04年，链式复制被提出，思路是每个节点只负责向后续节点进行备份，从而将压力分摊到整个链上。然而，由于其ROWAA(read one, write all available)的思路，读请求始终通过TAIL节点。
另一种是使用config set命令动态修改.例如下面使用config set命令将slowlog-log-slower-than设置为20000微秒.slowlog-max-len设置为1024
中后台项目中会存在一些配置页面需求的开发，这些需求高度相似，迭代频率低，基本结构为「搜索区域」、「表格区域」、「包含表单的弹窗」三部分组成。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
Luke是一个用于Lucene搜索引擎的，方便开发和诊断的第三方工具，它可以访问现有Lucene的索引，并允许您显示和修改。如果我们把Lucene的索引比作数据库数据的话，那么Luke就是一个管理数据的客户端（DBMS）。我们开发Lucene的时候可以借助这个工具来提高我们的开发效率
本文简要介绍发表在NeurIPS 2022上关于小样本语义分割的论文《Intermediate Prototype Mining Transformer for Few-Shot Semantic Segmentation》。该论文针对现有研究中忽视查询和支持图像之间因类内多样性而带来的类别信息的差距，而强行将支持图片的类别信息迁移到查询图片中带来的分割效率低下的问题，引入了一个中间原型，用于从支持中挖掘确定性类别信息和从查询中挖掘自适应类别知识，并因此设计了一个中间原型挖掘Transformer。文章在每一层中实现将支持和查询特征中的类型信息到中间原型的传播，然后利用该中间原型来激活查询特征图。借助Transformer迭代的特性，使得中间原型和查询特征都可以逐步改进。相关代码已开源在：
随着ApacheParquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而，为了实现这一点，这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
为了解决以上问题，就需要App侧具备一定的动态化能力。目前增强App端的动态性方式，通常来说有下面几类：
事情是这样的，前一段时间小黑哥公司生产交易偶发报错，一番排查下来最终原因是因为 Redis 命令执行超时。
Prometheus项目中的storage和tsdb两个目录都和数据存储相关，但它们的职责和用途有所不同。
流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。流式查询的好处是能够降低内存使用。
由于Spark框架大多都搭建在Hadoop系统之上，要明白Spark核心运行原理还是得对Hadoop体系有个熟悉的认知。之前有写过从Hadoop1.0到Hadoop2.0架构的优化和发展探索详解文章，后续会逐渐传入平台汇总，大家可以先去温习一下Hadoop整个体系，然后再来了解Spark框架会更有效率。
流式查询 指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。流式查询的好处是能够降低内存使用。
随着Apache Parquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而，为了实现这一点，这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
参考论文：Survey on active learning algorithms. Computer Engineering and Applications 主动学习算法作为构造有效训练集的方法，其目标是通过迭代抽样，寻找有利于提升分类效果的样本，进而减少分类训练集的大小，在有限的时间和资源的前提下，提高分类算法的效率。主动学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的研究热点问题。介绍了主动学习的基本思想，一些最新研究成果及其算法分析，并提出和分析了有待进一步研究的问题。 1 引言 监督学习模型，例如：
按照热度，排名前十的关键词依次为：版本、查询、内存、插入、配置、日志、集群、文档、 部署、删除。今天，我们先来扒一扒前五大关键词！
DNS，即域名系统（Domain Name System），是互联网中的一项关键技术，负责将人类可读的域名转换为计算机可理解的 IP 地址。虽然这个看似简单的过程常常被忽视，但它却是互联网运行的基石之一。本文将深入解析 DNS 的工作原理、其在互联网架构中的地位，以及一些与 DNS 相关的重要概念。
LinkedList 集合底层是一个双向链表结构，具有增删快，查询慢的忒点,内部包含大量操作首尾元素的方法。适用于集合元素先入先出和先入后出的场景，在队列源码中被频繁使用。
| 导语数据同步，也就是区块同步，是区块链实现节点加入、状态恢复等必不可少的一个环节，只有拥有最新状态的节点，才能参与到共识中去，进行下一个新区块的共识。
