热力图（Heat Map）是通过密度函数进行可视化用于表示地图中点的密度的热图。它使人们能够独立于缩放因子感知点的密度。那么热力图分为哪些类型？分别用于解决哪些问题呢？
这次我爬出了哈尔滨市TOP285家好吃的店，包括烧烤的TOP，饺子的TOP，酱骨的TOP等等等等，在地图上显示，规划热点，再用聚类算法计算下能不能找出吃货最佳的住宿点，能够距离吃的各个地方行程最近，吃货们，准备好了吗？ 回复公众号"吃货" 获取更多源码。 目的 可视化美食热点，规划各类美食聚集点，规划行程。 准备食材 首先，我不对这次排行的可信度负责，我只是直接百度的top餐厅，里面的水分大家自己掂量，甩锅给哈尔滨美食最新榜出炉，史上最强300家美食满足你各种挑剔！ http://www.360doc.c
1.响应时间。 2.并发数。如果暂时没有对应的准确监控，针对不同业务模型，可以有不一样的并发数的预估。我们的系统进行峰值并发数预估的话，有一种比较粗略的计算方式，即全天请求平均每秒并发数 * 3。但也需要case by case。 3.吞吐量。比较常见的有QPS（每秒查询数）、HPS（每秒http请求数）以及TPS（每秒处理事务数）。 4.性能计数器。包括系统负载、线程数、cpu、内存使用情况等。可以用top、free、cat /proc/cpuinfo等命令来查看。系统负载的定义为当前被CPU执行的线程数/等待被CPU执行的总线程数。当其值与逻辑cpu个数相同时是最佳状态，其代表所有的资源都被最大限度地被利用。但也有人认为当负载为0.7倍逻辑CPU数时最佳。 1)系统负载、任务、cpu、内存使用情况：
性能就是核心要素之一，不然我为什么架构设计？随随便便一个lowlow的系统上线就好了。所以性能优化是很多小公司卖不去过的坎。这么说吧，当然优化网站性能的手段也非常多：
TMC，即“透明多级缓存（Transparent Multilevel Cache）”，是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案。
其实这篇文章我很久之前就看过了，看完之后只是知道有这样的一个东西，但是也没有细细的思考研究。
2020年的春节“新型冠状病毒”突如其来，对于病情的控制从初见成效到境外的意外失控，每个人在做好自身防护的同时最关心的就是疫情发展情况
前几日看到一则新闻，一家星巴克店内无线网络被发现植入了恶意代码，劫持网络流量利用用户设备挖掘门罗币（XMR）。 与加密货币相关的安全事件总是引人注目，我们除了认识到门罗币具有一定的入手价值外，还再次见
MarkPoint是什么效果？如上图，一闪一闪亮晶晶的效果，这是在Echarts中对应的效果。我最早看到的是腾讯的一个Flash的版本，显示当前QQ在线人数的全国分布效果，感觉效果很炫，当时也在想，怎么用JS，HTML5来做出类似的效果，但说实话，没什么思路，甚至怀疑JS是否做不出来这种逼真的效果来。终于看到Echarts中提供了这个功能。下面就扒开她绚丽的衣着，一起走进MarkPoint的世界。 数据 首先还是先看看数据上的逻辑。上图是一个数据格式，placeList包括每一个关键点的名称和坐标位置，而
学习时，为了搜集最全的中文资料，有时候不得不使用Baidu搜索引擎。在你还是个小菜鸡的时候你可能会花费大量时间在百度上！
前几日看到一则新闻，一家星巴克店内无线网络被发现植入了恶意代码，劫持网络流量利用用户设备挖掘门罗币（XMR）。 与加密货币相关的安全事件总是引人注目，我们除了认识到门罗币具有一定的入手价值外，还
昨天晚上，花了点时间学习了Chrome插件的制作方法，并书写了《Chrome 百度搜索热点过滤插件 - 开源软件》这一文章，简单地介绍自己实现的百度搜索热点过滤神器的原理和使用方式，并进行了开源（https://github.com/yaowenxu/Hot-Search-Killer）（哈哈，很简单的代码，很羞耻得拿出去开源了...）。过滤神器的原理很简单，功能也很简单。就当是学习一次chrome插件书写吧。
针对普通客户端浏览和分析大数据困难的问题, 结合 Spark 和 LOD 技术, 以热图为例提出一种面向大数据可视化技术框架. 首先利用 Spark 平台分层并以瓦片为单位并行计算, 然后将结果分布式存储在 HDFS 上, 最后通过web 服务器应用Ajax技术结合地理信息提供各种时空分析服务.文中重点解决了数据点位置和地图之间的映射, 以及由于并行计算导致的热图瓦片之间边缘偏差这2个问题.实验结果表明,该方法将数据交互操作与数据绘制和计算任务分离, 为浏览器端大数据可视化提供了一个新的思路.
