blocks|key|fhupd|type|unstyled|text|产品可用于企业的视频素材入库管理，供媒体、短视频、电商等行业的内容创作，内容管理，内容运营等业务场景快速使用。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

产品常见的使用场景有哪些？

entityMap|blocks|key|fv5ab|text|视频理解有哪些功能？|type|header-one|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|fifsg|语音信息提取|header-two|cuav4|语音转文本：基于微信智聆的语音识别算法能力，针对音视频场景专属优化，支持精准识别视频中的语音内容及内容对应的视频时间段，支持中文标点预测和智能断句。支持中文普通话素材、粤语素材、普粤混合素材的语音信息提取。|unordered-list-item|offset|length|style|BOLD|f25fs|音频分类：支持通过深度学习算法输出音频分类，在歌曲演唱的视频场景中，语音转文本的结果容易由于歌曲段落语音发音不准确而置信度降低，支持通过音频分类算法输出“歌曲”段落提示。|147db|视频文字信息提取|82bfq|针对视频文本场景专项优化，视频文字信息提取算法以+OCR+为基础模型，通过自然语言处理等多模态算法模型进行预处理和后处理，智能识别视频中核心的文字内容信息，过滤其他干扰文字内容，并输出标题、人物和字幕三类文本内容和文本类别。支持过滤台标、栏目名称、滚动字幕和背景文字内容。|unstyled|bg2oa|图像标签识别|eblsa|图像标签：依托上亿级图像视频数据沉淀和大规模图像视频训练平台支持，基于腾讯优图实验室的深度学习智能图像标签识别模型，支持输出涵盖人物、事件、场景、物品、食物、动物多个标签，全面覆盖日常事物的各个信息维度，输出标签信息及标签的一级二级分类信息。+基于传媒视频场景定制优化，构建了新闻、综艺等垂直场景的特制化标签体系，支持输出画面高概括度的高价值标签。|6jsup|台标/来源+logo+识别：通过深度学习图像算法，智能识别画面中的台标或来源+logo（如腾讯视频、微视等）名称。台标支持精准识别到电视台的具体频道，支持范围覆盖央视各频道和各大卫视。来源+logo+支持识别定位视频的渠道方，融媒体机构方的+logo。|66s09|地标识别：基于腾讯优图的深度学习算法，智能识别视频中出现的国内外著名地标，覆盖人文景点、建筑物等，输出如长城、布达拉宫标签结果。|6im2p|文本标签识别|da2q6|文本标签支持实体关键词识别和抽象关键词识别，基于海量的文本库数据，通过自然语言处理的智能算法引擎，识别出视频内容中的文本关键词。|7pp27|实体关键词识别：智能识别的视频内容中的实体名词，识别范围包括：人物姓名、地名、组织机构名、日期时间、事件活动名、身份名、品牌/产品名、地标名称等。输出结果经过知识图谱匹配及标签纠错，最大程度保证输出标签的信息完善和准确有效。|1ehn9|抽象关键词识别：通过自然语言处理算法，精准识别文本中的关键词语，作为实体关键词的补充。|5qpcg|多模态融合标签识别|8dqtd|针对互联网资讯类别的视频内容，支持图像、文字、音频多模态融合的概要标签识别和视频分类识别。|4bedk|视频概要标签识别：融合视频中音视图文多维度特征，输出视频的符合视频主题的概括性标签。概要标签指与视频内容关联度高的实体关键词，以及对视频的主题概括或部分概括的词语，概要标签可能没有在视频的文本或画面中明确出现，但标签与视频的核心内容相关。|7h829|视频分类提取：融合视频中音视图文多维度特征，输出符合视频主题的类别标签。|julo|d5863|视频理解有哪些产品优势？|9auk2|依托强大+AI+技术|49b49|联合腾讯优图、微信等领先团队，融合互联网媒体+AI+应用经验，基于多项打破各类世界纪录，以及数十项业界领先的底层技术。|a7cpa|丰富的标签体系|f6q5|通过腾讯海量素材的标签积累，结合数据分析和数据挖掘，打造丰富的的标签体系，支持实现更多应用和运营维度支撑，还可以为建立知识图谱提供基础体系及元数据。|91lh|业内领先标签效果|1fab1|基于业界领先的底层+AI+技术，强大的标签知识库和标签纠错能力，层层校验标签输出结果，标签准召率、数量、有效性均处于业界领先位置，可供后续工作直接使用，极大提高工作效率。|dkimi|上亿级用户验证|chusl|标签应用在微视、企鹅号、微信看一看%2B产品中，经过上亿级用户验证，依据运营数据不断优化标签体系和用户体验。|1hl0t|持续的产品打磨|7vfk1|智能标签常规迭代，参考用户反馈，跟踪标签表现；结合标签自运营功能，实现持续的智能标签产品迭代。|8nkvb|应用行业广泛，场景丰富|75sgg|覆盖传媒、音视频、电商、体育、企业服务等行业的媒资内容理解场景，高效提取媒资视频中基于音视图文的各类标签，供后续内容创作，内容管理，内容运营等工作使用。|3fpgq|7qj41|视频理解有哪些应用场景？|4gqi5|内容推荐|e7v0t|媒体智能标签提取出丰富且高价值的内容标签，结合智能推荐技术，基于用户信息、用户行为、用户间关系等特征，将内容标签与用户标签进行精准匹配，实现个性化推荐，打造“千人千面”的推荐系统。|1a54i|内容管理|coj2g|应用于企业媒资入库储存的通用场景，可通过媒体智能标签建立细分的内容框架结构，并补充以详细的文本信息，实现媒资素材的智能归类存储，提高企业内容管理效率。|2pnne|内容检索|ekp04|媒体智能标签有效概括视频画面、声音、内容大意等信息，支持用户快速了解视频素材概况，高效检索创作所需的标签并定位相关片段，方便进行素材级的内容定位和资源再利用。例如检索视频库中与近期热点相关的内容标签，从而实现高效且规模化的内容创作，保证内容时效性。|74h46|内容运营|38dhh|根据素材的事件标签和人物标签，可实现热点话题、热门人物的专题内容板块的快速搭建，降低专题活动的素材汇总成本，提高内容运营的效率和质量。|cec8p|4debf|视频理解支持哪些素材格式？|1el6t|视频格式|d4f30|描述项支持范围视频编码H.264、H.265、M-JPG、MPEG1/2/4、VP8、AVS%2B/+AVS、AV1、MPEG+DASH视频封装格式mp4、rmvb、avi、wmv、mkv、mov、3gp、flv、mpg、mpeg、ts、rm、m4v视频分辨率480P、720P、1080P、2K、4K视频时长时长<=5小时视频大小视频大小<=5G语种支持普通话和粤语（粤语版本支持粤语和普粤混杂的视频）
