相比常规数据传输格式（如 JSON 或 XML），Protobuf 更加高效和快速并节省传输带宽，因此得到了广泛的应用。...：我们将使用 MQTTX 发送 Protobuf 编码后的二进制数据到 protoDemo 主题中，观察收到的结果是否是解码后的正确数据。...订阅主题上文规则发送结果的主题 result/protobuf，便于观察结果。...图片 确保接收窗口收到正确的 JSON 数据，如下图所示。图片 至此，我们完成了 Protobuf 数据的读取和解码并用简单的规则进行处理输出。...发送数据并查看结果，该流程与上一节类似。本次我们将向 demo 主题发送 JSON 数据，并期望在订阅的 result/protobufOut 主题中查看到 protobuf 编码的二进制数据。
第一部分通过SQL查询展示了如何查找被阻塞及阻塞会话的详细信息；第二部分提供了查询被阻塞会话的具体SQL文本的方法；第三部分则是C#程序代码，该程序可定期检查并处理数据库阻塞问题。...首先展示了黑白字符画的生成：加载图像、根据像素明度映射字符。...XML Web服务的优势包括自描述性、开放协议支持、组件可重用性及促进现有软件系统间的连接。WSDL文档通过定义数据类型、消息、操作和端口类型等元素来描述Web服务。...webapi项目、修改配置文件、使用Dapr进行发布与订阅，并且介绍了如何在k8s环境下部署。...Re：从零可观察性开始 - 尼诺的花园。
，数据流并没有发出，只有进行订阅后才会触发数据流，不订阅什么都不会发生 操作符 map 元素映射为新元素 flatmap元素映射为流，每个元素转换为流，把转换之后的多个流合并为一个大流返回 SpringWebFlux...可伸缩的：在任何负载下，响应式编程都可以根据自身压力变化，请求少时，通过减少资源释放服务器压力，负载大时能够通过扩展算法和软硬件的方式扩展服务压力，以经济实惠的方式实现可伸缩性 消息驱动的：响应式编程存在异步消息机制...，使用Flux和Mono都可以发出三种数据信号：元素值，错误信号，完成信号; 错误信号和完成信号都代表终止信号，终止信号用于告诉订阅者数据流结束了，错误信号终止数据流同时把错误信息传递给订阅者 ----...，而是直接发送错误或者完成新型，表示是空数据流 如果没有错误信号，没有完成信号，表示是无限的数据流 ---- 调用just或者其他方法只是声明数据流，数据流并没有发出，只有进行订阅后才会触发数据流，不订阅什么都不会发生...Mono.just(1).subscribe(System.out::println); ---- 操作符 对数据流进行一道道操作，成为操作符，比如工厂流水线 map 元素映射为新元素 ---- flatmap
独立的事件格式（如JSON、protobuf格式）可指定独立于任何协议或存储介质的序列化。 消息 事件通过消息从事件源传输到目的地。...例如，在给定的实现中，时间属性可以用语言的本机日期时间类型来表示，但必须提供RFC3339字符串，并且在映射到HTTP消息的报文头时，必须可转换为RFC3339字符串。...例如，如果一个JSON格式的事件没有datacontententtype属性，那么就意味着数据是符合”application/json”类型的JSON值。...约束 1.可选2.必须是一个非空字符串 范例 当在blob-存储容器内创建新的blob时，订阅者可能会对此进行订阅。...---- 2.5 事件数据 CloudEvents可包括与事件发生相关的特定信息。如果存在，该类信息将被封装在数据中。
在设计模式中，观察者模式可以算得上是一个非常经典的行为型设计模式，猫叫了，主人醒了，老鼠跑了，这一经典的例子，是事件驱动模型在设计层面的体现。...另一模式，发布订阅模式往往被人们等同于观察者模式，但我的理解是两者唯一区别，是发布订阅模式需要有一个调度中心，而观察者模式不需要，例如观察者的列表可以直接由被观察者维护。...本质上，这是标准的观察者设计模式。 而在spring4.2之后，提供了注解式的支持，我们可以使用任意的java对象配合注解达到同样的效果，首先来看看不使用注解如何在Spring中使用事件驱动机制。...其次，我们完成了用户注册和其他服务的解耦，这也是事件驱动的最大特性之一，如果需要在用户注册时完成其他操作，只需要再添加相应的事件订阅者即可。...在阅读Spring源码时，事件驱动不同于同步调用，很容易被忽视，所以如果出现某个Event，我一般习惯下意识地去寻找有没有提供默认的Listener，这样不至于漏掉一些“隐藏”的特性。
实际在设计 API 时，可以从命名上做一些区分，比如订阅类型的函数都以 onXX 开头。同时，映射表也由单独 publishMap 来维护。...所以两个 Webveiw 之间要通信，需要借助 Native 做中转，其通信模型如下： （一个 App 内在使用多套框架时，不同框架之间通信也可以基于这个模型） Webview 之间通信分为三个步骤：...Webview A 订阅事件，不同于场景二的订阅模式，订阅结果需要维护在 Native，所以这里需要有一次 JS -> Native 调用。...03、离线包方案 对于 H5 来说，大量时间消耗在网络请求，资源下载阶段，如果 Native 在加载 H5 时，直接从本地读取资源，再配合缓存数据，就可以大大提升 H5 的首屏速度。...App 在拉取配置文件/拉取单个离线包时，后台根据当前 App 版本及灰度规则返回正确的离线包。