今天说点儿概念性的东西，关于linux的dig命令，这个命令主要是用来从DNS域名服务器查询主机的地址信息的。也就是说，针对给定的域名，解析出实际的IP地址，下面我们看看他的输出：
之前详细介绍了DNS及其在linux下的部署过程，今天再说下DNS的BIND高级特性-forwarder转发功能。比如下面一个案例： 1）已经在测试环境下部署了两台内网DNS环境，DNS的zone域名为kevin.cn：http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5570312.html 2）测试机器的DNS地址已经调整为这两台DNS地址，所以测试机访问kevin.cn域名是没有问题的。 由于业务需求，需要测试机器能访问grace.cn域名（grace.cn域名是使用别的DNS地址解析的），这就用到了DNS的BIND中的forwarder转发功能了。 通过BIND的forwarder转发功能，将测试机访问的非kevin.cn的域名都转向forwarder指定的DNS地址上。
AIGC（AI生成内容）与元宇宙依旧处在着极大的应用落地爆发期，社区紧跟国际国内热点话题与最前沿的技术应用突破，除了在日更推文中与大家分享优质的知识信息，我们也在社群知识库中归纳整理了最干货的知识信息体系。
ClickHouse 素以社区火爆著称，无论是谁只要在社区里提交了有价值的想法或代码，管理者都会以最快的速度将它实现、上线。这种做法在激励着 ClickHouse 社区贡献的同时也给 ClickHouse 本身带来了无尽的活力，保证了 ClickHouse 在数据查询速度和稳定性方面的远超同行的霸主地位。几乎每一个月就更新一次的 ClickHouse，在过去的 2021 年实现了哪些优秀的功能呢？现在的 ClickHouse 适合在哪些场景下使用呢？未来 ClickHouse 发展的重点又在哪里呢？从 2019 年突然火爆起来的 ClickHouse 作为一匹黑马，在云原生场景下，是一匹能跑长途的黑马，还是仅仅是明日黄花呢？
3月27日，腾讯健康新冠疫情模块国际版（TH_COVID19_International）正式开源，为全球抗击新冠肺炎疫情贡献科技力量。过去两个月，通过“腾讯健康”小程序，新冠疫情模块为中国用户提供了超过60亿次的疫情动态查询服务，及时、准确、直观的疫情数据统计，为民众正确抗疫提供了必要的信息。 腾讯健康新冠疫情模块国际版以地图和数据统计曲线展现全球疫情统计数据，涵盖新确诊病例、累计确诊病例、治愈数、死亡数等统计维度，也聚合了权威媒体来源的动态疫情报道，以H5网页呈现，方便全球民众通过手机获得及时的疫情
HashMap和Hashtable都是用hash算法来决定其元素的存储，因此HashMap和Hashtable的hash表包含如下属性：
HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap的原理与区别
LinkedList 适用于集合元素先入先出和先入后出的场景，在队列源码中被频繁使用，面试也经常问到，本小节让我们通过源码来加深对 LinkedList 的了解。
本文的目的是为了解释 Grafana Loki 服务的设计动机。本文档并不会深入描述设计的所有细节，但希望能够对一些关键点进行说明，使我们能够提前发现任何明显的错误。本文主要会回答以下几个相关的问题：我们将如何构建它，为什么还要构建它，可以用于什么场景以及谁会使用它。
Apache Spark是行业中流行和广泛使用的大数据工具之一。Apache Spark已成为业界的热门话题，并且如今非常流行。但工业正在转移朝向apache flink。
在医疗场景下，涉及到的业务库有几十个，可能有上万张表要做实时入湖，其中还有某些库的表结构修改操作是通过业务人员在网页手工实现，自由度较高，导致整体上存在非常多的新增列，删除列，改列名的情况。由于Apache Hudi 0.9.0 版本到 0.11.0 版本之间只支持有限的schema变更，即新增列到尾部的情况，且用户对数据质量要求较高，导致了非常高的维护成本。每次删除列和改列名都需要重新导入，这种情况极不利于长期发展，所以需要一种能够以较低成本支持完整schema演变的方案。
导语：数据同步，也就是区块同步，是区块链实现节点加入、状态恢复等必不可少的一个环节，只有拥有最新状态的节点，才能参与到共识中去，进行下一个新区块的共识。
题图来自 Prometheus TSDB (Part 1): The Head Block[1]
在测试XCode性能的时候，发现每次执行测试程序得到的执行时间差距实在太大，于是采用了老赵的CodeTimer来计算线程时间，后来因为测试程序稍微有点复杂，在使用匿名委托时会有参数的“打包”过程，于是改进了CodeTimer，测试功能代码通过实现一个继承自CodeTimer的类来实现，避免每次迭代时参数“打包”的过程。 using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.Runtime.Interop