缓存通过减少对慢速数据源（如磁盘存储或远程服务）的访问来提高性能，允许快速读写访问经常使用的数据。实现高性能缓存通常包括以下关键方面：
手动，画的比较丑啊，前端开发这个活儿只是程序员中的一小部分，它做的工作就是让用户可以用鼠标在网页上各种点点点，然后实现一些相应的功能，上档次一点的说法就是人机交互，用户体验什么的，大白话就是，你做的网页上的功能得让用户使用的舒服。
秒杀已经成为电商不可缺少的一步分了，所谓 买到就是赚到，可以成功吸引到一大堆用户，那程序员面对这些用户该怎么办呢。我们该如何设计秒杀呢？
PS：（这里跟读者说一下，以后本公众号推文更新时间段是13:00~14:00，默认是13:00）
Chart.js 是一个功能强大且易于使用的图表库。 支持多种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等。 Chart.js 具有简单的 API 和丰富的配置选项， 使得在 Vue 中使用它非常方便。
这篇文章来聊聊缓存。在处理高流量的互联网应用时，缓存起着至关重要的作用，是优化网站性能的第一手段。
一直以来，TiDB 的数据访问热点问题，是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢？这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点，是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力)，而分布式数据库集群存在多个节点，在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上，我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点上，TiDB 也一直在朝着这个目标靠近。
说到文本相似性可以有很多种划分的方式，从文章的长短可以分别处理，从计算的方式可以分为深度学习和机器学习方式，从实现目的上可以分为去重和匹配...
前端架构 用户请求到达网站应用服务器之前的环节 浏览器优化 浏览器本地页面缓存 合并http减少请求次数 页面压缩 CDN 将静态页面分发到离用户最近的cdn服务器 动静分离，静态资源独立部署 静态资源（js,css，网站logo,按钮图片等）部署在专门的服务器上，和web应用动态服务分离，并使用专门二级域名 图片服务 用户上传图片使用独立部署的图片服务器集群，并使用专门二级域名 反向代理 在应用服务器，静态资源服务器，图
无线钓鱼是一个广受关注但难以根治的热点安全话题。本文中，我将以攻击者视角揭露无线钓鱼攻击的技术原理，包括DNS劫持、Captive Portal、JS缓存投毒等有趣的攻击利用。随后将探讨企业该如何帮助员工应对无线钓鱼攻击。企业内做钓鱼热点防护就够了吗？如何进行有效的无线安全意识培训？使用VPN就能抗住所有攻击？员工在非信任无线网络中进行远程办公是不可避免的安全挑战，零信任产品带来了更多的解决思路。
2019磕磕碰碰总算过去了，2020年秉承开源共享原则，继续分享在工作中遇到的各种问题和干货。2020年在面试题开始，祝愿小伙伴在2020年都能谋到一份好差事。
1、热点数据相对冷数据更小，可以配置低一点的heap-size，比如26G，冷数据配置31G 。
首先很幸运拿到本次大赛的亚军，同时非常感谢大佬队友的带飞，同时希望我的分享与总结能给大家带来些许帮助，并且一起交流学习。
看到题目就知道了，这又是我在面试中遇到的，最近面试，把我的博文质量感觉都提上来了。面一次试感觉够我总结一周的，但还是每次都能遇到知识盲点，那以后就当面试总结是个扫盲的过程吧。
大多数情况是这样的，因为 CPU 可以提高运算速度。但这不是绝对的，假如我们的程序里有很多锁的概念，那就无法体现出多线程的多核性。那可能 CPU 的多少就不会有显著效果。一般遇到这种情况，许多公司会考虑把服务拆开。这就涉及到成本问题，也就是说增加 CPU 并不是最优解，我们还是需要考虑如何去优化锁。不过思考具体优化前我们可以先了解下池化技术。
服务 A 调用服务 B，先插入再删除。好，结果俩请求过去了，落在不同机器上，可能插入请求因为某些原因执行慢了一些，导致删除请求先执行了，此时因为没数据所以啥效果也没有；结果这个时候插入请求过来了，好，数据插入进去了，那就尴尬了。本来应该是 “先插入 -> 再删除”，这条数据应该没了，结果现在 “先删除 -> 再插入”，数据还存在。
