原文出处：https://www.danielecook.com/using-gnu-parallel-for-bioinformatics/
网络测绘系统就是一个大型的网络扫描器，其核心数据就是全网 IP 的端口和服务开放情况的集合，所以在对目标边界进行探测之前，可以通过被动查询的方式获取目标的一些情况，这里提到的网络空间搜索引擎主要包括：Shodan、Zoomeye 和 Censys。
在微服务架构中，基于消息中间件的交互方式可以解决同步请求/响应模式中服务高度耦合、服务交互灵活性脆弱、交互失败导致服务不可用等问题。
redis利用epoll实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，依次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。
本篇是一个案例让你入门爬虫的最后一篇，在本篇中将简单的带你实现图片的下载以及加快爬取效率，使用多线程爬虫。
近期Apipost在V6.0.4版本中，特别针对广大用户们在离线与未登录的各种使用与业务场景，进行了针对性的功能迭代与优化。
随着企业规模的不断扩大，远程办公，异地团队合作，大型项目的每日更新推进，也成为职场人的日常操作，产品和研发人员也在面临越来越多的跨区域，多项目并行的工作挑战，早期的Wiki，石墨文档，成为了许多产品沉淀知识，管理知识，协同改进知识的“试验田”，随着对于研发管理数字化，工具化需求的不断提升，越来越多的研发管理工具，也将知识库管理功能，集成到自身中来，为用户提供更友好，更便捷的体验。下面也来一起看看国内外主流的几个研发管理软件中各自的知识库管理工具，有何特点。
对Map的结果进行排序并传输到Reduce进行处理 Map的结果并不是直接存放到硬盘,而是利用缓存做一些预排序处理 Map会调用Combiner，压缩，按key进行分区、排序等，尽量减少结果的大小 每个Map完成后都会通知Task，然后Reduce就可以进行处理。
----------------------------------------概述----------------------------------------
Elasticsearch（以下称之为ES）是一款基于Lucene的分布式全文搜索引擎，擅长海量数据存储、数据分析以及全文检索查询，它是一款非常优秀的数据存储与数据分析中间件，广泛应用于日志分析以及全文检索等领域，目前很多大厂都基于Elasticsearch开发了自己的存储中间件以及数据分析平台。
上一篇演示了基于Redis的Redisson分布式锁实现，那今天我要再来说说基于Zookeeper的分布式现实。
欢迎和我们一起来用以太坊开发构建一个去中心化电商DApp！我们将用区块链、星际文件系统（IPFS）、Node.js和MongoDB来构建电商平台类似淘宝的在线电商应用，卖家可以自由地出售商品，买家可以自由地购物：
Java 8 引入了强大的 Stream API，为处理集合数据提供了简洁、高效的解决方案。其中，parallel() 方法为流处理引入了并行化能力，允许开发者充分利用多核处理器的优势，大幅提升大规模数据集的处理效率。
最近重新写爬虫的课程，发现有些以前爬过的网站都消失了，到处找可爬的网站还有案例，收获不多，除了自建教学网站，想要找一些稳定，有趣且有一定实用价值的爬虫项目网站太难了。
1.双击批注 基本使用不提，在整个测试过程我们经常会遇到很多场景，每个场景的性能数据一般都会各有不同，所以为了在报告中看的更明显，我们可以增加批注，比如标记关键节点等。 鼠标左键双加添加批注 批注及标定(鼠标左键双击，则批注。左键双击已生成的批注，则取消。鼠标左键单击，则标定)：
实验的目标系统 BusTub 是一个面向磁盘的 DBMS，但磁盘上的数据不支持字节粒度的访问。这就需要一个管理页的中间层，但 Andy Pavlo 教授坚持不使用 mmap 将页管理权力让渡给操作系统，因此实验一 的目标便在于主动管理磁盘中的页（page）在内存中的缓存，从而，最小化磁盘访问次数（时间上）、最大化相关数据连续（空间上）。
在进行数据处理和分析时，我们经常会使用Python的NumPy库来处理数组和矩阵。然而，在将NumPy数组转换为JSON格式时，有时会遇到一个常见的错误：Object of type 'ndarray' is not JSON serializable。这个错误意味着NumPy数组不能直接被转换为JSON格式。
SwiftUI 和 Core Data 之间相差将近十年 —— SwiftUI 随着 iOS 13 面世而 Core Data 则是 iPhoneOS 3 的产物；很久以前，它还没有被称为 iOS，因为 iPad 尚未发布。尽管时间相距遥远，Apple 还是投入了大量工作以确保这两种强大的技术能够完美地相互配合使用，这意味着 Core Data 就像始终以这种方式设计一样，已集成到 SwiftUI 中。
