原题：When to Use What: REST, GraphQL, Webhooks, & gRPC
在上一篇《Android性能优化（三）之内存管理》中我们对Android的内存管理有了一定的认识，本篇文章从实际出发对内存进行优化，主要包含以下部分：
gRPC是一个高性能、开源、通用的RPC框架，面向移动和HTTP/2设计，是由谷歌发布的首款基于Protocol Buffers的RPC框架。
分布式计算开源框架Hadoop近日发布了今年的第一个版本Hadoop-2.3.0，新版本不仅增强了核心平台的大量功能，同时还修复了大量bug。 新版本对HDFS做了两个非常重要的增强： 支持异构的存储层次 通过数据节点为存储在HDFS中的数据提供了内存缓存功能 借助于HDFS对异构存储层次的支持，我们将能够在同一个Hadoop集群上使用不同的存储类型。此外我们还可以使用不同的存储媒介——例如商业磁盘、企业级磁盘、SSD或者内存等——更好地权衡成本和收益。如果你想更详细地了解与该增强相关的
选自Github 机器之心编译 参与：Jane W、李泽南 TensorFlow 是一个由谷歌发布的机器学习框架，在这篇文章中，我们将阐述 TensorFlow 的一些本质概念。相信你不会找到比本文更
每当项目进入联调阶段，或者提前约定接口时，前后端就会聚在一起热火朝天的讨论起来。可能 99% 的场景都在约定 Http 接口，讨论 URL 是什么，入参是什么，出参是什么。
摘要最多有max_output包含图像的摘要值。图像由张量构成，张量必须为4-D，形状[batch_size, height, width, channels]，通道可以是:
🐯 猫头虎博主在此！今天，咱们要聊聊Go语言中一个激动人心的进展 —— goprotobuf。如果你在搜索“Go语言第三方库”、“Go protobuf实现”或者“Go与系统互操作性”，你来对地方了！本文将为你提供一个深度分析的视角，看看Go是如何通过这些新工具和库，进一步融入大型系统和多语言环境中的。
原文：https://developers.google.com/tech-writing
石乐志, 从16101703中旬, 重新拾起旧物, 总结一下Android必须要掌握的东西.
这篇文章是airbnb团队在KDD2019上的一篇文章。在当时来看，GBDT的模型已经对他们的业务有了一定的贡献，这篇文章主要是在讲，该团队在尝试使用NN模型来做进一步的迭代。
TcMalloc 的核心是分层缓存，前端没有锁竞争，可以快速分配和释放较小的内存对象（一般是 256 KB）前端有两种实现，分别是 pre-CPU 和 pre-Thread 模式，前者申请一块大的连续内存，每一个逻辑 CPU 将获得其中的一段。这种模式下 TcMalloc 通过保存额外的元数据来动态地调整每种大小类的实际缓存大小。Per-Thread 模式为每个线程分配一个本地缓存，线程缓存中每种大小类的可用对象通过链表连接。
我打算写一篇文章，作为一个练习来帮助我理解当缓存失效时发生了什么。毕竟，理解一件事的最好方法就是试着向别人解释。
本文探讨了Debug Headers的常见优点，所能提供的信息，为CDN调试的相关内容提供全面指导。
•UpperCamelCase 每个单词的首字母都大写，包含第一个单词•lowerCamelCase 每个单词的首字母都大写，除了第一个单词， 第一个单词首字母小写，即使是缩略词•lowercase_with_underscores 只是用小写字母单词，即使是缩略词， 并且单词之间使用 _ 连接
InfluxDB是一个开源时间序列数据库，针对运营监控，应用程序指标，物联网传感器数据和实时分析等领域中的时间序列数据的快速，高可用性
https://medium.com/disney-streaming/the-cdn-edge-debug-headers-can-be-your-best-friend-af06cfd9f2db
kafka 传统上被视为一个强大的消息总线，能够处理事件流，但是不具备对数据的处理和转换能力。kafka可靠的流处理能力，使其成为流处理系统的完美数据源，Apache Storm，Apache Spark streams,Apache Flink,Apache samza 的流处理系统都是基于kafka构建的，而kafka通常是它们唯一可靠的数据源。 行业分析师有时候声称，所有这些流处理系统就像已存在了近20年的复杂事件处理系统一样。我们认为流处理变得更加流行是因为它是在kafka之后创建的，因此可以使用kafka做为一个可靠的事件流处理源。日益流行的apache kafka,首先做为一个简单的消息总线，后来做为一个数据集成系统，许多公司都有一个系统包含许多有趣的流数据，存储了大量的具有时间和具有时许性的等待流处理框架处理的数据。