首先简单介绍下 strpos 函数，strpos 函数是查找某个字符在字符串中的位置，这里需要明确这个函数的作用，这个函数得到的是位置。 如果存在，返回数字，否则返回的是 false。...echo '不存在'; } 输出了’不存在’；原因是因为 ‘沈’ 在‘沈唁志博客’中的第 0 个位置；而 0 在 if 中表示了 false，所以，如果用 strpos 来判断字符串中是否存在某个字符时...必须使用===false 必须使用===false 必须使用===false 重要的事情说三遍，正确的使用方式如下 // 判断‘沈唁志博客’中是否存在‘博客’这个词 if (strpos('沈唁志博客...那么保险的方式是用strval把它转字符串类型了： // 判断‘沈唁志博客 1’中是否存在‘1’这个数字 $haystack='沈唁志博客1'; $needle=1; if (strpos($haystack...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可，转载请注明：转载自：在PHP中strpos函数的正确使用方式
很多人在项目依赖中直接这样写 compile "org.projectlombok:lombok:1.18.4" 但这样的处理在Gradle 5.0以上被命令禁止了，在4.x的高级版本中编译时也会有对应的告警...Gradle的依赖方式 下面先来了解下目前Gradle（4.1以上）的几种常见的依赖方式。 api：与旧版的compile相同； implementation：解决重复依赖问题。...并且在打jar/war包的时候，并不需要把lombok的依赖打进包中，所以Lombok在依赖上应该是compile only（仅在编译时生效）才对。...Lombok的正确配置 回到开头的官方告警中，有这么一句 Detecting annotation processors on the compile classpath is deprecated and...在5.0的环境下，注解处理将不再compile classpath中，需要手动添加到annotation processor path。
在高并发场景解决方案中，多从线程角度出发，以解决线程安全问题，锁范围又需要多业务场景考虑，何时上锁，何时解锁，何时自动过期等，而事件驱动是从执行什么操作驱动的，在软件系统的设计层面，两者关联性不大，一个强调安全...Akka 允许我们专注于满足业务需求，而不是编写初级代码。在 Akka 中，Actor 之间通信的唯一机制就是消息传递。...Akka 对 Actor 模型的使用提供了一个抽象级别，使得编写正确的并发、并行和分布式系统更加容易。Actor 模型贯穿了整个 Akka 库，为我们提供了一致的理解和使用它们的方法。...] Disconnected from the target VM, address: '127.0.0.1:64809', transport: 'socket' 这个消息的发送接收，由消息接收方去处理业务逻辑的方式...从全局可靠性来考虑，就要从消息的发送，收，传递，确认等流程来确认，从业务角度出发，而不是强调中间件的不可靠性，而且万事都有不可确定性，如果真的提升到如此角度，那么确实不用开发了。
这是一次重要的重写，核心部分是使用Akka Actor和REST层则采用Spray。目前为止，只有核心部分和SQS模块被重写;SQL后端和复制（Replication）尚在进行中。...客户端的主要改进是： 近期加入SQS的长轮询（long polling）支持 更简单的独立服务器 - 只需下载一个jar 通过长轮询，您可以在收到消息时指定一个附加MessageWaitTime属性。...如果队列中没有消息，而不是正在完成空响应的请求，ElasticMQ将等待MessageWaitTime秒钟，直到消息到达。...该请求也可以在另一个线程中完成； 或者，例如，在某个未来完成。这恰好是ElasticMQ所采用的。...当接收消息的请求到达，并且队列中没有任何内容时，我们不是立即回复（即向发送者Actor发送空列表），而是将原始请求的引用和发送方actor存储在一个map中。
主要的客户端改进是： 支持长轮询，这是SQS前一段时间的补充 更简单的独立服务器 - 只需下载一个jar包 使用长时间的轮询的过程中，当收到消息时，可以指定一个额外的的MessageWaitTime属性...这有助于减少带宽的使用（不需要非常频繁地进行请求），进而提高系统整体性能（发送后立即收到消息）并降低SQS成本。 独立的服务器现在是一个单一的jar包。...该请求也可以在另一个线程中完成 - 或者，例如，在未来某个线程运行完成时。这正是ElasticMQ所做的。...使用Akka Dataflow，您可以编写使用Future们的代码，就好像编写正常的序列化代码一样。CPS插件会将其转换为在需要时使用回调。...当接收到消息的请求到达时，队列中没有任何内容产生，而是立即回复（即向发送者actor发送空列表），我们将储存原始请求的引用和发送方actor在map中。
