demo只有php和node版.仿照写了一个java版 (基于springboot),html文件还是用的demo的
本周三举行的【初识明瞳 视图上云】直播第3期分享，【视图上云技术方案大放送】已经圆满结束了。 本次分享属于【初识明瞳 视图上云】直播第3期，【视图上云技术方案大放送】邀请到了腾讯云存储高级产品经理“张泽南”，分别从产品介绍、上云技术方案、配置指导和覆盖场景四个方面，来阐述智能视图存储及AI多模态分析一体化解决方案，以及明瞳智控的其它相关知识分享。 整个内容分四个部分： 1、产品介绍 2、上云技术方案 3、配置指导 4、覆盖场景 产品介绍 面向安防视图数据（视频/图片）所提供的边缘接入、数据
之前发过一篇长文，内容太长，阅读体验太差，很难读完，换作是我也没这个耐心，所以借此专题进行分段介绍，短小精悍，直达主题。
本文校验文件类型和文件大小是基于官方web直传实践教程的学习尝试，以下是具体实现步骤仅供参考：
为了实现权限分离，提供更细隔离度的权限控制，有效的控制帐号生效周期，本文通过腾讯云CAM产品的STS（临时访问凭证）来实现部署，调试，验证等一系列的操作体验。
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ 图片案例名称案例简介使用 AWS S3 SDK 访问 COS介绍如何使用 S3 SDK 的接口访问 COS 上的文件。Web 端直传实践介绍如何不依赖 SDK，仅使用简单的代码，实现在 Web 端直传文件到 COS 的存储桶。将 COS 作为本地磁盘挂载到 Windows 服务器介绍如何将 COS 挂载到 Windows 服务器上，映射为本地磁盘。第三方云存储数据迁移至 COS介绍如何将第三方云平台的存储数据快速迁移至 COS。使用 COS 静态网站功能搭建
作者简介 吴硕卫：腾讯云技术支持工程师，现负责腾讯云存储产品的技术支持专项工作。 为了实现权限分离，提供更细颗粒度的权限控制，有效的控制帐号生效周期，本文通过腾讯云 CAM 产品的 STS（临时访问凭证）来实现部署，调试，验证等一系列的操作体验。 主要介绍基于腾讯云对象存储 COS，如何使用 COS 签名工具和 HTTP 请求工具 Postman 来验证临时密钥的有效性，以及如何快速实现一个 Web 端页面的文件直传功能。服务器上只需要生成和管理访问密钥，无需关心细节，文件数据都存放在腾讯云 COS
Redis 不管主从版还是集群规格，replica作为备库不对外提供服务，只有在发生HA的时候，replica提升为master后才承担读写流量。这种架构读写请求都在master上完成，一致性较高，但性能受到master数量的限制。经常有用户数据较少，但因为流量或者并发太高而不得不升级到更大的集群规格。
步骤 1： 配置 Bucket 跨域 客户端进行表单直传到 OSS 时，会从浏览器向 OSS 发送带有 Origin 的请求消息。OSS 对带有 Origin 头的请求消息会进行跨域规则（CORS）的验证。因此需要为 Bucket 设置跨域规则以支持 Post 方法。
HTML5＋CSS3＋JavaScript Web 前端开发案例教程（慕课版）【不推荐】，微信读书中找到的学习Web前端书籍，第9章开始啦，耶(＾－＾)V
对象存储服务（Object Storage Service，OSS）是一种海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务，适合存放任意类型的文件。容量和处理能力弹性扩展，多种存储类型供选择，全面优化存储成本。
前言 对象存储是云厂商提供的一种用来存储海量文件的分布式存储服务，可用于大规模存储非结构化数据。因为其具有高扩展性、低成本、可靠安全等优点，所以成为许多IT产业向云原生的开发和部署模式转变过程中不可或缺的一部分。 随着云上业务的蓬勃发展，作为云原生的一项重要能力，对象存储服务面临着一系列的安全挑战。纵观近些年来的云安全漏洞，与对象存储服务相关的数据泄露事件比比皆是，以2017美国国防部承包商数据泄露为例： “Booz Allen Hamilton公司（提供情报与防御顾问服务）在使用亚马逊S3服务器存储政
BIMFACE使用了分布式对象存储来存储用户上传的模型/图纸文件。如使用普通的文件上传接口， 文件流会通过BIMFACE的服务器，再流向最终的分布式存储系统，整个上传过程会受BIMFACE服务器的带宽限制，上传速度非最优。 如使用文件直传接口，开发者应用在申请到一个Policy凭证后，可以直接上传文件跟BIMFACE后台的分布式存储系统， 这样上传速度和稳定性都会有提升，是我们推荐的上传方式。
题记：为了庆祝获得微信公众号赞赏功能，忙里抽闲分享一下最近工作的一点心得：如何直接从浏览器中上传文件到Azure Storage的Blob服务中。 为什么 如果你的Web应用程序利用了云存储（比如Az