换句话说，在数据库发明之前，数据处理明显更加困难，流处理由于缺乏流处理平台而受到阻碍。 从版本0.10.0开始，kafka不仅仅为每个流行的流处理框架提供了更可靠的数据来源。现在kafka包含了一个强大的流处理数据库作为其客户端集合的一部分。这允许开发者在自己的应用程序中消费，处理和生成事件，而不以来于外部处理框架。 在本章开始，我们将解释流处理的含义，因为这个术语经常被误解，然后讨论流处理的一些基本概念和所有流处理系统所共有的设计模式。然后我们将深入讨论Apache kafka的流处理库，它的目标和架构。我们将给出一个如何使用kafka流计算股票价格移动平均值的小例子。然后我们将讨论其他好的流处理的例子，并通过提供一些标准来结束本章。当你选择在apache中使用哪个流处理框架时可以根据这些标准进行权衡。本章简要介绍流处理，不会涉及kafka中流的每一个特性。也不会尝试讨论和比较现有的每一个流处理框架，这些主题值得写成整本书，或者几本书。
我们经常使用 Google 来搜索我们想要的信息，但是我们真地会用 Google 吗？
想象一下，如果我想将 nginx 部署到 Kubernetes 集群，我可能会在终端中输入类似这样的命令：
如果您是 WordPress 新手，您可能需要知道如何清除缓存。如果您不熟悉该术语，清除缓存只是一种从网站临时存储中删除材料和数据的方法。如果您进行了任何修改，您将知道您获得的是最新的材料或数据。
把这个 loader 放置在其他 loader 之前， 放置在这个 loader 之后的 loader 就会在一个单独的 worker 池(worker pool)中运行
缓存预热是指在 Spring Boot 项目启动时，预先将数据加载到缓存系统（如 Redis）中的一种机制。
消息在真正发往 Kafka 之前，有可能需要经历拦截器、序列化器和分区器等一系列的作用，前面已经做了一系列分析。那么在此之后又会发生什么呢？先看一下生产者客户端的整体架构，如下图所示。
这个教程中将会描述protocol buffer编译器通过给定的 .proto会编译生成什么Go代码。教程针对的是proto3版本的protobuf。在阅读之前确保你已经阅读过Protobuf语言指南。
特殊的是StoreLoad，会使该屏障之前的所有内存访问指令(装载和存储指令)完成之后，才执行该屏障之后的内存访问指令；是一个”全能型”的屏障，它同时具有其他三个屏障的效果
幸运的是，Java附带了第一个这些格式的预定义格式化程序。可以在下面找到将标题设置为当天结束的示例。
WordPress.com是由 Automattic（发明 WordPress 的开发人员）运营的在线平台，您可以在其中免费创建基本博客（尽管您可以注册高级计划）。WordPress.com 的问题在于，您的网站在技术上由 Automattic 拥有和管理，而在网站的功能和设计方面，您的选择有限。
开发者可以利用 HTTP 响应头来加强 Web 应用程序的安全性，通常只需要添加几行代码即可。本文将介绍 web 开发者如何利用 HTTP Headers 来构建安全的应用。虽然本文的示例代码是 Node.js，但基本所有主流的服务端语言都支持设置 HTTP 响应头，并且都可以简单地对其进行配置。
创建新项目 step1： 双击打开 PyCharm，点击 Create New Project：
通常，缓存可以通过存储数据来提高性能，从而可以更快后面相同数据的请求。例如，来自网络的缓存资源可以避免频繁的和服务器交互。缓存计算结果可以省去进行相同计算的时间。
这些干预步骤可以在Spring Boot应用程序启动和停止完成后进行，从而实现更灵活的配置和初始化。
最近在 BazelCon 23 上宣布，Bazel 7 推出了多年来一直在开发中的一系列新功能，其中包括全新的模块化外部依赖管理系统 Bzlmod、全新优化的“Build without the Bytes”模式、得益于 Project Skymeld 的多目标构建性能改进等等。
本文档描述了SQLite库的体系结构。这里的信息对于那些想理解或修改SQLite内部工作的人很有用。 附近的图表显示了SQLite的主要组件以及它们如何进行互操作。 下面的文本解释了各种组件的角色。
在项目开发中缓存可以说是一直的存在，但是缓存技术具体该怎么用用在哪里，对于大多数开发人员来说并不知道，甚至有些开发人员认为缓存使用过于复杂。那么通过这篇文章各位读者可以充分理解缓存的使用和原理。
