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dubbo启动

错的具体位置,在方法 org.apache.dubbo.config.context.ConfigManager#getApplicationOrElseThrow中,通过断点 org.apache.dubbo.config.context.ConfigManager #getConfig(java.lang.String)中获取配置信息时, configsCache为空,所以该方法的返回值为null,上层方法就错了。 ,奇怪的是,运行dubbo-demo-api-consumer项目时,却不错,那具体原因是什么呢? configsCache什么时候会被删除呢,通过代码可发现,在 org.apache.dubbo.config.context.ConfigManager#clear方法中会删除: public 总结 虽然这个错误不会导致程序的结果,但是错的确让人很疑惑,如果不深入很难找到问题所在。

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埃森哲:中国数字信息

导读:埃森哲在发布这一调查时,用了“洞察”一词,称数字化的生活方式正在塑造一个崭新的时代,新的族群正在快速重构,而智能终端依然呈强势上升之势,网络、社交媒体的影响力也已超过传统媒体,一线城市尤为明显 近期,埃森哲在完成了一项涵盖22个城市3000名的调研,基于本次所选取的具有代表性的数据样本,运用数字法,基于多维度变量考虑和严谨的统计学方法,描绘了中国城市主流的共性特征。 移动终端占据了大部碎片时间,承担了娱乐、社交、资讯、阅读等多种用途,甚至部工作功能。 四、多屏的数字:注意力之争 中国的数字已形成多平台多设备的习惯。调查显示,每周花在电脑、电视、手机、平板等终端上的时间别为12.6、9.4、8.3和7.2小时,差别并不大。 基于上述调研结果,并运用数字法和模型,我们归纳了当下中国城市数字的七个群体样貌,或可为业参考。 游戏玩客 ?

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    小猿看丨2015中国餐饮需求大数据

    这份《2015中国餐饮需求大数据》从互联网数据洞察需求为出发点,抓取了北京、上海、广州、沈阳、南京、杭州、武汉和成都共8个城市的点评数据做了深入的还对中式正餐、中式快餐、西式简餐、以及新兴餐饮品类典型案例-烤鱼进行了需求画像,共抓取了57万条在线点评,通过口味、服务、环境、地理位置、优惠/团购、上菜速度、等位、性价比等八个维度进行, 是当前国内餐饮喜好和差评的真实写照。 通过该研究发现,“口味”仍旧是餐饮最关注的因素,也是差评最高的因素,如何提升“口味”是餐饮发展重中之重。 “服务”也属于差评率高的因素。 对于逐渐成为餐饮的主力人群的80后90后新生代而言,餐饮更趋向为“体验”。“优惠/团购”的关注度反而低于预期,餐饮企业大力开展团购促销的经营方式值得反思。 来源:赢商网

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    江苏协VR调查:仅有3.3%的完全不了解VR

    而江苏省协会于7月12日发布了一份VR调查,该称,江苏近半数对VR体验感到不满意。 据悉,为帮助VR更好地做出判断,江苏省协会采用了线上问卷调查、线下体验调查以及街头采访相结合的方式。在江苏南京、苏州、常州、镇江等四个地方展开调查并形成。 ? 显示,对VR的了解程度普遍较高,只有3.3%的完全不了解。与此同时,有76.3%的受访表示考虑在未来购入VR设备,而有48.8%的表示对现阶段的VR体验感到不满。 但是对于身患高血压、心脏病的而言,使用此类产品存在一定安全隐患。 ? 表明,此次被调查的VR设备均未在明显位置提醒使用时长。 同时要淘汰体验感较差、影响VR产业发展的品牌,净化行业现状,做到让放心

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    The VR Society:22%的美国青睐Netflix

    Netflix作为一家在线影片租赁提供商,它为提供了大量优质的VR视频内容,让对于VR印象深刻。 ? 近日,由Turner、华纳兄弟和The VR Society等企业机构代表组成的VR/AR 洞察研究机构,协同Magid发布的一份研究也证实了这一点:55%的认为VR将改变人们观看电视节目和电影的方式 这份研究数据基于2000名美国,主要调查使用VR的情况以及对于各VR应用的使用感受。研究表明,22%的曾使用过Netflix,20%的钟爱《我的世界》VR版。 ? 《我的世界》VR版 而的一些其他数据显示,有三一的美国成年人曾尝试过VR设备,其中23%的使用的是类似于三星Gear VR或谷歌Daydream等移动VR设备,16%的体验过主机VR( 相信这也是喜爱VR视频的一大原因吧!

