拓扑图是对系统架构的直观体现，一张好的拓扑图会让人一目了然的明白当前系统的架构，对业务系统的学习认识和系统故障排查至关重要。...下面就让我们一起来了解如何画好一张拓扑图 一.全面 拓扑的范围一定要覆盖全面，涵盖系统的所有功能节点。 二.简约 拓扑的架构一定要简洁明了，一看就明白这个系统数据逻辑。...三.详细 拓扑的名称一定要标记详细，要有每个节点的功能和简要信息。
为何如此强调大小端的原因是，最近用到了数据通信，对于怎么发送，组包等字节就需要了如指掌。否则数据解析是出现问题。...不同大小端的cpu在处理过程中， 是很不一样的，在帝核的公众号中，很详细的讲到这一点，可以说以前仅仅是为了面试，做一下大小端的题目，其实在通信领域，才是大小端非常重要的知识点，也许历史原因吧，各个厂家生产了不同大小端的...cpu，才会出现这个情况，但其实历史上，大小端是比较又来头的，可以维基百科一下。
这天小呼接到一个需求，要实现一个超大图片加载的功能。 "大图片加载容易做，可是这个需求要保证在不OOM的情况下能放大查看，还要能清晰展示，这得怎么呢？"，愁眉苦脸的小呼说到。...高清大图展示 通常在面试中经常会遇到大图片加载的问题，我们知道这种问题无非是两个点， · 图片压缩 · 防止OOM 但是如果要加上支持手势放大，让放大后的图片还能清晰展示，常用的办法就不行了。...回到上文，要解决"高清大图加载并支持放大查看"这个需求，可以用这个思路 · 按普通大图加载流程，先按屏幕大小压缩后加载图片 · 根据手势放大和拖动，动态计算屏幕当前能显示的图片的区域，再用BitmapRegionDecoder...加载 因为是局部解析Bitmap，所以内存消耗的极限也只是与屏幕大小，所以跟普通图片加载的内存消耗相去无几。...Demo展示 小A封装了一个自订一个View，只要把它当做普通的ImageView使用，即使再大的图加载也没问题，还能支持ViewPager翻页，效果如下所示 ?
API 性能的指标包括：响应时间： API 的响应时间是指从发出请求到接收到响应所需的时间。较低的响应时间通常表示更高的性能。吞吐量 ： API 的吞吐量是指在一段时间内可以处理的请求数量。...高吞吐量表示 API 能够处理更多的请求，具有更好的性能。并发 处理能力： API 的并发处理能力是指同时处理多个请求的能力。高并发处理能力表示 API 能够同时处理多个请求而不会导致性能下降。...可伸缩性： API 的可伸缩性是指在面对不断增加的负载时，能够有效地扩展以保持性能稳定。具有良好可伸缩性的 API 能够处理增加的负载而不会导致性能下降。...错误处理和容错性： API 应具备有效的错误处理机制和容错性，以便在出现错误或异常情况时保持良好的性能表现。那如何提升 API 性能呢？下面的图表展示了 5 个常见的提高 API 性能的技巧。...像 Redis 这样的缓存将数据储存在内存中，因此数据访问速度比数据库快得多。有效负载压缩请求和响应可以使用 gzip 等进行压缩，使传输数据大小大大减小。这加快了上传和下载速度。
