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## 本文看點  ## 前言 驗證資料是貫穿所有應用程式層(從表示層到持久層)的常見任務。通常在每一層實現相同的驗證邏輯，這既費時又容易出

此文章用來記錄hashmap的一些特點（在學習中的所瞭解的，如有不足，請指正） ### 什麼是hash表 #### 概念 先來一段百度百科的的解釋 > [散列表](https://baike.baidu.com/item/散列表/10027933)（Hash table，也叫雜湊表），是根據關鍵

## 概述 下面幾個問題，相信廣大 K8s 使用者在日常叢集運維中都曾經遇到過: - 叢集中的某個應用被刪除了，誰幹的？ - Apiserver 的負載突然變高，大量訪問失敗，叢集中到底發生了什麼？ - 叢集節點 NotReady，是什麼原因導致的？ - 叢集的節點發生了自動擴容，是什麼觸發的？什麼時間觸

ABP預設的資料庫是SQLServer，不過ABP框架底層是EF框架，因此也是很容易支援其他型別的資料庫的，本篇隨筆介紹在ABP框架使用Mysql資料庫，以及基於SQLServer建立MySql資料庫的架構和資料的處理。 如果需要其他方式資料庫的支援，那麼需要引入相應的支援程式集。Nuget中安裝MySql相

一，引言 　　之前在講Azure CosmosDB Core(SQL)核心的時候，使用了EF Core 的方式，引用了 “Microsoft.EntityFrameworkCore.Cosmos” 的NuGet包，而今天來個簡單的，使用 "Microsoft.Azure.Cosmos"

> Elastic Search 的底層是開源庫 Lucene。但是Lucene的使用門檻比較高，必須自己寫程式碼去呼叫它的介面。而Elastic Search的出現正是為了解決了這個問題，它是 Lucene 的封裝，提供了 REST API 的操作介面，我們可以開箱即用。 ## 環境 * JDK版本：

在上週我寫了一篇“基於機器學習的銀行電話營銷客戶購買可能性預測分析”，那是作為對客戶購買可能性預測分析的第一次驗證案例的嘗試。今天是基於機器學習的客戶購買可能性預測分析的第二次驗證案例：推薦系統。 推薦系統 基於熱度推薦：由專家或者一定時期產品銷售情況或者主推產品，製作一個排行榜，在沒有使用者資料的情況下

問題描述 由於Azure Redis的效能在不同級別表現不同，當需要升級/縮放Redis的時候，從使用者的角度： 需要知道有那些步驟？ 注意事項？ 潛在影響？ 停機事件視窗? 升級預估時間？   解決方案 從使用的步驟出發，升級的步驟為： 1）Azure門戶頁面操作 選擇縮放(Scale)目

在分庫的業務場景和跨資料庫例項獲取資訊之類的場景中，我們會遇到處理多個數據源訪問的問題，**通常情況下可以採用中介軟體**，如cobar, tddl, mycat等。 但取決於業務需求，有時我們需要直接通過MyBatis和SpringData來完成這個任務。即使沒有，**理解MyBatis多資料來源配置的過

Azure Data Factory（簡寫 ADF）是Azure的雲ETL服務，簡單的說，就是雲上的SSIS。ADF是基於雲的ETL，用於資料整合和資料轉換，不需要程式碼，直接通過UI（code-free UI）來設計，可進行直觀監控和管理。使用者還可以把現有的SSIS packages部署到Azure，並和

一位七牛的資深架構師曾經說過這樣一句話： > Nginx+業務邏輯層+資料庫+快取層+訊息佇列，這種模型幾乎能適配絕大部分的業務場景。 這麼多年過去了，這句話或深或淺地影響了我的技術選擇，以至於後來我花了很多時間去重點學習快取相關的技術。 我在10年前開始使用快取，從本地快取、到分散式快取、再到多

[TOC] > **白日夢感覺作為研發同學的你可能真的沒必要了解摸清楚關於redo log的這些機制。專注於寫SQL完全能hold住日常的工作。** > > **但是呢，感覺最好還是要了解一下，因為一般面試官都知道redo log是咋回事，其次是大家茶前飯後嘮嗑時也能多少能插幾句嘴**。 文章公號 首發

排行榜 懂行的老哥一看這個小標題，就知道我要以排行榜作為切入點，去講 Redis 的 zset 了。 是的，經典面試題，請實現一個排行榜，大部分情況下就是在考驗你知不知道 Redis 的 zset 結構，和其對應的操作。 當然了，排行榜我們也可以基於其他的解決方案。比如 mysql。 我曾經就基於 mys

## 前言 最近在V站上看到一個外賣推廣的小程式，意思大概是類似淘寶聯盟那種，別人走自己的連結後，自己可以抽取大概4%-6%的提成。覺得還蠻有意思的，一開始開源的是靜態頁面寫死的，所以我這邊用.Net Core寫了個簡單的後臺。 左邊是無後臺的，右邊紅色框是後臺配置的。當然功能是很簡單的，主要是記錄釋出到