构建既可扩展又引人入胜的现代 Web 应用程序需要使用相关技术。ReactJS和Flask是两个流行的框架，分别用于前端和后端开发。
你知道 Redux 真正的作用远不止状态管理吗？ 你是否想要了解 Redux 的工作原理？ 让我们深入研究 Redux 可以做什么，它为什么做它的事情，它的缺点是什么，以及它与设计有哪些关联？
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第六部分，主要介绍高可用计算架构，介绍了高可用架构设计的要点以及不同架构方式的优缺点。
我真的很喜欢研究无监督学习问题。它们为监督学习问题提供了一个完全不同的挑战，用我拥有的数据进行实验的发挥空间要比监督学习大得多。毫无疑问，机器学习领域的大多数发展和突破都发生在无监督学习领域。
使用 React 时，我们的默认思维方式应该是 不会强制修改 DOM ，而是通过传入 props 重新渲染组件。但是，有些情况却无法避免修改 DOM 。
本文通过四种方式来告诉你如何使用，虽然有一种被放弃了。今日早读文章由老虎集团@joking_zhang翻译授权分享。
每个React组件强制要求必须有一个 render()。它返回一个 React 元素，是原生 DOM 组件的表示。如果需要渲染多个 HTML 元素，则必须将它们组合在一个封闭标记内，例如 <form>、<group>、 等。此函数必须保持纯净，即必须每次调用时都返回相同的结果。02
服务账户是我们用于身份验证自动化操作的帐户，例如CI/CD流水线。它们不应该与用户绑定，因为如果我们禁用该用户或限制其权限，我们不希望我们的流水线开始失败。服务账户应具有严格的访问控制，并且不应允许执行比管道所需更多的操作，而实际用户可能需要访问更多的资源。 在Argo CD中创建服务账户有两种方法：一种是使用本地用户（只使用apiKey并删除登录部分），另一种是使用项目角色并为这些角色分配令牌。
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React Hook本质就是一个函数，其名称以 “use” 开头，函数内部可以调用其他的 hook，结果一般会有返回值，使用hook的目的一般是抽离多个组件的公共逻辑，本文以6个案例来带大家熟悉React Hook的使用。
负载均衡的目的是为了解决单个节点压力过大，造成Web服务响应过慢，严重的情况下导致服务瘫痪，无法正常提供服务。
要将数据包从一个 IP 地址发送到另一个 IP 地址，中间路由器必须知道如何将数据传递到下一跳，以便数据最终到达目的 IP 地址。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具，同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
几年前，我决定试着分别在 React 和 Vue 中构建一个相当标准的 To Do（待办事项）应用。这两个应用都是使用默认的 CLI 构建的（React 的 create-react-app 和 Vue 的 vue-cli）。我想尽量保持中立，通过这样的例子来告诉大家这两种技术执行特定任务时是怎样做的。
Matplotlib可能是Python的事实数据可视化库，但它并不总是最漂亮的。在本文中，我们将探讨如何将单调的默认Matplotlib图变成漂亮的数据可视化。我们将探索COVID-19数据，以了解该病毒如何在不同国家传播（我们只是针对数据进行分析不对任何做出评价）。
你在互联网的每一个访问，都是从一个「IP地址」到另外一个「IP地址」，从协议的原理决定了，通讯的双方必然知道对方的IP地址。因此，你访问网站，网站就一定知道你访问它时使用的IP地址，这个功能与定位权限没有关系。
声明：本文章仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。（注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。）
在微服务架构中，负载均衡是实现高可用性、高性能和可伸缩性的关键组件，正确地选择和配置负载均衡规则对于整个系统的性能和稳定性都至关重要。Ribbon 是一个常见的负载均衡框架，在 Netflix 的微服务架构中发挥了重要作用。然而，在某些场景下，Ribbon 默认的负载均衡规则并不能满足我们的需求。
计算高可用的主要设计目标是当出现部分硬件损坏时，计算任务能够继续正常运行。因此计算高可用的本质是通过冗余来规避部分故障的风险，单台服务器是无论如何都达不到这个目标的。所以计算高可用的设计思想很简单：通过增加更多服务器来达到计算高可用。
例如有一个在线商城系统，如果这个系统业务量很小，比如在校学生自己随便写的一个小项目，所有的代码都放在一个项目store-web中，然后把这个项目部署在一台服务器上。整个项目所有的服务都由这台服务器提供，这就是单机结构。
本文基于OSDI-18收录的《Arachne: Core-Aware Thread Management》翻译整理而成。
100个人回答五道题，有81人答对第一题，91人答对第二题，85人答对第三题，79人答对第四题，74人答对第五题。 答对三道题或三道题以上的人算及格，那么在这100人中至少有多少人及格呢？
