Azure Terraform(五)利用Azure DevOps 實現自動化部署基礎資源

一,引言   上一篇我們結合學習 Azure Traffic Manger 的內容,做了一個負載均衡的基礎設施架構。通過 Terraform 部署執行計劃,將整個 Azure Traffic Manager 結合 Azure Web App 的架構快速部署到雲上。然後再將我們的示例專案程式碼部署到對應的不同區

sa-token 之許可權驗證

# 許可權驗證 ### 核心思想 所謂許可權驗證,驗證的核心就是當前賬號是否擁有一個許可權碼 有:就讓你通過、沒有:那麼禁止訪問 再往底了說,就是每個賬號都會擁有一個許可權碼集合,我來驗證這個集合中是否包括我需要檢測的那個許可權碼 例如:當前賬號擁有許可權碼集合:["user:add", "user:d

Docker部署ElasticSearch叢集

### 1.前言 為什麼要用ElasticSearch?我們的應用經常需要新增檢索功能,開源的Elastic Search是目前全文檢索引擎的首選。它可以快速的儲存、搜尋和分析海量資料。ElasticSearch是一個分散式搜尋框架,提供RestfulAPI,底層基於Lucene,採用多shard(分片)

MySQL全面瓦解16:儲存過程相關

概述 大多數SQL語句都是針對一個或多個表的單條語句。但並非所有業務都這麼簡單,經常會有複雜的操作需要多條語句才能完成。 比如使用者購買一個商品,要刪減庫存表,要生成訂單資料,要儲存支付資訊等等,他是一個批量的語句執行行為。 儲存過程簡單來說,就是為以後的使用而儲存的一條或多條MySQL語句的集合。可將其視為

Burp suite的系列介紹 (1)

## 前言 為了進行Web安全方面的學習,Burp suite是必備的工具之一,我們將會從多個模組進行逐步的學習。 ## Burp suite的應用場景 1、HTTP服務端介面測試。 2、HTTP客戶端和HTTP服務端通訊測試。 3、Cookie統計分析。 4、HTTP伺服器WEB安全掃描。 5、WEB

沒搞清楚網路I/O模型?那怎麼入門Netty

微信搜尋【阿丸筆記】,關注Java/MySQL/中介軟體各系列原創實戰筆記,乾貨滿滿。   本文是Netty系列筆記第二篇 Netty是網路應用框架,所以從最本質的角度來看,是對網路I/O模型的封裝使用。 因此,要深刻理解Netty的高效能,也必須從網路I/O模型說起。   看完

簡要MR與Spark在Shuffle區別

**一、區別** ①本質上相同,都是把Map端資料分類處理後交由Reduce的過程。 ②資料流有所區別,MR按map, spill, merge, shuffle, sort, r educe等各階段逐一實現。Spark基於DAG資料流,可實現更復雜資料流操作(根據寬/窄依賴實現) ③實現功能上有所區

微信小程式request請求的封裝

[TOC](目錄) # 1,前言 *** 在開發微信小程式的過程中,避免不了和服務端請求資料,微信小程式給我們提供了`wx.request`這個API,呼叫方法如下 ```javascript wx.request({ url: 'www.baidu.com', //僅為示例,並非真實的介面地址 d

諸葛 VS 龐統,拿下 Paxos 共識演算法

## 前言 分散式確實是一個有趣的話題,只要你留心觀察,分散式在生活中無處不在。 悟空哥最開始學習分散式是從一篇非常用心寫的技術徵文開始的,而且這篇文章獲得了徵文第一名,在此感謝掘金社群提供的平臺。想學習的同學可以點這個文章連結:[《這三年被分散式坑慘了,曝光十大坑》](https://juejin.cn

Azure Key Valut 簡介

Azure Key Vault(金鑰庫)是用於安全地儲存和訪問Secret的雲服務,Secret是需要嚴格控制訪問許可權的內容,例如API金鑰,密碼,證書或加密金鑰。Key Vault Service支援兩種型別的容器:保管庫(Valut)和託管HSM池(Hardware Security Module Po

終於可以愉快的擼Java非同步程式碼了!

  非同步響應式程式設計可以極大的提高系統的併發呑吐量,但由於Java沒有類似於其他語言的Async/Await機制,所以只能通過CompletableFuture.thenXXX()來串聯各個非同步任務,這給習慣了寫同步增刪改查的小夥伴們帶來了些小麻煩。如果說C#基於狀態機在編譯時實現了

《我想進大廠》之分散式事務篇

對於分散式事務,相信所有人都應該很瞭解,為什麼會有分散式事務?無論是資料量導致的分庫,還是現在微服務盛行的場景都是他出現的原因。 這一篇內容還是避免不了俗套,主要的範圍無非是XA、2PC、3PC、TCC,再最後到Seata。 但是,我認為這東西,只是適用於面試和理論的瞭解,你真要說這些方案實際生產中有人用嗎?

CPNDet:粗暴地給CenterNet加入two-stage精調,更快更強 | ECCV 2020

> 本文為CenterNet作者發表的,論文提出anchor-free/two-stage目標檢測演算法CPN,使用關鍵點提取候選框再使用兩階段分類器進行預測。論文整體思路很簡單,但CPN的準確率和推理速度都很不錯,比原本的關鍵點演算法更快,原始碼也會公開,到時可以一試   來源:曉飛的演算法工

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