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列宽+797|table|aligns|5btae|align|left|6kfgk|rows|f29qv|cells|tfnf|raw|frm31|描述项|adth|224ig|支持范围|cs3e|c4gdl|1h36c|视频编码|9fjae|961ca|H.264、H.265、M-JPG、MPEG1/2/4、VP8、AVS%2B/+AVS、AV1、MPEG+DASH|b0ma8|74qur|979if|视频封装格式|4mg1f|dcfa0|mp4、rmvb、avi、wmv、mkv、mov、3gp、flv、mpg、mpeg、ts、rm、m4v|fskrd|faa3v|383bv|视频分辨率|3560l|5a7va|480P、720P、1080P、2K、4K|76kum|2ahdn|741tl|视频时长|27ioo|2451f|时长<=5小时|d07sb|7t7bt|f7mdv|视频大小|ek90g|f1bak|视频大小<=5G|72q4e|52mg6|i4s1|语种|5gkkm|8bdmj|支持普通话和粤语（粤语版本支持粤语和普粤混杂的视频）|2lvso|音频格式|4a5vt|描述项支持范围音频封装格式wav、mp3、m4a音频时长时长<=4小时语种支持普通话和粤语（粤语版本支持粤语和普粤混杂的视频）
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列宽+795|6iqnv|3j9tl|e9mko|es51j|9oh01|783jf|eqbvm|fvfis|ademt|48v6s|音频封装格式|casmc|bvoqr|wav、mp3、m4a|3c05d|69r2e|ea7ko|音频时长|cfjc6|fj5qf|时长<=4小时|b07it|9pa9t|ar0hd|899oe|e9r9t|f8qhp|图片格式|dmnog|描述项支持范围图片格式png、jpg、jpeg图片分辨率240P-4K图片大小图片大小<=100M
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列宽+796|anadc|8qap2|9n278|1h5rl|6hfni|9o0rk|4v5hs|d09rc|7mom2|7o19j|8su71|fpruq|png、jpg、jpeg|6glvg|u2mo|hg81|图片分辨率|cqj13|9nsh0|240P-4K|fd869|3u8dv|ffu1g|图片大小|fo2dt|b5pjc|图片大小<=100M|2df9d|文稿格式|2n00q|描述项支持范围文稿格式txt、word文稿长度文稿字数<=10000字|flleb|6n8ij|a3n0q|fopeg|ehac3|au2j5|9mr7h|5sgs2|5k5gc|574rq|1r7e9|fup5a|txt、word|eak48|eigrm|ea26e|文稿长度|bmcbn|11avs|文稿字数<=10000字|chh23|fkfsi|e80l3|7m0jq|80apl|a0epj|brum1|bu8g9|d09pp|bq5fm|6mhj9|6t106|4hlsj|6q9ah|c6p4v|21omg|f0d5|cf2u7|167nc|apgne^0|0|0|0|5|0|0|4|0|0|0|0|0|4|0|0|D|0|0|4|0|0|0|0|7|0|0|7|0|0|0|0|8|0|0|6|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|7|0|0|0|7|0|0|0|7|0|0|0|7|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|7H|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|7I|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|F|4|G|6|H|8|7J|9|@$I|7K|J|7L|K|L]]|A|@]|B|$]]|$2|M|4|N|6|H|8|7M|9|@$I|7N|J|7O|K|L]]|A|@]|B|$]]|$2|O|4|P|6|E|8|7P|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|Q|4|R|6|S|8|7Q|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|T|4|U|6|E|8|7R|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|V|4|W|6|H|8|7S|9|@$I|7T|J|7U|K|L]]|A|@]|B|$]]|$2|X|4|Y|6|H|8|7V|9|@$I|7W|J|7X|K|L]]|A|@]|B|$]]|$2|Z|4|10|6|H|8|7Y|9|@$I|7Z|J|80|K|L]]|A|@]|B|$]]|$2|11|4|12|6|E|8|81|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|13|4|14|6|S|8|82|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|15|4|16|6|H|8|83|9|@$I|84|J|85|K|L]]|A|@]|B|$]]|$2|17|4|18|6|H|8|86|9|@$I|87|J|88|K|L]]|A|@]|B|$]]|$2|19|4|1A|6|E|8|89|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1B|4|1C|6|S|8|8A|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1D|4|1E|6|H|8|8B|9|@$I|8C|J|8D|K|L]]|A|@]|B|$]]|$2|1F|4|1G|6|H|8|8E|9|@$I|8F|J|8G|K|L]]|A|@]|B|$]]|$2|1H|4|-4|6|S|8|8H|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1I|4|1J|6|7|8|8I|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1K|4|1L|