同样举个例子： 之前业务开发时，有一个字段接收的数据是Json格式的，并且需要以Json形式入库： 如上图，数据库有个字段survey_conclusion_options数据是以Json形式储，这里我们要求...： 1.create创建时，前端准入Json形式的字符串存储； 2.查询展示时，以List对象形式展示 那么常规情况下我们会在入库时直接传Json格式的数据，示例如下： 实体类： public class...你可能不知道观察者模式这个名词，但你一定用过：例如消息队列的发布-订阅模型（生产-消费），我们拿kafka举例： kafka发布消息： ListenableFuture future = kafkaTemplate.send..."topic={}, offset={}, message={}", record.topic(), record.offset(), record.value()); } 除了消息中间件的发布-订阅模型属于观察者模式...如果我们都写在主体代码中，后面万一撤销功能（如撤消邮件通知，微信通知），这样肯定违反了设计原则中的避开原则。
前 言 如何在网络安全领域利用数据科学解决安全问题一直是一个火热的话题，讨论算法和实现的文章也不少。...前段时间看到楚安的文章《数据科学在Web威胁感知中的应用》，其中提到如何用隐马尔可夫模型(HMM)建立web参数模型，检测注入类的web攻击。...算法一般过程 隐马尔可夫模型是一个统计模型，可以利用这个模型解决三类基本问题： 学习问题：给定观察序列，学习出模型参数 评估问题：已知模型参数，评估出观察序列出现在这个模型下的概率 解码问题：已知模型参数和给出的观察序列...，求出可能性最大的隐藏状态序列 这里我们是要解决前两类问题，使用白样本数据学习出模型和参数基线，计算检测数据在该模型下出现的可能性，如果得分低于基线就可以认为这个参数异常，产出告警。...算法实现 抽取器(Extractor) 抽取器实现原始数据的参数提取和数据泛化，传入一条json格式的http请求数据，可以返回所有参数的id、参数类型、参数名、参数的观察状态序列。 代码示例： ?
编译 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 ? 为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。...下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题: 扩展模型培训和服务流程。 跟踪不同超参数的多个实验。 以预测的方式重现结果和再培训模型。...下图显示了如何在谷歌云上选择正确的存储选项： ? 数据验证 需要通过数据验证来减少培训服务的偏差。...必须检查输入，以确定它们是否是正确的类型，并且必须持续监视输入分布，因为如果输入分布发生了显著变化，那么模型性能将会下降，这将需要重新培训。它还可以指向输入源类型的更改或某种客户机端错误。...模型并行性——模型并行性不同于数据并行性，因为这里我们将模型图分布在不同的worker上。这是非常大的模型所需要的。Mesh TensorFlow和GPipe是一些可以用于模型并行化的库。
也就是，Subject 知道有哪些 Observer，也知道 Observer 的数量： 在发布-订阅模式中，我们将发布方称为 Publisher，订阅方称为 Subscriber，不同于观察者模式，...Push 模式 VS Pull 模式 实现观察者模式和发布-订阅模式时，都会涉及到 Push 模式或 Pull 模式的选取。...Pull 模式有个缺点，如果当前无消息可处理，将导致 Observer/Subscriber 空轮询，可以采用类似 Kafka 的解决方案：让 Observer/Subscriber 阻塞一定时长，让出...很多 web 框架都用了观察者模式，用户注册请求 handler 到框架，框架收到相应请求后，调用 handler 完成处理逻辑。 消息中间件。如 Kafka、RocketMQ 等。...观察者模式通过依赖接口达到松耦合；发布-订阅模式则通过 Broker 达到解耦目的。 支持广播通信。 可基于 topic 来达到指定消费某一类型消息的目的。
时的映射策略 ModelAndView： 服务层返回的数据和视图层的封装类 ViewResolver： 视图解析器，解析具体的视图 Interceptors ： 拦截器，负责拦截我们定义的请求然后做处理工作...，请求获取Handle； 处理器映射器根据请求url找到具体的处理器，生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet； DispatcherServlet 调用...ModelAndView中的模型数据通过reques域传输到页面。...@RequestBody： 注解实现接收http请求的json数据，将json转换为java对象。...使用时机： 返回的数据不是html标签的页面，而是其他某种格式的数据时（如json、xml等）使用； 2.7 @PathVariable和@RequestParam的区别?
