混沌工程的核心是通过实验的方式来验证系统在稳定下下它的不稳定性，从而通过混沌工程实验的方式来模拟这种情况并给出合理的解决方案，所以它最重要的不是混沌实验，而是实验背后的解决方案。业内最早实践混沌工程的公司是Netfix，混沌工程具体它的定义为：“混沌工程是一门在系统上进行实验的科学，目的是建立系统抵御生产环境中失控情况的能力以及信心”。比如在生产环境中数据库的实例突然瘫痪，云服务器的实例突然消失以及底层服务出现雪崩等等一系列的故障情况下，这个时候整个系统层面需要考虑的是出现这种极端以及很平常的故障下，如何使用技术的手段来保障系统依然能够给客户提供价值从而保障系统的可用性，特别是在分布式架构下服务复杂的调用链以及涉及众多中间件，更加需要考虑在异常的情况下系统的伸缩性和高可用性。
网络安全是一门关注计算机系统和网络安全的专业学科。其首要任务是维护信息系统的核心价值，包括机密性、完整性和可用性，以对抗未经授权的访问、破坏、篡改或泄露的威胁。
前不久CSDN联合国内顶级云厂商，共同为开发者提供稳定便宜的云服务，送了学长两张优惠券，一张云容器，一张云主机。恰好最近在学习某硅谷的SeaTunnel课程需要用到主机做实验，使用本地的还需要重头安装VMware，有诸多不便，于是想试试CSDN的云容器服务。
之前就有听说过 WebIDE , 不过一直没有去用。毕竟本地的开发也有许多便利，平时写写前端、php 之类的环境也挺方便配置，空间也不大。
本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用，文章内容分享自 gladosAI 的博客，本篇文章中提出了一个问题，hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此，不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。
在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词，会比不同工具（jieba）的效果要好，因为都是同一模式的分词，分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的，最后结果是只有60几个词不在词向量里，其中大部分为名词，还有些为因语音翻译问题所造成的出错连词，所有这些词也只出现一次，这部分可以考虑最后删去也不会影响结果。改善未出现词是个关键步骤，因为此后模型会用到词向量，如果未出现词过多，会影响词向量效果。
导致CPU100%的原因很多，而程序中出现死循环就是原因之一。然而，并不是每个人在工作中都有机会踩中这个坑。我就是其中一个没踩过的。人生似乎有些不完整。
在本系列博客中。为了解析一些概念、解析一些架构、代码測试。搭建了一个实验平台。例如以下图所看到的：
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
window.onresize 方法挂载在 mounted 方法上。（mounted 可参见 Vue 生命周期钩子）
混沌工程是在分布式系统上进行实验的学科, 目的是建立对系统抵御生产环境中失控条件的能力以及信心。由Netflix在2010年底提出，2012开源Chaos Monkey(混乱猴子)，中间经过了一系列的演化。具体路线为：
JDK 是开发Java程序必须安装的软件，我们查看一下 yum 源里面的 JDK：
测试文件在本地D://tmp/spark.txt，Spark采用Local模式运行，Spark版本3.2.0，Scala版本2.12，集成idea开发环境。
ChaosBlade 是阿里巴巴开源的一款遵循混沌工程原理和混沌实验模型的实验注入工具。 定义：混沌工程是一门对系统进行实验的学科，旨在了解系统对应生产环境的各种混乱状况的能力，建立对系统的信心。所有系统的用户都希望系统具备可靠性，但影响可靠性的因素有很多。混沌工程师能找到证据，指明那些异常但不可回避的状况下系统的应变情况。
✨✨前言：由于五一假期导致最后一节Java上机实验课没有上，所以不是很清楚实验报告的具体要求，我就按照之前数据结构实验报告的格式写了这次的Java上级报告，有需要的还是直接复制粘贴就行了，不过这次我写的比较敷衍，自己要上交实验报告的话，最好还是稍微修改美化一下🦄。
相信很多 Java 开发，都使用了 Java 的各种并发同步机制，例如 volatile，synchronized 以及 Lock 等等。也有很多人读过 JSR 第十七章 Threads and Locks（地址：https://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se17/html/jls-17.html），其中包括同步、Wait/Notify、Sleep & Yield 以及内存模型等等做了很多规范讲解。但是也相信大多数人和我一样，第一次读的时候，感觉就是在看热闹，看完了只是知道他是这么规定的，但是为啥要这么规定，不这么规定会怎么样，并没有很清晰的认识。同时，结合 Hotspot 的实现，以及针对 Hotspot 的源码的解读，我们甚至还会发现，由于 javac 的静态代码编译优化以及 C1、C2 的 JIT 编译优化，导致最后代码的表现与我们的从规范上理解出代码可能的表现是不太一致的。