在我自己的使用过程中，有几款RSS生成工具比较方便，在此推荐给大家。...介绍RSSHub的文章有很多，其实RSSHub的文档已经写得很清楚了，推荐直接读文档。对于有一定技术基础或者热衷于DIY的用户来说，RSSHub的搭建比较简单，文档中清楚得给出了多种部署方法。...以订阅36氪为例，可以使用RSSHub官方提供的 路由+参数 订阅不同分类的36氪信息: 路由: /36kr/news/:caty 参数: caty, 必选 - 资讯分类 最新 推荐 创投 科技 ……...2.公众号转RSS服务：WeRSS 受微信严格的反爬机制影响，公众号转RSS服务相对较少且不稳定。RSSHub提供了几种间接的抓取方案，但均不尽如人意。...根据WeRSS官网给出的时间，已经提供服务1200+天。我自己的使用体验也很不错。 3.NewsLetter转RSS服务：Kill the Newsletter!
缘起 在《服务读写分离(读服务，写服务)，是否可行？》中，对背景做了交代，互联网架构设计上，数据库可以读写分离，服务能否读写分离呢？...下面是两种常见的“服务读写分离”架构： 一、单纯服务读写分离 如上图，服务化之后： 业务方通过RPC分别调用读服务和写服务 服务层分为读服务与写服务 底层是高可用的数据库集群 二、服务和数据库同时读写分离...读服务与写服务读写的是不同的数据库，如上图： 写服务访问写库 读服务访问读库 写库与读库是一个组从同步的集群。...四、小理由 调用方对同一个基础服务，某一个RPC接口，在读服务，还是写服务，容易困惑 对于同一个基础服务，服务数量翻倍了，运维更加复杂 五、强理由 一般来说，垂直拆分，是按照“子业务”维度进行拆分，而不是按照...因为，写服务修改数据库时，缓存中的数据没有办法得到淘汰！！！ OK，有朋友说，写数据库之前，可以由写服务来淘汰缓存： 即，读服务与写服务都可以操作缓存。
推荐系统怎样稳定高效提供服务，持续不断满足业务需求，持续不断面对技术挑战，是每一个服务端开发同学应该持续思考，和持续不断优化线上服务。 ...当下个性化推荐系统面临问题和一般程序有一定差异性，一方面个性化意味着“千人千面”，每个用户用到数据都不一样，常规缓存策略失效，这就要求对程序不断优化已保证性能。 ...当下个性化推荐正由策略主导，转型到由机器学习算法，深度学习算法，这一过程对于服务端要求要支持更多数据拉取，个性化推荐服务比较核心指标召回率，准确率。...当前今日头条，淘宝等个性化推荐服务均是构建在微服务架构之上，整个流程是根据用户信息拉取分类召回集，过滤已经曝光过，已经购买过等分类召回集，根据分类召回集拉取素材，过滤相应曝光，已购买等素材信息，对数据进行品牌...再一次扩大召回集，需要将服务拆成分布式，微服务节点只拉取分类召回集，素材找回集特征数据由模型计算节点处理。
概念：微服务就是一些可独立运行、可协同工作的小的服务。...微服务是现在特别流行的服务，微服务的字面意思是大家都很好理解，就是将系统拆分成很多小的独立系统，每个系统我们看成一个服务，从存储，缓存，部署相对独立。...可协同工作 采用了微服务架构后，整个系统被拆分成多个微服务，这些服务之间往往不是完全独立的，在业务上存在一定的耦合，即一个服务可能需要使用另一个服务所提供的功能。这就是所谓的“可协同工作”。...每个微服务只承担某一项职责，从而相对于单服务应用来说，微服务的体积是“小”的。...首先，一个系统的可能会有很多服务构成，如果将这些服务的代码均在同一个代码仓库中维护，那么一个程序员在开发服务A代码的时候很有可能会因为疏忽，修改了服务B的代码，此时服务B构建之后就会存在安全隐患，如果这个问题在服务
《服务通过缓存传递数据，是否可行》一文引发一个服务之间“通过缓存传递数据”设计合理性的讨论。...先说结论 楼主旗帜鲜明的反对“服务之间通过缓存传递数据”。...二、数据共管场景，两个(多个)service同时读写一个cache实例会导致耦合 如果不是数据管道，是两个(多个)service对一个cache进行数据共管，同时读写，也是不推荐的，这些service会因为这个...综上，数据共管场景，多个service耦合在一个cache实例里，也是不推荐的，需要垂直拆分，实例解耦。...综上 数据管道，MQ比cache更合适 多个服务不应该公用一个cache实例，应该垂直拆分解耦 服务化架构，不应该绕过service读取其后端的cache/db，而应该通过RPC接口访问 希望逻辑是清晰的
