关于线程和线程池的学习，我们可以从以下几个方面入手：第一，什么是线程，线程和进程的区别是什么第二，线程中的基本概念，线程的生命周期第三，单线程和多线程第四，线程池的原理解析第五，常见的几种线程池的特点以及各自的应用场景一、什么是线程线程，程序执

PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时，也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中，我们已经发布了目标检测FasterRCNN、MobileNetSSD、PyramidBox和场景文字识别CRNNCTC、OCRAttention共计5个预训练模型。近期，在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型，丰富扩充了预训练模

场景：你有若干机器，却只有一台能被外网访问，如果要让外网访问到你其它机器上的服务，就需要做反向代理，在上一篇(http://my.oschina.net/waterbear/blog/287481)文章中，我们用nodejs轻松实现了http反向代理。如果是TCP服务，例如mysql数据库，同样用nodejs来做实现一个反向代理也是很容易的。

Tomcat支持三种接收请求的处理方式： BIO, NIO, APRBIO模式： 阻塞式I/O操作，表示Tomcat使用的是传统JavaI/O操作（即：java.io包及其子包）；Tomcat7以下版本默认情况下是以BIO模式运行的，由于每个请求的都要创建一个线程来处理，因此线程的开销较大，不能处理高兵的场景，在三种模式

一般初期公司需要面对非常复杂的业务场景，而且随着业务的发展，变化的可能性非常高。所以在微服务架构设计之初，我们就期望我们的微服务体系能：不绑定到特定的框架、语言服务最好是Restful风格足够简单，容易落地，将来能扩展和Docker相容性好目前常见的微服务相关框架：Dubbo、DubboXS

作者介绍：张亿皓，小红书基础技术部资深开发工程师，负责数据库相关的研发和落地工作。TiDB在小红书业务场景的应用简介2017年，小红书已经开始在生产业务中使用TiDB，真正成体系的去做TiDB的落地是在2018年，为什么要选择使用TiDB？当今很多公司的业务都是数据驱动，面对小红书A

在reactnative中我们可以通过setNativeProps直接改动组件并触发局部刷新，不用使用props或state.对此，官方的说明以及使用场景：什么时候使用setNativeProps呢？在（不得不）频繁刷新而又遇到了性能瓶颈的时候。直接操作组件并不是应该经常使用的工具。一般来说只是用来创建连续的动画，同时避免渲染组件结构和同步

1.业务场景 公司要进行多个城市的互联网教育项目，业务是天朝正统k12（呜呼哀哉）的教育范儿，现总用户量大概在300万左右，按照现有情况估算3年后会达到千万左右，按照用户量百万级的标准进行设计，高发时段并发可达100万QPS。2.业务架构!(http://sta

1. Flink的引入这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flin

RabbitMQ队列延迟1\.场景：“订单下单成功后，15分钟未支付自动取消”1.传统处理超时订单采取定时任务轮训数据库订单，并且批量处理。其弊端也是显而易见的；对服务器、数据库性会有很大的要求，并且当处理大量订单起来会很力不从心,而且实时性也不是特别好。当然传统的手法还可以再