胖sir：那你要再带我赢一把 发布订阅模式与观察者模式 发布订阅模式和观察者模式是同一个东西吗？...NONONO 观察者模式里，只有两个角色 —— 观察者 + 被观察者 发布订阅模式里 —— 观察者 + 中间经纪人 +被观察者 观察者模式中的推模型和拉模型： 推模型： 目标对象主动向观察者推送目标的详细信息...，不 管观察者是否需要，推送的信息通常是目标对象的全部或 部分数据，相当于广播通信。...拉模型： 目标对象在通知观察者的时候，只传递少量的信 息。如果观察者需要更具体的信息，由观察者主动到目标 对象中获取，相当于是观察者从目标对象中拉数据。...一般 这种模型的实现中，会把目标对象通过update方法传递给 观察者，这样在观察者需要获取数据的时候，就可以通过 这个引用来获取了。 应用场景： 公众号通知，淘宝通知，知乎通知，微信通知等等。
如果返回JSON的话，那优点就是前后端彻底解耦，接口复用，但是没有利用模板引擎的服务端渲染。...如果体量很大，那前后端是两个人写，那使用Modelandview的方式就很麻烦，需要接口协调，而且工作职责不清晰。会浪费好多时间。JSON就方便很多。...Observer，能够对数据对象的所有属性进行监听，如有变动可拿到最新值并通知订阅者（Dep） 实现一个Watcher，Watcher是订阅 - 发布模式中订阅者的实现，作为连接Observer和Compile...在系统运行过程中，一旦系统中的数据模型发生了变化，观察者 Observer的 setter 访问器属性就会被触发，此时消息订阅中心 Dep 会遍历它所维护的所有订阅者，对于每一个订阅了该数据的对象，向它发出一个更新通知...同时ViewModel 作为一个主题对象，View和Model为两个观察者(或者可以理解为View为主题时，Model为观察者，反之。
RX是一个用可观察流进行异步编程的API 。该API已被移植到多种语言，如JavaScript，Python，C ++和Java。 让我们停下来静静地观察我们的世界。...反应式编程的背后有一个基本的原则：事件即是数据，数据即是事件。 关于RX和异步编程的重要理解是流的异步特性。您会观察到一个流，并在流发出某个项目时通知您。你不知道什么时候会发生，但你正在观察。...RxJava是Java中反应式库的通用语言，它提供以下五种类型来描述发布者： 流中的项目数 RxJava 2种类型 RX签名 回调签名 未来的签名 通知，数据流 0..N 可观察，可流动 Observable...从观察结果中获取结果并使用映射函数对其进行转换。这里我们只是调整选项。...如果您不订阅，则不会发生任何事情：流是懒惰的。所以不要忘记订阅。订阅实现了管道并触发排放。在我们的代码中，它会触发启动序列。传递给方法的参数只是报告传递给方法的对象的失败和成功。
Go语言的内存模型主要定义了如何在并发环境下安全地读写共享数据。它确保了并发执行的goroutines（Go语言的轻量级线程）之间对共享变量的访问和操作的正确性和一致性。...总的来说，Go语言的内存模型通过定义happens-before关系、使用通道和同步原语以及禁止数据竞争等方式，确保了并发执行的goroutines之间对共享数据的正确访问和操作。...如果一个 goroutine 的效果必须由另一个 goroutine 来观察，请使用同步机制（如锁或通道通信） 来建立相对排序。...Finalizers运行时包提供了一个 SetFinalizer 函数，该函数添加了一个终结器，当程序不再可访问特定对象时，该终结器将被调用。...请注意，如果编译器能够证明数据争用不影响目标平台上的正确执行，则禁止引入数据争用不适用。
