【Part1——理论篇】试想一个问题，如果我们要抓取某个微博大V微博的评论数据，应该怎么实现呢？最简单的做法就是找到微博评论数据接口，然后通过改变参数来获取最新数据并保存。首先从微博api寻找抓取评论的接口，如下图所示。但是很不幸，该接口频率受限，抓不了几次就被禁了，还没有开始起飞，就凉凉了。接下来小编又选择微博的移动端网站，先登录，然后找到我们想要抓

MySQL备份的几种方式最近一直想写点博客，但是不知道写什么，感觉自己最近的知识没有什么增加，今天想到了一篇可以写的博客。以前试过根据data文件夹备份MySQL，但是从来没有成功过，前几天帮助朋友还原MySQL，终于成功的将备份的data文件夹还原成功了。MySQL数据库算是常用的数据库中最好使用的数据库了，对于备份的操作也不例外。所以今天分享一下

哈希函数可以使数据序列的访问过程更加快速精确。通过哈希函数，可以更慢地定位数据元素：1直接寻址方法：以关键性字的值或关键性字的线性函数作为哈希地址。一、即H(key)key或H(key)akeyb，其中A和B是常数（这种散列函数称为自函数）2数值分析方法：在分析一组数据时，例如一组员工的出生日期，我们发现出生日期的后几个数字大致相同。在这种情况之

本文正文部分引用了58同城架师沈剑的文章，非常感谢他的分享。1、前言IM应用从服务端数据的角度来看，它是一种很特殊的应用场景，抛开基础数据、增值业务和附属功能不谈，单从IM聊天工具的立身之本——聊天数据来说，理论上是不需要在服务端存储的（或者说只需要短暂存储——比如离线消息，上线即拉走），这也是为什么微信在前段时间号称绝不存储用户聊天数

一，基础知识储备分布式跟踪的目标一个分布式系统由若干分布式服务构成，每一个请求会经过多个业务系统并留下足迹，但是这些分散的数据对于问题排查，或是流程优化都很有限，要能做到追踪每个请求的完整链路调用，收集链路调用上每个服务的性能数据，计算性能数据和比对性能指标（SLA），甚至能够再反馈到服务治理中，那么这就是分布式跟踪的目标。分布式跟踪的目的

Redis是一个超精简的基于内存的键值对数据库(keyvalue)，一般对并发有一定要求的应用都用其储存session，乃至整个数据库。不过它公自带一个最小化的命令行式的数据库管理工具，有时侯使用起来并不方便。不过Github上面已经有了很多图形化的管理工具，而且都针对REDIS做了一些优化，如自动折叠带schema的key等。RedisDesk

在MongoDB里面，一条文档大致相当于关系型数据库里面的一行。在关系型数据库里面，行是被存储在表里面，并且有一个严格的结构。MongoDB里面把文档存储在集合里面而不是存在表里面，最根本上的不同就是在数据库层面上没有强制的结构限制。   定义一个文档纲要  MongoEngine允许你为文档定义一个纲要这可以帮你减少编码错误，让你利用现有的字

1、概述　　Class文件是一组以8位字节为基础单位的二进制流，各个数据项目严格按照顺序紧凑的排列在Class文件中，中间没有添加任何的分隔符，这使得整个Class文件中存储的内容几乎全部是程序运行的必要数据。当遇到需要占用8个字节以上空间的数据项时，则会按照高位在前的方式分隔成多个8位字节进行存储。　　Class文件采用一种类似于C语言结构

在互联网公司或者一些并发量比较大的项目，虽然有各种项目架构设计、NoSQL、MQ、ES等解决比较高的并发访问，但是对于数据库来说，压力还是太大，这时候即使数据库架构、表结构、索引等都设计的很好了，但是还是扛不住的，主从复制通过读写分离缓解读负载。但是像淘宝这种项目，单一数据库肯定是不行的，为了解决这个问题，就可以使用分库分表PS：这是一篇学习博

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段