在Java 8 中引入了一个函数接口Predicate，它接收一个输入参数并返回一个布尔值结果。
最近在做老系统的重构，重构完成后新系统中需要引入一个网关服务，作为新系统和老系统接口的适配和代理。之前，很多网关应用使用的是Spring-Cloud-Netfilx基于Zuul1.x版本实现的那套方案，但是鉴于Zuul1.x已经停止迭代，它使用的是比较传统的阻塞(B)IO + 多线程的实现方案，其实性能不太好。后来Spring团队干脆自己重新研发了一套网关组件，这个就是本次要调研的Spring-Cloud-Gateway。
官网文档：https://cloud.spring.io/spring-cloud-static/spring-cloud-gateway/2.2.1.RELEASE/reference/html/
端点上的操作通过其参数接收输入。通过Web公开时，这些参数的值取自URL的查询参数和JSON请求体。通过JMX公开时，参数将映射到
Spring Cloud第二代网关GateWay是由纯Netty开发，底层为Reactor,WebFlux构建，不依赖任何Servlet容器，它不同于Zuul，使用的是异步IO，性能较Zuul提升1.6倍。搭建过程如下(本次搭建的为子项目，主项目可以参考Nacos搭建流程 )
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1.前言 可以这么说的是，任何一种非强制性约束同时也没有“标杆”工具支持的开发风格或协议（仅靠文档是远远不够的），最终的实现上都会被程序员冠上“务实”的名头，而不管成型了多少个版本，与最初的设计有什么区别。DDD 是如此，微服务是如此，REST 也是如此。 虽然这也不难理解，风格从一开始被创造出来后，便不再属于作者了。所以仍然把你的符合以下标准 满足以资源形式定义定义 Uri 满足以 HTTP 谓词语义增删改查资源 符合命名要求 …… 的“不标准” Web API 看作是 RESTful 的，也未尝不可。毕
命令和查询责任分离（CQRS）是由Greg Young提出的一种将系统的读（查询）、写（命令）操作分离为两种独立子系统的架构模式。命令通常是异步执行的，并存储在一个事务型数据库中，而读操作则通常是最终一致的，并且数据来自于解正规化的视图。 本文在此提出并为读者展示一种为CQRS系统创建一套RESTful API的方式。这种方式结合了HTTP的语义、REST API基于资源的风格，并能够处理分布式计算的某些问题，例如最终一致性和并发性。 此外我们还提供了一套原型API，它建立于Greg Young编写的m-r
AI 科技评论按：AAAI 2019 已于月初落幕，国内企业也在陆续公布自家被录用论文名单。本届大会共收到 7700 余篇有效投稿，其中 7095 篇论文进入评审环节，最终有 1150 篇论文被录用，录取率为 16.2%。
论文：Dependency or Span, End-to-End Uniform Semantic Role Labeling
先来看看语义角色标注在维基百科上的定义：Semantic role labeling, sometimes also called shallow semantic parsing, is a process in natural language processing that assigns labels to words or phrases in a sentence that indicate their semantic role in the sentence, such as that of an agent, goal, or result. It consists of the detection of the semantic arguments associated with the predicate or verb of a sentence and their classification into their specific roles.
