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世界是普遍联、永恒发展的,这是我很欣赏的一名大学马原老师奉为圭臬的话,也是给我很大触动的金玉良言。 思考的3大特征承认的,这是我们研究的动力。假如一个整体是良好的,那么每个部分都是好的。具有适应力(Resilience)的特征。 的第三个特征是层次性(Hierarchy)。层次性指的是和子间包含和生成的关。 信息流的缺失是功能不良的常见原因一。恢复信息流,是比重建结构更加经济的方式。 正如土地理论(Land ethic)所说“当某件事情倾向于保护生物群落的一致性,稳定性和自然,它就是对的,否则就是错的”。鼓励自组织、无序、变异和多样性才是我们应该做的。

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「分布式」知乎圆桌精选大放送,快来看看有没有你关注的问题吧!

「分布式」知乎圆桌已上线一周, 部分问答引发了网友的热烈讨论,接下来就跟随小编一起来盘点大家最关心的问题吧!圆桌精选问答:1. 在什么情况下你需要考虑换个数据库了? 作者:kylin (伴鱼技术中台负责人)业务为了获得的良好水平扩展能力,都倾向于将业务服务无状态化,将状态存储到数据库中,这样数据库很多时候都是业务最核心的部分,所以换数据库是一件需要谨慎决策事情 如何性的学习分布式? ,因为高可用的要求,也会变成一个分布式。 基于上面的三个原因可以看出,在互联网时代,单机是无法解决成本和高可用问题的,但是这两个问题对几乎对所有的公司来说都是非常关键的问题,所以,从单机到分布式是无法避免的技术大潮流。

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    沅有芷兮:类型的数学

    虽然去年汉东给我们北京的 team 做过一次 rust 讲座,我的好友旭东也跟我布道过不少 rust 的处,但我真正开始性学习 rust,也就是三周前。 但对我来说,rust 的处在于其为如此底层的语言注入了如此高级的吸收了大量 Haskell 精髓的类型。如果你接触过 Haskell F# Scala,你大概能了解我的兴奋处。 我们所处的世界往往是鱼与熊掌不可兼得 —— Haskell 长于类型,但让程序员失去了对数据在内存中如何排布的控制;C 长于对数据在内存中的精确控制,但没有一个像样的类型。 CreditcardType { Creditcard(CreditcardInfo), Cash(f64), Wechat(AccountInfo), Abt(WalletType)}sum type 的处是它解决了类型中基本类型和复合类型潜在的不够严谨的问题 错误和意外几乎伴随着任何一次互动 —— 和 IO 的互动,和类库(别人的代码)的互动,和调用的互动等。

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    用Qt写软件列三:一个简单的工具界面

    先不说界面后,界面有多绚丽、震撼人心。但是,突出产品主题、彰显个性这块倒是不折不扣。UI设计毕竟是一门学问,不然也不会有视觉交互师这种职业了。那么,如何用Qt来对软件界面进行化呢? 那么如何进行化了?  QTableView的化      QTableView分成表头(Header)和表体(body)两部分。对于表头,我们需要做的不多,仅仅是换下背景色,去掉分节虚线,隐藏掉垂直表头。 总,QSS和2D绘图用好了,界面的效果也会慢慢炫起来。如果自己能够做出精的界面素材,那么更加是锦上添花了。遇到的问题      wchar_t的问题。

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    程序列(团队、项目管理)(O‘Reilly-“列)

    团队一个优秀的软件开发团队面临一个棘手的问题,在这样的团队中工作是一种什么情形呢?如何才能打造一个富有战斗力的团队?一组不能融洽相处的人也能够开发出好的软件吗? 当项目关重大、进度又很紧张的时候,团队领导如何让每个人都能符合既定的要求和日程安排?本书带你到幕后看一看软件工程历史上最引人关注的团队。 通过最杰出的程序员、架构师、项目经理和思想领袖的一列引人入胜的故事和访谈,你将从资深团队领导的成功与失败中学到经验。 项目管理通过本书,你可以从一位经验丰富、从事多年软件开发和Web开发的经理那里学习如何计划、管理和领导项目。书中的那些宝贵而有用的建议,是作者十多年经验的积累,从很多复杂的概念和挑战中提炼而来。

