一些其他方面的优势： 1、从技术方面来讲 云服务器使用了云计算技术，而云计算技术，整合了计算、网络、存储等各种软件和硬件技术，将这些资源进行合理的整合...传统的服务器，就是独立的了，不能整合这些资源。 2、从安全性方面来讲 云服务器具有天然防ARP攻击和MAC欺骗，快照备份，数据永久不丢失，保证数据的安全。而传统的服务器则不具有这方面的功能。...3、从可靠性来讲 云服务器是基于服务器集群的，因此硬件冗余度较高，故障率低;而传统的服务器则相对来说硬件冗余较少，故障率较高。...4、从灵活性方面来讲 用户可以在线实时增加自己的配置，可扩展空间较大，根据业务需要灵活部署;而传统的服务器则有这方面的局限性，如果有新的应用，只能再添加一台了。
早就听说ASP.NET Core 3.0中引入了gRPC的服务模板，正好趁着家里电脑刚做了新系统，然后装了VS2019的功夫来体验一把。同时记录体验的过程。...如果你也想按照本文的步骤体验的话，那你得先安装.NET Core3.0预览版的SDK。至于开发工具我用的时VS2019,当然你也可以使用VS Code进行。...ASP.NET Core 3.0上gRPC服务模板初体验 创建gRPC服务 打开VS2019 从 Visual Studio“文件”菜单中选择“新建” > “项目”。...说好的要创建gRPC服务模板的，所以，点击上面的创建后会弹出如下图所示，让你选择服务模板的窗口，这里按照下图所示选择gRPC服务模板，然后再次点击右下角的创建，才是真正的创建项目。 ?...Services 文件夹中的具体的gRPC服务 我们知道Grpc.Tools工具包将根据.proto文件的定义翻译并生成对应的C#类型的文件。 对于服务器端资产，将生成一个抽象的服务基类型。
图片图的排序计算一种流行的拓扑排序算法是Kahn算法，具体步骤如下：统计每个顶点的入度（即有多少个顶点指向该顶点）。将入度为0的顶点加入到一个队列中。...处理有环图的拓扑排序问题：如果一个图存在环，那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中，如果最后还存在入度不为0的顶点，那么说明图中存在环。...Markdown格式输出结果：拓扑排序的结果为：顶点1 -> 顶点2 -> 顶点3 -> ... -> 顶点n图中存在环。图的传播计算一种常见的图传播模型是SIR模型，该模型描述了病毒传播的过程。...预测信息在网络中的传播路径可以基于以下的图算法：广度优先搜索 (BFS)：该算法从某个指定的节点出发，在图中逐级扩展搜索，以找到特定节点或满足特定条件的节点。...总结：以上提到的BFS、DFS和PageRank算法是在图中预测信息传播路径的常用图算法。这些算法可以根据网络结构、节点状态和链接等因素，提供信息传播的路径推断。
图片图的社区计算社区发现是指在一个图中，将节点分割成若干个互不相交的子集，使得子集内节点之间的连接更加密集，而子集之间的连接较为稀疏。...以上是一种用于发现社区的算法，但并不是唯一的方法，还有许多其他的社区发现算法可以应用于不同的情况和图结构。图的嵌入计算图嵌入是将一个图映射到低维空间中的过程。...MDS可以用于对图的邻接矩阵计算节点的向量表示。局部线性嵌入（LLE）：LLE是一种非线性降维方法，它通过将每个节点表示为其邻居节点的线性组合的方式来进行降维。...Isomap可以用于计算图中节点的向量表示。图卷积神经网络（GCN）：GCN是一种基于深度学习的图嵌入方法，它通过在每个节点上应用卷积操作来学习节点的向量表示。...GAT可以通过多层注意力操作来计算节点的向量表示。通过使用这些图嵌入算法，我们可以将图中的节点映射到低维空间中，并且保留节点之间的关系。这些向量表示可以用于节点分类、图聚类、链接预测等应用场景中。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...什么算是好的想法 2015年，我在微博上写过一个调侃的小段子： ML派坐落美利坚合众山中，百年来武学奇才辈出，隐然成江湖第一大名门正派，门内有三套入门武功，曰：图模型加圈，神经网加层，优化目标加正则。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
2010年的中国IT领袖峰会上，BAT的当家人共同讨论云计算的未来，也拉开了中国云计算产业十来年快速发展的序幕，互联网巨头、运营商、ICT服务商等纷纷将云作为公司重大战略布局。...一方面运营商开始用公有云来增强自身IT系统能力，在电信网络云化过程中，选择公有云承载；另一方面也与公有云厂商合作建立各类云计算中心，开发新的产品和服务。...；三是CDN及边缘云的市场需求增长，同时依托边缘节点及技术的发展，CDN技术的边缘计算化，从而实现更快速的响应，满足更普及化的应用需求，提升用户体验。...然而，云计算是技术密集型产业，在技术能力、人才资金等方面存在显著短板的运营商，在上层云服务等领域将面临更大挑战。...在全球市场，借助网络虚拟化技术，将物联网、移动蜂窝网络搬上公有云，拓展企业网络接入服务，给企业提供专属的云上网络服务（网络即服务NaaS）： Athonet在AWS云上部署4G虚拟核心网，推出针对企业的移动网络接入服务
一个机器学习任务的核心是模型的定义以及模型的参数求解方式，对这两者进行抽象之后，可以确定一个唯一的计算逻辑，将这个逻辑用图表示，称之为计算图。...计算图表现为有向无环图，定义了数据的流转方式，数据的计算方式，以及各种计算之间的相互依赖关系等。...2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...3.1 图的启动 启动计算图的第一步是创建一个会话（Session）对象，如果没有任何的创建参数，会话构造器将启动默认图。
云服务器以及云硬盘的出现大大革新了传统的网站市场以及应用市场。许多互联网从业人员都看到了云计算市场的前景，认为在不久的将来，云市场必定取代传统的硬件市场。...之所以会这样断言，是因为云服务器和云硬盘的性能和优势更加突出。云服务器云硬盘哪个好呢？ 云服务器云硬盘哪个好？ 云服务器云硬盘哪个好这个问题并不是一个简单问题。云服务器可以取代传统服务器的功能。...企业或者网站只需要租用或者购买云服务器就可以进行网站的建设。而云硬盘是用来扩展计算机空间或者云服务器空间。硬盘和服务器这两者的关系是分不开的，云服务器的运行需要借助硬盘来实现。...因此这两者之间并不存在特点上的好坏，因为它们各有各的特点和性能，而且是需要相互依靠使用的。 如何选择好的服务器和硬盘？ 前面已经了解了云服务器云硬盘哪个好。在选购服务器和硬盘的时候该有哪些指标呢？...选择合适的大小内存以及空间。其次还要考虑网站的经济预算。 以上就是云服务器云硬盘哪个好的相关内容。不可否认，云产品已经渐渐取代了传统的硬件。这是因为云产品拥有更高的性能以及更安全更持久的保障。
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