Spring Cloud Gateway会按照路由规则定义的顺序逐个匹配路由规则。如果一个请求与某个路由规则匹配成功，那么该路由规则就被选中，后面的路由规则将不再被考虑。
最近在看storm的源码，就学习分享下clojure语法。 阅读目录： 概述 变量 运算符 流程控制 总结 概述 clojure是一种运行在JVM上的Lisp方言，属于函数式编程范式，它和java可以方便的互相调用，这样开发的程序可以很好的结合java和clojure的优点(storm)，这跟Net中C#和F#的角色一样。 安装java1.6以上的JDK，下载地址。 下载clojure的环境 包，下载地址。 解压后用命令行进入到clojure目录下，输入下面命令进入REPL命令行交互界面： jav
换句话说就是网关为所有的请求提供了统一的入口，方便我们对服务请求和响应做统一管理。
所谓的API网关，就是指系统的统一入口，它封装了应用程序的内部结构，为客户端提供统一服务，一些与业务本身功能无关的公共逻辑可以在这里实现，诸如认证、鉴权、监控、路由转发等。
本文记录自然语言基础技术之语义角色标注学习过程，包括定义、常见方法、例子、以及相关评测，最后推荐python实战利器，并且包括工具的用法。
RPC RPC（Remote Procedure Call），远程过程调用）,这种RPC形式的API组织形态是类和方法的形式。所以API的请求往往是一个动词用来标识接口的意思，比如 https://
这一节来详细探讨Spring Cloud Gateway的路由谓词工厂（Route Predicate Factories），路由谓词工厂的作用是：符合Predicate的条件，就使用该路由的配置，否则就不管。 只要掌握这一句，掌握路由谓词工厂就比较轻松了。
在asp.net core中通过路由来将请求映射到对应的action,主要用到两个中间件，UseRouting()和UseEndpoints() 前者用于设置请求和action的映射关系，后者用于请求没有对应action的情况（一般是设置路由到主页，或者错误页面）
https://docs.spring.io/spring-cloud-gateway/docs/current/reference/html/#gateway-request-predicates-factories
句子的语义分析是对句子处理技术更高一级的要求，在信息检索、信息抽取、自动文摘等应用广泛。
PaddlePaddle出教程啦，教程一部分写的很详细，值得学习。 一期涉及新手入门、识别数字、图像分类、词向量、情感分析、语义角色标注、机器翻译、个性化推荐。 二期会有更多的图像内容。 随便，帮国产框架打广告：加入TechWriter队伍，强大国产深度学习利器。https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . .
《查看Oracle执行计划的几种常用方法-系列1》(http://blog.csdn.net/bisal/article/details/38919181)这篇博文中曾提到一个隐藏问题：
问题LeetCode 1115：https://leetcode-cn.com/problems/print-foobar-alternately/
JDK包含许多存在状态依赖的类，例如FutureTask、Semaphore和BlockingQueue，他们的一些操作都有前提条件，例如非空、任务已完成等。
✨建议收藏，用到时候一查就明白了 --xx_cc. 一、NSPredicate基本语句 只要我们使用谓词（NSPredicate）都需要为谓词定义谓词表达式,而这个表达式必须是一个返回BOOL的值。 谓词表达式由表达式、运算符和值构成。 1.比较运算符 比较运算符如下 =、==：判断两个表达式是否相等，在谓词中=和==是相同的意思都是判断，而不是赋值 NSNumber *testNumber = @123; NSPredicate *predicate = [NSPredicate predicateW
举个例子： 实现一个类似 12306订票管控的需求： 早上6点到23点，才允许业务进行。
Spring Cloud Gateway是Spring Cloud生态系统中的一个轻量级网关，它可以用来处理来自外部的请求并将其路由到相应的服务。它提供了一种可扩展的机制来处理HTTP请求，并将请求转发到底层的微服务。Spring Cloud Gateway提供了一些高级的功能，例如动态路由、过滤器链、限流、负载均衡和重试等。
XPath是W3C的一个标准。它最主要的目的是为了在XML1.0或XML1.1文档节点树中定位节点所设计。目前有XPath1.0和XPath2.0两个版本。其中Xpath1.0是1999年成为W3C标准，而XPath2.0标准的确立是在2007年。W3C关于XPath的英文详细文档请见：http://www.w3.org/TR/xpath20/ 。
我们都知道在微服务架构中，系统会被拆分为很多个微服务。那么作为客户端要如何去调用这么多的微服务呢？难道要一个个的去调用吗？很显然这是不太实际的，我们需要有一个统一的接口与这些微服务打交道，这就是我们需要服务网关的原因。
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》，今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
类库中包含了许多存在状态依赖的类，例如FutureTask、Semaphore和BlockingQueue，他们的一些操作都有前提条件，例如非空，或者任务已完成等。 创建状态依赖类的最简单的房就是在JDK提供了的状态依赖类基础上构造。例如第八章的ValueLactch，如果这些不满足，可以使用Java语言或者类库提供的底层机制来构造，包括 内置的条件队列 condition AQS 这一章就介绍这些。 14.1 状态依赖性的管理 State Dependence 在14.2节会介绍使用条件队列来解决阻塞线
This project provides a library for building an API Gateway on top of Spring WebFlux. Spring Cloud Gateway aims to provide a simple, yet effective way to route to APIs and provide cross cutting concerns to them such as: security, monitoring/metrics, and resiliency.
