几个月前，我在这篇文章中给自己挖了个坑：文中提到的实际问题就是服务探活，今天来填上这个坑。在微服务架构下，服务提供方（Provider）的节点一般不止一个，消费方（Consumer）根据负载均衡算法挑选一个健康的节点进行调用。识别Provider节点是否健康，这便是服务探活要讨论的内容。健康的节点可定义为能正常响应Consumer请求的节点，不健康自然是不

failfast机制快速失败模块的职责是检测错误，然后让系统的下一个最高级别处理错误。一旦发生异常，直接停止并上报。尽最大努力去抛出异常。这样做的好处是可以预先识别出一些错误情况，但是它同样也可能会为我们带来一些问题。集合类的failfast机制当多个线程对部分集合进行结构上的改变操作，有可能会产生failfast机制，这时候会抛出ConcurrentM

概念性解读(Ack的灵活)         首先啊，有的人不是太理解这个Ack是什么，讲的接地气一点，其实就是一个通知，怎么说呢，当我监听消费者，正常情况下，不会出异常，但是如果是出现了异常，甚至是没有获取的异常，那是不是这条数据就会作废，但是我们肯定不希望这样的情况出现，我们想要的是，如果在出现异常的时候，我们识别到，如果确

初赛阶段：针对胃癌病理切片，对发生癌症病变的区域进行像素级预测并对癌症类别进行分类。初赛将进行2种胃癌类别的检测任务，具体分为：1、识别出病理图片的癌症类别2、病理图片的病灶分割复赛阶段：与初赛阶段任务相同，但相较于初赛，复赛将进行3种胃癌类别（管状腺癌、粘液腺癌、乳头状腺癌）的检测任务。赛题数据与提交说明数据示例如下，每张小图包含一种胃癌类别。选手需要提

大概这几条路：1）自己做开源项目，足够好，然后鼓励你的关注者给你donate，老外常年用paypal收打赏。nb一点，直接有人给你包了，类似vue的尤大大。2）用心写各种demo或者教程，好看易懂，勤维护，也有人给你打赏，写的多了还可以出书，类似阮一峰和廖雪峰。3）多做前端，写几个自己开发的工具类app，笔记啊，图片识别的类似小工具，真的好用，可以加一些小广

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近日，AI这家虚拟化AI基础架构的公司，发布了第一个分数GPU共享系统，用于Kubernetes上的深度学习工作负载。分数GPU系统特别适用于诸如推理之类的轻量级AI任务，透明地使数据科学和AI工程团队能够在单个GPU上同时运行多个工作负载，从而使公司能够运行更多的工作负载，例如计算机视觉，语音识别和在同一硬件上进行自然语言处理，从而降低了成本。对于深度

Redis的哨兵机制中，如果是多哨兵模式，哨兵节点之间也是可以相互感知的，各种搜索之后出来的是千篇一律的一个基础配置文件，在配置当前哨兵节点的配置文件中，并没有配置其他哨兵节点的任何信息。如下是一个哨兵节点的配置信息，可以看到，哨兵与哨兵之间没有任何配置，死活想不明白，哨兵之间是如何自动识别的。sentinel端口port

概述词法分析是编译阶段的第一步。这个阶段的任务是从左到右一个字符一个字符地读入源程序，即对构成源程序的字符流进行扫描然后根据构词规则识别单词(也称单词符号或符号)。词法分析程序实现这个任务。词法分析程序可以使用Lex等工具自动生成。本项目实现了一个简单C语言词法分析器。软件首页：http://www.oschina.net/p/l

在传统的物流和仓储管理中，人工操作容易出现错误和低效率。然而，随着二维码技术的普及和二维码识别OCR接口的应用，物流和仓储管理实现了更高水平的自动化和智能化。通过扫描和解码二维码，物流和仓储管理系统可以实现货物跟踪、库存管理、智能仓库和安全控制等功能，提高了物流效率和仓储管理的准确性。