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    设计黄金法则:简单

    Gabriel发现相比于LISPCLOS的设计,UnixC只是一味追求实现简单,但事实却证明UnixC像终极计算机病毒那样快速蔓延,奠定了今天计算机的基础。 不同于Unix时代相对简单的单机,互联网时代的大公司的往往都是成千上万台机器,在这样的上部署、管理服务(软件)是一项非常有挑战的任务。 即使做到了每个环节最简单,但由于不确定性的存在,整个还是会出现不可控的复杂性。 到目前为止,谈的工业界偏多一些,但其实在领域的学术研究,“简单”法则同样适用。李凯教授:KISS原则国工程院院士、普林斯顿大学计算机李凯教授是“KISS”原则的坚决贯彻者。 但是,我们设计实现一个,当的复杂度超出我们大脑的工作记忆容量时,就无法在大脑中去“模拟”每一个细节。此时,我们应该用最快的速度去把建起了,然后再对各个环节进行优化。

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    R语言进化树的

    百度百科对进化树的定义是:在生物学中,用来表示物种间的进化关。生物分类学家和进化论者根据各类生物间的亲缘关的远近,把各类生物安置在有分枝的树状的图表上,简明地表示生物的进化历程和亲缘关。 在进化树上每个叶子结点代表一个物种,如果每一条边都被赋予一个适当的权值,那么两个叶子结点间的最短距离就可以表示相应的两个物种间的差异程度。 ggtree_aligned.fasta##序列的比对.FastTree ggtree_ aligned.fasta >ggtree_resource.tree ###最大似然法进化树构建接下来就是我们今天的主题如何对获得进化树数据进行

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    “数学列一:计语言模型

    每当人们应用数学工具解决一个语言问题时,总会感叹数学。我们希望利用 Google 中文黑板报这块园地,介绍一些数学工具,以及我们是如何利用这些工具来开发Google 产品的。 列一: 计语言模型 (Statistical Language Models) Google 的使命是整合全球的信息,所以我们一直致力于研究如何让机器对信息、语言做最好的理解和处理。 计语言模型就是在那个时候提出的。 去年国标准局(NIST)对所有的机器翻译进行了评测,Google 的是不仅是全世界最好的,而且高出所有基于规则的很多。 现在,读者也许已经能感受到数学的处了,它把一些复杂的问题变得如此的简单。当然,真正实现一个好的计语言模型还有许多细节问题需要解决。

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    Windows 10:化篇

    Windows 10:化篇设置1.开始菜单设置---开始,设置如下:更多磁贴这个可以关闭应用列表要打开最近应用可要可不要(开启更方便查找新装应用)显示建议不知道是什么,一律砍掉全屏打开很酷效果图如下 支持网速支持CPU和内存可以设置主窗口或任务栏显示主窗口效果如下:2.其他任务栏透明:说实话,看久了会伤眼睛,而且多多少少有些不兼容性.不推荐使用.mac字体渲染:一样的,bug挺多的,至少现在不行.主题化 :例如枫叶这类软件其实可以用用,但是日常办公类的建议少折腾这这种.win10自带的功能很强大,很多软件都被取代了,能用自带的尽量少安装软件.

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    电商订单

    电商订单 01概述订单作为电商的“纽带”贯穿了整个电商的关键流程。其他模块都是围绕订单进行构建的。 ,没有完全的完架构,只能得到一个平衡架构。 读写分离提高性能原因物理服务器增加,负荷增加主从只负责各自的写和读,极大程度的缓解X锁和S锁争用从库可配置myisam引擎,提升查询性能以及节约开销从库同步主库的数据和主库直接写还是有区别的,通过主库发送来的 总结 电商平台的需求一直在变化,随订单的架构也会随变化,架构设计就是一个持续改进的过程,这篇文章还有好多细节未提及,如果你想把订单做的更好,需要更加深入的每一个环节,比如:容灾、灾备、分流 、流控都需要慢慢雕琢,在架构中没有完的架构只有平衡的架构,不要追求单点的完,而是要追求多点的平衡。

