无法从新区域发布到SNS - 腾讯云开发者社区

发表于2018-04-082019-01-01 作者 wind 最近在使用Activiti 的时候，想实现一个发布新版本的流程后，从旧流程中，复制出一些配置应用在新流程中。...但是发现在注册的全局事件监听器中无法获取到刚刚创建的 Entity。...应该是因为如果开启了缓存默认在缓存中先找，但是可能Activiti 在更新缓存的逻辑上有一些延迟，所以导致无法在 Entity 刚创建完成后就从缓存中获取到出现了问题。

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ApiBoot发布2.1.4-RC1版本，修复无法拉取jar到本地问题

注意：因 ApiBoot 2.1.3.RELEASE版本在上传到Maven中央仓库时，${revision}占位符未被替换导致版本无法拉取，针对这个问题ApiBoot上传了2.1.4-RC1版本来临时解决这个问题

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Atlassian 使用边车和高容错设计将可用性提升到 6 个 9 以上

www.atlassian.com/engineering/atlassian-critical-services-above-six-nines-of-availability 由于边车的缓存命中率通常超过 99.5%，无法命中的情况相对较少...在服务器端，失效广播系统进行跨区域调用，发布失效消息。由于跨区域延迟明显较高，可能会影响失效广播。Connard 解释了工程师如何保护 TCS 免受这个问题的影响。...不能让跨区域停机（例如某个目标区域中的 AWS SNS 故障）延迟或阻止从该 TCS 服务器向其他区域发送失效广播。...为了实现这种隔离，TCS 服务器失效广播系统将所有失效广播数据和处理线程复制到单独的特定于区域的队列中。然后，隔离的工作线程仅从其中一个队列发布到每个目标区域。...向一个目标区域发送广播的速度减慢或完全失败只会减缓该区域的处理速度，不会影响向其他目标区域发布消息。

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超越IaC：解决云计算关注点分离问题

在订阅者测试中模拟 SNS 事件？这些也需要更改。 4. 部署风险在您部署更改之前，无法知道您的更改是否正确。即使进行了全面的本地测试，也始终存在部署后出现问题风险。...关注点分离不仅仅是关于接近程度：它还意味着一个模块中的更改不会强制对无关区域进行更改。在我们的示例中，从一个托管服务简单地切换到另一个等效服务需要对整个堆栈进行更改——代码、IaC、测试和配置。...传统模型无法提供它，导致开发人员和基础设施团队在每次进行更改时都需要不断协调、重新配置和重新测试。更好的方法：来自代码的基础设施这就是来自代码的基础设施 (IfC) 的用武之地。...例如，这段发布消息到 SNS 的代码… publishInput := &sns.PublishInput{ TopicArn: aws.String(topicArn), Message:...我们从一个 SNS 模块和传递给发布者的变量开始： module "topic" { source = ".

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10个实用的数据可视化的图表总结

每个平行轴包含最小值到最大值(例如，花瓣长度从1到6.9，萼片长度从4.3到7.9，等等)。例如，考虑花瓣长度轴。这表明与其他两种植物相比，濑蝶属植物的花瓣长度较小，其中维珍属植物的花瓣长度最高。...每个六边形覆盖特定区域。我们注意到六边形有颜色变化。六边形有的没有颜色，有的是淡绿色，有的颜色很深。根据图右侧显示的色标，颜色密度随密度变化。比例表示具有颜色变化的数据点的数量。...3、等高线密度图（Contour ）二维等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。这是为了找到两个数值变量的密度。例如，下面的图显示了在每个阴影区域有多少数据点。...对于样本分布，数据范围从 10 到 100（100% 数据在 10 到 100 之间）。但对于标准正态分布，100% 的数据在 -3 到 3（z 分数）的范围内。...如果我们不能发现数据集的趋势和洞察力，我们可能无法使用这些数据。希望上面介绍的的图可以帮助你深入了解数据。

