基于PB级海量数据实现数据服务平台，需要从各个不同的角度去权衡，主要包括实践背景、技术选型、架构设计，我们基于这三个方面进行了架构实践，下面分别从这三个方面进行详细分析讨论：实践背景该数据服务平台架构设计之初，实践的背景可以从三个维度来进行说明：当前现状、业务需求、架构需求，分别如下所示：当前现状收集了当前已有数据、分工、团队

1、模糊查询效率很低：原因：like本身效率就比较低，应该尽量避免查询条件使用like;对于like’%…%’(全模糊）这样的条件，是无法使用索引的，全表扫描自然会效率很低；另外由于匹配算法的关系，模糊查询的字段长度越大，查询的效率就越低。解决办法：首先尽量避免模糊查询，如果因为业务需要一定要使用模糊查询，则至

一个目标：容器操作；两地三中心；四层服务发现；五种Pod共享资源；六个CNI常用插件；七层负载均衡；八种隔离维度；九个网络模型原则；十类IP地址；百级产品线；千级物理机；万级容器；相如无亿，K8s有亿：亿级日服务人次。一个目标：容器操作Kubernetes（k8s）是自动化容器操作的开源平台。这些容

建立连接：packageInit;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.hbase.;importorg.apache.hadoop.hbase.client.;importja

背景UI2CODE的目标是通过分析视觉稿得到对应的代码，让AI提高开发效率。然而过去静态化页面的产出，不能得到业务场景的需求。针对于此，我们以UI2CODE自动化开发为基底，结合Redux的消息机制，将自动化生成的维度提升到页面的处理。透过框架，可自动化生成页面代码，并且具有数据驱动展示、消息派送等动态性能力。期望在复杂的业务场景下，简化开发的

一、背景美团App、大众点评App都是重运营的应用。对于App里运营资源、基础配置，需要根据城市、版本、平台、渠道等不同的维度进行运营管理。如何在版本快速迭代过程中，保持运营资源能够被高效、稳定和灵活地配置，是我们团队面临的重大考验。在这种背景下，大众点评移动开发组必须要打造一个稳定、灵活、高效的运营配置平台。本文主要分享我们在建设高效的运营配

存储引擎决定了表的类型，而表内存放的数据也要有不同的类型，每种数据类型都有自己的宽度，但宽度是可选的详细参考：http://www.runoob.com/mysql/mysqldatatypes.html(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.runo

　　自动编码器的两个主要组成部分;编码器和解码器　　编码器将输入压缩成一小组“编码”(通常，编码器输出的维数远小于编码器输入)　　解码器然后将编码器输出扩展为与编码器输入具有相同维度的输出　　换句话说，自动编码器旨在“重建”输入，同时学习数据的有限表示(即“编码”)　　1.导入数据　　(x\_train,y\_train),(x\_

作为分布式缓存系统，Redis大量的应用于互联网行业的各类应用，即使是传统行业，只要是面向公众客户的互联网应用，因用户数的激增，也纷纷基于Redis做架构的改造。像微博及Twitter这两大社交平台重度依赖Redis来承载海量用户访问，通过构建可灵活扩展的Redis集群让其能够承载上亿用户的访问规模。我们按照Redis数据结构维度，其适用的具体场景如

天翼云AccessOne零信任服务提供统一平台进行身份和设备管理。企业可根据员工角色、组织进行精细化授权，以及终端、网络环境等维度灵活配置访问准入标准，同时持续监测访问流量行为和终端安全状态，发现异常即采取动态调整权限或阻断等手段进行处理。在解决复杂企业人员远程接入、权限混乱等安全问题同时，也能有效识别钓鱼攻/击、VPN账密泄露入侵行为，并帮助企业及时响应和处置。