6|E|8|8J|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1M|4|1N|6|S|8|8K|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1O|4|1P|6|E|8|8L|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1Q|4|1R|6|S|8|8M|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1S|4|1T|6|E|8|8N|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1U|4|1V|6|S|8|8O|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1W|4|1X|6|E|8|8P|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|1Y|4|1Z|6|S|8|8Q|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|20|4|21|6|E|8|8R|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|22|4|23|6|S|8|8S|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|24|4|25|6|E|8|8T|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|26|4|27|6|S|8|8U|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|28|4|-4|6|S|8|8V|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|29|4|2A|6|7|8|8W|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2B|4|2C|6|E|8|8X|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2D|4|2E|6|S|8|8Y|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2F|4|2G|6|E|8|8Z|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2H|4|2I|6|S|8|90|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2J|4|2K|6|E|8|91|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2L|4|2M|6|S|8|92|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2N|4|2O|6|E|8|93|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2P|4|2Q|6|S|8|94|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2R|4|-4|6|S|8|95|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2S|4|2T|6|7|8|96|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2U|4|2V|6|E|8|97|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|2W|4|2X|6|2Y|8|98|9|@$I|99|J|9A|K|L]]|A|@]|B|$2Z|@$2|30|31|32]|$2|33|31|32]]|34|@$2|35|36|@$2|37|38|$1|@$2|39|6|S|4|3A|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|3B|38|$1|@$2|3C|6|S|4|3D|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|3E|36|@$2|3F|38|$1|@$2|3G|6|S|4|3H|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|3I|38|$1|@$2|3J|6|S|4|3K|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|3L|36|@$2|3M|38|$1|@$2|3N|6|S|4|3O|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|3P|38|$1|@$2|3Q|6|S|4|3R|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|3S|36|@$2|3T|38|$1|@$2|3U|6|S|4|3V|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|3W|38|$1|@$2|3X|6|S|4|3Y|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|3Z|36|@$2|40|38|$1|@$2|41|6|S|4|42|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|43|38|$1|@$2|44|6|S|4|45|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|46|36|@$2|47|38|$1|@$2|48|6|S|4|49|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|4A|38|$1|@$2|4B|6|S|4|4C|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|4D|36|@