Git 中的 ssh 公有 Git 服务诸如 GitHub、Gitee、Coding、Gitlab 等都提供了 ssh 功能。...通过 Gitlab 、Gogs、Gitea 搭建的私有 Git 服务也都有 ssh 功能。一般我们都可以在对应的设置 中找到。以 Gitee 为例： ? 那么如何生成 ssh 公钥呢？...Window10 某个更新以后开始内置了 ssh 服务。以管理员身份打开命令行输入 ssh 如果出现了提示命令说明你已经开启了 ssh 服务。如果没有则需要你手动开启。...在 应用和功能 选项中搜索 openssh 选择客户端或者服务器都可以： ? 安装后需要重启，重启后打开命令行，输入 ssh 进行检查即可。然后就可以按照 3.1 的方式生成公钥了。...配置 我们生成了密钥对之后将 id_rsa.pub 的所有内容复制并填写到 公钥 一栏中配置好我们生成的公钥，Git 服务端就认可我们当前的主机了。
部署方面, 可以采用以下几种方式： IDEA 启动 jar部署 docker部署 k8s部署 jenkins自动化部署 功能点介绍: 服务注册&发现与调用： 基于Nacos来实现的服务注册与发现，使用使用...服务鉴权: 通过JWT的方式来加强服务之间调度的权限验证，保证内部服务的安全性。...熔断机制： 因为采取了服务的分布，为了避免服务之间的调用“雪崩”，采用了Hystrix的作为熔断器，避免了服务之间的“雪崩”。...经测试，本地限制堆栈最大内存128M启动File服务,5分钟内能成功上传4.6G+的大文件，正式服耗时则会受到用户带宽和服务器带宽的影响，时间比较长。...跨表、跨库、跨服务的关联数据自动注入器 用于解决跨表、跨库、跨服务分页数据的属性或单个对象的属性 回显关联数据之痛, 支持对静态数据属性(数据字典)、动态主键数据进行自动注入。
在项目研发迭代的过程中，不可避免需要对“应用服务部署上线”。而对于应用程序升级面临最大挑战是新旧业务切换的同时还要保证系统不间断提供服务。...部署（deploy），指的是我们把一个代码包拷贝到服务器上运行，但并不把它暴露给用户，也就是并不给用户提供服务。这个阶段比较耗时，但因为还没有面向用户，所以风险很小。...发布（release），是把部署好的服务暴露给用户的过程，也就是开始真正上线服务用户了。这个过程可以通过负载均衡的切换很快实现，但风险很大，一旦出现问题损失就会比较大。...但它的缺点也很明显：需要准备正常业务使用资源的两倍以上服务器，需要投入较大的资源成本。当然对于不差钱、追求服务稳定性的公司而言，较为推荐这种部署模式。...也就是说，服务升级的过程中，新旧版本会同时为用户提供服务。
---- Eureka Netflix 云端服务发现，一个基于 REST 的服务，用于定位服务，以实现云端中间层服务发现和故障转移。...Eureka Server会提供服务注册服务，各个服务节点启动后，会在Eureka Server中进行注册，这样Eureka Server中就有了所有服务节点的信息，并且Eureka有监控页面，可以在页面中直观的看到所有注册的服务的情况...Eureka有心跳机制，当某个节点服务在规定时间内没有发送心跳信号时，Eureka会从服务注册表中把这个服务节点移除。...Eureka还提供了客户端缓存的机制，即使所有的Eureka Server都挂掉，客户端仍可以利用缓存中的信息调用服务节点的服务。...Eureka一般配合Ribbon进行使用，Ribbon提供了客户端负载均衡的功能，Ribbon利用从Eureka中读取到的服务信息，在调用服务节点提供的服务时，会合理的进行负载。
腾讯的产品一直都是口碑不错，从开发者角度，我个人还是比较信赖腾讯的技术，这里推荐两款能帮助到个人开发者和公司的一些开发者服务平台 优测(http://utest.qq.com/) 腾讯Bugly(http...://bugly.qq.com/) 优测 ---- 提供缺陷分析、应用测试、云手机等服务。...最后 ---- 市场上的产品质量参差不齐，开发团队水平也不尽相同，所以才会有针对开发者的产品诞生，我们很多时候经常加班都是因为没有一个效率上的提升，bug很多，利用这些平台服务确实能帮助我们更好的发现问题...、解决问题，所以推荐给大家使用，任何产品要用过之后才知道它是否能解决你问题，所以需要主动去实践下，去吧。