Kafka Streams支持流处理器。流处理器从输入Topic中获取连续的记录流，对输入进行一些处理，转换，聚合，并产生一个或多个输出流。...实现正确的缓存一致性是一个挑战，但Kafka依赖于牢固的OS来实现缓存一致性。使用操作系统进行缓存也减少了缓冲区副本的数量。...其他系统的Borker推送数据或流数据到消费者。消息通常是一个基于拉的系统（SQS，大多数MOM使用拉模式）。在拉式的系统中，如果一个消费者落后了，那么它可以稍后赶上。...为了实现“最多一次”的消费者消息读取，然后通过将其发送到代理来将偏移量保存到分区中，并最终处理该消息。 “最多一次”的问题是消费者可以在保存其位置后但在处理消息前死亡。...Kafka的一些设计目标是什么？ 成为高吞吐量，可扩展的流数据平台，用于实时分析大量事件流，如日志聚合，用户活动等。 截至2017年6月，Kafka的一些新功能是什么？
反模式示例 在逐个分析 Serverless 应用设计模式之前，我们可以先聊聊那些“反模式”，“不是什么”比“是什么”更容易掌握。...下图所示的消息传递模式在分布式系统中很流行，允许开发者从彼此的直接依赖中解耦出来，并允许将事件/记录/请求存储在队列中，构建可扩展且健壮的系统。...如果需要有多个消费者，一个直接的方法是在系统中引入多个队列，可以将 SQS 与 SNS 结合使用。...Kinesis Streams 是 SQS 的替代品，尽管它没有某些功能，例如消息的死信。Kinesis Streams 与 Lambda 集成，提供有序的记录序列，并支持多个使用者。...向主题添加新消息可以同时调用 Lambda 函数、发送电子邮件或将消息推送到 SQS 队列。 5、管道和过滤器模式 管道和过滤器模式的目的是将复杂的处理任务分解为一系列在管道中可管理、分散的服务。
在计算机科学中，Actor 模型是一种并发运算上的模型。...同时，作为一个“工具包”，Akka 还额外提供了许多功能，由于篇幅有限，这里就简单介绍几个包，有兴趣可以前往官网（见参考文档）详细了解～ akka-streams：流处理组件，提供直观、安全的方式来进行异步...虽然从逻辑上来讲确实清晰，但实际工程实现中，必然导致代码阅读困难，整体结构松散（个人感觉这一点也是计算机科学与工程之间存在分歧的表现，当然也可能是我学艺不精，不了解正确的用法）。...同时，Akka 已经帮你搞定了各种异常后的处理。也就是说，使用 akka-remote，可以让数据接收方非常的简单，只专注逻辑的实现。 其次，在分布式环境中，通讯往往不是单向的。...尤其是 PowerJob 这种追求高可用的框架，有时候为了确认消息送达，往往需要应答机制。
alpakka-kafka提供了kafka的核心功能：producer、consumer，分别负责把akka-streams里的数据写入kafka及从kafka中读出数据并输入到akka-streams...用akka-streams集成kafka的应用场景通常出现在业务集成方面：在一项业务A中产生一些业务操作指令写入kafka，然后通过kafka把指令传送给另一项业务B，业务B从kafka中获取操作指令并进行相应的业务操作...在alpakka中，实际的业务操作基本就是在akka-streams里的数据处理（transform），其实是典型的CQRS模式：读写两方互不关联，写时不管受众是谁，如何使用、读者不关心谁是写方。...alpakka提供的producer也就是akka-streams的一种组件，可以与其它的akka-streams组件组合形成更大的akka-streams个体。...既然producer代表写入功能，那么在akka-streams里就是Sink或Flow组件的功能了。
并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升，实验在YOLOv3上提升了5.91mAP，值得学习。...如图1所示，在训练过程中，GIoU倾向于先增大bbox的大小来增大与GT的交集，然后通过公式3的IoU项引导最大化bbox的重叠区域。...在模拟实验中，发现DIoU loss也有一些独有的属性： 如图1和图3所示，DIoU loss能够直接最小化bbox的中心点距离。...2、Complete IoU loss 论文考虑到bbox回归三要素中的长宽比还没被考虑到计算中，因此，进一步在DIoU的基础上提出了CIoU。...3、Non-Maximum Suppression using DIoU 在原始的NMS中，IoU指标用于抑制多余的检测框，但由于仅考虑了重叠区域，经常会造成错误的抑制，特别是在bbox包含的情况下。