渗入企业内网，成功获得起始攻击点，这就是一个很有意思的话题，因为有各种有趣的攻击方式。 对攻击者来说，攻击是一种成本，选择一条成功率高的攻击路径尤为重要，这个路径就是一种攻击策略。...在这里，我专门梳理了一张脑图，将渗透方式分为网络渗透和近源渗透。网络渗透，只需一台笔记本就能完成攻击，无需考虑距离。而近源渗透的场景里，攻击者往往就在目标企业附近甚至大楼内部。 ?...---- 网络渗透 信息泄露 攻击方式：通过泄露的敏感信息，轻易访问内网。...攻击途径：网站存在漏洞，浏览器或者其他程序存在漏洞 攻击案例：Flash 水坑攻击、基于误植域名的水坑攻击等 供应链攻击 攻击方式：在软/硬件产品的全生命周期中植入恶意代码 攻击案例：Xshell、phpStudy...攻击途径：摄像头、网络打印机、智能电视、扫地机器人等 攻击案例：通过打印机建立一个进入公司内网的通道 社工 攻击方式：伪造身份、美人计等 典型案例：假装面试、假装送水/快速/外卖小哥等身份
写在前面 最近，在看Spring源码，看到Spring解决循环依赖问题的源码时，不得不说，源码写的太烂了。像Spring这种顶级的项目源码，竟然存在着这种xxx的代码。...看了几次都有点头大，相信很多小伙伴都会跟我有一样的感受。怎么办呢？还是踏下心来，慢慢啃源码。最终，我将Spring如何解决循环依赖的源码总结成下面的流程图，这样，根据流程图读源码就清晰多了！！...图解Spring循环依赖 Spring解决循环依赖问题的源码写的确实挺烂的，就是一顿 if + else 的嵌套操作。暂时还是不给小伙伴们上源码了。...我将Spring解决循环依赖问题的源码总结成下面的流程图，看起来就清晰多了，结合流程图看Spring源码，事半功倍。 不多说了，上图： ? image 说句实在话，看Spring源码，总结，画图。...输出上面这张图就花了我将近3个小时。小伙们结合这张图看Spring源码吧，相信一定不会让你失望。 来源：https://www.tuicool.com/articles/UJRFfe7
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RocketMQ的事务投递 这是阿里的分布式事务图： 1、A服务先发送个Half Message给Brock端，消息中携带 B服务 即将要+100元的信息。...4.3)、如果因为网络等原因迟迟没有返回失败还是成功，那么会执行RocketMQ的回调接口,来进行事务的回查。 如果回查，那么一定要先查看当前事务的执行情况，再看是否需要重新执行本地事务。...本地事务执行成功后，返回Commit进行消息二次确认的时候的服务挂了，在重启服务那么这个时候在brock端，它还是个Half Message(半消息)，这也会回查。...基于MQ的事务处理特点 最终一致性 RocketMQ是一种最终一致性的分布式事务，就是说它保证的是消息最终一致性，而不是像2PC、3PC、TCC那样强一致分布式事务，至于为什么说它是最终一致性事务下面会详细说明...这是Brock服务器会定时扫描长期处于半消息的消息，会 主动询问 Producer端 该消息的最终状态(Commit或者Rollback),该消息即为 消息回查。
文 | 知乎@橙哥 （本文为作者向CDA数据分析师投稿，转载请注明来源） 近日，一张北京地铁哺乳妈妈照片引起了大家的高度关注。”...公共场合能否喂奶“一直是个存在较大争议的话题，有人说公共场所要注意举止，喂奶不雅；另一些人则认为乳房是孩子的粮仓，婴儿按需喂养，饿了就喂，妈妈很赞，无关场合。...它的传播路径又是怎样的？ 自从微博微信普及以来，越来越多的公众话题讨论出现在你我的视野，海量的传播让一个时间逐步上升为一种现象。这对我们的生活会造成什么影响，背后又有哪些值得我们深究的原因？...或许用数据分析的方式可以管中窥豹。 ?