$2|4E|38|$1|@$2|4F|6|S|4|4G|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|4H|38|$1|@$2|4I|6|S|4|4J|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]]]]|$2|4K|4|4L|6|E|8|9B|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|4M|4|4N|6|2Y|8|9C|9|@$I|9D|J|9E|K|L]]|A|@]|B|$2Z|@$2|4O|31|32]|$2|4P|31|32]]|34|@$2|4Q|36|@$2|4R|38|$1|@$2|4S|6|S|4|3A|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|4T|38|$1|@$2|4U|6|S|4|3D|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|4V|36|@$2|4W|38|$1|@$2|4X|6|S|4|4Y|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|4Z|38|$1|@$2|50|6|S|4|51|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|52|36|@$2|53|38|$1|@$2|54|6|S|4|55|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|56|38|$1|@$2|57|6|S|4|58|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|59|36|@$2|5A|38|$1|@$2|5B|6|S|4|4G|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|5C|38|$1|@$2|5D|6|S|4|4J|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]]]]|$2|5E|4|5F|6|E|8|9F|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|5G|4|5H|6|2Y|8|9G|9|@$I|9H|J|9I|K|L]]|A|@]|B|$2Z|@$2|5I|31|32]|$2|5J|31|32]]|34|@$2|5K|36|@$2|5L|38|$1|@$2|5M|6|S|4|3A|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|5N|38|$1|@$2|5O|6|S|4|3D|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|5P|36|@$2|5Q|38|$1|@$2|5R|6|S|4|5F|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|5S|38|$1|@$2|5T|6|S|4|5U|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|5V|36|@$2|5W|38|$1|@$2|5X|6|S|4|5Y|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|5Z|38|$1|@$2|60|6|S|4|61|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|62|36|@$2|63|38|$1|@$2|64|6|S|4|65|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|66|38|$1|@$2|67|6|S|4|68|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]]]]|$2|69|4|6A|6|E|8|9J|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|6B|4|6C|6|2Y|8|9K|9|@$I|9L|J|9M|K|L]]|A|@]|B|$2Z|@$2|6D|31|32]|$2|6E|31|32]]|34|@$2|6F|36|@$2|6G|38|$1|@$2|6H|6|S|4|3A|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|6I|38|$1|@$2|6J|6|S|4|3D|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|6K|36|@$2|6L|38|$1|@$2|6M|6|S|4|6A|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|6N|38|$1|@$2|6O|6|S|4|6P|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|6Q|36|@$2|6R|38|$1|@$2|6S|6|S|4|6T|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|6U|38|$1|@$2|6V|6|S|4|6W|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]]]]|$2|6X|4|-4|6|S|8|9N|9|@]|A|@]|B|$2Z|@$2|6Y|31|32]|$2|6Z|31|32]]|34|@$2|70|36|@$2|71|38|$1|@$2|72|6|S|4|3A|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|73|38|$1|@$2|74|6|S|4|3D|9|@]|A|@]]]|0|$]]]]]|$2|75|36|@$2|76|38|$1|@$2|77|6|S|4|6A|9|@]|A|@]]]|0|$]]]|$2|78|38|$1|@$2|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媒体智能标签支持哪些素材格式？

