摘要：華為雲鯤鵬Redis，業界首個基於自研ARM-Based全棧整合的Redis雲服務，支援雙機熱備的HA架構，提供單機、主備、Proxy叢集、Cluster叢集例項型別，滿足高讀寫效能場景及彈性變配的業務需求。 分散式快取服務DCS 相容兩種記憶體資料庫引擎，提供即開即用 /便捷管理線上分散式快取能力。

 作者：HelloGitHub-**小魚乾** 本週的 GitHub 熱點速覽的關鍵詞便是 `nb`，也是本週特推之一的專案

CRF:Conditional Random Field，即條件隨機場。 首先介紹一下基礎背景知識。機器學習中的分類問題可以分為硬分類和軟分類。硬分類常見的模型有SVM、PLA、LDA等。SVM可以稱為max margin classifier，基於幾何間隔進行分類。軟分類一般分為logistic Regne

> 每個時代，都不會虧待會學習的人。 大家好，我是 yes。 這種設計類問題想必大家都不陌生，面試時或多或少都能碰到。 比如如何寫一個執行緒池？如何寫一個 HashMap ？如何寫一個 RPC 框架等等，當然這裡的寫不是真的叫你用程式碼寫出來，只是說說設計理念，整體架構。 這個面試題來自於一個讀者的位

一. cocos creator 提供的幾種適配策略 EXACT_FIT： 　　　整個應用程式在指定區域可見，無需嘗試保留原始縱橫比。可能會出現失真，應用程式會被拉伸或壓縮。也就是說設計解析度的長和寬不會等比縮放，它們會各自進行縮放，設計解析度的寬會用 “螢幕寬/設計解析度寬” 作為縮放因子，設計解析

《2020年敏捷狀態報告》中顯示，現今許多組織還在學習如何實施敏捷。受訪者中也有大約50%的人表示，他們的團隊中只有不到一半的人在使用敏捷，而其中仍有高達84%的人承認他們的組織沒有達到高水平的能力。 一部分公司或團隊在踐行敏捷後取得了巨大的成功，讓更多的人趨之若鶩，紛紛轉型敏捷。但轉型敏捷絕非易事，在

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大家好，歡迎閱讀深度學習專題。 我們之前的機器學習專題已經結束了，我們把機器學習領域當中常用的演算法、模型以及它們的原理以及實現都過了一遍。雖然還有一些技術，比如馬爾科夫、隱馬爾科夫、條件隨機場等等沒有涉及到。但是這些內容相比來說要弱一些，使用頻率並不是非常高，我們就不一一敘述了，感興趣的同學可以自行研究一下

索引是幫助mysql高效獲取資料的排好序的資料結構 B+Tree(B-Tree) 非葉子節點不儲存data，只儲存索引（冗餘），可以放更多的索引 葉子節點包含所有索引欄位 葉子節點用指標連線（雙向）-便於範圍查詢，提高取件訪問的效能 MYISAM索引檔案和資料檔案是分離的（非聚集），一個表

在上一章中[SpringBoot整合RabbitMQ](修改地址)，已經詳細介紹了訊息佇列的作用，這一種我們直接來學習SpringBoot如何整合kafka傳送訊息。 ## kafka簡介 kafka是用Scala和Java語言開發的，高吞吐量的分散式訊息中介軟體。高吞吐量使它在大資料領域具有天然的優勢，

## 概述 當你的 Java 業務容器化上 K8S 後，如果對其進行監控呢？Prometheus 社群開發了 JMX Exporter 來匯出 JVM 的監控指標，以便使用 Prometheus 來採集監控資料。本文將介紹如何利用 Prometheus 與 JMX Exporter 來監控你 Java 應用

　　最近做了一個專案，裡面有涉及到監控PC桌面和監視手機螢幕的功能，客戶需要在PC電腦上和安卓手機上都能夠觀看對方的螢幕，而對方的裝置既可以是PC電腦，也可以是安卓手機。        為了便於以後複習，我把這個螢幕監控的功能單獨提出來做了個Demo名為ScreenMo

原創文章，轉載請標註出處：[https://www.cnblogs.com/V1haoge/p/10755313.html](https://www.cnblogs.com/V1haoge/p/10755313.html) ## 一、SPI是什麼 SPI是相對API而言的。 API指的是應用對服務呼叫方提供

> 感謝王祥虎@wangxianghu 投稿 Apache Hudi是由Uber開發並開源的資料湖框架，它於2019年1月進入Apache孵化器孵化，次年5月份順利畢業晉升為Apache頂級專案。是當前最為熱門的資料湖框架之一。 ## 1. 為何要解耦 Hudi自誕生至今一直使用Spark作為其資料處理