现在的手游也开始越来越复杂，以前少量交互线上保存的服务器架构越来越不能满足现在越来越偏向PC端MMORPG的需求。比如现在手游也引入了地图服务、公会服务等等。特别是地图服务需要能够动态切换服务节点、并且由于广播量巨大，导致我们得用更多级的缓存和更复杂的负载均衡。这些缓存和负载均衡都会涉及缓存失效、同步、更新、发现延迟等问题，所以越来越需要一个路由系统来解决这些问题。
一、数据结构与对象 简单动态字符串（SDS） 相比C字符串增加记录字符串长度的，获取字符串长度复杂度为O(1) 相比C字符串增加记录已分配内存空间，可以避免缓冲区溢出 空间预分配和空间惰性释放 二进制安全，不是以空字符（\0）来判断字符串是否结束 遵循C字符串以空字符结尾的惯例，可以兼容部分C字符串函数 关于空间预分配和空间惰性释放 字符串增长操作时，如果修改后长度小于1M则分配该字符串长度2倍的内存空间，如果修改后长度大于等于1M则分配该字符串长度+1M的内存空间。（预分配，避免每次增长操作都需要进
Redis的发布订阅由PUBLISH，SUBSCRIBE，PSUBSCRIBE等命令组成,例子如下:
最佳实践：因为对字符串的增长或缩短操作都有可能需要执行内存重分配，所以修改相同键使用SDS类型保存的值时保持修改前后长度一致。
从“流”的概念出发，并引入响应式流程规范，从而分析响应式编程中所包含的各个核心组件。
本文首先介绍了 GraphQL，再通过 MongoDB + graphql + graph-pack 的组合实战应用 GraphQL，详细阐述如何使用 GraphQL 来进行增删改查和数据订阅推送，并附有使用示例，边用边学印象深刻~
这一次滴滴面试官问了很多问题，主要是围绕着简历去展开。有问了node进程，还有express等等。手撕的代码比较多，对，然后还变到了vue2和vue3，目前Vue3的话现在是全面使用。
Apache Kafka 是一个分布式的流处理平台（分布式的基于发布/订阅模式的消息队列【Message Queue】）。
Redis实例运行在单独的进程中，应用系统（Redis客户端）通过Redis协议和Redis Server 进行交互
直到今天，在各类媒体口中，数据科学家依然是“21世纪最性感的职业”。但事实上，希望进入这个行业的初级数据科学家已经供过于求。
责任链模式（Chain of Responsibility Pattern）是一种行为型设计模式，它通过将请求的发送者和接收者解耦，使多个对象都有机会处理请求。在这个模式中，请求沿着一个处理链依次传递，直到有一个对象能够处理它为止。
有两种方式可以实现，一种是直接调用回调函数，和javascript一样。这种方式的局限性在于代码相对啰嗦，因为golang的函数定义必须是有类型的，会涉及到更多的类型断言的操作，匿名函数使用起来也比javascript的要更麻烦一些。第二种方式是采用channel来传递数据，这种方式更加go方式一点。所以我后来采取了第二种方式实现。（第一种也尝试过） 简而言之，核心就是一个chan interface{}，一个无缓冲的channel用来发送数据。这个channel是由Observer传递进来的（类似于回调的概念）
周末空闲，选读了一下一本很不错的C#语言使用的书，特此记载下便于对项目代码进行重构和优化时查看。 Standing On Shoulders of Giants，附上思维导图，其中标记的颜色越深表示
Redis是一款开源的、高性能的键-值存储（key-value store）。它常被称作是一款数据结构服务器（data structure server）。
StreamBuild从字面意思来讲是数据流构建，是一种基于数据流的订阅管理。Stream可以接受任何类型的数据，值、事件、对象、集合、映射、错误、甚至是另一个Stream，通过StreamController中的sink作为入口，往Stream中插入数据，然后通过你的自定义监听StreamSubscription对象，接受数据变化的通知。如果你需要对输出数据进行处理，可以使用StreamTransformer，它可以对输出数据进行过滤、重组、修改、将数据注入其他流等等任何类型的数据操作。
这些技术通常不是孤立存在的，而是相互交叉和融合的，以解决更复杂的问题。在实际应用中，根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