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python可视化之seaborn

ax 指定画图区域 ax是axe的简称，这个要涉及到matplotlib的绘图区域的概念，在matplotlib中，首先是有一张纸（figure），然后将纸分成一块一块区域（axes），图就是画在区域上的...前面说过，matplotlib画图的机制是先确定一张纸(figure)，再确定绘图区域(axe)，上面的代码确定了一张长为8，宽为4的纸张，没有显式指明画图区域，则画图区域就是整张纸，所以画出来的图就是长为...注意，这里没有指定图要画在哪张纸上，这是因为matplotlib生成一张纸之后，也就指定了当前绘图将绘在这张纸上，会覆盖之前的figure 用plt.subplot(nrows,ncols)来创建绘图区域...当生成的绘图区域是一个nrows>1,ncols>1的矩阵时，访问就可以变成ax[i][j] 你也可以在使用的时候再指定： subplot(nrows,ncols,index)，这里index就是指定第...index个绘图区域 dataset_line=sns.load_dataset('attention') f=plt.figure(figsize=(8,15)) sns.lineplot(x='subject

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链家网爬虫+数据分析实战案例

大概的逻辑是这样的：利用Scrapy爬取了链家的2900余条成都二手房的数据，然后基于这些数据做了一些关于房屋价格、区域、户型、房屋数量等方面的分析。...# houseLocation字段表示区域，我们取前两个字，然后方便分区统计 house_df['Region'] = house_df['houseLocation'].apply(lambda x:...首先我们看一下单价、房屋数量、总价和行政区的关系 # 按区域分析数量和价格 df_house_count = house_df.groupby('Region')['houseId'].count()..., ax=ax2) ax2.set_title('成都各区二手房数量对比') ax2.set_xlabel('区域') ax2.set_ylabel('数量') sns.boxplot(x='Region...比如涉及到两次缺失值的处理问题，要根据具体的情况去选择相应的方法；比如对于统计的图表选择也要根据具体的业务场景去选择；而且我们这个案例中是没有涉及到异常值的处理，实际上房屋价格是存在异常值的——20多万的房子肯定是不存在的

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活动 | SMP2018计算传播学论坛议程出炉，将从三大角度探讨学科进展

曾在搜狗搜索，金山词霸任职，编写《走进搜索引擎》第一、第二版，翻译《Managing Gigabytes》，自主研发大规模 Key-Value DB，SNS 寻人系统等多个工具，发布经纬度行政区域查询，...提供全球经纬度查询行政区域服务，粒度可达县区级的 LEVEL3。...报告主题：社交媒体数据的大规模获取报告摘要：本报告从新浪微博数据抓取展开，就社交每天数据抓取中最常见的几个问题进行分析。 1）如何获得大量代理 IP，不同渠道的优缺点和价格。

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数据分析实战—北京二手房房价分析

初步观察到一共有11个特征变量，Price 在这里是我们的目标变量，然后我们继续深入观察一下。 # 检查缺失值情况 lianjia_df.info() ?...数据可视化分析 Region特征分析对于区域特征，我们可以分析不同区域房价和数量的对比。..., ax=ax2) ax2.set_title('北京各大区二手房数量对比',fontsize=15) ax2.set_xlabel('区域') ax2.set_ylabel('数量') sns.boxplot...观察到，精装修的二手房数量最多，简装其次，也是我们平日常见的。而对于价格来说，毛坯类型却是最高，其次是精装修。...结果观察到，有电梯的二手房数量居多一些，毕竟高层土地利用率比较高，适合北京庞大的人群需要，而高层就需要电梯。

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快速掌握Seaborn分布图的10个例子

import pandas as pd import seaborn as sns sns.set(style="darkgrid", font_scale=1.2) df = pd.read_csv...sns.displot( data=df, x="Price", kind="hist", aspect=1.4 ) ? 我们将df的名称传递给数据参数。...较暗的区域密度更大，所以它们包含了更多的观测数据。两列看起来都是正态分布，因为密集的区域在中心。您可能已经注意到，我们使用了一个元组作为log_scale参数的参数。...我们的数据集包含房屋的区域信息。让我们看看不同地区的价格变化。...与此相反，在10到15的距离范围内有很多房子。示例10 ecdf图也支持hue、col和row参数。因此，我们可以在一个列中区分不同类别之间的分布。