首先我们保存了需要下载的图片的 Url 列表，多线程的方式下载我们需要保证每个线程下载的图片不会重复，因此我们需要根据规则来切割保存 Url 列表的集合，从而保证每个线程下载属于自己的任务,上代码 ：
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
1. 综合案例: toDoList案例分析 1.1 案例：案例介绍 1. 文本框里面输入内容，按下回车，就可以生成待办事项。 2. 点击待办事项复选框，就可以把当前数据添加到已完成事项里面。 3. 点击已完成事项复选框，就可以把当前数据添加到待办事项里面。 4. 但是本页面内容刷新页面不会丢失。 1.2 案例：toDoList 分析 1. 刷新页面不会丢失数据，因此需要用到本地存储 localStorage 2. 核心思路： 不管按下回车，还是点击复选框，都是把本地存储的数据加载到页面中，这样保
在申请软件著作权的时候，需要提交一页50行，总共60页的源代码。但是设计的项目保存在多级的目录下，不想一个一个复制，遂通过python ，os模块获得全部目录的文件，re正则化过滤无效源代码，然后基于docx模块写入到word中。涉及的模块有 os, docx, re
开发App一定涉及到图片加载、图片处理，那就必须会用到三方的图片框架，要么选择自己封装。至于主流的三方图片框架，就不得不说老牌的ImageLoader、如今更流行的Glide、Picasso和Fresco。但三方的框架本文不会过多介绍。
本篇文章会介绍Redis在项目开发中会有那些应用场景，对每个应用场景会有一个简要概述，并且会在接下来的时间对每个场景整理出文章与对应代码供开发者阅读。
墨墨导读：本文以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据等这样的分析，都需要依靠数据统计和分析，当数据量小时，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用。
在Linux系统中，系统管理员和开发人员常常需要监控系统的性能和资源使用情况。其中，top命令是一个十分强大的工具，它可以实时监视系统的运行状态，提供了丰富的信息，帮助用户及时发现问题并进行调整。
花了大半个寒假的时间，终于完成了一直想写的awd线下半自动框架，编写过程中学到了很多，也感谢一些师傅的指点，文末会分享部分原创核心函数
一个App，从根本上来说，就是对数据的处理，包括数据从哪里来、数据如何组织、数据怎么展示，从职责上划分就是：数据管理、数据加工、数据展示。相对应的也就有了三层架构：数据层、业务层、展示层。本文就先讲讲数据层的设计。
在kubernetes master节点中最重要的三个组件是：kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler 分别负责k8s集群的资源访问入口、集群状态管理、集群调度。我们在之前的文章介绍了集群资源访问入口kube-apiserver “图解K8s源码 - kube-apiserver篇”，本篇尝试梳理清楚 kube-controller-manager 是如何“Manage Controller”的。
本博客旨在深入探讨 Redis 的基础知识和核心概念，重点解析其数据结构和存储方式。Redis是一个开源的高性能键值存储数据库，其将数据存储在内存中，因而具有出色的读写性能。通过本文，读者将全面了解 Redis 支持的各种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合，并理解它们的特点、用途以及适用场景。此外，本文还介绍了 Redis 的键值操作，包括添加、获取、更新和删除键值对等基本操作，并讨论了键的命名规则和最佳实践，以及防止键名冲突的方法。我们将深入研究 Redis 的过期策略，探讨如何通过设置过期时间实现数据的自动过期，以及过期策略对内存使用和数据淘汰的影响，以避免内存泄漏和数据丢失。此外，我们还将介绍 Redis 的持久化机制，包括 RDB（Redis Database Dump）和 AOF（Append-Only File）两种方式，并对比它们的优缺点，以帮助读者选择合适的持久化方式。最后，通过实例演示，我们将展示如何使用 Redis 的不同数据结构来实现常见功能，如缓存、计数器和会话管理等，同时展示 Redis 的过期策略和持久化机制在实际项目中的应用。本文将总结 Redis 的基础知识和核心概念，强调数据结构和存储方式在 Redis 中的重要性，并强调深入理解 Redis 的数据结构和存储方式对于合理使用 Redis 数据库的必要性。
答：微博，微信朋友圈，Pinterest是典型的feed流业务，系统中的每一条消息就是一个feed。
原文地址链接：https://blog.csdn.net/qq_35731570/article/details/71123413
后端 Spring Boot 和前端 Vue 实现文章发布与富文本编辑功能的具体实现方法，可以分为以下几个步骤：