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    级基因检测APP-真我APP产品

    目前应用商店比较火爆的KEEP、薄荷健康等健康类APP愈发火爆, 最近,一款基于级基因检测的精准护肤类APP——真我APP自上线以来一个月进入苹果应用商店健康健美类TOP10。 完成问卷,就可以查看自己的肤质提供护肤建议以及适合的产品,内容比较中肯,还能直达护肤品的天猫官方商店,美容护肤很方便。 缺点:(1)测量,只能查看本次的,历史测量,没有记录保存;(2)数据指标详情文字布局,有点密集,不利于阅读。 15天内,就能在手机上查看基因检测,根据基因,有详细的护肤、减肥建议,并解锁护肤品匹配数(个性化匹配)。 优点:(1)基因检测用价格便宜,过程不复杂;(2)检测可读性高,不是一堆看不懂的科学数据,图文说明易懂;(3)明确自己护肤减肥的先天问题或优点,加以针对或利用。

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    2020中国调查 旅游更重注体验 ​| 数字文旅周41期

    据了解,市智慧旅游大数据中心项目是全市“数字经济”重点支持项目,也是加快构建商洛“智慧城市”建设,打造“康养之都”的首批信息化建设项目,计划通过旅游数据统计、客源地、游客、景区实时热力等重点板块建设 2020中国调查 旅游更重注体验 近日,麦肯锡发布了《麦肯锡中国调查》,在此中,麦肯锡对中国提出了五大值得关注的趋势:中低线城市新生代成为增长新引擎;多数出现称,中国市场的增长趋势依然在继续。中国仍然信心十足,在可预见的未来,他们仍是拉动中国经济增长的引擎。 (中国网旅游) 2020年春运客流总量将超30亿人次 同程艺龙日前发布了《2020年中国春运出行趋势》,显示,2020年春运的主力依然是公路、铁路和民航,旅客发送总量预计在30亿人次以上。 (腾讯网) 温泉民宿近两年都有两倍以上的增长 途家发布的《2019年温泉民宿文化旅游》显示,温泉民宿近两年都有两倍以上的增长。

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    爱立信:2020年将有三之一成为VR用户

    但是根据爱立信实验室近日发布的一份研究表示,这一现象将在2020年得到改变,届时全球将会有三之一的使用VR进行娱乐遣。 爱立信实验室高级顾问Anders Erlandsson表示:“随着大众对于视频点播和更具沉浸感体验需求的增长,这就要求电视和媒体行业提供高度自由化的服务,尽可能提高服务质量。 值得一提的是,爱立信实验室所在线调查的来自13个国家2万名16-69岁的受访中,有八之一的人表示,他们未来很有可能迷失在大量的内容之中。 不仅如此,四之一的受访还表示,为了获得更高质量、更身临其境的观看体验,他们已经购置的4K电视,并有再购买一台的打算。 ? 当前VR居高不下的价格以及稍带眩晕感的体验,并不能令人满意。 挑剔的们也不愿意为图一时的新鲜而付出昂贵的代价,因此近两年,VR应更注重自身技术的发展,待更成熟一些后,有准备地迎接C端的大爆发。

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    【Greenlight VR】虚拟现实产业13大趋势

    Howie是Greenlight VR的高级研究师。 Greenlight VR是全球虚拟现实经济圈市场智能部的产业先驱。 在这个部中,我们将会看到市场。随着如Oculus、索尼和HTC这样的大玩家向大众展示了2016年的电子设备,理解会推动还是抑制产业的增长是很有价值的。 我们史无前例的2015年发现了什么? 虚拟现实进入主流 在短短的三年内,虚拟现实从前沿技术变为家居名词。 Z世代(1997年之后的人们)对于VR最有热情 在中最重要的发现,是Z世代(0到19岁)的人对于体验VR最兴奋,超过所有其他年龄段。 虽然大部更喜欢高端HMD模型,很多不得不降低标准到低档到中档质量的HMDs,或等一两年让价格降下来。