并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升，实验在YOLOv3上提升了5.91mAP，值得学习 论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning...如图1所示，在训练过程中，GIoU倾向于先增大bbox的大小来增大与GT的交集，然后通过公式3的IoU项引导最大化bbox的重叠区域 [1240] 如图2中的包含情况，GIoU会退化成IoU 由于很大程度依赖...x 7 x 7个bbox，且分布是均匀的： Distance：在中心点半径3的范围内均匀分布5000中心点，每个点带上7种scales和7种长宽比 Scale：每个中心点的尺寸分别为0.5, 0.67...] 论文考虑到bbox回归三要素中的长宽比还没被考虑到计算中，因此，进一步在DIoU的基础上提出了CIoU。... 在原始的NMS中，IoU指标用于抑制多余的检测框，但由于仅考虑了重叠区域，经常会造成错误的抑制，特别是在bbox包含的情况下。
RabbitMQ 和 Amazon SQS 都是基于队列的消息系统。 通常情况下，消息队列系统可以简化消息级别错误的处理。...大多数消息队列在收到 ack 后不会将消息存储在 backlog 中，因此系统无法找到需要新发送的消息，这就增加了调试和灾备的难度。...在评估了几个消息系统后，我们决定使用 Pulsar，因为 Pulsar 的可扩展性、可靠性和特性之间达到了完美的平衡，足以取代 Kafka、Amazon SQS 等消息系统。...我们还贡献了一个基于 Akka Streams 的连接器，作为 source 接收消息，还支持 ack。 例如，我们可以这样消费命名空间中的所有 topic。....*".r, subscription = Subscription("email-service"))) // Create an Akka streams Source stage for this
其他系统的中介者也能将数据或流数据推送给消费者。消息的传递系统通常是一个基于消息拉取的系统（像 SQS，以及大多数 MOM 都在使用拉取方式）。...在使用拉取式的系统时，如果消费者处理速度赶不上消息增加的速度，它也可以在能赶上来之后再拉取新消息。 由于 Kafka 采用了拉取方式，因此它积极地实行了数据的分批处理。...Kafka 像许多基于拉取的系统一样会实施长时间的轮询（SQS，Kafka 都这样做）。这一方式意味着在消费者会向中介者发出请求，并在这之后一直保持连接并等待响应。...在另一方面，基于推送方式系统会主动将数据发送给消费者（像 scribe，flume，reactive streams，RxJava 还有 Akka）。...在发布消息时，消息会被 “提交” 到日志中，这意味着所有 ISR（In-Sync Replicas，处于同步状态的副本）都会接受消息。
并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升，实验在YOLOv3上提升了5.91mAP，值得学习。...如图1所示，在训练过程中，GIoU倾向于先增大bbox的大小来增大与GT的交集，然后通过公式3的IoU项引导最大化bbox的重叠区域 ?...，不会大尺寸产生大的loss，小尺寸产生小的loss那样 类似于GIoU loss，DIoU loss能够为无交集的bbox提供梯度方向 当bbox完全重合时，，当bbox很远时， 在模拟实验中，发现...论文考虑到bbox回归三要素中的长宽比还没被考虑到计算中，因此，进一步在DIoU的基础上提出了CIoU。其惩罚项如公式8，其中是权重函数，而用来度量长宽比的相似性 ? ...在长宽在的情况下，的值通常很小，会导致梯度爆炸，因此在实现时将替换成1 Non-Maximum Suppression using DIoU 在原始的NMS中，IoU指标用于抑制多余的检测框，但由于仅考虑了重叠区域