前言 对象存储是云厂商提供的一种用来存储海量文件的分布式存储服务，可用于大规模存储非结构化数据。因为其具有高扩展性、低成本、可靠安全等优点，所以成为许多IT产业向云原生的开发和部署模式转变过程中不可或缺的一部分。 随着云上业务的蓬勃发展，作为云原生的一项重要能力，对象存储服务同样也面临着一系列的安全挑战。纵观近些年来的云安全漏洞，与对象存储服务相关的数据泄露事件比比皆是，以2017美国国防部承包商数据泄露为例： “Booz Allen Hamilton公司（提供情报与防御顾问服务）在使用亚马逊S3服务器
场景描述：本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Mini batch 与 streaming、数据序列化等方面对比了 Spark Streaming 和 Flink 的一些区别。
（原文来自 FiveThirtyEight，译言 linuxor 翻译） 内特·西尔弗（Nate Silver）是个天才数据分析师，曾经在2012年美国总统大选中准确预测了50个州的选举结果，并为了预测棒球选手的成绩而开发了统计工具PECOTA。就是这个内特·西尔弗，新创办了一个使用统计数据来分析所有现象的新闻网站FiveThirtyEight。近日，该网站的体育数据分析师兼作家Benjamin Morris，在彻底分析了有关里奥内尔·梅西这个被认为是当今世界NO.1的足球运动员的各种数据后发现，梅西身
蓝鲸智云，简称蓝鲸，是腾讯游戏运营部“腾讯智营”下的子品牌。它是一套基于 PaaS 的企业研发运营一体化技术解决方案，提供了一个完整的研发、运维、运营的PaaS技术平台。
本系列会以5～6篇文章，介绍parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google，微软和Facebook的论文，博客以及代码来进行分析。
2015年12月，也就是在一年前，开发了半年的云存储服务上线。这对于付出了半年努力的我们来说，是一件鼓舞人心的事件。因为这个服务在我们手上经历了从0到1的过程。这是我们自己的一小步，却是整个云存储服务的一大步。 我们开发的是一款视频监控类的软件，分为视频采集端跟观看端。采集端可以是专业摄像头，手机，无人机等各类智能设备，观看端一般是手机或者电脑。最基础的功能，就是视频观看，采集端实时采集图像，编码，传输，观看端进行点播服务。同时采集端可以监测视频画面的运动幅度，然后触发报警，并且会录制报警视频。我们的云存储
视频内容 [img594ca745eeb3c.jpg] 今天我们来学习COS的两种上传模式。通过了解不同的上传模式，我们可以选择一个适合我们的上传模式，不同的上传模式可以带来不同的效果。如果开发能力足够，我建议你选用 Web直传 模式。 [img594ca746acf81.jpg] 首先，我们来说服务端上传：服务端上传是最常用的上传方式，也是使用最简单的上传方式。用户只需要将COS提供的SDK接入程序，就可以实现COS存储能力的对接。 在服务端的上传模式下，文件是从用户的电脑，流向用户自己的云主机，再由云
王建华：文件型数据传输是部门、企业之间重要的数据传输方式。在国家大力支持信创产业、推进国产化进程的浪潮下，如何建立一种安全、高效、高容错、自动化的文件传输平台，稳妥替换原有平台，实现全面向国产架构体系化迁移，在信创架构下支撑企业内与企业间的资源共享，满足数据驱动的创新发展，成为了信创工作的重要课题。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/119530.html原文链接：https://javaforall.cn
在测试后要进行容量规划，目的在于让每一个业务系统能够清晰地知道：什么时候应该加机器、什么时候应该减机器。当节日时候业务增长，准确的预估将节省很多资金，并让业务不会被流量击倒。
文章摘要：在生产环境中部署Elastic-Job集群后，那么如何来运维监控线上跑着的定时任务呢？ 如果在生产环境的大规模服务器集群上部署了集成Elastic-Job的业务工程，而没有相应的运维监控工具可以来监控定时任务执行状态和动态修改定时任务执行时间，修改相应的配置还得手动更新数据库或者配置文件，那么则会给运维和研发工程师增添不少麻烦。使用过Quartz集群方案的同学应该都有过同样的感触，修改定时任务执行时间配置和监控任务的状态都比较麻烦，想要一个功能齐全的监控运维平台还得自己专门来开发。所幸的是，Elastic-Job开源社区很早就考虑到该问题，在项目发布初期即提供了一个功能相对齐全的Elastic-Job运维监控console平台。
设计一个支持百万用户的系统是具有挑战性的，这是一段需要不断改进和不断提升的旅程。在本章中，我们将构建一个支持单个用户的系统，并逐渐扩展以服务于数百万用户。阅读本章后，您将掌握一些技巧，帮助您解决系统设计面试问题。
任务调度是java项目中常用的一种组件，可以指定任务在何时进行触发，最熟悉的是spring框架里面的quartz；