以下是我们的Core Elasticsearch：Operations课程中的一些很棒的幻灯片，它们有助于解释分片分配的概念。 我们建议您更全面地了解这一点，但我会在此提供我们培训的概述：
Oracle的版本发布和补丁策略一直没有太大的调整，基本保持3-4年一个大版本，两代产品之间会出一个Release 2。这种策略的好处是能够保证系统的稳定性，一个新的大部分更新到Release 2时，基本被认为是比较稳定的版本，保守的用户一般会选择这个版本进行升级。
朋友圈很多朋友都看了，观众人数第一天还挺多，第二天大家好像热性消退，观看人减少了很多。
前面讲了ArrayList 的源码 ，作为 ArrayList 的近亲的 LinkedList，今天我们也来讲讲。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.05252.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 目标检测是一项基本的计算机视觉任务，用于对给定图像中的目标进行定位和分类。 01 概述 大多数最先进的检测方法利用固定数量的提议作为候选对象的中间表示，这在推理过程中无法适应不同的计算约束。 在今天分享中，研究者提出了一种简单而有效的方法，该方法通
小伙伴考了老师一个问题说：DAX 一共有多少个函数？我愣住了，表示不知道。很多小伙伴询问需要查询 DAX 函数的用法，希望有一个词典，于是就有了这个工具。市面上虽然有一些 DAX 函数查询工具，但本套工具极具特色，相信不管是学习 DAX 本身，还是研究本工具的精妙做法，都能让你收益良多。
LINQ是C#中的一项非常好用的功能,全程是语言集成查询Language Integrated Query。LING和SQL类似，但是不仅可以查询数据库中的数据，还可以查询文件、XML、对象集合等等。要使用LINQ特性，需要引用System.Linq命名空间。
在学了一点SSH框架之后，我就一直在想，如果完全不用任何框架，只使用Servlet和JSP的相关知识，来实现一个小系统，会是什么样的。这就是这个小程序，一个简单甚至简陋的博客系统，功能很简单，只有用户登录、注册，发表、修改文章，发表评论，用户信息这几个功能。不过只用Java EE的这些内容来做，还是稍微有些难度的。
什么是实时分析？ 实时分析就是在数据生成后立即使用它来回答问题、做出预测、理解关系和自动化流程。 其定义为“将逻辑和数学应用于数据以提供洞察力以快速做出更好决策的学科。” 实时分析的核心需求是访问新鲜数据和快速查询，这本质上是延迟的两种衡量标准：数据延迟和查询延迟。
关注公众号的盆友应该了解，我一直是在做一些AI应用层技术上的一些研究，这也是大部分人能够入局AI，了解AI的很好的方式，通过实战，从应用层开始，从自己做第一个AI应用开始，慢慢的就可以更加深入的了解。
Convention：Calcite设计的核心概念，代表一类特定的数据源或执行引擎，基于Convention可生成与具体数据源或者引擎相关的执行计划。Calcite初始逻辑计划的所有树节点Convention=NONE，此时CBO代价无穷大，基于Calcite内置执行器无法直接执行。只有将所有计划树节点都转为可执行Convention才可基于Calcite执行，该转换过程可等价理解为从逻辑计划转为物理计划。
不过出于线程并发度的原因，一般舍弃前两者使用最后的ConcurrentHashMap，他的性能和效率明显高于前两者。
作者 CDA 数据分析师 Spark这套速度极快的内存分析引擎与以往的大数据处理框架相比具有诸多优势，从而能够轻松地为大数据应用企业带来理想的投资回报。Spark项目将一系列创新型思维带入了大数据处理市场，并且表现出极为强劲的发展势头。近年来，CDA大数据团队针对Spark框架开展了广泛深入的研究，并融入到大数据分析师的培训课程中，整个课程体系变得更加完善，我们相信，随着整个团队的不断努力，我们的大数据分析师培训项目将日臻完美。 一、Spark的发展 Spark是伯克利大学2009年开始研发的一个项
C#中的关键字 关键字是对编译器具有特殊意义的预定义保留标识符。它们不能在程序中用作标识符，除非它们有一个 @ 前缀。例如，@if 是有效的标识符，但 if 不是，因为 if 是关键字。 下面是列出的所有的关键字在 C# 程序的任何部分都是保留标识符： abstract as base bool break byte case catch char checked class const continue d
上一篇 文章我们实现了区块链的工作量证明机制（Pow），尽可能地实现了挖矿。但是距离真正的区块链应用还有很多重要的特性没有实现。今天我们来实现区块链数据的存储机制，将每次生成的区块链数据保存下来。有一点需要注意，区块链本质上是一款分布式的数据库，我们这里不实现"分布式"，只聚焦于数据存储部分。
有人盛赞称，这是一项“伟大的工作”，也有人惊叹于研究思路：“从经典方法中获取知识，牛。”
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