Easter79 Easter79
3年前
springcloud使用Hystrix实现微服务的容错处理
使用Hystrix实现微服务的容错处理容错机制如果服务提供者相应非常缓慢,那么消费者对提供者的请求就会被强制等待,知道提供者相应超时。在高负载场景下,如果不作任何处理,此类问题可能会导致服务消费者的资源耗尽甚至整个系统崩溃。雪崩效应微服务架构的应用系统通常包含多个服务层,微服务之间通过网络进行通信,从而支撑起整个应用系统,因此,微服务之间难免
风斗 风斗
4年前
2021 春招通关 BAT 最新 Android 常用面试真题
前言金三银四招聘旺季已经开启,如果有面试准备的,临阵磨枪,不快也光。如果没面试想法的,也可以看看这些问题以及它们的解析,对提升技术也是很有帮助的。内容涵盖五大部分:Java基础部分、Android部分、数据结构与算法部分、常用的开源库部分、计算机网络认识部分。Java基础部分内容主要包括操作系统相关、JDK&JVM&JRE、面向
为“领头雁”赋能,我们一直在路上!
注重优化学生体验,打通“手机电脑”网络两端,通过线上点播观看,为妇联干部提供专业、系统的培训服务;设置提升校检人员的科学节点,及时发布短信提醒,技术团队可实时在线答疑,有效提升培训效率;通过在线发放评价问卷,了解学生的课程评价和培训需求,为后续培训做准备,形成闭环工作。在各级妇联的精心组织安排下,广大学生学习热情高涨,互动交流热情高涨,学习氛围浓厚。毕业率
如何通过数据分析鉴别假微博大V?
MCN并不是一个新出现的模式,很早就出现的微博、公众号等都具有MCN特征。但当以短视频为主的新型媒体出现后,MCN才爆发出强大的社会影响力。当前,借助于MCN实现企业爆发式的销售增长,是非常火热的一种渠道形态。01什么是MCNMCN(MutiChannelNetwork)即多渠道网络服务,它通过持续的内容输出来实现特定商业目标。在MCN机构出现之前,其实
Wesley13 Wesley13
3年前
CDN+MEC风口来袭,落寞的老牌厂商能否乘风而起?
编者按:CDN行业经历腥风血雨的价格战后,市场格局重新洗牌,在价格战中被大肆围剿传统CDN厂商又该何去何从?MEC会是他们在CDN赛道下半场的取胜之钥吗?随着万物互联,移动直播、短视频、AR及AI等新型互联网服务的兴起,流量迎来海量增长,对现有网络的承载能力带来了严峻的挑战,在5G和物联网时代,CDN作为“互联网网速加速器”也迎来了新的发展
Stella981 Stella981
3年前
LVS,HAPROXY,NGINX各自的优缺点
Nginx/LVS/HAProxy的基于Linux的开源免费的负载均衡软件。LVS:使用集群技术和Linux操作系统实现一个高性能、高可用的服务器,它具有很好的可伸缩性、可靠性和可管理性,是一款强大实用的开源软件。LVS的优点:1:抗负载能力强、是工作在网络4层之上仅作分发之用,没有流量的产生,这个特点也决定了它在负载均衡软件里的性能最强的,也保
Stella981 Stella981
3年前
SpringBoot cache
  昨天在部署项目时遇到一个问题,因为服务要部署到外网使用,中间经过了较多的网络传输限制,而且要加载arcgis等较大的文件,所以在部署后,发现页面loading需要很长时间,而且刷新也要重新从服务器下载文件。这当然是不能忍受的,即使在不考虑文件大小的情况下,我们也希望我们的静态文件如js,css,json,img等,可以在刷新的时候尽量不重新加载,这
Wesley13 Wesley13
3年前
GITEE 使用教程
这篇文章的目的是记录我的关于GitHub的内容,从注册、下载直到设置成功每一步都有解释,其中有一些截图或者代码来自于网络。GitHub和码云均基于Git,所以两者的操作方法基本一致,只需要学习其中一种即可。GitHub与码云均提供免费的代码仓库。GitHub免费版只能创建公开的项目,私有项目需要付费,截止本文发布时,服务费用是$7.00;
专注IP定位 专注IP定位
3年前
苏丹2021年10月25政变断网事件
据BBC、英国卫报和法国国际广播电视台RFI等相关媒体报道,苏丹时间10月25日凌晨发生军事政变,苏丹过渡政府内几名部长被军方逮捕,随后总理阿卜杜拉·哈姆杜克(AbdallahHamdok)也遭到了软禁,军方宣布进入紧急状态,全国网络服务被切断。断网情况据网动仪观察,苏丹在北京时间2021年10月25日11点(苏丹时间2021年10月25日05点),出现了
Wesley13 Wesley13
3年前
CNN中常用的四种卷积详解
卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络,深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些?1\.一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核(卷积核也是矩阵)进行对应元素相乘并求和,所以一次卷积的结果的输出是一个数,最后对整个输入输入矩阵进行遍历,