Redis是基于c语言编写的开源非关系型内存数据库，可以用作数据库、缓存、消息中间件，这么优秀的东西客定要一点一点的吃透它。
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最近我们被客户要求撰写关于预测UCI鲍鱼年龄数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。
养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄，还取决于食物的供应情况。而且，鲍鱼有时会形成所谓的“发育不良”种群，其生长特征与其他鲍鱼种群非常不同。这种复杂的方法增加了成本并限制了其普及。我们在这份报告中的目标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环，然后是鲍鱼的年龄。
鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴。 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄，还取决于食物的供应情况。而且，鲍鱼有时会形成所谓的“发育不良”种群，其生长特征与其他鲍鱼种群非常不同。这种复杂的方法增加了成本并限制了其普及。我们在这份报告中的目标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环，然后是鲍鱼的年龄。
推荐系统核心任务是排序，从线上服务角度看，就是将数据从给定集合中数据选择出来，选出后根据一定规则策略方法进行排序。 线上服务要根据一定规则进行架构设计，架构设计是什么？每一次权衡取舍都是设计，设
I have a binary classification problem and one class ispresent with 60:1 ratio in my training set. I used the logistic regression andthe result seems to just ignores one class.
AI 科技评论按：如果每个人都有足够的时间和热诚，并乐意去大学拿个 AI 学位，那你大概就不会读到这篇博客了。 虽说 AI 的工作方式挺神秘的，但在处理技术问题的时候，以下这五个 AI 原则应该可以帮你规避一些错误。它们对于当代的基于统计学习的机器学习（Machine Learning）系统，尤其是深度学习（Deep Learning）系统尤其适用。
雷锋网AI 科技评论按：如果每个人都有足够的时间和热诚，并乐意去大学拿个 AI 学位，那你大概就不会读到这篇博客了。 虽说 AI 的工作方式挺神秘的，但在处理技术问题的时候，以下这五个 AI 原则应该可以帮你规避一些错误。它们对于当代的基于统计学习的机器学习（Machine Learning）系统，尤其是深度学习（Deep Learning）系统尤其适用。
现在您了解了深度学习是什么、它的用途以及如何创建和部署模型，现在是时候深入了！在理想的世界中，深度学习从业者不必了解每个细节是如何在底层工作的。但事实上，我们还没有生活在理想的世界中。事实是，要使您的模型真正起作用并可靠地工作，您必须正确处理很多细节，并检查很多细节。这个过程需要能够在训练神经网络时查看内部情况，找到可能的问题，并知道如何解决它们。
这次的百度面试挺紧张的，在写算法题的时候脑子都有点空白，还是按照脑海中那点残存的算法技巧才写出来，不至于太尴尬，以及第一次面试百度这种级别的公司，难免出现了一些平常不至于出现的问题或没注意的缺点，在这里分享给大家。
最近被react的性能问题折腾惨了，在实际项目开发中，组件的深度可能很深很深，而react的更新机制本质上还是一种全量的脏检查，也就是从当前组件开始，把它作为根节点的整棵树都检查一遍，并且在这过程中做diff，中间涉及一些算法，这些算法说来说去还是因为它存在性能问题，需要靠复杂的算法来迎合react这种脏检查带来的坏处。那么，有没有一种办法，可以避免这种脏检查，也就是在整棵树中，我只需要更新其中一个节点即可。Mobx提供了一种创新的方法，就是对组件所需要的数据进行收集，只有当这个数据发生变化的时候，这个组件才需要重新渲染。这里面还涉及到整个项目中所有组件本身的设计问题。本文尝试基于mobx的这种思路，提出一种基于依赖收集的最小化更新组件技术。