那么现在，就让我们先去看看其他音乐服务公司是如何推荐音乐的，然后再看看Spotify是如何做得更好的。...线上音乐推荐（Music Curation）的历史简介 早在2000年的时候，Songza用人工推荐率先打开了在线音乐推荐的大门。...如果上述就是其他音乐推荐服务的工作方式，那么Spotify是怎么推荐音乐的呢？ 是什么使它能够比别的产品更加准确地挠到用户的痒痒肉呢？...Spotify的三种音乐推荐模型 Spotify并不是使用了某种革命性的推荐模型，实际上，他们是把其他推荐服务的各种好方法混在一起使用，最终创造了他们独特而强大的挖掘引擎。...推荐模型3：原始音频模型 写了这么多了，你可能会想：等等，我们不是已经通过前两个模型来分析这么多数据了吗？为什么我们还要分析音频自身呢？ 首先，加入第三个模型可以提升推荐服务的准确性。
具体来说，这篇文章我们会从什么是推荐系统web服务、推荐系统提供web服务的两种方式、事先计算型web服务、实时装配型web服务、两种web服务方式的优劣对比、影响web服务方案的因素及选择原则等6个部分来讲解...一、什么是推荐系统web服务 作者在《构建优质的推荐系统服务》第一节中已经对推荐系统web服务进行了简单介绍，这里为了让读者更好地理解本文的知识点，以及为了内容的完整性，对推荐系统web服务进行简略介绍...图1：用户通过推荐web服务获取推荐结果的数据交互流程 上图中的绿色虚线框中的数据交互能力就是推荐web服务的范畴，它是前端(也叫终端)与后端的互动，图中蓝色方块(推荐web服务模块)是部署在服务器上的一类软件服务...现在让我们回到推荐web服务上，来介绍两种推荐web服务方案。...图7：通过推荐模型服务来获取推荐结果的实时装配型web服务架构 实时装配型架构在实际提供推荐服务时就与具体的推荐范式是T+1推荐还是实时推荐没有关系了，因为在任何时候web接口服务都是临时调用推荐模型为用户生成推荐结果
所以，我们会围绕这5个点来说明，怎么构建高效的推荐服务。 本文会从推荐服务背景介绍、什么是优质的推荐服务、构建优质服务面临的挑战、一般指导原则、具体策略等5个部分来展开讲解。...推荐服务背景介绍 推荐产品是通过推荐服务来为用户提供个性化推荐能力的，我们可以从广义和狭义两个角度来理解推荐服务。...本文我们将主要精力放到关注推荐系统Web服务上, 即狭义上的推荐服务。 用户与终端交互的过程见下面图2，用户通过终端请求推荐服务，推荐服务模块通过返回相关的推荐结果给到终端，终端将推荐结果展示给用户。...我们又可以从哪些维度来衡量推荐服务是否优质呢？ 什么是优质的推荐服务 推荐服务作为一类软件服务，遵循通用的软件设计原则。...推荐系统本身就是一项软件服务，对于推荐系统来说，高可用就是推荐服务是否稳定高效的为用户提供服务。
考虑到 Python 性能及效率性，Python Web 端一直不温不火，JAVA 和 Golang 的微服务生态一直很繁荣，也被广泛用于企业级应用开发当中 本篇文章将介绍一款 Python 微服务框架...实战一下 下面以 Flask 为例聊聊搭建 Python 微服务的步骤 3-1 安装 RabbitMQ 及启动 这里推荐利用 Docker 安装 RabbitMQ，以 Centos 为例 # 1、下载某个版本的...Producer 自定一个类，使用 name 属性定义服务的名称为「 generate_service 」 然后使用装饰器「 rpc 」注册服务中具体的方法 # producer_service.py...3-4 发布注册服务 使用 nameko 命令在终端将目标文件中的服务注册到 MQ 中 # 注册服务 # producer_service：目标文件 # admin:admin：MQ用户名及密码 #...推荐阅读 Postman 如何调试加密接口？
一、运维面板具备优势● 高效：提供常用管理功能，如FTP、SSH、MySQL、WordPress等，便于管理服务器和应用程序。● 及时：及时监控服务器和应用程序，帮助运维人员及时发现和解决问题。...0x02 图形化后来随着云服务器和个人博客的发展，每个人花十几块就能拥有一台服务器并且搭建个人的网站和博客。顺应市场的需求，涌现了一批以快速建站为核心的服务器面板工具。...● 不足：无法同时管理多个服务器，需要在每个服务器上另外安装；部署手册相对还不太完善，需要比较繁琐的安装流程。图片0x03 全都想要？...而且还要轻量级，不能占用服务器太多资源。...总之，运维面板在近年来一直在不断地发展，从简化服务器管理到引入高级功能，不断迭代和创新，只为提供更便捷、高效的服务器运维体验。