数据库 FMDB - 多线程FMDatabaseQueue实例，FMDB数据库的使用演示和封装工具类，基于fmdb的基本操作 通过fmdb进行的数据库的基本操作（增删改查）查找是使用UISearchBar和UISearchDisplayController进行混合使用。 GXDatabaseUtils - 在FMDB基础上的工具。 realm-cocoa - Realm是一个真正为移动设备打造的数据库，同时支持Objective-C和Swfit.Realm宣称其相比Sqlite，在移动设备上有
在工作和学习的过程中要善于思考，勤于学习。并做出适当的记录，才能最快速的学习并掌握一项知识。希望在这个平台和大家一起共同成长，和大家分享一个SSM(MYECLIPSE)项目，该项目名称为基于web的java舆情监测系统。采用当前非常流行的B/S体系结构,以JAVA作为开发技术,主要依赖SSM技术框架，mysql数据库建立本系统。
导读：业务系统或者日志系统产生了大量的原始数据，我们根据业务场景需求将数据保存到不同的存储中。然而，数据只有通过整合、加工、计算，才能提取出其潜在的信息，让数据变为资产，从而实现数据的价值。Moonbox就是这样一款计算服务平台，在敏捷大数据（Agile BigData）理论的指导下，围绕“计算服务化”和“数据虚拟化”两个核心概念进行设计，支持多种数据源混合计算。Moonbox的设计理念是怎样的？又有什么功能特点呢？本文带您初步走进Moonbox~
Git 是 Linus Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。大神就是大神，在开发了Linux之后，Git 是又一抗鼎之作。这是唯一的理由么？
1.原理部分 Care Data是一个纯粹的面向对象框架，可用于管理实体以及实体之间的关联关系的持久化，也就是我们通常所指的数据持久化。 Care Data底层的持久化存储方式可以是SQLite数据库，也可以是XML文档，甚至可以直接以内存作为持久化存储设备。 Care Data的核心概念是实体。实体是由Care Data管理的模型对象，它必须是NSManagedObject类或其子类的实例。实体与实体之间存在1-1、1-N、N-N、的关联关系，整个应用的所有实体以及实体之间的关联关系被称为托管对象模型
我们在使用Git的时候一般有3个工作区的概念：Git 仓库、工作目录以及暂存区域。其中工作目录比较好理解，就是我们开发时修改文件的那些目录，Git 仓库就是我们项目目录下面的 .git目录中的内容，而暂存区域是保存已经被Git标记过，将要提交保存到Git数据库中的文件的地方
在vue里，组件之间的作用域是独立的，父组件跟子组件之间的通讯可以通过prop属性来传参，但是在兄弟组件之间通讯就比较麻烦了。比如A组件要告诉一件事给B组件，那么A就要先告诉他们的爸组件，然后爸组件再告诉B。当组件比较多，要互相通讯的事情很多的话，爸组件要管他们那么多事，很累的。vuex正是为了解决这个问题，让多个子组件之间可以方便的通讯。
接下来，要知道的另一件重要事情是如何使用Python将数据保存回Excel文件。为什么要再回到Excel？嗯，因为我们大多数人只熟悉Excel，所以我们必须说他们的语言。但是，这并不妨碍我们使用另一种语言来简化我们的工作
在大型的数据库应用中，经常会遇到部分数据的脱机和多个数据库的合并问题。比如现在有一个全省范围使用的应用程序，每个市都部署了单独的相同的应用程序服务器和数据库服务器，每个月需要将全省所有市的数据全部汇总起来用于出全省的报表，这是一种很常见的数据库合并问题。再比如我们做了一个SmartClient的应用程序，每个客户端都有应用程序和数据库，另外还有一个中心数据库用于汇总所有客户端的数据。每个智能客户端上都可以对自己的数据库进行增删改查，一旦智能客户端连接到网络上时，系统就将客户端数据库中的数据更改全部应用到中心数据库中，这种偶尔连接的应用程序也是需要数据库的同步的。
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MongoDB 是非关系型数据库，也就是nosql，存储json数据格式会非常灵活，要比mysql更好，同时也能为mysql分摊一部分的流量压力。另外呢，对于非事务的数据完全可以保存到MongoDB中，这些数据往往也是非核心数据。
celery提供了一个task装饰器，对被修饰的函数添加delay 方法（将原任务方法名和参数保存到redis的list中）。
一个类别是一个独立的worker jobs池。当初始化一组worker jobs时，可以指定提供worker的类别。如果集合中的任何worker jobs在执行work项时请求额外的worker jobs，则新的worker jobs来自同一类别。
RDD 全称为 Resilient Distributed Datasets，是 Spark 最基本的数据抽象，它是只读的、分区记录的集合，支持并行操作，可以由外部数据集或其他 RDD 转换而来，它具有以下特性：
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