blocks|key|5u6ka|type|unstyled|text|腾讯云媒体智能标签支持视频的图像、文本等各维度标签的全面提取，以及视频中音频和画面文字的全面输出。算法模型针对视频场景进行了定向的优化，能够保证视频全维度标签的准确、全面、有效输出。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

媒体智能标签包含哪些功能？

blocks|key|e85mn|type|unstyled|text|支持的素材格式范围如下表，其他格式如有需求建议提单咨询。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|13ffk|type|unstyled|text|为了兼容不同格式、分辨率视频结果的稳定输出，需要在视频分析之前将视频统一导入进行视频预处理。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

媒体管理的作用是什么？

blocks|key|1rc3n|type|unstyled|text|为了保证不同类别的视频能获得输出最精准可靠的分析结果，建议在分析任务发起前选择视频的类型，以便按照最贴合视频类型的算法模型任务流进行视频的分析。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

模板选择的作用是什么？

blocks|key|ee01i|type|unstyled|text|腾讯云视频智能标签有预付费和后付费两种计费模式，预付费支持购买付费资源包，调用量的扣费顺序为：免费资源包+>+付费资源包+>+后付费，更多详情请参阅 购买指南。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/1509/67716^0|0|23|4^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

产品如何收费？

视频理解

智能识别

语音识别

图像标签

自然语言处理

深度学习

数据分析

数据挖掘

知识图谱

标签识别

void releaseLock(String key) {
 jedis.del(key);
}

4、全局ID
int类型，incrby，利用原子性
incrby userid 1000
分库分表的场景 ，一次性拿一段
5、计数器
int类型，incr方法
例如：文章的阅读量、微博点赞数、允许一定的延迟，先写入Redis再定时同步到数据库
6、限流
int类型，incr方法
以访问者的ip和其他信息作为 key，访问一次增加一次计数，超过次数则返回false
7、位统计
String类型的bitcount（1.6.6的bitmap数据结构介绍）
字符是以8位二进制存储的
set k1 a
setbit k1 6 1
setbit k1 7 0
get k1 
/* 6 7 代表的a的二进制位的修改
a 对应的ASCII码是97，转换为二进制数据是01100001
b 对应的ASCII码是98，转换为二进制数据是 brpop：brpop key1 timeout 移除并获取列表的最后一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
上面的操作。其实就是java的阻塞队列。学习的东西越多。

面试官：Redis 的常见使用场景有哪些？

例如：热点数据缓存（例如报表、明星出轨），对象缓存、全页缓存、可以提升热点数据的访问数据。

面试官：Redis 的常见使用场景有哪些？

Dubbo官网:Apache Dubbo图片Dubbo 的使用场景有哪些？Dubbo是一个高性能、轻量级的Java RPC远程通讯框架，它主要用于分布式服务架构中，解决了服务之间的远程调用问题。 以下是Dubbo的主要使用场景：微服务架构：微服务架构下服务的拆分很细，服务之间需要相互调用，使用Dubbo可以方便地实现微服务之间的通讯。 Dubbo 和 Spring Cloud 有什么哪些区别？Dubbo和Spring Cloud都是目前比较流行的分布式服务框架，它们都有自己独特的特点和适用场景。 学习成本Dubbo的学习曲线比较陡峭，需要对RMI协议和RPC通信有深入的了解，对于初学者来说有一定的门槛。 同时，Spring Cloud也提供了一些通用的服务注册和发现组件，比如Eureka和Consul,可以帮助开发者更好地管理和控制微服务架构。Dubbo 有哪些注册中心？