其中 Nacos 提供了动态配置服务功能 一、Nacos 动态配置服务是什么？ 官方是这么说的： Nacos 动态配置服务是什么?...动态配置服务可以以中心化、外部化和动态化的方式管理所有环境的应用配置和服务配置。 动态配置消除了配置变更时重新部署应用和服务的需要，让配置管理变得更加高效和敏捷。...配置中心化管理让实现无状态服务变得更简单，让服务按需弹性扩展变得更容易。 Nacos 控制台的功能 Nacos 提供了一个简洁易用的 UI (控制台样例 Demo) 用来管理所有的服务和应用的配置。...spring: application: name: config-service # 服务名称 其中： server.port 指定了服务端口 8083 spring.application.name...JeffLi1993/springcloud-learning-example Gitee：https://gitee.com/jeff1993/springcloud-learning-example 以下系列教程推荐
今天给大家推荐一个牛逼的接私活项目，SpringCloud微服务架构项目！...一个由商业级项目升级优化而来的微服务架构，采用SpringBoot 2.5 、SpringCloud 等核心技术构建，提供基于React和Vue的两个前端框架用于快速搭建企业级的SaaS多租户微服务平台...单独开源出一个框架：BladeTool 3、BladeTool已推送至Maven中央库，直接引入即可，减少了工程的臃肿，也可更注重于业务开发 4、集成Sentinel从流量控制、熔断降级、系统负载等多个维度保护服务的稳定性...11、项目分包明确，规范微服务的开发模式，使包与包之间的分工清晰。...工程结构 SpringBlade ├── blade-auth -- 授权服务提供 ├── blade-common -- 常用工具封装包 ├── blade-gateway -- Spring Cloud
既有服务“引进来”，也有服务“走出去”，能力开放关注于服务在安全、性能、开放门户等方面的要求。...“自下而上”的服务梳理方法是一种服务发现的模式，系统解耦时，根据业务的需要，能够采用服务集成的每一个信息交互都通过服务方式进行。“存在的就是合理的”，即每一个存在的服务都假设它是合理的。...比如系统拆分时，CRM系统需要调用BOSS系统100个服务，服务集成平台据实把这100个服务注册进来，后期通过运行监控工具监控服务运行状况，把调用量长期为零的服务逐渐注销。...、服务消费者、服务管理员等角色 然后，涉及到的环节多：服务定义、服务注册与部署、服务运行监控、服务优化等环节 最后，涉及到的流程多：服务注册、服务注销、服务变更、服务调用等流程 服务治理实现了服务的全生命周期管理...服务接口提供者的应用系统开发部，内部服务接口的提供方责任人，负责提供服务接口，保障服务接口运行稳定、可靠。
今天给大家推荐个一键检测Linux/VPS服务器配置的脚本，笔者长期以来都对服务器配置关注度不够，事实证明提前了解些服务器配置性能还是很有必要的，在后期的运维过程里有了这个参考可以少走不少的弯路的！...目前看比较稳定和准确的测试脚本，笔者还是推荐： Superbench.sh 的，因为从其 [GitHub][1] 上来看，更新还是很频繁的，这样就保证了稳定性、准确性。
一、跨领域推荐的概念 推荐系统在我们这个时代扮演了越来越重要的角色。如何利用海量数据，来对用户的行为进行预测，向用户推荐其感兴趣的物品与服务成为各大互联网公司非常关注的问题。...单领域推荐难以实现“真正个性化”推荐 所谓的个性化推荐，在单领域往往是“群体分类推荐”。...跨领域推荐有如下优势： 1、解决单领域推荐数据稀疏问题 因为是跨领域推荐，推荐可利用的数据大大增加，其他领域数据可以更好地为主领域推荐提供帮助。...由此可知，迁移学习这个概念的提出，主要就是为跨领域推荐服务的。 研究者提出了用基于迁移学习的跨领域推荐来解决主领域数据稀疏性问题。...随着移动穿戴设备、智能家居的发展，推荐系统也必将融入其中，与医疗、营养、食品等领域相结合，提供诸如实时健康建议、疾病预处理、智能营养配餐等与人们生活休戚相关的关键服务。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