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    团数据库运维自动化构建

    讲师简介宁龙,团网高级DBA,现负责团数据库自动化运维的架构和开发工作。 版,还有1.0版的为什么要到2.0版的,以及现在2.0版在线上的使用情况,在2.0版的基础上,我会给大家介绍三个典型的案例,可能大家平时会用到的;最后说一下我们2.0版构建后线上跑的效果 第二个就是你想一想在你做自动化运维前,你整个公司或者RD的需求、DBA的需求,你需要做哪些自动化。团初期只做了三个,在线DDL,数据库帐号申请和慢查询。 构建中的坎坷和思考——1.0 版的反思1.0版的做完了后为什么做2.0版的呢? 构建后的效果和后期计划——构建后的效果说完我们整体的1.0版的数据库自动化运维、2.0版的,以及三个案例后我们来看一下现在整个线上构建后的效果,以及我们后期的计划。

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    图AB Test实践:Meepo

    感谢阅读「图数据技术团队」的第 8 篇文章,关注我们持续获取图最新数据技术动态。2008 年 11 月 4 日,奥巴马在选举中胜出,出任国第 44 任总。 基于以上所述需求,结合图的业务情况,我们搭建了图的 AB 实验——Meepo。 Meepo 的架构及实现 架构 ? 图 3如图 3 所示是图 Meepo 架构图,其中 Meepo 后台提供策略的制定以及数据分析结果的展示,而 Meepo 策略服务器接收 Meepo 后台的通知策略并且对外提供服务。 案例分析 接下来根据案例更加形象地感受 Meepo 图自拍应用 BeautyPlus 在修改应用墙位置的时候通过 Meepo 决定放在左侧还是右侧,实验过程如图 13 所示:? 图 14 未来展望 图还在持续对 Meepo 进行不断优化,接下来我们主要往这个方向发展: 发布后数据跟踪后我们将会在产品发布完成后进行数据跟踪处理,项目方可以实时观察到数据变化做相应的策略变换

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    Djangoviews

    每个视图函数都使用HttpRequest对象作为第一个参数,并且通常称为request。 注意,视图函数的名称并不重要;不需要用一个一的命名方式来命名,以便让Django识别它。 Django使用请求和响应对象来通过传递状态。当浏览器向服务端请求一个页面时,Django创建一个HttpRequest对象,该对象包含关于请求的元数据。 CBV和FBV我们前写过的都是基于函数的view,就叫FBV。还可以把view写成基于类的。 除了特殊说明的外,其他均为只读的。 但当上传文件很大时,django会把上传文件写到临时文件中,然后存放到临时文件夹中。

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    djangourls

    Django的urls简介Django 1.11版本 URLConf官方文档:https:docs.djangoproject.comen1.11topicshttpurlsURL配置(URLconf 它的本质是URL与要为该URL调用的视图函数间的映射表。你就是以这种方式告诉Django,对于这个URL调用这段代码,对于那个URL调用那段代码。 URLconf配置基本格式:from django.conf.urls import url urlpatterns = 注意:Django 2.0版本中的路由已经替换成下面的写法(官方文档:https 根据Django 视图的标识和将要传递给它的参数的值,获取与关联的URL。第一种方式是我们在前面的章节中一直讨论的用法。 在某些场景中,一个视图是通用的,所以在URL 和视图间存在多对一的关。对于这些情况,当反查URL 时,只有视图的名字还不够。注意:为了完成上面例子中的URL 反查,你将需要使用命名的URL 模式。

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    电商设计用户

    前言设计以以下为工具讲起 – PHP为开发语言 – 基于Laravel框架 – MySQL为数据存储电商的可变性与孩子的心情一样,变化极快,所以在设计处就要想好大部分的功能接入及开发,尽量减少重构次数 member_withdrawal 用户提现表 用户表考虑到多种登录方式,应在数据表中涉及到微信的openid,unionid,支付宝、QQ的用户token等,这些要在前期就涉及进去,因后期用户量大了后加一个字段简直是噩梦 ,用户状态status也必不可少,比较人也是分好坏,其次就是创建时间,登录时间等,用户表与用户信息表绝逼是绑定关,这就不多言了。 unicode_ci; 购物车表为何单独建这个表,也是又一定原因的,正常只需要member_cart_item表即可,根据实际下线的业务场景,正常购物到超市需要拿一个购物车,但这个购物车并非属于你,你使用后 致谢感谢你们看到这里,下一篇我会讲一下关于电商的商品设计的部分。有什么问题可以评论区提问。谢谢 最后修改:3个月前 2018-06-14 © 著作权归作者所有

