一.Netty介绍     Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架.Netty提供异步的.事件驱动的网络应用程序框架和工具,用以快速开发高性能.高可靠性的网络服务器和客户端程序.     也就是说,Netty 是一个基于NIO的客户.服务器端编程框架,使用Netty 可以确保你快速和简单的开发出一个网络应用,例如实现了某种协议的客户.服务端应用.Netty相当于简化和流线化了网络应用的编程开发过程,例如:基于TCP和UDP的socket服务开发.     “快速”和“简单”并不用产生…

1 1 1 Redis in Action : Redis  实战学习笔记 1 http://redis.io/ https://github.com/antirez/redis https://www.manning.com/books/redis-in-action Redis in Action Josiah CarlsonForeword by Salvatore Sanfilippo June 2013 ISBN 9781617290855 320 pages printed in b…

闲聊: 自从进了现在的公司,小颖就再没怎么接触vue了,最近不太忙,所以想再学习下vue,就看了看vue相关视频,顺便做个笔记嘻嘻. 视频地址:Vue 入门到实战1.Vue 入门到实战2 学习内容: 什么是vue? 官网回答: Vue (读音 /vjuː/,类似于 view) 是一套用于构建用户界面的渐进式框架.与其它大型框架不同的是,Vue 被设计为可以自底向上逐层应用.Vue 的核心库只关注视图层,不仅易于上手,还便于与第三方库或既有项目整合.另一方面,当与现代化的工具链以及各种支持类库结合…

最近在学习spring boot 发现对某些注解不是很深入的了解.看技术书给出的实例 会很疑惑为什么要用这个注解? 这个注解的作用?有其他相同作用的注解吗?这个注解的运行机制是什么?等等 springboot 相对spring 改变了些规则和使用方式.总感觉 还是需要把springboot的祖先了解下. 买了本spring 实战4 希望对我的了解有帮助. spring 的出现代替了更加重量级的企业java技术, 相对EJB  它提供了 简单的编程和轻量级. 一 spring bean java配…

学习资源: Elasticsearch中文社区日报https://elasticsearch.cn/article/ Elasticsearch 官网 https://www.elastic.co/ 购买了极客时间的视频课程 Elasticsearch核心技术与实战,在第一节视频课上,讲师阮一鸣提到一条学习建议-定目标. 我自己定的目标是写博客记录学习过程的收获和问题.作为常用系统为Windows 10的.Net程序员,自然要根据自身出发.所以elasticsearch要安装在windows10…

一.上节回顾 上一节,我带你一起学习了网络性能的评估方法.简单回顾一下,Linux 网络基于 TCP/IP协议栈构建,而在协议栈的不同层,我们所关注的网络性能也不尽相同. 在应用层,我们关注的是应用程序的并发连接数.每秒请求数.处理延迟.错误数等,可以使用 wrk.Jmeter 等工具,模拟用户的负载,得到想要的测试结果. 而在传输层,我们关注的是 TCP.UDP 等传输层协议的工作状况,比如 TCP 连接数.TCP 重传.TCP 错误数等.此时,你可以使用 iperf.netperf 等,来测…

一.上节回顾 专栏更新至今,四大基础模块的最后一个模块——网络篇,我们就已经学完了.很开心你还没有掉队,仍然在积极学习思考和实践操作,热情地留言和互动.还有不少同学分享了在实际生产环境中,碰到各种性能问题的分析思路和优化方法,这里也谢谢你们. 今天是性能优化答疑的第五期.照例,我从网络模块的留言中,摘出了一些典型问题,作为今天的答疑内容,集中回复.同样的,为了便于你学习理解,它们并不是严格按照文章顺序排列的. 每个问题,我都附上了留言区提问的截屏.如果你需要回顾内容原文,可以扫描每个问题右下方的…

一.上节回顾 不知不觉,我们已经学完了整个专栏的四大基础模块,即 CPU.内存.文件系统和磁盘 I/O.以及网络的性能分析和优化.相信你已经掌握了这些基础模块的基本分析.定位思路,并熟悉了相关的优化方法. 接下来,我们将进入最后一个重要模块—— 综合实战篇.这部分实战内容,也将是我们对前面所学知识的复习和深化. 我们都知道,随着 Kubernetes.Docker 等技术的普及,越来越多的企业,都已经走上了应用程序容器化的道路.我相信,你在了解学习这些技术的同时,一定也听说过不少,基于 Dock…

文章目录 1.ID3及C4.5算法基础 1.1 计算香农熵 1.2 按照给定特征划分数据集 1.3 选择最优特征 1.4 多数表决实现 2.基于ID3.C4.5生成算法创建决策树 3.使用决策树进行分类 4.存储决策树 通过决策树原理及相关概念细节我们知道,决策树的学习算法主要包括3个步骤:特征选择.决策树生成算法.决策树剪枝,我们按照这个思路来一一实现相关功能. 本文的实现目前主要涉及特征选择.ID3及C4.5算法.剪枝及CART算法暂未涉及,后期补上. 1.ID3及C4.5算法基础 前面文章…

笔者本人是个初入机器学习的小白,主要是想把学习过程中的大概知识和自己的一些经验写下来跟大家分享,也可以加强自己的记忆,有不足的地方还望小伙伴们批评指正,点赞评论走起来~ 文章目录 1.k-近邻算法概述 1.1 距离度量 1.2 k值的选择 1.3 分类决策规则 2.k-近邻算法实现 2.1 实现方法 2.2 k-近邻法python3.6实现 2.2.1 k-近邻法实现程序 2.2.2 classify0(inX, dataSet, labels, k)中部分方法注释 2.2.3 如何测试分类器…