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    Springcloud Stream 端的工作流程

    通过SpringCloud Stream 端的工作流程,涉及到的主要依赖有: spring-cloud-stream spring-rabbit spring-amqp spring-messaging amqp-client 息驱动 1 过程 1.1 准备工作 案例中通过rabbitMQ作为息中间件,完成SpringCloud Stream息驱动的 1.2 息生产 1.2.1 创建工程引入依赖 默认情况下,当生产发出一条息到绑定通道上,这条息会产生多个副本被每个实例接收和处理,但是有些业务场景之下,我们希望生产产生的息只被其中一个实例,这个时候我们需要为这些设置组来实现这样的功能 type: rabbit 在同一个group中的多个只有一个可以获取到息并 4 区 有一些场景需要满足, 同一个特征的数据被同一个实例, 比如同一个id的传感器监测数据必须被同一个实例统计计算 到这里区配置就完成了,我们可以再次启动这两个应用,同时启动多个,但需要注意的是要为指定不同的实例索引号,这样当同一个息被发给组时,我们可以发现只有一个实例在接收和处理这些相同的

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    原理-RocketMQ知识体系4

    集群模式下,主题下的同一息只允许被组内的一个进度存储在 broker 端。广播模式下,则每个都可以息,进度存储在端。 三个组件: 【RebalanceImpl】均衡息队列服务,负责配当前 Consumer 可息队列( MessageQueue )。 【Push模式流程简】 后台独立线程RebalanceServic根据Topic中息队列个数和当前组内个数进行负载均衡,给当前配对应的MessageQueue,将其封装为PullRequest 根据 配策略 AllocateMessageQueueStrategy 为 配队列。 过程 — 【过程】 默认拉取32条息,如果息数量大于 32 则页处理。

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    kafka的再平衡策略

    对应的就是我们的DirectKafkaInputDStream 对应的就是我们的KafkaInputDStream 数目跟区数目的关系: 1),一个可以一个到全部区数据 2),,同一个组内所有一份完整的数据,此时一个区数据只能被一个,而一个可以多个区数据 3),同一个组内,数目大于区数目后,会有空余=区数 1,AssignmentContext 主要作用是根据指定的组,,topic信息,从zookeeper上获取相关数据并解得到,两种配策略要用的四个数据结构。 结合前面两篇 <Kafka源码系列之Consumer高级API性能>和<Kafka源码系列之源码解SimpleConsumer的过程>,大家应该会对kafka的java 客户端的实现及性能优缺点有彻底的了解了 建议流量不是很大,也没过的性能需求,选择,这样同组多的话相当于实现了同组的故障转移。

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    中国汽车趋势(71PPT)

    随着新兴市场的兴起,汽车已经从高端品逐渐下潜,成为越来越多中国人已经或正在考虑的选择。而随着汽车年龄的下潜和城市地域的扩大,市场呈现出前所未见的多样性。 另一重变革力量来自互联网。 如果我们用发动机和轮胎来定义传统的汽车工业,那么,互联网带来的开放式平台和丰富的交互,正在将汽车变得越来越人性化,也越来越软件化——而最重要的是,这种互联网的产品精神已经深刻影响了。 为了真正洞察科技与汽车的结合力,以及中国真实汽车的需求变迁和地域、年龄差异,企鹅智酷共启动两轮在线调查,共计覆盖33729名中国网民,地域覆盖全国20余省份。 在对细问卷的中,又进一步精细筛选样本,保证数据的多样性和普适性。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    2017年金融洞察,助金融行业读懂TA

