Go语言能做什么一、我们为什么选择Go语言选择Go语言的原因可能会有很多，关于Go语言的特性、优势等，我们在之前的文档中也已经介绍了很多了。但是最主要的原因，应该是基于以下两方面的考虑：执行性能缩短API的响应时长，解决批量请求访问超时的问题。在Uwork的业务场景下，一次API批量请求，往往会涉及对另外接口服务的多次调用，而在之前的PHP实现模式下，要做到

这是一个学练考一体化的学习系统，其中有考试功能，支持五种题型：单选，多选，判断，简答，填空，可批量上传导出试题，可以设置模拟考试，结课考试和正式考试，支持外网和局域网私有化部署。1.在线考试无纸化在线考试，系统自动评分，支持千人同考，满足多场景的考试需求！2.定时考试定时开始定时结束，可以自定义参考学员组，考试结束自动强制交卷。例如：2020年11

自GoogleDataflow模型被提出以来，流批一体就成为分布式计算引擎最为主流的发展趋势。流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性，提供统一编程接口开发两种场景的应用并保证它们的底层执行逻辑是一致的。对用户来说流批一体很大程度上减少了开发维护的成本，但同时这对计算引擎来说是一个很大的挑战。作为Dataflow模型

分库分表理解　　　分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发，通常策略有两种：垂直分库，水平拆分　　垂直拆分：是根据业务将一个库拆分为多个库，将一个表拆分为多个表，例如：将不常用的字段和经常访问的字段分开存放，在实际开发由于跟业务关系紧密，所以一般采用水平拆分。　　水平拆分：则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库，来进行维护，

2019年是5G商用元年，截至6月，全球已有31个国家54家电信运营商宣布部署了5G商用网络，20个国家的35家运营商开通5G商用网络。中国工信部6月6日正式发放5G商用牌照，年内有望在部分城市开通5G服务，《福布斯》把5G评为2020十大科技趋势首位。5G不仅支持超大带宽（eMBB）应用场景，还支持超低时延（uRLLC）、海量物联网连接（mMTC）

    在一些复杂的应用开发中，一个应用可能会涉及到连接多个数据源，所谓多数据源这里就定义为至少连接两个及以上的数据库了。    下面列举两种常用的场景：    一种是读写分离的数据源，例如一个读库和一个写库，读库负责各种查询操作，写库负责各种添加、修改、删除。    另一种是多个数据源之间并没有特别明显的操作，只是程序

为什么要做性能调优？一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。所以，要不要做性能调优，这个问题其实很好回答。所有的系统在开发完之后，多多少少都会有性能问题，我们首先要做的就是想办法把问题暴露出来，例如进行压力测试、模拟可能的操作场景等等，再通过性能调

这次是真的好长时间都没有写博客了，主要不是因为工作上的事，主要还是这个问题真的有点复杂，实现起来有点麻烦，所以研究了很长时间(大约有一个月的时间)。但是幸好最后问题搞定了~~一、问题场景想实现360手机卫士那样可以拦截应用请求系统的一些权限(比如：位置信息，通讯录等)二、目的公司开发的app需要使用音频权限，但是总是被360那样的安全管家所拦

使用场景当我们的服务收到一个请求后，需要大量调用下游服务获取业务数据，然后对数据进行转换、计算后，响应给请求方。如果我们采用串行获取下游数据，势必会增加响应时长，降低接口的qps。如果是并行获取下游数据，则是不错的。最直接想到的并行获取方法，无非是将一个个获取数据的方法封装成一个个task，然后放到线程池里执行。但这种没经过设计的使用方

卷积神经网络表征可视化研究综述（1）转载自：人工智能技术与咨询源自：自动化学报作者：司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,