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日前，由又拍雲舉辦的大資料與 AI 技術實踐｜Open Talk 杭州站沙龍在杭州西溪科創園順利舉辦。本次活動邀請了有贊、個推、方得智慧、又拍雲等公司核心技術開發者，現場分享各自領域的大資料技術經驗和心得。以下內容整理自又拍雲資深開發工程師張召現場分享： 張召，資深開發工程師，目前負責又拍雲 CDN 的重新

## 構建自託管的筆記系統 這兩年各種筆記系統快速井噴，好像誰都能來摻一腳，app store隨便搜尋一個關鍵字就會有一大堆的結果，從老牌的印象筆記，Bear，MWeb，有道雲筆記再到新星專注筆記之類，從買斷制到訂閱制，從全平臺到iOS獨佔，什麼樣的都有，如果你是一個相對包容的人，那麼大牌的筆記軟體就足以滿

在一個Spring Boot專案中，連線多個數據源還是比較常見的。之前也介紹瞭如何在幾種常用框架的場景下配置多資料來源，具體可見： - [Spring Boot 2.x基礎教程：JdbcTemplate的多資料來源配置](http://blog.didispace.com/spring-boot-learn

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前段時間有讀者提議講講索引下推，這期就把這事兒安排上。多餘的前言就不贅述了，我們直接開始。 列位坐好！ 圖注：思維導圖  回表操作 對於資料庫來說，只要涉及到索引，必然繞不過去回表操作。當然這也是我們今天所講內容的前調基礎。 說到回表，我們需要從索引開始說起。別擔心，不會長篇大論，這裡只是簡單講

服務心跳 Nacos Client會維護一個定時任務通過持續呼叫服務端的介面更新心跳時間，保證自己處於存活狀態，防止服務端將服務剔除，Nacos預設5秒向服務端傳送一次，通過請求服務端介面/instance/beat傳送心跳。客戶端服務在註冊服務的時候會增加一個心跳的任務，如下圖所示: 首先看下BeatI

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前言 ========== Lab一做一晚上，blog一寫能寫兩天，比做Lab的時間還長（ 這篇博文是半夜才寫完的，本來打算寫完後立刻發出來，但由於今天發現白天發博點選量會高點，就睡了一覺後才發（幾十的點選量也是點選量啊T_T）.... 我個人計劃採用bottom-up的方式，用兩篇blog配合原始碼講解xv

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ArrayBlockingQueue實際應用場景 之前在某公司做過一款情緒識別的系統，這套系統通過呼叫攝像頭介面採集人臉資訊，將採集的人臉資訊做人臉識別和情緒分析，最終經過一定的演算法將個人情緒資料轉化具體行為指標值。其中採集圖片的部分就用到了併發佇列ArrayBlockingQueue。 如上圖所示：攝

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