一些 Logstash 实现可能具有多行代码，并且可能处理来自多个输入源的事件。 为了使此类实现更具可维护性，我将展示如何通过从模块化组件创建管道来提高代码的可重用性。...通常通过以下两种方式之一来实现： 在单个管道中处理来自多个不同输入源的事件，以便可以将通用逻辑轻松应用于来自所有源的所有事件。在这样的实现中，除了通用逻辑之外，通常还有大量的条件逻辑。...2.png 本博客中介绍的技术通过将模块化管道组件存储在不同的文件中，然后通过组合这些组件来构造管道，从而解决了上述方法的缺点。此技术可以减少流水线复杂性并可以消除代码重复。...在运行 Logstash 的终端中键入内容，然后按 Return 键为此管道创建一个事件。 完成此操作后，你应该会看到类似以下的内容： hello, the world!...结论 使用全局表达式可以使 Logstash 管道由模块化组件组成，这些组件存储为单独的文件。 这样可以提高代码的可维护性，可重用性和可读性。
Vue 3还提供了一些新的API，其中包括Composition API，它使开发人员能够更轻松地创建可重用的自定义组件。...在本文中，我们将探讨如何使用Vue 3的Composition API创建可重用的自定义组件。...第一步是安装Vue 3，可以使用npm或yarn来完成： npm install vue@next yarn add vue@next 接下来，创建一个新的Vue实例并将其挂载到DOM元素上： import...使用Vue 3的Composition API，我们可以更轻松地创建可重用的自定义组件，并更好地组织和维护我们的代码。 接下来，我们将深入探讨Composition API的一些更高级功能。...当count变化时，我们执行回调函数将doubleCount更新为count的两倍。在模板中，我们显示了计数器的当前值和两倍的值。 最后，我们将使用provide和inject函数来创建可重用的组件。
网页爬虫是个非常有趣的玩具。不过不好玩的是，我们需要根据不同网页上的元素不断的调整自己的代码。这就是为什么我要着手实现一个更好的网页爬虫项目——通过该项目可以以最少的更改实现对新网页的爬取。...如果发现有另一个要抓取的数据元素怎么办？别担心。只需添加一个标签，然后在你已下载的页面上重新运行处理器即可。...此数据可用于调整你的页面下载器，以便它可以运行尽可能快且错误量最小。 模板页面处理器 终于到这里了。我们要做的第一步是创建数据模型。...让我们从 URL 开始，对于每个不同的站点/路径，可能都有不同的提取数据的方法。...要做到这一点，我们需要创建一个选择器，用于包含所有数据的最小外部元素。
这样一来，我们的组件就能够适应多种数据类型，不必为每种数据类型分别创建不同的组件。...一、利用 TypeScript 泛型创建简单的可重用 React 组件 创建一个简单的泛型 React 组件 首先，我们来创建一个泛型 React 组件，它可以接受任何类型的数据并通过一个渲染函数将数据展示出来...这样不仅能提高代码的可重用性，还能使组件更加灵活。今天我们就通过一个例子来展示如何实现这一目标。...附加示例：使用泛型创建通用的表格组件 在开发中，表格组件是一个常见的需求。为了使表格组件更加灵活和可重用，我们可以使用 TypeScript 泛型来创建一个通用的表格组件。...通过使用泛型，你可以创建适用于任何数据类型的组件，这在处理各种数据类型的实际应用中尤为有用。 希望这篇文章能让你更好地理解如何在 React 组件中使用泛型，并让你的组件变得更加灵活和可重用。
那么，神经 Scaling law 对训练用的 token 序列数据集的哪些性质敏感呢？换句话说，如果我们想要准确预测如何以最佳方式为训练过程分配计算量，我们该观测数据的哪些属性？...然后，他测量了真实世界的代码和自然语言数据集的可压缩率，结果发现前者的可压缩率更大，因此可预测其服从不同的 Scaling law。...具体来说，PCFG 创建函数可接收的参数包括：端点的数量、非端点的数据、生成规则右侧的最大长度、任何非端点允许的生成规则的最大数量（如果这个值为 1，则给定的非端点将始终得到同样的右侧）。...为了基于以上参数创建 PCFG，对于每个端点，都随机选取其生成数量（RHS 选项）、这些生成的每个长度，通过从端点和非端点随机采样来实例化生成规则，并为其分配一个概率（根据非端点的总 RHS 选项而进行了归一化...然后，收集所有为全部非端点生成的生成规则，并使用基于 NLTK 构建的 PCFG 软件包实例化一个语法。 再使用该语法（在给定约束下随机创建的）来概率式地采样句子，以构建 token 序列数据集。