Dubbo 的使用场景有哪些？

Dubbo是一个高性能、轻量级的Java RPC远程通讯框架，它主要用于分布式服务架构中，解决了服务之间的远程调用问题。以下是Dubbo的主要使用场景：

Dubbo 的使用场景有哪些？

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设计模式大纲
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其中常见的设计模式有六种
这要随着项目和市场改变
常见的设计模式
一、策略模式
策略模式是对象的行为模式，用意是对一组算法的封装。 例如：
如果我需要在早晨从家里出发去上班，我可以有几个策略考虑：我可以乘坐地铁、乘坐公交车、走路、骑自行车、打的士或其它的途径。每个策略可以得到相同的结果，但是使用了不同的资源。 单例模式有以下3个特点：
只能有一个实例。
必须自行创建这个实例。
必须给其他对象提供这一实例。
那么为什么要使用PHP单例模式？ PHP一个主要应用场合就是应用程序与数据库打交道的场景，在一个应用中会存在大量的数据库操作，针对数据库句柄连接数据库的行为，使用单例模式可以避免大量的new操作。 类似的场景还有cache适配器，可以将memcache,redis,file,apc等不同的缓存函数，统一成一致。 
首先定义一个接口(有几个方法，以及相应的参数)。

开发产品的场景中，你所知道的设计模式有哪些？

策略模式指的是程序中涉及决策控制的一种模式。策略模式功能非常强大，因为这个设计模式本身的核心思想就是面向对象编程的多形性思想。

开发产品的场景中，你所知道的设计模式有哪些？

有些病毒攻击不在我们的解决范围内，今天墨者安全主要针对DDOS攻击，CC攻击防御的等给大家分享一些常见的网络攻击类型。业界赋予这种攻击名称为CC（Challenge Collapsar，挑战黑洞），是由于在DDOS攻击发展前期，绝大部分都能被业界知名的“黑洞”（Collapsar）抗拒绝服务攻击系统所防护，于是在黑客们研究出一种新型的针对http的DDOS攻击后，即命名Challenge Collapsar，声称黑洞设备无法防御，后来大家就延用CC这个名称至今。

有些病毒攻击不在我们的解决范围内，今天墨者安全主要针对DDOS攻击，CC攻击防御的等给大家分享一些常见的网络攻击类型。 通常，攻击者使用一个偷窃帐号将DDoS主控程序安装在一个计算机上，在一个设定的时间主控程序将与大量代理程序通讯，代理程序已经被安装在许多计算机的网络上。代理程序收到指令时就发动攻击。 攻击者常常利用这种多变代码进入互联网上一些带有入侵侦测的系统入侵警告系统。
 浏览器攻击是攻击者试图通过网络浏览器破坏计算机的攻击方式，属于常见的攻击类型之一。 攻击者通常选择一些合法但易被攻击的网站，利用恶意软件感染网站，每当有新的访问者浏览网站时，受感染的站点就会通过浏览器中的漏洞将恶意软件植入到访问者的计算机中，从而进行破坏。 暴力破解是指攻击者试图通过反复攻击来发现系统或服务的密码，通常这样的攻击方式非常消耗时间，但目前大多数攻击者使用软件自动执行攻击任务。

常见的网络攻击有哪些？

        近期的网络攻击有些频繁，晚上凌晨左右一般会接好几个电话，反映的都是不同的网络攻击。有些病毒攻击不在我们的解决范围内，今天墨者安全主要针对DDOS攻击，CC攻击防御的等给大家分享一些常见的网络攻击类型。  

常见的网络攻击有哪些？

1、协议及协议栈的基本概念

1.1、什么是协议
协议是网络中计算机或设备之间进行通信的一系列规则的集合。常用协议有IP、TCP、HTTP、POP3、SMTP等。 1.4、层次间的无关性
 所谓层次间无关性，就是指较高层次和相邻的相低层次进行通信时，只是利用较低层次提供的接口和服务，而不需了解低层实现该功能所采用的算法和协议的细节；较低层次也仅是使用从高层系统传送来的参数和控制信息 3、常见的网络协议
TCP/IP：工业标准、开放式协议，Internet网络的标准
IPX/SPX：Novell开发的Netware操作系统使用的协议，IPX为网际数据包交换协议，工作在网络层，SPX为序列数据包交换协议 Telnet在发送端和接收端使用TCP的23号端口以进行专用的通信。 （6）DHCP服务
DHCP是动态主机配置协议(DHCP)，服务器可以提供的信息有:
1、IP地址
2、子网掩码(subnet mask)
3、域名(domain name)
4、默认网关(default

有哪些常见的网络协议

协议是网络中计算机或设备之间进行通信的一系列规则的集合。常用协议有IP、TCP、HTTP、POP3、SMTP等。

有哪些常见的网络协议

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