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以百度贴吧为典型的社交网络隐私主动泄露分析

那么利用信息X构造payload，直接使用百度的site语法对目标SNS进行检索即可。此时不一定能够获取足够的数据，因为单一目标是否曾泄露隐私是一个未知数，其SNS使用深度也是未知数。...4.3 可视化结果其实向量化过程中，初始是3M+个300维向量，然后降维到二维的话，我的小破本有点跑不动，就在分词阶段按照权重先做了个筛选。对更具有代表性的若干个向量进行了降维。...五、建议的解决办法 SNS服务端的安全策略 1)创建资源共享特殊域，用以资源共享及分发，完成站内资源交流，避免SNS之间产生交叉，导致用户SNS间关系被攻击者连接。 2)以用户关系深度作为信任度。...3)资源共享区域信息对低信任度用户不可见，过滤部分非活跃SNS攻击者及攻击账户，增加攻击成本。...4)进入资源共享区域需要SNS交流损耗(包括不限于论坛币)，进一步增加攻击成本，避免出现大规模批量攻击。通过隔离开SNS中用户共享性需求与表达性需求的实现区域，将隐私信息分离并保护起来。

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爱数课实验 | 第八期-新加坡房价预测模型构建

["price"]) # 直方图 plt.title('价格分布直方图') 整体来看，价格分布在0到10000之间，但房价在1000到10000之间的房间数量极少，房屋价格绝大部分都在1000以下...2.4 房屋的区域分布柱状图下面使用Seaborn中的countplot()函数绘制柱状图，展示房屋的区域分布 plt.figure(figsize=(8,5)) sns.countplot(flat_data...2.5 不同区域房屋类型分组柱状图下面使用Seaborn中的countplot()函数绘制柱状图，展示不同区域的房屋类型 plt.figure(figsize=(8,5)) sns.countplot...= flat_data[flat_data['price']<=500] #取价格在500以内的房子进行分析 ) plt.title('不同地区房价箱线图') 从箱线图中观察到：...中心区域的房子价格分布更为广泛，价格的均值也高于其他位置。

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数据可视化(11)-Seaborn系列 | 小提琴图violinplot()

cut:float 以带宽大小为单位的距离，用于将密度扩展到超过极端数据点。设置为0可将小提琴范围限制在观测数据范围内（即，与ggplot中的trim=true具有相同的效果）。...如果是区域，每个小提琴都会有相同的区域。如果计数，小提琴的宽度将按照该箱中的观察次数进行缩放。...案例教程 import seaborn as sns sns.set(style="whitegrid") tips = sns.load_dataset("tips") tips[:5] [eyjd96rfbl.png...] import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="whitegrid") # 读取数据 tips = sns.load_dataset...seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="whitegrid") # 读取数据 tips = sns.load_dataset

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发展中地区的气候变化与粮食短缺：Python分析

此外，世界卫生组织（WHO）声称，对于传染病而言，气候变化是一个威胁倍增因素：它需要应对现有威胁，例如霍乱爆发，寨卡病毒蔓延到新的地理区域或干旱带来的严重营养不良等威胁，并加以增强。...Nipah病毒和Hanta病毒作为人类病原体的出现可追溯到极端天气事件，这些极端事件迫使动物宿主离开其生态位并入侵人类住区。耶鲁气候连接局还指出：此外，温度升高会改变对某些病原体和毒素的暴露。...考虑到气候变化对粮食生产和疾病传播的未来影响，关于气候变化影响的公众教育至关重要。...首先导入python可视化软件包“ seaborn”，然后绘制时间序列的线图： import seaborn as sns sns.set() sns.lineplot(df_global_temp['...水稻产量数据集中的国家共有148个区域。知道发展中地区更容易受到气候变化带来的风险的影响，缩小范围将是有益的。时代杂志指出，尼日利亚，海地，也门，菲律宾和斐济将面临气候变化的最严重后果。

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肿瘤多区域取样的进化分析四：肝癌肿瘤内基因组异质性变化

卫星结节（SNs）是肝脏组织中一种特殊的继发性显微镜病变，常规的成像方法无法显示。SNs、IMs、MOs很难用传统方法确定。...识别癌症分析中重要靶点，发现了显著的扩增和删失区域。 02 突变分析显示患者的ITH程度不同每个患者非同义突变的区域分布表明，HCC患者的ITH程度存在显著差异。...06 伴发结节（SN）发生在HCC晚期对7例患者的9个SNs进行了测序。在系统发育树中，所有的SNs都位于最接近原发的位置（Figure 4），这表明SNs发生于肿瘤恶化晚期。...P5P及其邻近的SNs和P5IM共鉴定150个非同义突变。...小编总结对HCC患者中多区域病变的基因组测序，使我们能够评估瘤内异质性，并概括这些病变的克隆关系。