并且，这种不一致，导致我们在学习 Java 内存模型（JMM，Java Memory Model），理解 Java 内存模型设计的时候，如果想通过实际的代码去试，结果是与自己本来可能正确的理解被带偏了，导致误解。 我本人也是不断地尝试理解 Java 内存模型，重读 JLS 以及各路大神的分析。这个系列，会梳理我个人在阅读这些规范以及分析还有通过 jcstress 做的一些实验而得出的一些理解，希望对于大家对 Java 9 之后的 Java 内存模型以及 API 抽象的理解有所帮助。但是，还是强调一点，内存模型的设计，出发点是让大家可以不用关心底层而抽象出来的一些设计，涉及的东西很多，我的水平有限，可能理解的也不到位，我会尽量把每一个论点的论据以及参考都摆出来，请大家不要完全相信这里的所有观点，如果有任何异议欢迎带着具体的实例反驳并留言。
下载并熟悉 Android 开发工具，掌握 Android 移动端开发环境的搭建、项目导入，并能够将项目部署到模 拟器和真机进行测试，掌握 Android 工程目录结构。
面对成千上万篇的文献，我们要怎样做才能找到自己最感兴趣的文献，CiteSpace的问世，帮我们解决了这一大难题，它是一款通过将国内外文献进行可视化分析的软件，能让我们很方便的写出高质量的论文。
写在前面 之前我的博客里面写过Jenkins自动化部署Java项目，可参考博客 https://blog.51cto.com/13760351/2382103 这里写的是使用流水线部署java后端项目。
点击备份检查->查看备份记录，可以查看到各个组件的备份状态（因为TBase的备份是在备机上完成，所以此处需要查看备节点的备份记录，如下图所示，查看的是cn001备节点的备份记录）
使用 Dockerfile、Docker Compose 构建 Spark集群环境，方便以后的部署，日常开发。
Apache Tomcat 是世界上使用最广泛的Java Web应用服务器之一，绝大数人都会使用Tomcat的默认配置。然而默认配置中会有一个向外网开放的Web应用管理器，管理员可以利用它在服务器中启动、停止、添加和删除应用。
随着微服务的盛行以及容器技术的普及，借助 Kubernetes 的容器编排能力，部署一套分布式系统的难度也越来越低。但随之而来的是越来越复杂的系统，以及越来越难的系统可靠性测试，有时仅仅是一个接口的故障，就可能导致整个系统的雪崩。在雪崩中，找到那个最初故障的接口也十分困难，因为到处都在报错。
所有代码，均放在 GitHub：https://github.com/cd-in-practice
安装SSH： sudo yum install opensh-clients openssh-server 安装完成后，可以使用下面命令进行测试： ssh localhost
【注】 对编程语言和开发环境不做严格限制，但是因为单元测试会针对JUnit讲解，因此建议使用Java语言，Eclipse开发环境。
JDBC（Java Data Base Connectivity,java数据库连接）是一种用于执行SQL语句的Java API，能够为多种关系数据库提供统一訪问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC为数据库开发者提供了一个标准的API，据此能够构建更高级的工具和接口，使数据库开发者能够用纯 Java API 编写数据库应用程序，而且可跨平台执行，而且不受数据库供应商的限制。
最近处理的数据越来越复杂，互联网上很火的Hadoop久闻盛名，想去学习一下。按照网上的例子配置了一番，老是出错误。但是正因为这个错误，才引发出对Hadoop集群管理的话题。
Hitachi Data Systems于2017年改名为Hitachi Vantara 了.
WebGoat是OWASP组织研制出的用于进行web漏洞实验的Java靶场程序，用来说明web应用中存在的安全漏洞。WebGoat运行在带有java虚拟机的平台之上，当前提供的训练课程有30多个，其中包括：跨站点脚本攻击（XSS）、访问控制、线程安全、操作隐藏字段、操纵参数、弱会话cookie、SQL盲注、数字型SQL注入、字符串型SQL注入、web服务、Open Authentication失效、危险的HTML注释等等。WebGoat提供了一系列web安全学习的教程，某些课程也给出了视频演示，指导用户利用这些漏洞进行攻击。
本实验的目的是讲解JVM的三大参数类型。在JVM调优中用到的最多的XX参数，而如何去查看和设置JVM的XX参数也是调优的基本功，本节以实验的方式讲解JVM参数的查看和设置。希望大家能有所启发。
本文介绍了DeepLearning4J和Deeplearning4j的代码示例，以及使用Maven构建和运行DeepLearning4J和Deeplearning4j代码的步骤。实验包括一个简单的多层感知器（MLP）神经网络，用于解决手写数字问题，以及一个基于文本的Word2Vec模型，用于将单词映射到向量空间。这些示例展示了如何使用DeepLearning4J和Deeplearning4j库在Java中进行深度学习，并展示了如何使用Maven构建和运行这些代码。