在学习一个框架的源码时，花时间分析这个项目的目录结构是个不错的开始。 通过对项目目录结构的研究，有利于我们迅速的掌握框架各个目录所完成的具体功能。...虽然 Laravel 文档 对它的目录结构和每个目录所完成的功能已经有了比较全面的讲解，但是文档的局限性是不能直观的表现出每个目录结构及其功能。...这是因为我们在 IDE 或文本编辑器中看到的项目结构是树型的。所以，我将 文档 关键内容整理成了思维导图这种比较直观的表现形式。 Laravel 目录结构 - 图片版 ?...Laravel 目录结构 - 脑图版 脑图地址 感谢 百度脑图 百度脑图，便捷的脑图编辑工具 - 控制创意，如此简单。让您在线上直接创建、保存并分享你的思路。免安装 云存储 易分享 体验舒适 功能丰富
使用 EnvoyFilter 修改某些字段的值，添加特定的过滤器，甚至添加全新的侦听器、集群等等。 这个功能必须谨慎使用，因为不正确的配置可能会破坏整个网格的稳定性。...与其他 Istio 网络对象不同，EnvoyFilter 是叠加应用的。对于特定命名空间中的特定工作负载，可以存在任意数量的 EnvoyFilter。...这些 EnvoyFilter 被应用的顺序是：首先是配置在根命名空间中的所有 EnvoyFilter，其次是配置在工作负载命名空间中的所有匹配的 EnvoyFilter。...EnvoyFilter 的某些方面和 Istio 网络子系统的内部实现以及 Envoy 的 xDS API 有很深的联系。...EnvoyConfigObjectPatch配置 其中，ApplyTo可以配置的值有： 更多配置详见如下思维导图： 思维导图 EnvoyFilter
在本文中，SIGAI将带领大家通过一张图来理清SVM推导过程的核心过程。 简介 在各种机器学习算法中，SVM是对数学要求较高的一种，一直以来不易被初学者掌握。...如果能把握住推导的整体思路，则能降低理解的难度，在本文中SIGAI将通过一张图来为大家讲述SVM的整个推导过程。...先看这张图： ? 最简单的SVM从线性分类器导出，根据最大化分类间隔的目标，我们可以得到线性可分问题的SVM训练时求解的问题。...对偶问题 下面介绍如何将原问题转化成对偶问题。首先将上面最优化问题的等式和不等式约束方程写成标准形式： ? ? 然后构造拉格朗日乘子函数： ? 其中 ? 是拉格朗日乘子。...至此，我们给出了支持向量机求解的问题的完整推导过程，通过这张图，你将能更容易地理解这个算法，如果在理解的过程中有任何疑问，可以向SIGAI公众号发消息，我们将为你解答。
提问 阅读本篇之前，先来想一些问题： Q1：一张 png 格式的图片，图片文件大小为 55.8KB，那么它加载进内存时所占的大小是多少？...那么，就需要知道，一张图片的大小是如何计算的，当加载进内存中时，占用的空间又是多少？ 先来看张图片： ? png.png 这是一张普通的 png 图片，来看看它的具体信息： ?...那么，一张图片占用的内存空间大小究竟该如何计算？ 末尾附上的一篇大神文章里讲得特别详细，感兴趣可以看一看。这里不打算讲这么专业，还是按照我粗坯的理解来给大伙讲讲。...如果你们去看下 Bitmap.decodeResource() 源码，你们会发现，系统在加载 res 目录下的资源图片时，会根据图片存放的不同目录做一次分辨率的转换，而转换的规则是： 新图的高度 =...原图高度 * (设备的 dpi / 目录对应的 dpi ) 新图的宽度 = 原图宽度 * (设备的 dpi / 目录对应的 dpi ) 目录名称与 dpi 的对应关系如下，drawable 没带后缀对应
一种方法是使用fseek到你想要的大小，然后随便写上一个什么字节。...test1.txt","w"); nRetCode = fseek(fp, 1000, SEEK_END); nRetCode = fwrite("hello", 5, 1, fp); 文件的大小会增加...第二种就是使用filemapping： Windows下先用CreateFile创建一个0字节的文件或者打开一个文件， 再用CreateFileMapping创建文件映射内核对象并传递PAGE_READWRITE...标志, 在函数的dwMaxumumSizeHigh和dwMaximumSizeLow中传递你想设置的文件大小， 系统会自动扩展该文件的大小以和你传递的参数匹配，从而使你的磁盘文件变大！...当使用FILE结构时，FILE中的_file成员就是其文件描述符。注意，这个函数内部首先将文件指针设置到文件尾，然后分配一段堆空间，将其填0后，将其写入文件，直到写到所要求的大小。
思想：对于最新发现的顶点v，如果它还有以此为起点而还未探索的边，沿此边探索。如果v的所有边已经探索完了，再回溯到发现v有起始点的那些边。一直到已经探索了从源起点可到的所有顶点为止。...像走迷宫一样，尝试每种可能的结果，没走通，就回溯到当初分叉的路口，继续探索 探索整个的图 DFS(V,Adj): parent={} for s in V: //遍历图中所有的点...，那么这条边就是反边； 如何判断在一个图中是否存在环？...图G存在环，当且仅当图中存在一条反边。证明如下： 存在环，证明有反边。...Job调度 Job本身是个无环的有向图，各个顶点之间必定存在着一定的顺序，执行的时候等前面的执行完才能再执行排在后面的 它使用的算法称作拓扑排序，拓扑排序内部使用的就是DFS，输出为完成时的顶点的逆序
包括了如何确定分析目的、确定竞争对象、如何做产品分析、如何做产品的行业和市场分析、如何做好产品的运营分析。 ?