    《2017年金融行业洞察》(简称《洞察》),从行为趋势、人群基础属性洞察、人群行为和兴趣洞察、营销策略建议等四个维度,为信用卡、贷款、保险、理财四大金融子行业绘制出详尽的人群画像。 金融行为趋势: 办信用卡是为信用“充值”, 理财行为“说来就来” 《洞察》指出,在一线城市/中高龄/家庭月收入1万元以上的人群中,信用卡使用比例已经赶超借记卡。 行为&兴趣洞察: 贷款人群最爱换手机, 寿险和理财人群爱“大车” 借助腾讯社交广的兴趣标签,《洞察》对不同用户群体在手机设备、兴趣爱好、用车、房产、旅游、APP等领域的偏好进行了逐一,以发现不同金融子行业用户的异同 营销策略建议: 保险重在发现家庭关系, 理财先要打用户顾虑 在总结四大子行业用户不同特点的基础上,《洞察》也别给予了营销策略建议,为金融机构提供策略指引,基于用户精准洞察,让营销有的放矢,驱动业务发展 理财人群正处于计划买房买车高的阶段,对处于“想花又不敢花”的阶段,沟通内容上要让他们在没有后顾之忧的同时实现财富增值。此外,也要树立独一无二的品牌形象,为提供清晰的利益点和价值点。

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    :由耳机驱动的虚拟现实支出增长

    据周一发布的一份显示,多年来,虚拟现实市场并没有像它所宣传的那样火爆,但这种情况将在未来五年内发生改变。 总部位于伦敦的市场公司Omdia预测,到2025年,虚拟现实硬件和软件市场的价值将从2020年的32亿美元增至100亿美元。 Omdia预计,未来五年内,将有450亿虚拟现实头盔的活跃用户在虚拟现实游戏和其他媒体上花40亿美元。 独立耳机似乎正引领着VR的增长曲线。 根据Omdia的,2020年这类耳机的销量将达到330万台,首次超过智能手机和有线耳机的销量。今年虚拟现实头盔的总销量将达到640万。 Omdia的高级师乔治·吉加什维利(George Jijiashvili)在一份声明中表示:“在被行业炒作和证明无法达到2016年设定的不切实际的预期之后,VR现在正经历一个急需的调整时期。”

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    kafka配策略

    概述 kakfa的topic有多个partition,而端是以组为单元进行区的息,那么如何将一个topic下面的partition合理的配给中的。 然后,我们将区数量除以总数,以确定配给每个区数量。如果它不均匀地划,那么前几个将有一个额外的区。 如下图,有topic t1 和 组,t1 有四个区,组有三个。 首先,它保证配尽可能平衡,它有两个目的: 配给的topic partition个数最多相差1个;或 主题区比其他少 2+ 的每个无法将这些主题区中的任何一个转移到它。 其次,当发生重新配时,它尽可能多地保留现有配。当主题区从一个移动到另一个时,这有助于节省一些开销处理。 重新开始它可以通过将区尽可能均匀地布在身上来工作。

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    Kafka区与的关系kafka区和线程的关系

    组订阅一个主题,意味着主题下的所有区都会被组中的到,并且主题下的每个区只从属于组中的一个,不可能出现组中的两个负责同一个区。 如果区数大于或等于组中的实例数,那么一个会负责多个区;如果实例的数量大于区数,有一些是多余的,一直接不到息而处于空闲状态。 1、range配策略针对的是主题(这里所说的区指的某个主题的区,值的是订阅这个主题的组中的实例) 2、首先,将区按数字顺序排行序,名称的字典序排好序 3、然后,用区总数除以总数 /article/details/72781996 深入Kafka架构(三):方式、三种配策略、offset维护:https://blog.csdn.net/qq_26803795/ topic_详细解kafka之 kafka组与重平衡机制:https://blog.csdn.net/weixin_39737224/article/details/112073632

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    ActiveMQ源码——

    结果 请先查看上一篇生产息源码的博客之后再查看本篇 先看看本博客把consumer端后完整的activemq流程图 ? activemq完整流程 程序代码 前面了一篇博客关于producer如何生产息:activemq源码笔记(一),最终还是没有找到与ack相关的内容,因为ack的提交逻辑主要在。 本篇博客继续跟踪息的源码。 ,有注册则迭代判断每个是否有注册Listener(异步等待息),如果有注册Listener并且当前刚好取得到息,就调用consumer的dispatch由主动去转发息。 ,没有超时检测或没有超时就调用注册的MessageListener的onMessage方法,接着进行后置处理,迭代deliveryMessages,知服务器已经,并发送ack private

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