在我们平时使用React的时候，对于React中的Ref的属性，相信大家使用的频率是很低的。说实话，真正了解React Ref属性的人少之又少，我都不确定自己是否真正的了解了所有的内容，毕竟它不是一个经常能够被人使用的属性，而且在过去一段时间，它本身的API在不断修改。那么在本教程中，我将尽可能的向大家介绍React中的Ref
1、定义了一个结构体，结构体里面的三个域分别表示三种资源的数量。 2、定义一个最大需求矩阵，写出已分配资源数矩阵、需求矩阵、可用资源 向量、记录安全序列的数组、试探分配序列。 3、银行家算法使用的是试探分配的策略，如果进程请求分配的资源既不大 于自己尚需的资源，又不大于系统现存的资源，那就可以先试探着将资源分配给该进程，然后测试分配后是不是有可能造成死锁，如果不会引起死锁（即安全状态）就可以完成分配，否则（即不安全状态）就将试探分配的资源回收回来让其等待。 二、实施步骤 1. 银行家算法中的数据结构 为了实现银行家算法，在系统中必须设置这样四个数据结构，分别用来描述系统中可利用的资源、所有进程对资源的最大需求、系统中的资源分配，以及所有进程还需要多少资源的情况。 (1) 可利用资源向量Available。 (2) 最大需求矩阵Max。 (3) 分配矩阵Allocation。 (4) 需求矩阵Need。 2. 银行家算法 设Requesti是进程Pi的请求向量，如果Request i[j]=K，表示进程Pi需要K个Rj类型的资源。当Pi发出资源请求后，系统按下述步骤进行检查： (1) 如果Request i[j]≤Need[i, j]，便转向步骤(2)； 否则认为出错，因为它所需要的资源数已超过它所宣布的最大值。 (2) 如果Request i[j]≤Available[j]，便转向步骤(3)； 否则，表示尚无足够资源，Pi须等待。 (3) 系统试探着把资源分配给进程Pi，并修改下面数据结构中的数值： Available[j] = Available[j] – Request i[j]; Allocation[i, j] = Allocation[i, j] + Request i[j]; Need[i, j] = Need[i, j] – Request i[j]; (4) 系统执行安全性算法，检查此次资源分配后系统是否处于安全状态。若安全，才正式将资源分配给进程Pi，以完成本次分配；否则，将本次的试探分配作废，恢复原来的资源分配状态，让进程Pi等待。 3. 安全性算法 系统所执行的安全性算法可描述如下： (1) 设置两个向量： ① 工作向量Work，它表示系统可提供给进程继续运行所需的各类资源数目， 它含有m个元素，在执行安全算法开始时，Work := Available； ② Finish：它表示系统是否有足够的资源分配给进程，使之运行完成。开始时先做Finish[i] := false；当有足够资源分配给进程时，再令Finish[i] := true。实现以下功能。 (2) 从进程集合中找到一个能满足下述条件的进程： ① Finish[i]=false; ② Need[i, j]≤Work[j]; 若找到，执行步骤(3)，否则，执行步骤(4)。 (3) 当进程Pi获得资源后，可顺利执行，直至完成，并释放出分配给它的资源，故应执行： Work[j] = Work[j]+Allocation[i, j]; Finish[i] =true; go to step 2; (4) 如果所有进程的Finish[i]=true都满足，则表示系统处于安全状态；否则，系统处于不安全状态。 假定系统中有五个进程{P0, P1, P2, P3, P4}和三类资源{A, B, C}，各种资源的数量分别为10、5、7，在T0时刻的资源分配情况如图：
他能够将大量的请求，根据负载均衡算法，将不同的请求分发到多台服务器上进行处理，使得所有的服务器负载都维持在一个高效稳定的状态，进而可以提高系统的吞吐量，和保证系统的可用性
关键字 const 被用于表示常量，常量用于存储不会改变的数据，常量中的数据类型只可以是布尔型、数字型（整数型、浮点型和复数）和字符串型。
前端界有句玩笑话 —— 「React 一点都不 react，Solid 才应该叫 React」。
基于角色的权限控制（RBAC)是管理用户对某种资源或操作的权限的通用方法。权限可以明确指定可以访问的资源和操作。基本原理如下：权限将被分配给某个角色，并将该角色分配给某个用户或者是用户组，而不是直接分配给某个用户。
利用 Omni-Channel通过Salesforce的记录去创建工作项目，然后将这些工作分配给空闲的客服代表。你可以自动分配大部分的Salesforce对象到队列中，如将个案，线索，聊天，以及SOS视频电话等推送给你的客服代表。
CPU 管理器是 kubelet 的一部分；kubelet 是 Kubernetes 的节点代理，能够让用户给容器分配独占 CPU。CPU 管理器自从 Kubernetes v1.10 进阶至 Beta[1]， 已证明了它本身的可靠性，能够充分胜任将独占 CPU 分配给容器，因此采用率稳步增长， 使其成为性能关键型和低延迟场景的基本组件。随着时间的推移，大多数变更均与错误修复或内部重构有关， 以下列出了几个值得关注、用户可见的变更：