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Plotly+Seaborn+Folium：爱彼迎租房数据可视化探索

200以下的房源中区域查看房屋的区域（地理为）分布：更多的房子位于Central Region位置。...sns.countplot(df["neighbourhood_group"]) plt.show() [008i3skNly1gy37hizra9j31000dtwev.jpg] 上面是从房源的数量上对比每个区域...price', data=df1 ) plt.title("neighbourhood_group < 250") plt.show() 从箱型图中观察到：...Central Region区域的房子房价分布更为宽广房价的均值也高于其他位置价格分布没有比较其他的值，较为合理 [008i3skNly1gy39fqgs73j30iy0asjrq.jpg] 上面是从房子的区域来比较...不同区域的房间类型 plt.figure(figsize=(12,6)) sns.countplot( data = df, x="room_type", hue="neighbourhood_group

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seaborn可视化入门

4violin小提琴图案例5 Density plot密度图案例部分案例01-pairplot对图 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns...plt.show() 案例02-heatmap热力图 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns...(font='SimHei') # sns中乱码问题 # sns.set_style({'font.sans-serif':['SimHei','Arial']}) #导入数据集合 sns.set(style...小提琴图的内部是箱线图（有的图中位数会用白点表示，但归根结底都是箱线图的变化）；外部包裹的就是核密度图，某区域图形面积越大，某个值附近分布的概率越大。...如果数据的分布有多个峰值（也就是数据分布极其不均匀），那么箱线图就无法展现这一信息，这时候小提琴图的优势就展现出来了！

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飞书接收CloudWatch监控告警

基于aws Cloudwatch创建监控和告警后,可以将告警信息结合SNS主题和lambda函数发送通知到告警群,比如钉钉、企业微信、飞书等等。...) + "\n" \ + "**AWS区域**: " + sns_message['Region'] + "\n" \ + "**监控资源对象**...四、创建监控指标和触发条件关联截止到前一步,sns订阅事件会推送给lambda函数执行python脚本,但是并没有事件源。...需要创建监控指标,并且设置触发规则,然后和sns关联起来。 1.EC2 选择创建警报,并配置产生警报时发送到sns主题,这里选择我们刚刚创建的主题。...3.redis 选择集群或者某个节点的cpu使用率指标,然后配置阈值,超过阈值后发送通知给指定sns,触发lambda调用告警通知到飞书机器人。

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几个好看的Seaborn图样~（虽然官方配色一般般，但我还是忍不住夸它）

sns.set() # Load the brain networks example dataset df = sns.load_dataset("brain_networks", header=...=pal, inner="points") 具有边际分布的线性回归 import seaborn as sns sns.set(style="darkgrid") sns.set(font='SimHei...') tips = sns.load_dataset("tips") g = sns.jointplot("total_bill", "tip", data=tips,...Python制作桑基图（我承认我低估了这个教程） Windows系统中使用Liux命令（可以批量下载Modis数据） PyCharm2019亲测破解方式中国范围2019年道路网数据分享分享一套中国区域的矢量图层...（到县级）-更新微信号：一个有趣的灵魂W 关注我们，了解更多

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谈谈微信的信息流

新闻只能说还是基于 Web 1.0 的模式，它和 Web 2.0 的最大区别是，普通的用户无法成为主要的信息创造者。QQ、MSN，甚至人人网？...和其它成熟的 SNS 产品不同，在当时你根本不可能找到一个相近功能（相近功能是指上文所述）的替代品。但是，纯粹的基于时间线来调整信息优先级是有很多问题的。...比如根据不同的用户量采用 push 还是 pull 的模式，比如采用从冷到热分级存储，等等等等，我在这篇介绍系统设计典型问题的文中曾经介绍过，举的例子是 Twitter。...普通公众号的排列，是根据最新发布消息来完成的，也就是说，勤奋的公众号，掌握发布时机的公众号，还是能够得以在非置顶区域占据一个有利的位置。...从大的互联网 SNS 产品生态的角度来说，我是更希望看到多种信息推送模式的，信息流已经泛滥成灾了，基于订阅号的模式，其实本是很好的求异而生。这件事又让我想起，在朋友圈中推广告等等的事情。

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超越IaC：解决云计算关注点分离问题

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