而FastAPI作为一个现代、快速（高性能）的Python web框架，非常适合构建高性能的GraphQL服务。本文将详细介绍如何结合FastAPI和GraphQL来设计一个可扩展的项目架构。1....项目结构一个良好的项目结构是确保代码可维护性和扩展性的关键。...总结通过以上步骤，我们构建了一个基于FastAPI和GraphQL的可扩展项目架构。...从项目结构的规划、配置与初始化、数据库集成、GraphQL架构的定义到路由与服务的实现，最后到安全性和测试的覆盖，每一步都为构建一个高效、可维护的项目提供了坚实的基础。...随着项目的扩展，可以根据具体需求添加更多的功能和优化，以适应不同的业务场景。这种架构不仅利用了FastAPI的高性能特点，还通过GraphQL的灵活性提升了数据查询的效率和客户端开发的体验。
写在前面 其实很多公司或者资深的开发都有自己快速创建项目的脚手架的，有的是魔改代码生成器实现，有的直接基于T4，RazorEngine等模板引擎打造；但无论如何，其最终目的其实就是搭建一个自定义项目模板...今天我们聊聊：如何基于官方的cli donet new 命令创建自己的项目模板。...什么是项目模板 我想用一个命令来说明： dotnet new list 到这里大家就非常熟悉了，原来大家平时创建项目都是基于已有的模板创建的(红圈部分大家应该不陌生)；我们今天目的就是创建一个这样的模板...，并在vs新建项目时可供选择创建项目，或者使用cli命令直接创建； 当然，还有公开模板： https://dotnetnew.azurewebsites.net/ 创建自己的模板 1、先准备好一个项目...-Source参数，如果你有搭建好自己的nuget服务端的话改成你自己的； 如何使用一个模板 模板有了，怎么用这个就简单了； vs使用 在创建项目时直接选择自定义模板 不过这样的话，自定义参数都是用默认值
coffee解决不了的需求，需求是某些接口返回的信息，涉及到敏感数据的必须进行脱敏操作，我思考一反，表示某问题，马上安排。...思路 1.要做成可配置多策略的脱敏操作，要不然一个个接口进行脱敏操作，重复的工作量太多，很显然违背了“多写一行算我输”的程序员规范，思来想去，定义数据脱敏注解和数据脱敏逻辑的接口， 在返回类上，对需要进行脱敏的属性加上...2.接下来我只需要拦截控制器返回的数据，找到带有脱敏注解的属性操作即可，一开始打算用@ControllerAdvice去实现，但发现需要自己去反射类获取注解，当返回对象比较复杂，需要递归去反射，性能一下子就会降低... * 邮箱 */ @DataMasking(maskFunc = DataMaskingFunc.ALL_MASK) private String email; } 我们创建了一个高质量的技术交流群...如何使用 Docker 高效搭建本地开发环境（详细教程） 1 亿巨资开发的防疫 APP，两年多只找到 2 例确诊 ·································· 你好，我是程序猿
如何创建一个用弹出窗口来查看详细信息的超链接列出处：www.dotnetjunkie.com JavaScript...强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码 如何创建一个用弹出窗口来查看详细信息的超链接列 出处：www.dotnetjunkie.com... 这篇文章来自于一位忠实的DotNetJunkie的建议，他最初发了一封email给我们， 要求我们给出一个例子来说明如何在DataGrid中设置一个当用户点击时能够弹出 显示其详细信息的新窗口的超链接列...这篇文章包含了两个webforms和一个css第一个webform包含了一个DataGrid，它显示了Northwind数据库中的一列产品还有写着"SeeDetails"的超链接。...只要点击了这个链接，就会调用JavaScript的Window.Open方法来打开一个新的窗口。在一个Url中包含了用户想详细了解的产品的ProductId的Query String 参数。
从上图可以看出，Scripting期间除了 Observe 之外，大部分时间都在调用createChildren来创建vue实例 优化思路 从上面的分析可以看出引发的性能问题都是因为渲染的节点过多导致，...那么要解决这个问题就是尽量减少节点的渲染，然而在业界中与之相类似的解决方案就是虚拟列表 虚拟列表的核心概念就是 根据滚动来控制可视区域渲染的列表 这样一来，就能大幅度减少节点的渲染，提升性能 具体的步骤如下...： 将递归结构的tree数据“拍平”，但是保留parent以及child的引用（一方面是为了方便查找子级和父级节点的引用，另一方面是为了方便计算可视区域的list数据） 动态计算滚动区域的高度（很多虚拟长列表的组件都是固定高度的...数据，同时添加level、expand、visibel属性，分别代表节点层级、是否展开、是否可视 contentHeight 动态计算容器的高度，隐藏（收起）节点不应该计算在总高度里面 这样一来渲染大数据的...tree组件就有了基本的雏形，接下来看看节点展开/收起如何实现 节点展开收起 在flattenTree中保留了针对子级的引用，展开/收起的话，只需要对子级进行显示/隐藏即可 { methods:
，每一行数据的其中一个参数来判断日志来源 if [log_source] == 'messages' { # 注意判断条件的写法 elasticsearch { hosts =...key值nginx_log对应的列表中，根据key值是没法进行区分的，只能根据key值列表中每一行数据中的log_source或者自己定义的属性来判断该行是哪一个应用的日志。...3.不同的应用日志使用不同的rediskey值 使用output.redis中的keys值，官方例子 output.redis: hosts: ["localhost"] key: "default_list...值是default_list，keys的值是动态分配创建的，当redis接收到的日志中message字段的值包含有error字段，则创建key为error_list，当包含有DEBUG字段，则创建key...问题的解决方法是在每个应用的输出日志中新增一个能够区分这个日志的值，然后再在keys中设置，这样一来就能够把不同应用的日志输出到不同的redis的key中。
既用户所有的请求都经过 Nginx，让 Nginx 来判断当前 URL 需要跳转到哪一个后端代理上。...比较好的策略应该是让 Nginx 来判断当前的 Host 是什么来决定跳转到哪一个后端的 Webserver 上，比如: a.mip.com 就跳转到 Apollo，j.mip.com 就跳转到 Jenkins...一个完整的演示实例 为了实现上面的需求，在 Nginx 中你完全可以使用 Rewrite 模块下 if 指令来完成。...从上图中，我们可以看到通过不同域名成功的访问到了不同的后端应用。...# root html; # index index.html index.htm; # } #} } 至此，我们就演示完了一个反向代理实现多个不同类型的后端网站访问的场景
AI控制下生成的几种不同等离子几何形状 但是，RL方法有许多缺点，限制了其作为控制托卡马克等离子体的实用解决方案的应用。...该调度在训练开始时提供了一个较宽的奖励区域来帮助探索，随着训练的进行逐渐收紧奖励函数，以鼓励准确性。 历史数据在奖励函数演变过程中不会重新被标记，但过时的数据最终会从学习智能体的回放缓冲区中消失。...转移学习 在试图减少训练时间时，一个自然的问题是问是否可以重用之前放电时训练的模型，也就是说，智能体在解决一个初始任务时积累的知识在多大程度上可以转移到一个相关的目标任务上。...虽然更好的仿真结果可能对实际托卡马克的改进结果是必要的，但往往是不够的。 如果没有额外明确的工作来减小仿真与实际之间的差距，模型不匹配误差可能会变成一个很主要的问题。...与先前的研究一样，研究人员通过将演员网络（由JAX图定义）创建为共享库对象来部署控制策略，其中命令的动作是输出高斯分布的均值。
使用 % 可以引用 Item 的元数据，本文将介绍如何正确使用 % 来引用每一个项中的元数据。...---- 定义 Item 的元数据 就像下面这样，当引用一个 NuGet 包时，可以额外使用 Version 来指定应该使用哪个特定版本的 NuGet 包。...为了简单说明 % 的用法，我将已收集到的所有的元数据和它的本体一起输出到一个文件中。这样，后续的编译过程可以直接使用这个文件来获得所有的项和你希望关心它的所有元数据。...： 定义一个文件路径，这个路径即将用来存放所有 Content 项和它的元数据； 定义一个工具路径，我们即将运行这个路径下的命令行程序来执行自定义的编译； 收集所有的 Content 项，然后把所有项中的...关于使用 exe 进行自定义编译的部分可以参考我的另一篇博客： 如何创建一个基于命令行工具的跨平台的 NuGet 工具包 - walterlv 关于写文件的部分可以参考我的另一篇博客： 在 MSBuild
5.开发细节 5.1工程结构讲解 本书共一个系统架构，二个产品模块（离线和实现），四个项目包：Stormanalyse,Loggenerator, ClickStreamETL，SparkClickStream...接下来分别来介绍对应的项目模块： 5.1.1离线项目代码目录结构 离线大数据日志处理由两部分组成，第一部分是Hadoop MR组成的ClickStreamETL项目，第二个是有Spark内存计算组成的SparkClickStream...Spark版本的日志处理分析 开发代码UML项目结构图 代码文件组成结构 5.1.2实时计算代码目录结构 实时计算代码由两部分组成，第一部分是loggenerator，负责仿造实时数据，进行数据解析...，stormanalyse，是storm框架中代码开发实例，负责对数据进行处理的代码。...Stormanalyse Storm版本的实时数据处理 Stormanalyse项目结果图 StormanalyseUML类图 Loggenerator 实时计算项目数据源模拟 Loggenerator
