在微博里发布一条带网址的信息，微博会把里面的网址转化成一个更短的网址。只要访问这个短网址，就相当于访问原始的网址。
所谓系统设计，就是给一个场景，让你给出对应的架构设计，需要考虑哪些问题，采用什么方案解决。很多面试官喜欢出这么一道题来考验你的知识广度和逻辑思考能力。
今天，我们来谈谈如何设计一个高性能短链系统，短链系统设计看起来很简单，但每个点都能展开很多知识点，也是在面试中非常适合考察侯选人的一道设计题，本文将会结合我们生产上稳定运行两年之久的高性能短链系统给大家简单介绍下设计这套系统所涉及的一些思路，希望对大家能有一些帮助。
Koa 是一个新的 web 框架，由 Express 幕后的原班人马打造， 致力于成为 web 应用和 API 开发领域中的一个更小、更富有表现力、更健壮的基石。 通过利用 async 函数，Koa 帮你丢弃回调函数，并有力地增强错误处理。 Koa 并没有捆绑任何中间件， 而是提供了一套优雅的方法，帮助您快速而愉快地编写服务端应用程序。
短链接是一种将长URL地址转换为较短、易于记忆的链接的技术。它通过使用特定的算法或服务将长链接压缩成更短的形式，以便在限制字符长度或需要更简洁的场景下使用。
我们先来看看，当高并发遇到海量数据处理时的架构。在社交媒体上，人们经常需要分享一些 URL，但是有些 URL 可能会很长，比如：
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简单记录下最近的一个云直播POC，如何基于腾讯云直播产品平台速搭建一个直播房间，场景虽然简单，但可以通过快速POC了解腾讯云直播的基础服务；
1 概述 行文之前先界定两个概念。 羊毛党，指关注与热衷于“薅羊毛”的群体，是指那些专门选择企业的营销活动、广告投放等，以低成本甚至零成本来换取高额奖励的人。早期网站站上利用虚假点击来获取广告受益，到现在利用各种营销机制漏洞、程序漏洞来“薅”企业推广的费用的两类群体，本文都统称为“羊毛党”。 比特币，英语Bitcoin，是一种全球通用的互联网加密数字货币，与传统的由特定机构发行或控制的中心化虚拟货币不同，比特币采用点对点网络开发的区块链技术，具有去中心化、匿名不易追踪的特点，因此很多黑客利用比特币逃避交易跟
不过小编在测验该款小程序的时分,翻开有部分生成的界面是空白可能是小编翻开的方法不对吧
DomainsKit Script 是一个功能强大的基于 PHP 的脚本，由许多出色的域名和 IP 工具组成，它允许您立即搜索域名。它有一个内置的 whois 域名工具、域名生成器工具、主机名和 IP 查找工具以及域名 DNS 记录工具。它采用基于最新 Bootstrap 的完全响应式设计构建，以确保您的网站在每个移动和桌面设备上看起来完美且美观。它还具有强大的跨浏览器支持。它通过执行 DNS 查询来尽快获取搜索结果来验证域可用性。当有人通过您的联属推荐链接之一购买域名时，您就可以赚钱。您还可以通过 Google Adsense 或类似平台赚取收入。还有更多内容等待您发现，我们为未来的更新制定了宏伟的计划。
每天都有很多新老用户咨询我关于RTMP推流摄像头的问题，推流摄像头的配置手册我之前已经写过（RTMP推流摄像头如何接入EasyDSS视频平台），已经持有RTMP推流摄像头的可以按照此手册进行配置。
上篇文章主要分享了事件循环的问题，包括Node的事件循环和JS的事件循环。它们有很多相似之处。今天要聊的是日常中的异步编程实现方案。
1. 注册账号: 地址: https://github.com/ 输入账号、邮箱、密码,然后点击注册按钮. 2. 初始设置 注册完成后,选择Free免费账号完成设置。 2.1 验证邮
熔断是分布式系统的重要组成部分。快速失败并尽快给下游施加压力，可以防止整个微服务系统进入糟糕的级联雪崩状态。这是Envoy 网格的主要优点之一，Envoy 在网络级别实现强制断路限制，而不必独立配置和编写每个应用程序。Envoy 支持各种类型的完全分布（不协调）的熔断：
大家好，我是鱼皮，最近买了个不错的域名，为了不浪费它呢，我心血来潮打算做个博客网站。
生成器是 Python 初级开发者最难理解的概念之一，虽被认为是 Python 编程中的高级技能，但在各种项目中可以随处见到生成器的身影，你得不得去理解它、使用它、甚至爱上它。 提到生成器，总不可避免地要把迭代器拉出来对比着讲，生成器就是一个在行为上和迭代器非常类似的对象，如果把迭代器比作 Android 系统，那么生成器就是 iOS，二者功能上差不多，但是生成器更优雅。 什么是迭代器 顾名思义，迭代器就是用于迭代操作（for 循环）的对象，它像列表一样可以迭代获取其中的每一个元素，任何实现了 __n
很早之前，我使用 WordPress 搭建了个人博客：http://blog.studygolang.com，毕竟那时候 WordPress 是首选。现如今，大家似乎更喜欢静态博客，各种语言的静态博客生成器轮子不断，比如 Go 语言的 Hugo 就是一个静态博客生成器。我个人认为，静态博客生成器流行的一个很大原因，是 Markdown 的流行，开发人员习惯了使用 Markdown 进行写作。
说明: 首先,你需要注册一个 github 账号,最好取一个有意义的名字,比如姓名全拼,昵称全拼,如果被占用,可以加上有意义的数字. 1. 注册账号: 地址: https://github.com/
