近几年随着Docker容器技术、微服务等架构的兴起，人们开始意识到服务发现的必要性。微服务架构简单来说，是一种以一些微服务来替代开发单个大而全应用的方法,每一个小服务运行在自己的进程里,并以轻量级的机制来通信,通常是HTTPRESTfulAPI。微服务强调小快灵,任何一个相对独立的功能服务不再是一个模块,而是一个独立的服务。那么，当我们需要

参考文档：https://www.nginx.com/resources/wiki/modules/lua/nginxapiforluaNginxLua模块指令：Nginx共11个处理阶段，而相应的处理阶段是可以做插入式处理，即可插拔式架构；另外指令可以在http、serve

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测试环境：阿里云服务器ECSOS:debian9服务器配置信息：架构：              x86_64CPU 运行模式：    32bit, 64bit字节序：           Little EndianCPU:                   8在线 CPU 列表：   0

1前言计算机软件技术发展到现在，软件架构的演进无不朝着让开发者能够更加轻松快捷地构建大型复杂应用的方向发展。容器技术最初是为了解决运行环境的不一致问题而产生的，随着不断地发展，围绕容器技术衍生出来越来越多的新方向。最近几年，云计算领域不断地出现很多新的软件架构模式，其中有一些很热门的概念名词如：云原生

本文从CommonsDBCPtestOnBorrow的作用机制着手，管中窥豹，从一点去分析数据库连接池获取的过程以及架构分层设计。以下内容会按照每层的作用，贯穿分析整个调用流程。

对象存储是一种将数据作为对象进行管理的网络存储架构，早期常被用于数据备份归档等场景。对象存储是一种将数据作为对象进行管理的网络存储架构，早期常被用于数据备份归档等场景。随着各行业数字化转型深入，非结构化数据呈现爆发式增长，对象存储作为能够提供可大规模扩展且经济高效的存储方案，其应用愈发广泛，逐渐深入政务、金融等客户的核心业务领域，这也对对象存储的可靠性、可用

深入了解神经网络本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本章将讨论如下主题：详解神经网络的不

PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数，我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子：在上面这个例子中，输入是包含两个正值、两个负值的张量，对其调用ReLU函数，负值将取为0，正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节，我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。

深入了解神经网络本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本章将讨论如下主题：详解神经网络的不