一、简介 最近在压测新的存储，正好把工作过程中积累的对高性能MySQL相关的知识体系构建起来，做成思维导图的方式。总结乃一家之言，有不妥之处，望给位读者朋友指正。...二、思维导图 构建高性能MySQL系统涵盖从单机、硬件、OS、文件系统、内存到MySQL 本身的配置，以及schema 设计、索引设计 ，再到数据库架构上的水平和垂直拓展。 ?...建议8-16M，有高TPS（比如大于6k）的可以提高到32M，系统tps越高设置可以设置的越大 内存分配 策略： jemalloc是BSD的提供的内存分配管理 tcmalloc是google的内存分配管理模块...不在索引列使用函数 如 max(id)> 10 ,id+1>3 等 尽量选择区分度高的列作为前缀索引：区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少...关于数据库系统水平和垂直拆分是一个比较大的命题，这里略过，每个公司的业务规模不一样，选取的拆分策略也有所不同。
Matlab中，plot绘图的曲线线宽、标记点大小、标记点边框颜色和填充颜色的设置 1、LineWidth：用于设置线宽，其后的ProperValue选项为数值，如0.5,1,2.5等，单位为points...； 2、MarkerEdgeColor：用于设置标记点的边框线条颜色，其后的ProperValue选项为颜色字符，如‘g’，’b’，’k’等； 3、MarkerFaceColor：用于设置标记点的内部区域填充颜色...，其后的ProperValue选项为 颜色字符，如‘g’，’b’，’k’等； 4、Markersize：用于设置标记点的大小，其后的ProperValue选项为数值，单位为points。...plot(x,y,’–p‘,’MarkerSize’,10,’MarkerFaceColor’,’m‘,’MarkerEdgeColor’,’b‘,’LineWidth’,1.5) 上面这个句子中标红的就是可以替换的地方...为了让大家方便理解，直接给例子：将自己的数据写成3列10行命名为PP，然后复制下面代码进去，就知道A如何设置这4个参数了。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。...写在前面 最近，在看Spring源码，看到Spring解决循环依赖问题的源码时，不得不说，源码写的太烂了。像Spring这种顶级的项目源码，竟然存在着这种xxx的代码。...看了几次都有点头大，相信很多小伙伴都会跟我有一样的感受。怎么办呢？还是踏下心来，慢慢啃源码。最终，我将Spring如何解决循环依赖的源码总结成下面的流程图，这样，根据流程图读源码就清晰多了！！...我将Spring解决循环依赖问题的源码总结成下面的流程图，看起来就清晰多了，结合流程图看Spring源码，事半功倍。 不多说了，上图： ? 说句实在话，看Spring源码，总结，画图。...输出上面这张图就花了我将近3个小时。小伙们结合这张图看Spring源码吧，相信一定不会让你失望。如果对你有帮助的话，请点个赞、给个在看和转发。 好了，今天就到这儿吧，我是冰河，我们下期见~~
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