Kafka 是一种流式存储，可在数据流动时保存数据。 流式数据不同于静态数据，静态数据是已完全存在于某处的数据，比如 CSV 文件。当从 CSV 文件读取数据时，你知道该任务什么时候结束。...其次，我们没法轻松地监控 A 或 B 的逻辑对 C 性能的影响，也没法在 C 性能突然下降时轻松地对数据流执行映射以进行调试。 才不过三项服务，情况就已经很复杂了。...如果我们不再让 20 项服务向 A 发送请求，而是每当 A 中有事件发生时，该事件都被广播到一个数据流中，这样无论哪个服务需要 A 的数据，都可以订阅该数据流，然后选择其所需的部分？...如果有一个所有服务都可以广播事件并且订阅的数据流呢？该模式被称为 pub/sub：发布和订阅。Kafka 等解决方案都支持这样的操作。...如果更新后的模型是在现在的数据上训练的，而且我们知道现在的数据不同于过去的数据，那么再在旧有数据集上测试更新后的模型是不合理的。
可观察对象、可流动对象、观察者和订阅者 在 ReactiveX 中，观察者订阅一个可观察的对象。当观察者发射数据时，观察者通过消耗或转换数据做出反应。...这种模式便于并发操作，因为它不需要在等待可观察对象发出对象时阻塞。相反，它以观察者的形式创建了一个哨兵，随时准备在以观察者的形式出现新数据时做出适当的反应。这个模型被称为反应堆模式。...数据访问层负责管理所有与数据相关的操作，如获取数据、以所需格式表示数据、清理数据、存储数据、更新数据等。在创建这个层时，我们可以使用一个对象关系映射（ORM）框架或者创建我们自己的处理器。...类似地，当模型更新时，它会通知控制器，然后控制器会更新视图以反映正确的模型状态。 MVC 架构保证了什么？...如果您不将更大的服务正确地分解为微服务，您将无法实现微服务的优势，例如可伸缩性、易部署性、可测试性等等。
50个分类概率中，取前面10个最大的分类概率，如果正确的标签在前10分类概率中，则分类成功。...本文不同于先前的研究，提出了端到端(无需手工特征)的单一结构(跨受试)和使用数据驱动方法从健康受试者听故事和/或句子时非侵入式的M/EEG记录中解码语音。...如果这个映射足够好的话，模型就可以处理未知类。虽然模型不知道未知类是什么，但是模型评估未知类与各个已知类的相似度。...2 方法详解 2.1 神经解码 我们观察到，这种直接回归方法面临挑战：当存在语音时，解码预测似乎由不可区分的宽带分量主导（图2.B）。...当10个epoch的验证集上没有观察到改进时，我们停止训练，并基于有效损失保持最佳模型。对于Mel谱图的直接回归，我们使用MSE损失。我们使用两个具有16GB内存的V100 GPU。
HTTP 请求体的结构体设计 在 Gin 中处理 HTTP 请求通常需要定义一些结构体，这些结构体作为请求体的模型，用于接收 JSON、XML 或表单数据。...c.ShouldBindJSON(&req) 方法自动解析 JSON 格式的请求体，并尝试将其映射到指定的结构体。如果请求体与结构体不匹配，Gin 会返回一个错误。 4....结构体字段的标签（Tag） 在定义请求体结构体时，字段标签用来指定请求体中字段的映射及验证规则： json:"username"：指定 JSON 请求体中对应的字段名为 username。...错误处理和响应 处理请求时，如果请求体的内容不符合结构体定义或缺少必要字段，应当给客户端一个清晰的错误响应。在上面的例子中，如果绑定过程中发生错误，服务器会返回一个 400 错误，附带错误详情。...通过合理设计请求体的结构体，开发者能够确保数据的正确接收和有效验证，从而提升应用的健壮性和用户的体验。这种模式不仅提高了代码的可维护性，也确保了开发的高效性。
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