子类继承这个关键字添加的自定义行为。如果子类为关键字指定了一个值，则该值会指定一个或多个为该类的属性指定参数的附加类。
在数据切分处理中，特别是水平切分中，中间件最终要的两个处理过程就是数据的切分、数据的聚合。选择合适的切分规则，至关重要，因为它决定了后续数据聚合的难易程度，甚至可以避免跨库的数据聚合处理。
gitee：https://gitee.com/pythonloser/springboot-minio/tree/master
在我的博客《C#二次开发BIMFACE系列61 File Management文件管理服务接口二次开发及实战详解》最后列出了 File Management 的接口，本篇主要介绍对该接口的封装及Demo程序。
一、ES-head web UI界面 ES-head web UI界面介绍 http://ES-head_ip:9100 📷 概览：显示ES集群及节点状态 索引：索引管理 数据浏览：查看某个索引中的数据 基本查询：查询索引中的所有数据 复合查询：数据管理[上传数据、查看数据、删除数据 doc] 索引管理 创建索引 管理索引 删除索引 a、创建索引 📷 选择索引标签–新建索引 📷 索引名称:根据业务起名字 分片数：创建多少个shard分片 副本数：需要多少个ES集群节点存储 b、查看索引 📷 可以看到新创建的
我们在做细胞实验的时候，经常会有这样的疑虑，细胞被那么多人蹂躏了那么多次了，那我现在操作的细胞当时我以为的那个细胞系嘛？会不会有人在传代的时候不小心把这个细胞系的名字写成了另外的名字，然后就这样一直传下去了呢。
简单来说，Oracle的Sharding技术就是通过分区（Partioning）技术的扩展来实现的。以前一个表的分区可以存在于不同的表空间，现在可以存在于不同的数据库。不同分区存在于不同数据库，这就将
这里为了方便，我在接口中添加了参数，可以指定活动id，因为我们的库和表都是 activity_id % 2得到，所以通过设置奇偶数，判断分片策略是否生效
本文原题“Node.js - 200 多行代码实现 Websocket 协议”，为了提升内容品质，有较大修订。
ASMB (自动伸缩网状区块链），区别于传统单链结构，ASMB采样DPOS+共识算法分片技术实现了一种结构像渔网一样的区块链，能够随着消息量的增多网口逐渐扩大，随着消息量的减少网口逐渐缩小，理论上渔网口可以无限扩大，也就是TPS可以逐步无限扩大。
这是我的第一篇文章，也是我工作一年后的新征程。作者是 2019 年刚刚毕业的，出身贫寒（普通二本）。亲眼目睹校招神仙打架，不幸流落凡尘（我不配）。现在以外包的形式，在一家金融公司工作。
在进行大文件或网络带宽不是很好的情况下，分片断点下载就会显得很有必要，目前各大下载工具，如：迅雷等，都是很好的支持分片断点下载功能的。本文就通过http方式进行文件分片断点下载，进行实战说明。
设计一个支持数百万用户的系统是非常有挑战性的, 这是一个需要不断调整和优化的过程, 接下来的内容中, 我将构建一个系统, 从单个用户开始，到最后支持数百万的用户。
典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效，例如面部识别，手写识别，对象检测，在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。但是，在某些使用情况下，当v（i）与v（i）之间的关系不仅仅可以由数据点v（i）的特征确定，还可以由其他数据点v（j）的特征确定。j）给出。例如，期刊论文的主题（例如计算机科学，物理学或生物学）可以根据论文中出现的单词的频率来推断。另一方面，在预测论文主题时，论文中的参考文献也可以提供参考。在此示例中，我们不仅知道每个单独数据点的特征（词频），而且还知道数据点之间的关系（引文关系）。那么，如何将它们结合起来以提高预测的准确性呢？
目前还没有关于Web3技术栈的详细分析，所以我想尝试对Web3技术栈进行细致的解读。下图是Web3技术栈示意图，这幅图肯定不是完整的，而且可能会存在一些不准确的地方。
近两年兴起的大型网络攻防对抗比赛以实战的方式进行，这个举措非常好，以攻促防（“talk is cheap，show me the shell”），参赛大企业会更加关注实际的安全威胁并且想办法缓解，客观上也繁荣了安全行业，一时间相关的安全服务及安全产品畅销，特别是有实时检测和阻断能力的IDS/IPS大放异彩。
概念： MyCat 对自身不支持的 Sql 语句提供了一种解决方案——在要执行的 SQL 语句前添加额外的一段由注解SQL 组织的代码，这样 Sql 就能正确执行，这段代码称之为“注解”。注解的使用相当于对 mycat 不支持的 sql语句做了一层透明代理转发，直接交给目标的数据节点进行 sql 语句执行，其中注解 SQL 用于确定最终执行 SQL的数据节点。注解的形式是：
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