磁场被用于约束是因为等离子体冷却会使反应停止，而超导托卡马克可长时间约束等离子体。世界上第一个超导托卡马克为俄制的T-7（托卡马克7号）： 听起来是不是很玄乎？...除了以上研究，从2014年起，谷歌就和核聚变公司TAETechnology进行合作，将机器学习应用于不同类型的聚变反应堆，以加速试验数据的分析；此外英国中部欧洲环面JET联合设施也在利用人工智能来预测等离子体的行为...04301-9那么，他们是如何用深度强化学习实现在托卡马克装置内保持核聚变等离子体稳定的呢？...托卡马克装置研究的一个主要方向是将等离子体的分布构建成不同配置的效果，以优化稳定性、封闭性和能量排放，并为第一个燃烧等离子体实验ITER提供通知。...而要在托卡马克内限制每个配置，需要设计一个反馈控制器，通过精确控制几个与等离子体磁耦合的线圈来操纵磁场，以达到理想的等离子体电流、位置和形状。这个问题也就是著名的“托卡马克磁控制问题”。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...语法 要创建一个空的数据帧并向其追加行和列，您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
每当研究人员想要改变等离子体的结构，尝试不同的形状以产生更高的能量时，就需要大量的工程和设计工作。...DeepMind 开发了一种可以自主控制等离子体的 AI，来控制瑞士等离子体中心的可变配置托卡马克内的 19 个电磁线圈。...首先观察改变 19 个线圈的设置如何影响容器内等离子体的形状。其中包括接近 ITER 内部使用的 D形横截面、法国正在建设的大型实验托卡马克装置，以及有助于消散反应强烈热量的雪花结构。...无论是在模拟中，还是当科学家在 TCV 托卡马克装置内进行相同的真实实验以验证模拟时，AI 能够通过以正确的方式操纵磁线圈来自主计算出如何创建这些形状。...AI 还学会了如何通过以人类以前从未尝试过的方式调整磁铁来控制等离子体，这表明可能会有新的反应堆配置可供探索。
这是因为，在实现可核聚变能的过程中，最关键的步骤之一，就是输入氢变体燃料，在托卡马克中将其升温，产生类似于「汤」的等离子体。 但等离子体很难控制——它极易「撕裂」，并且逃逸出用来约束它的强大磁场。...AI成功实现等离子体状态控制策略 AI是如何实现的？ 研究人员展示的模型显示，它可以仅通过分析过去的实验数据，而非依赖物理模型，就能预测出「撕裂模式不稳定性」（也即潜在的等离子体不稳定性）。...要在几毫秒内反应过来，迅速处理新数据、作出响应，唯有AI才能做到。 然而，开发一个有效的AI控制系统并非易事。 更何况，在托卡马克环境下，实验时间极其宝贵，风险又极高。...深度神经网络 因此，普林斯顿团队采用了DIII-D托卡马克过去实验的数据，构建了一个深度神经网络，这个网络能够根据实时的等离子体特征，预测未来撕裂模式不稳定性的发生概率。...「我们有充分的证据显示这个控制器在DIII-D上表现出色，但我们需要更多数据来证明它能够应对多种不同的情况，」一作Seo表示。「我们的目标是开发出更具通用性的解决方案。」
对于应用服务器，可以通过nginx负载均衡实现设备组成一个集群，如果有服务器宕机，就需要把请求切换到其他服务器上，这样级可以实现高可用，但是，在应用服务器上不能保存请求的会话信息，服务器宕机，会话丢失，...对于存储服务器，它是存储数据，数据需要实时备份，当服务器宕机时，只需要将请求转移到其他可用的服务器上即可。 集群：可伸缩性 伸缩性是指可以动态的向集群服务器中添加一个节点或者减少一个节点。...但是，对于缓存服务器，添加节点或者减少节点都会导致数据不可读，虽然可以通过从新访问数据库获得数据，但是，如果应用已经严重依赖缓存，读取那些无法访问的数据，也会导致整个网站瘫痪，所以要改进路由算法来保证缓存数据的可读性...1.松耦合，异步架构是典型的消费者和生产者模式，两者之间不存在直接调用，只要保持数据结构一致，彼此功能可以随意改动没有任何影响，可扩展性高。...访问和负载很小的服务也必须部署至少两台服务器构成的一个集群，其目的就是通过冗余实现高可用。
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