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    操作SMP和AMP

    work between themsome kind of communication facility between the CPUs is provided     SMP的特征是:只有一个操作实例 这种有一个最大的特点就是共享所有资源。    AMP的特征是:多个CPU,各个CPU在架构上不一样,每个CPU内核运行一个独立的操作或同一操作的独立实例,每个CPU拥有自己的独立资源。 所以为什么说Java的伪共享在SMP上严重,通过SMP的特性可以明白——因为SMP共享资源,关于伪共享,可以查看我的另一篇博客。

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    团团购订单优化记

    团购订单简介团团购订单主要作用是支撑团的团购业务,为上亿团用户购买、消费提供服务保障。2015年初时,日订单量约400万~500万,同年七夕订单量达到800万。 针对这些问题,我们按紧迫性,由易到难,分步骤地从存储、传输、架构方面对订单进行了优化。具体步骤 1. 存储优化订单存储前的同事已进行了部分优化,但不够彻底,且缺乏长远规划。 公司层面,团点评平台主要基于Java生态,在服务治理方面已有较完善的解决方案。一的日志收集、报警监控,服务注册、服务发现、负载均衡等等。 通过从原www不断切流量,完成下单服务全量走新,www演变为一个导流量的接入层。? 整个服务已进行了拆分,变成一个个微服务,那就应该允许服务间的差异化、个性化。避免大而一且繁琐的配置,个人觉得极少变化的值可以硬编码,配置数量不应过多。

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    python命令

    2 subprocess.check_output() subprocess.check_output(exit 1, shell=True) subprocess.Popen(...)用于执行复杂的命令参数 0 无缓冲,1 行缓冲,其他 缓冲区大小,负值 缓冲stdin, stdout, stderr:分别表示程序的标准输入、输出、错误句柄preexec_fn:只在Unix平台下有效,用于指定一个可执行对象 (callable object),它将在子进程运行前被调用close_sfs:在windows平台下,如果close_fds被设置为True,则新创建的子进程将不会继承父进程的输入、输出、错误管道。 universal_newlines:不同的换行符不同,True -> 同意使用 nstartupinfo与createionflags只在windows下有效 将被传递给底层的CreateProcess

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    Django路由

    Django的路由  URL配置其实就是告诉Django项目你执行代码的路径,本质就是路径和调用的视图函数间的映射关表。 官方文档URLconf配置基本格式在urls.py文件中配置from django.conf.urls import url urlpatterns = 这里需要注意的是:Django 2.0版本中的路由已经替换成下面的写法 根据Django 视图的标识和将要传递给它的参数的值,获取与关联的URL。第一种方式是我们在前面的章节中一直讨论的用法。 在某些场景中,一个视图是通用的,所以在URL 和视图间存在多对一的关。对于这些情况,当反查URL 时,只有视图的名字还不够。

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    推荐

    前写了一篇文章,叫基于用户画像的实时异步化视频推荐,应该说只是完成了一个心脏,整个数据集经过心脏的起博,开始流动起来,并且能够对外提供服务。 当然这个结论目前我也没有数据去证实,搜搜的一个LDA (peacock),说是能覆盖百万的主题,长尾的搜索词产生的流量其实大于一些热门搜索词的流量和的,我想这个应该是可以顺延到很多场景中。 结合前面的点击曝光转化率,如果也不错,那么整个效果就比较完了。此外还有曝光覆盖率等指标,新视频覆盖率,用户覆盖率等各种指标。元信息管理推荐应该是个可以由运营人员来tunning的一个。 但是前和一个做搜索的人接触,他在国两家知名的搜索服务提供商工作过,对方的搜索抽象做的非常好,售后支持可以无需通过编程,和客户一起当场tunning搜索结果,直到客户满意。 状态监控按前在基于用户画像的实时异步化视频推荐的描述,其实我们推荐分成了三大部分:计算推荐引擎,由众多的spark 批处理和流式任务组成,也包括一些存储引擎,包括HDFS,ElasticSearch

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