Impala的hash join目前有两种方式：broadcast和shuffle。关于这两种方式的区别，网上也有很多相关的资料介绍。我们这里来简单介绍下，broadcast join适合大表join小表的场景，首先将小表先构建hash table，然后发送到大表所在全部节点上。此时每个节点上都有大表的一部分数据和整个小表的数据。整个流程如下所示：
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在网络上看了几篇关于幻读的文章，总有些不对劲的地方，要么是解释过于官方看不懂，要么压根儿就是错的，于是我找到了著名论文 A Critique of ANSI SQL Isolation Levels ，对幻读问题做了归纳和总结，希望能帮助大家真正理解幻读，大纲如下：
博雯 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 李飞飞团队的机器人模拟训练场2.0版本来了！ 这个拥有超过8000个交互式场景的模拟环境iGibson，再次发生了进化！ 而进化之后的iGibson 2.0，核心就一句话： 机器人们别抓小球儿了，来做家务吧！ 像是模拟环境中增加的温度、湿度、切片等多种物理状态，就亟待各位机器人来个洗、切、炒菜一条龙服务： 而且这可是外表颜色会发生改变的真·煮熟。 做完饭之后，还能擦一下台子上的污渍，整理一下桌面。 再把没用完的蔬菜放回冰箱，看着它变成“冰冻”状
T-SQL是ANSI和ISO SQL标准的MS SQL扩展，其正式名称为Transact-SQL，但一般程序员都称其为T-SQL。
SpringCloud Gateway（下面简称SG）基于SpringWebFlux，整体架构如下图所示：
对于稍微数据量大一点的表，如果不适用索引，那么性能效率都会很低；如果绕开了索引，直接进行分区分表，数据库集群读写分离来解决性能问题的话，那么未免也太小题大做了。
1、介绍 1.1 什么是响应式编程（Reactive Programming）？ 简单来说，响应式编程是针对异步和事件驱动的非阻塞应用程序，并且需要少量线程来垂直缩放（即在 JVM 内）而不是水平（即通过集群）。 响应式应用的一个关键方面是“背压（backpressure）”的概念，这是确保生产者不会压倒消费者的机制。例如，当HTTP连接太慢时，从数据库延伸到HTTP响应的反应组件的流水线、数据存储库也可以减慢或停止，直到网络容量释放。 响应式编程也导致从命令式到声明异步组合逻辑的重大转变。与使用Java
词义消歧，句子、篇章语义理解基础，必须解决。语言都有大量多种含义词汇。词义消歧，可通过机器学习方法解决。词义消歧有监督机器学习分类算法，判断词义所属分类。词义消歧无监督机器学习聚类算法，把词义聚成多类，每一类一种含义。
大型系统在设计之初就会拆分为多个微服务，客户不可能都按每个服务的服务器地址进行访问，因为每个服务对应一个指定的Url,人咋记那么多的地址，这样我们是不是需要一个统一的入口公开给客户，去解决这种调用问题，同时，AJAX虽说可以进行异步请求实现局部刷新，但是不能解决跨域对吧，之前我们怎么进行跨域处理的，用的是在controller层添加@CrossOrign注解，解决跨域问题。单体项目还好说，那么在微服务项目中可能又成千上百的服务，那我都要一个个加吗？而且有的服务还可能存在着没有controller层的问题，我在过滤器、拦截器层面进行业务设计，那不G了？能不能在一个统一的地方进行解决？为了在项目简化前端调用的逻辑，同时优化内部服务的相互调用，也能更好的保护内部服务，网关应运而生。
等小写字母或字符串表示，称为常元(constants) 个体变元(variables):不确定的个体常用字母
a、部分索引就是带有过滤条件的索引，即索引只存在与某些文档之上 b、满足过滤条件的文档在查询时，其执行计划将使用该列上的索引，否则不会被使用 c、稀疏索引与部分索引的差异是一个是基于某些文档存在的列，一个是列上的某些匹配条件的值 d、可以基于某个列上创建索引，而在另外的列来使用过滤条件
简单来说，响应式编程是针对异步和事件驱动的非阻塞应用程序，并且需要少量线程来垂直缩放（即在 JVM 内）而不是水平（即通过集群）。
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