lua是一种比较轻量的脚本语言，可以嵌入应用程序中，能以较小的代价定制功能。在Redis里，也可以通过使用lua脚本来实现特定的效果。 llua脚本是一个和Redis独立的技术，不仅能用在Redis里，还能用在其他场景中。 l我们先使用docker命令创建redis容器再进入容器内部
在学习爬虫的过程中，相信大家对HTTP这个词已经不陌生了，它好像从未离开过我们的视线。被迫所需，我们每次都要使用开发者工具去查看请求头，响应头，以及头中的各个字段，使用别人封装好的模块填入信息，敲几行代码就解决了。面对简单的爬取任务，我们也许根本不用管它是什么，但可能等我们真正遇到问题的时候，却无从下手。
导读：Gradle是一个基于Apache Ant和Apache Maven概念的项目自动化构建工具。它使用一种基于Groovy的特定领域语言(DSL)来声明项目设置，抛弃了基于XML的各种繁琐配置。面向Java应用为主。当前其支持的语言限于Java、Groovy、Kotlin和Scala，计划未来将支持更多的语言。
不同的平台对应的文件系统是不同的，比如文件路径，因此 Flutter 中获取文件路径需要原生支持，原生端通过 MethodChannel 传递文件路径到 Flutter，如果没有特殊的需求，推荐大家使用 Google 官方维护的插件 path_provider。
zhangrelay@LAPTOP-5REQ7K1L:~$ sudo apt install ros-humble-rmw-fastrtps-cpp [sudo] password for zhangrelay: Reading package lists... Done Building dependency tree... Done Reading state information... Done ros-humble-rmw-fastrtps-cpp is already the newest version (6.2.1-2jammy.20220520.012804). ros-humble-rmw-fastrtps-cpp set to manually installed. 0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 0 not upgraded.
和其他数据库系统相比, MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥好的作用,但同时也会带来一点选择上的困难。MySQL并不完美,却足够灵活,能够适应高要求的环境,例如web类应用。同时, MySQL既可以嵌入到应用程序中,也可以支持数据仓库、内容索引和部署软件、高可用的冗余系统、在线事务处理系统 (OLTP)等各种应用类型。
在上个月前，我写了这样的一篇文章，开源 | 如何写一个好用的 JetPack Compose 状态页组件 。里面讲了如何去写一个 compose 状态页组件，结果这反而是错误的开始，本篇就是对上述的一个修正及反思过程。
HashMap和Hashtable，虽然它们有很大的区别，如继承关系不同，对value的约束条件(是否允许null)不同，以及线程安全性等有着特定的区别，但从实现原理上来说，它们是一致的。所以，我们只以Hashtable来说明： 在java中，存取数据的性能，一般来说当然是首推数组，但是在数据量稍大的容器选择中，Hashtable将有比数组性能更高的查询速度。具体原因看下面的内容： Hashtable在存储数据时，一般先将该对象的HashCode和0x7FFFFFFF做与操作，因为一个对象的HashCode可以为负数，这样操作后可以保证它为一个正整数。然后以Hashtable的长度取模，得到该对象在Hashtable中的索引。
最近在看AtomicIntegerFieldUpdater的时候看到了两个很有意思的方法：compareAndSet 和 weakCompareAndSet。下面主要针对这两个方法展开讨论。 基于 JDK 8 首先，我们知道AtomicIntegerFieldUpdater是一个基于反射的功能包，它可以实现针对于指定类中volatile int 字段的原子更新。 『 compareAndSet 』： /** * Atomically sets the field of the given object m
JVM 进程启动时，ClassLoader 会将需要的所有类加载到内存，主要分为以下三步：
内存和性能管理是软件开发的重要方面，也是每个软件开发者都应该注意的。尽管很有用，但弱引用在JavaScript中并不经常使用。WeakSet和WeakMap是在ES6版本中被引入JavaScript的。
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