话不多说，我们直接开搞！ 申请地址：https://nic.eu.org/ 英国人地址生成器：https://www.shenfendaquan.com/Index/index/ying_guo_shen_fen_sheng_cheng
DateTime模块以Python编程语言预先安装，因此您可以轻松地将其引入程序中。可以使用pip命令轻松安装playsound库。点安装playsound。希望您能够将其安装在系统中，现在让我们看看如何编写程序以使用Python创建闹钟警报。在编写程序之前，您应该知道您还需要一个警报音，在警报时会响起。
生成对抗网络（GAN，Generative adversarial network）自从2014年被lan Goodfellow提出以来，掀起了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。
作者： 小猿大圣 https://segmentfault.com/a/1190000012088345 背景 提供一个短址服务。 你有没有发现，我们的任务中出现长 URL 就会比较麻烦？
上周 有幸和同事一起在 SilverStripe 分享最近的工作事宜。今天我计划分享 PHP 异步编程，不过由于上周我聊过 ReactPHP；我决定讨论一些不一样的内容。所以本文将探讨多任务协程这方面的内容。
以下是大家推荐的最近很火爆的代码生成器神器。如果有更好的希望大家多多留言，我会及时补充上去。
越来越多的人想要搭建一个属于自己的免费个人博客，记录下自己在技术上的学习历程，或是写一些文章。甚至有一天，可以将这些文章整理成集出版。这也不是没有可能的，个人所知很多深受大众喜爱的技术书籍就是这样诞生的，像阮一峰大神的《ES6 标准入门》、杨宝华等的《Docker 从入门到实践》、刘遄老师的《Linux 就该这么学》等等。
这张图片通过网站 https://c.yonghuigj.com/cx3/2088/ 生成的，是不很应景，下面整理几个好玩的生成器网站。
OpenAI Davinci 是一个功能强大的 SaaS 平台，允许您的用户使用先进的 OpenAI 人工智能技术生成各种文本内容，例如 28 种语言的文章、博客、广告、媒体等。 您的用户可以产生的潜力基本上是无穷无尽的。 用户还可以通过 OpenAI DALL-E AI Solution 对图像进行描述来生成 AI 图像。 Davinci 有一个强大的后端管理面板，允许您控制您希望每个用户组使用哪种 Openai 模型（Ada、Babbage、Curie、Davinci）。 您还可以创建精细的订阅计划，其中包括要使用的精确模型和大量附加功能。 它的写作助手功能适用于任何业务，有助于节省大量时间。 立即使用 Davinci 在几分钟内开始您的个人 SaaS 业务！
今天给大家安利几个不错的在线安全工具，无需安装配置即可使用，在实际工作中能够帮助我们提升效率，顺序的话，就根据渗透的顺序来。
快速生成三角形、箭头、阴影、渐变的 CSS 代码。对我来说是不可多得的好工具，日常使用会用到 css 三角形，每次手动画总是很麻烦，有了这个工具，以后可以省很多力气了。
温馨提示：本文是《新生代小鲜肉之代码生成器》的延续篇，如果你还不知道 ncgen 这个小鲜肉，那最好先去 Look 一 Look 《新生代小鲜肉之代码生成器》
利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。 为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。
Gridea是一个你无须安装git,无需安装各种依赖的静态博客生成器。你只需要安装一个软件，完成简单的配置，创作、发布就完全在这个软件进行。
作为本系列的第一篇第一个模块，我们将从拉取代码开始，当然也可以通过仓库的脚手架直接创建自己的项目，本系列后续都将直接基于源码开发，保持框架的同步更新
java中存在两个随机函数，它们分别来自java.long.Math.random()和 java.util.Random();其中前者的适用范围比较小，完全可以被后者取代。
【新智元导读】训练基于能量的概率模型面临着难解的加和问题（intractable sums），Yoshua Bengio 和学生 Taesup Kim 只使用深度神经网络，提出一个训练基于能量的概率模型的新框架，用一种非马尔科夫链的深度有向生成模型，绕开了使用马尔科夫链蒙特卡洛方法难解性的问题。 题目：使用基于能量的概率估计的深度有向生成模型（Deep Directed Generative Models with Energy-Based Probability Estimation） 作者：加拿大蒙特利
今天分享一篇发表在MICCAI 2020上的论文：Revisiting Rubik’s Cube: Self-supervised Learning with Volume-wise Transformation for 3D Medical Image Segmentation (原文链接：[1])。
从训练过程中来看，经历了初期的下降之后，几个loss值均会在波动中维持一个动态平衡，而GAN的loss值并不能直接反应训练结果，所以我们需要直接看输出图。