首先根据I/O请求中的物理设备名查找系统设备表（SDT），从中找出该设备的DCT，再根据DCT中的设备状态字段，可知该设备是否正忙。若忙，便请求I/O进程的PCB挂在设备队列上；空闲则按照一定算法计算设备分配的安全性，安全则将设备分配给请求进程，否则仍将其PCB挂到设备队列。
【转】https://www.cnblogs.com/yuananyun/p/5186427.html
列表推导是一种用于处理列表的简单单行语法，可让您访问列表的各个元素并对其执行操作。
（2）区别 Redux更多的是遵循Flux模式的一种实现，是一个 JavaScript库，它关注点主要是以下几方面∶
就是以银行借贷系统的分配策略为基础，判断并保证系统的安全运行。我们可以把操作系统看作是银行家，操作系统管理的资源相当于银行家管理的资金，进程向操作系统请求分配资源就相当于用户向银行家贷款。 实现方法： 为保证资金的安全,银行家规定: (1) 当一个顾客对资金的最大需求量不超过银行家现有的资金时就可接纳该顾客; （即当资源池中剩余的可利用资源 >= 线程还需要的资源时，就可以将可利用资源分配给此线程） (2) 顾客可以分期贷款,但贷款的总数不能超过最大需求量; （线程可以请求分配资源，但是请求的资源总数不能超过资源池中剩余的可利用资源） (3) 当银行家现有的资金不能满足顾客尚需的贷款数额时,对顾客的贷款可推迟支付,但总能使顾客在有限的时间里得到贷款; （当线程池中的资源暂时不满足当前的线程所需时，将此线程先暂时搁置，先将资源分配给能够满足的需求的其他线程，等到线程池中的资源足够满足先前搁置的线程时，在将资源分配给搁置的线程） (4) 当顾客得到所需的全部资金后,一定能在有限的时间里归还所有的资金。 （当线程拿到所需要的所有资源，运行结束后，将自身所有的资源放回资源池中）
介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式，机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列，并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下，监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式，数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类，相反，机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关
系统本身是属于多商家多坐席SaaS客服系统，每个商家账号之间是独立的互相不可见，商户下可创建商户子账号。
数据集下载链接 https://acadgildsite.s3.amazonaws.com/wordpress_images/r/wineDataset_Kmeans/Wine.csv
A Complete Guide of SAP Variant Configuration SAP变式配置的完整指南
今天我们来学习 Python 中的 lambda 函数，并探讨使用它的优点和局限性
Elasticsearch Index Lifecycle Management（ILM）是Elasticsearch的一个功能，用于管理索引的生命周期，优化索引的性能和减少存储成本。ILM可以自动执行索引的各种操作，如创建、删除、滚动、缩小等，从而帮助用户轻松地管理索引的生命周期。ILM可以帮助用户减少手动干预的工作量，使其可以更好地专注于数据分析。
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎，用于在大规模数据集中进行搜索、分析和存储。 Elasticsearch是一个分布式系统，可以通过多个节点进行水平扩展。
这里有两种方案 这是最近增加的一种方案。Refs 是使用 React.createRef() 方法创建的，并通过 ref 属性添加到 React 元素上。为了在整个组件中使用refs，只需将 ref 分配给构造函数中的实例属性。 class MyComponent extends React.Component { constructor(props) { super(props) this.myRef = React.createRef() } render() { r
OmniPlan Pro 是 The Omni Group 为 macOS 和 iOS 操作系统开发的项目管理软件。它允许用户创建和管理复杂的项目、定义任务、分配资源、跟踪进度和生成报告。OmniPlan Pro 包括甘特图、网络图、关键路径分析、资源均衡和成本跟踪等功能。
今天我们开始学习新的篇章MapReduce 系列知识，所以本期带来的是大数据开发-MapReduce ，MapReduce作为一种编程模型，它是如何将自己的功能发挥到极致，以此提高工作效率的呢？下面就一起来看。
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