GraalVM 是一种高性能 JDK，旨在加速用 Java 和其他 JVM 语言编写的应用程序的执行，同时还为 JavaScript、Python 和许多其他流行语言提供运行时。 GraalVM 提供两种运行 Java 应用程序的方法：在 HotSpot JVM 上使用 Graal 即时 (JIT) 编译器或作为提前 (AOT) 编译的本机可执行文件。 GraalVM 的多语言能力使得在单个应用程序中混合多种编程语言成为可能，同时消除了外语调用成本。
Chaos Engineering(混沌工程)，相信搞互联网的或多或少都听过，Netflix 发明了 Chaos Monkey，经过社区的发展回馈，慢慢形成了 Chaos Engineering。
Java和JVM（Java的虚拟机）是许多软件所必需的，包括Tomcat，Jetty，Glassfish，Cassandra和Jenkins。
在Java开发的世界里，JVM是一个不可或缺的核心组件。它不仅为我们提供了跨平台的能力，还为我们处理内存管理、线程调度等底层细节。但是，随着应用规模的增长，JVM的性能优化成为了开发者必须面对的挑战。本文将带你深入了解JVM的优化策略、组成结构以及垃圾回收（GC）的工作原理和调优方法，并通过代码示例来加深理解。让我们一起探索如何让Java应用在JVM上运行得更加高效。
最近在做应用迁移时候遇到了一个诡异的类型转换问题，感觉比较有意思，就记录下来和大家分享下。
一般指C语言，C语言是一门面向过程、抽象化的通用程序设计语言，广泛应用于底层1972年，美国贝尔实验室的 D.M.Ritchie 在B语言的基础上最终设计出了一种新的语言，他取了BCPL的第二个字母作为这种语言的名字，这就是C语言
喵喔！在这篇技术博客中，我，你们的猫头虎博主，将带大家深入探索Java 9的神秘森林。我们将探讨Java 9带来的划时代特性，从模块系统到REPL工具(JShell)，再到流API的增强等。这篇博客是为所有Java猎人准备的，不论是初探Java森林的小猫还是在编程世界里游走多年的老虎。我将提供详尽的知识点讲解、丰富的代码示例和详细的操作指南，确保每位猎人都能轻松理解Java 9的精髓。 关键词：Java 9, 模块系统, JShell, 流API, 编程新特性, Java开发。
WebLogic 是美国 Oracle 公司出品的一个 application server，确切的说是一个基于 JAVA EE 架构的中间件，WebLogic 是用于开发、集成、部署和管理大型分布式Web应用、网络应用和数据库应用的 Java 应用服务器。将 Java 的动态功能和 Java Enterprise 标准的安全性引入大型网络应用的开发、集成、部署和管理之中。
在本文中，我们将会对 Java 特性预览背后的动机进行一些探索，对比当前使用 Java 的版本提供了哪些实验性的功能，以及如何在不同的 IDE 工具中启用这个功能。
作者：白宁超 成都信息工程大学硕士 原文：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/4639474.html hadoop集群配置系列文档，是笔者在实验室真机环境实验后整理而得。以便随后工作所需，做以知识整理，另则与博客园朋友分享实验成果，因为笔者在学习初期，也遇到不少问题。但是网上一些文档大多互相抄袭，里面错误百出。笔者结合自学书籍视频等资料，完成这一套配置资料。实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的。配置过程中，初学者若有实验环境，可以在真机环境下完成，若无条件，可补习下
ChaosBlade 项目覆盖基础资源、应用服务、容器服务等混沌实验场景。在实验工具设计之初就考虑了场景模型统一，便于场景扩展和沉淀，也为平台托管实验工具实现统一场景调用提供模型依据。ChaosBlade 项目中所有的实验场景均遵循此实验模型设计，下面通过实验模型的推导、介绍、意义和具体的应用来详细介绍此模型。
摘要：城市威胁背景下无人机集群自组织搜索移动目标问题，是无人机集群作战应用的一个重要发展方向。采用基于Agent的复杂系统建模仿真工具，构建了无人机集群搜索仿真模型框架，设计实现了无人机集群自组织搜索模型。在考虑无人机集群作战可能受到威胁的背景下，展示了无人机集群自组织搜索概念，探索了使用基于概率的有限状态机模型实现集群自主决策的解决方案，并通过案例进行了分析验证。该仿真模型为无人机集群作战应用研究提供了参考案例、模型支撑和实验平台。
简介 随着，今年苹果在6月的WWDC 2017上发布的ARKit，谷歌也在前不久（8月29日），发布了用于Android平台的AR SDK——ARCore。这弥补了AR在Android市场上的空缺，让无数Android用户激动不已，要知道Android拥有超过20亿活跃设备，如果说ARKit是苹果AR的起点，那么说ARCore掀起了移动AR市场的狂潮，ARCore的横空出世意味着AR进入手机大群体用户的生活成为可能。 大约3年前，Google曾发布一个Tango AR，而ARCore也可以看做是Tango的
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