生成器是Python中的一个高级用法，有段时间我对生成器的理解颇为费劲，直到我看到一句话“yield语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，以便之后从它离开的地方继续执行”后，让我恍然大悟，这是生成器中的状态挂起，这句话让我想起了在大学时玩ARM单片机时经常碰到的一个概念——中断，单片机在遇到中断信号时，处理中断程序前也要先保护现场，即系统要在执行中断程序之前，必须保存当前处理机程序状态字PSW和程序计数器PC等的值，待中断程序执行完成后在回复现场继续执行下面的程序。仔细想想，个人觉得在保护“现场”这一点上，两者中的道理还是差不多的（也许你并不这么认同），有时候一个新概念的理解就是卡在一个小知识点上，我之前一直不明白“生成器挂起状态”是什么东西，但是回头瞬间想起以前学过的知识，然后类比，有些东西也就恍然大悟了，也是这个“联想”让我对生成器有了更深刻的理解，使用起来也得心应手。现在工作当中，特别是在做数据统计时，碰到了特别长的列表时，我都是用生成器，不进可以节省内存，而且代码更加优雅。下面就来讲讲生成器，不正之处欢迎批评指正！
今天要分享的内容是Python的生成器、迭代器与yield语句。主要包括什么是生成器，如何定义一个生成器，如何调用生成器包含的元素。迭代器也是一样的，最后介绍yield语句，以及它和生成器有什么关系，这是本文的重点。 [* ! *] 理解本文需要一定的基础，需要了解Python列表的定义，基本操作，字典，元组，字符串的概念。Python中for循环的语法结构，以及需要知道 if __name__ =="__main__": 的作用是什么？ 1. 迭代 首先来看一下迭代的定义： 如果给定一个列表list或元组
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 深度学习最令人兴奋的应用之一是智能照片美化，例如为黑白图像着色、破损图片修复以及去模糊等。 以黑白图像着色为例，通过将 AI 与照片着色相结合，即使不会使用Photoshop 等图片编辑工具，为黑白照片着色也可以一键完成。 这具体是如何实现的？下面就来告诉你！ 1 颜色空间 当我们加载图像时，会得到一个3维（高度、宽度、颜色通道）数组，其中颜色通道的数据代表 RGB 颜色空间中的颜色，每个像素都有 3 个数字，表示该像素的红色、绿色和蓝色值。 在图1中
---- 新智元报道 来源：EMNLP 编辑：好困 小咸鱼 【新智元导读】北大博士生沈剑豪同学一篇关于「用语言模型来解决数学应用题」的EMNLP投稿在综合评审时被认为不够重要，收录于Findings而没有被主会接收。有趣的是，OpenAI的最新工作与该论文的方法不谋而合，并表示非常好用。 最近，EMNLP 2021开奖了！华人作者包揽了最佳长、短论文。 然而，有人欢喜有人忧。 北大博士生沈剑豪领衔的一篇关于「用语言模型来解决数学应用题」（Generate & rank: A multi-task
GAN诞生在2014年，Ian Goodfellow和他的同事发表了名为生成性对抗网络Generative Adversarial Nets的论文。
KITT渗透测试框架是一种基于Python实现的轻量级命令行渗透测试工具集，本质上上来说，它就是一个针对渗透测试人员设计的开源解决方案。在KITT的帮助下，广大研究人员能够以另外，KITT还可以帮助用户轻松访问大量专业的渗透测试工具，并支持二进制等级的自定义配置。
所以，以下这些值都是对象： "guigu"、38、['北京', '上海', '深圳']，并且是根据不同的类生成的对象。
原文地址：http://davidwalsh.name/es6-generators ES6生成器全部文章： The Basics Of ES6 Generators Diving Deeper With ES6 Generators Going Async With ES6 Generators Getting Concurrent With ES6 Generators Generator function是ES6带来的新功能之一。这个名字看起来很怪异，然而它的功能在接触之初看起来更加怪异。这篇文章的目
本文介绍RSA加解密中必须考虑到的密钥长度、明文长度和密文长度问题，对第一次接触RSA的开发人员来说，RSA算是比较复杂的算法，天缘以后还会补充几篇RSA基础知识专题文章，用最简单最通俗的语言描述RSA，让各位了解RSA算法本身其实也很简单，RSA的复杂度是因为数学家把效率和安全也考虑进去的缘故。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）是一种无监督深度学习模型，用来通过计算机生成数据，由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一，目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。
Java随机数的产生方法有2种，一种是Math.random()方法，一种是Random类。
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