Akka 提供了透明的消息传递，使得在分布式环境中发送消息就像在本地一样简单。 容错性：Akka 强调容错性，允许开发人员构建可靠的系统。...解决线程安全问题的方式是使用锁，但锁的使用会影响性能、可能导致死锁，并且难以扩展到分布式系统中。...这些问题突出了Actor模型的优势，因为它提供了一种更适应并发编程的方式，通过消息传递来解决上述挑战，而不是依赖于共享内存和传统的调用堆栈。 Actor模型在处理并发和分布式系统中已经得到验证。...Actor保持了封装性，因为消息的处理是串行的，不需要使用锁来同步多线程访问。 Actor的状态是本地的，不共享，通过消息传递数据，符合现代系统中内存工作方式。...Actor可以高效地处理大量消息，充分利用多核CPU的潜力。 使用Actor优雅地处理错误 Actor模型中不存在共享调用堆栈，因此错误处理方式不同。
如果您不确定Kafka是什么，请参阅什么是Kafka？...消息通常是一个基于拉的系统（SQS，大多数MOM使用拉）。在拉动式的情况下，如果消费者落后，它会在晚些时候赶上。 由于Kafka是基于拉式的，所以它实施了大量的数据分批处理。...一个基于拉的系统必须拉取数据然后处理它，拉和获取数据之间总是有一个暂停。 推送数据给消费者（抄写员，水槽，反应流，RxJava，Akka）。基于推送或流式传输系统在处理缓慢或死亡的消费者方面存在问题。...Kafka直到最近（2017年6月）才保证消息不会从生产者重试中复制。 生产者可以重新发送一个消息，直到收到确认，即收到确认。...如果一个新的领导者需要当选，不超过3次失败，新的领导者保证有所有承诺的信息。 在追随者中，必须至少有一个包含所有提交的消息的副本。大多数投票的问题法定人数是没有多少失败，有一个无法操作的群集。
更改只在注册表的自己部分执行，并且这些更改都是版本控制的。增量（Deltas）以可扩展的方式通过gossip协议传播到其他节点。...在每个节点上，给定路径只能有一个 Actor，因为该路径在一个本地 Actor 系统中是唯一的。...具有相同路径且没有地址信息的 Actor 可以在不同的节点上注册。在每个节点上只能有一个这样的 Actor，因为路径在一个本地 Actor 系统中是唯一的。...use-dispatcher = "" } 建议在 Actor 系统启动时通过在akka.extensions配置属性中定义它来加载扩展。...如果你需要至少一次的传递保证，我们建议与「Kafka Akka Streams」集成。 ---- 英文原文链接：Distributed Publish Subscribe in Cluster.
能够取得如此好的成绩，人们不禁要问反应式到底是什么？...使用显式的消息传递，可以通过在系统中塑造并监视消息流队列， 并在必要时应用回压， 从而实现负载管理、 弹性以及流量控制。...有一点需要提醒的是，虽然Java 9已经实现了Reactive Streams，但这并不意味着像RxJava、Reactor、Akka Streams这些流处理框架就没有意义了，事实上恰恰相反。...， 不仅费时费力，而且还会导致代码量暴增，最重要的是要通过更多的单元测试保证实现的正确性。 ..., Scala, Kafka and Akka Streams
原理： 在微信的JS-API 中 play 一下 audio 即可达到自动播放的目的(应该是微信自己做了处理) function autoPlayAudio1() { wx.config...({ // 配置信息, 即使不正确也能使用 wx.ready debug: false, appId: '',...wx.ready(function() { document.getElementById('audio').play(); }); } 就是关键的那一句
与此同时，Scala生态发展的也非常不错，下面列举几个具有代表性的项目。 分布式系统 Akka是一个工具库，可以帮助你构建一个基于消息驱动的高可用分布式系统。...Akka包含很多模块，Akka Actor是Akka的核心模块，使用Actor模型实现并发和分布式，可以将你从Java的多线程痛苦中解救出来；Akka Streams可以让你以异步非阻塞的方式处理流数据...；Distributed Data可以帮助你在集群之间分享数据；Alpakka可以帮你为Akka Streams集成不同的数据源；Akka Persistence可以帮你处理Actor消息的持久化存储，...Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍。...去年，在100 TB Daytona GraySort比赛中，Spark战胜了Hadoop，它只使用了十分之一的机器，但运行速度提升了3倍。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