在实际项目开发过程中，经常会在多处不同地方对同一信号进行订阅。比如：在网络请求时，收到返回数据要针对页面多处进行更新操作。 通常会出现以下RAC写法：
当我写下这个标题的时候，我就有些后悔了，题目有点大，不太好控制。但我还是打算尝试一下，通过这篇内容来说清楚CQRS模式，以及和这个模式关联的其它东西。希望我能说得清楚，你能看得明白，如果觉得不错，右下角点个推荐！
这是用来查看某个key的数据类型，这里的类型即指的是上面诸如 String,hash,set....。而不能查看他们对应源码实现上所用的数据编码。可以通过下面的命令查看：
当 Redis 内存超出物理内存限制时，为了保持高效的可用性，Redis 需要对内存中部分数据进行淘汰。Redis 早起版本使用的数据淘汰策略是 LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 策略，LRU 策略是基于最近访问时间进行排序、淘汰的。后来加入了 LFU (Least Frequency Used，最近最低频率) 策略。 Redis 主要使用的还是 LRU 策略。
1）vue 数据双向绑定原理-observer 2）vue 数据双向绑定原理-wather 3）vue 数据双向绑定原理-解析器 Complie
反应式编程（Reactive Programming）对有些人来说可能相对陌生一点。反应式编程是一套完整的编程体系，既有其指导思想，又有相应的框架和库的支持，并且在生产环境中有大量实际的应用。在支持度方面，既有大公司参与实践，也有强大的开源社区的支持。 反应式编程出现的时间并不短，不过在最近的一段时间内，它得到了很大的关注。这主要体现在主流编程平台和框架增强了对它的支持，使它得到了更多的受众，同时也反映了其在开发中的价值。 就 Java 平台来说，几个突出的事件包括：Java 9中把反应式流规范以 java
31.4. 限制 逻辑复制当前有下列限制或者缺失的功能。这些可能在未来的发行中解决。 数据库模式和DDL命令不会被复制。初始模式可以手工使用pg_dump --schema-only进行拷贝。后续的模式改变需要手工保持同步（不过值得注意的是，模式其实不需要在两端保持绝对相同）。当一个活跃的数据库中模式定义改变时，逻辑复制是鲁棒的：当模式在发布者上发生改变并且被复制的数据开始到达订阅者但却不适合表模式时，复制将报错，直至模式被更新。在很多情况下，可以通过先对订阅者应用额外的模式更改来避免间歇性的错误。 序列数
前面在Flutter之旅：Dart语法扫尾-包访问-泛型--异常-异步-mixin中向大家说过: 会有一篇专门介绍Dart中异步的文章,现在如约而至，我将用精致的图文加上生动的例子向你阐述 各位，
前后研究了两个多星期 CTP，各种查资料，感觉总算是基本搞清楚了 CTP 是个什么东西（鬼知道我为什么要搞 CTP），说多了都是泪。本文主要通过对 CTP 简单案例的实现，对 CTP 进行简单的讲解，以及本人学习过程中遇到的一些坑。
这个邮件是不是垃圾邮件？贷款者能否偿还它们的贷款？用户是否会点击广告？你的 Fackbook 照片中那个人是谁？
Observable<T>类是RxSwift框架的基础。其作用就像是一条流水线，让观察者可以实时获取对所有可观察对象所触发的事件，也就是说以此来实现对UI的实时更新或数据、事件等实时处理。 与之前介绍RAC类似，Observable对象所触发的事件有： next，触发时将可观察对象的新值传递给观察者 completed，可观察对象的生命周期正常结束并不再响应触发事件 error，可观察对象出现错误导致其生命周期终止
推荐系统核心任务是排序，从线上服务角度看，就是将数据从给定集合中数据选择出来，选出后根据一定规则策略方法 进行排序。 线上服务要根据一定规则进行架构设计，架构设计是什么？每
由AI制作的假视频和图片开始泛滥，促使学者和立法者呼吁采取对策，以免削弱人们的信任，但麻省理工学院媒体实验室和马克斯普朗克人类发展研究所的研究人员表示，这些担忧可能被夸大了。
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