每周资讯 IMWeb前端社区 想要成为一名优秀的前端，需要及时掌握互联网技术的时事热点，这周又有哪些值得关注的最新动态呢，让我来为大家一一揭晓！ 1 2017中国互联网百强榜单揭晓：腾讯超阿里登顶，乐视出局 中国互联网协会、工业和信息化部信息中心在北京联合发布2017年“中国互联网企业100强”榜单。此次腾讯超越阿里巴巴获得榜单头名，BAT连续五年位居前三，乐视直接出局。本次百强榜单的前十名为：腾讯、阿里巴巴、百度、京东、网易、新浪、搜狐、美团点评、携程、360。 2 微信把小程序的新入口放在了微信群中
Twitter 有位程序员总结了本周的 GitHub 中文程序员的看点：国内程序员日常——考公务员、996、抢茅台、刷算法、整健康码。在本期热点速览里，小鱼干收录了考公务员的项目 coder2gwy，它有多受国内程序员欢迎呢？一周 star 获得 8k+，上一次遇到一周获得近万 star 的项目还是图片处理项目 Depix，它的神奇之处在于还原马赛克密码。而 coder2gwy 的神奇之处在于充分体现了国内程序员对 996 的“厌恶”，以及对自己私人时间的极度渴望。当然，本周 GitHub 还有其他提高开发效率的工作，例如 Amplication 可让你无需编写代码即可创造一个 Node.js 应用程序，而 imove 则会在你拖拽 icon 绘制流程图后生成对应代码。
那么，最近30年来，神经网络的发展有哪些主线？2019年人工智能界有哪些大事发生？哪些AI人才和新模型的出现正主导行业发展？
导读：当前各大资讯社交类APP都在显著的版面展示或者推荐热点相关内容，信息流应用能否快速发现热点、引导用户阅读热点，是影响用户体验的重要因素。本次分享主要介绍腾讯在热点挖掘方面的工作。基于搜索数据和自媒体文章，通过时序分析方法和内容聚类相结合的方法挖掘热点，并将热点聚类成事件和话题。用户搜索和媒体生产能够从消费和生产两个方面更加准确的度量热度，事件和话题同时能够辅助用户理解，做到热点的个性化下发，从而提升信息流热点体验。本文主要内容包括：
热力图，是以特殊高亮的形式显示在地理区域的图示。通过颜色变化程度，可以直观反应出热点分布，区域聚集等数据信息。地图中的热力图就是把地图和热力图进行结合，实现在地图中进行热力图的显示。
一般来说，数据库的繁忙体现在：不同用户需要访问数据集中的不同部分，这种情况下，我们把数据的各个部分存放在不同的服务器/节点中，每个服务器/节点负责自身数据的读取与写入操作，以此实现横向扩展，这种技术成为分片，即sharding。
热力图（https://baike.baidu.com/item/%E7%83%AD%E5%8A%9B%E5%9B%BE）是元宇宙中很常见的一种变现形式，它用高亮的环形闭合曲线表现某个地区的【密度】分布情况，这个密度可以是海拔、温湿度、人流量等各种属性。在二维图形上，通过颜色区分密度，一目了然，和其他形式的图表或表格相比，热力图能表达的信息量最高，信息密度最高。
分布式系统接口的调用顺序一般来说是不用保证顺序的。但是有的时候可能确实是需要严格的顺序保证。
对大数据集或非常高吞吐量，仅复制还不够，还需将数据拆分成为分区（partitions），也称分片（sharding）1。
随着国际火车票业务的高速发展，订单量快速增长，单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露，常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时，原先的底层数据库设计，也存在一些历史遗留问题，比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。
在业务系统中，我们需要在程序启动的时候加载一些常用的数据到内存数据库中，从而减少业务数据库的压力。这就是我们常提到的缓存预热。官方一点的解释是这样的：
随着用户量级的快速增长，vivo官方商城v1.0的单体架构逐渐暴露出弊端：模块愈发臃肿、开发效率低下、性能出现瓶颈、系统维护困难。
服务A调用服务B，先插入再删除。俩请求过去了，落在不同机器上，可能插入请求因为某些原因执行慢一些，导致删除请求先执行了，此时因为没数据所以啥效果也没有；结果这个时候插入请求过来了，好，数据插入进去。
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