传智-玄痛(传智播客北京校区C/C++学院技术指导老师) MongoDB的起源 几年前 10gen 公司做了 SaaS 方面的研发,由于公司一个 MongoDB 产品存储接口的易用性,用户评价很好,公司開始全力开发 MongoDB.也因此10gen 公司改名为 MongoDB. MongoDB的应用  MongoDB 适用于站点数据.游戏数据.缓存.高伸缩性等场景. 眼下.百度.阿里.快的打车.京东.赶集网.360.CERN等众多公司纷纷部署MongoDB. MongoDB的特点 在 Web2.…

另一个角度看元宇宙与RPA:人工世界.平行员工与RPA 从元宇宙到平行员工,人工世界推动的虚实分工利好RPA 机器人是铁打营盘人类是流水兵,未来元宇宙的虚实分工RPA机会巨大 文/王吉伟 元宇宙是平行于现实世界的虚拟空间,这个说法已被大家广泛认同. 自从人类发明互联网后,这个平行空间就已诞生.互联网向民用市场开放以后,人类就一刻不停地往这个虚拟空间迁移.在以后互联网发展二十多年的时间里,人类通过与这个平行空间交互获取各种知识,互联网与人类的关系也从连接人与信息,逐步升级成为连接人与服务. 而随着…

很开心的告诉大家,flow.ci 数据统计功能已正式上线. 进入 flow.ci 控制台,点击「数据分析」按钮,你可以按照时间日期筛选,flow.ci 将多维度地展示「组织与项目」的构建数据指标与模型,包括构建成功率.构建次数.构建时长等,更方便地了解团队项目的构建状态. flow.ci 展示的不只是优雅可观.一目了然的数据分析图,更重要的是帮助构建者提升开发效率,交付更多的价值. 说了这么多,也不能错过上周一些「功能优化」,比如: Job 页面增加 Report 按钮,可反馈异常的构建结果:…

文章主要从开发者角度谈国内首届WebRTC大会,支持原创,文章来自博客园RTC.Blacker,支持原创,转载必须说明出处,更多详见www.rtc.help. ---------------------------------------------------- 技术资讯里面这几天铺天盖地的WebRTC大会消息,一方面说明大会火热,另一方面说明webrtc这个东西很有市场, 本文主要从开发者角度用我一贯直白的语言跟大家解释一些大会相关信息,先从百度输入关键字webrtc,见下图(很火吧): -…

在上次<INDEX--从数据存放的角度看索引>中,我们说到"唯一非聚集索引"和“非唯一非聚集索引”在存储上有一个明显的差别:唯一非聚集索引的非叶子节点上不会包含RID的数据,让我们继续来深挖一下. 准备测试数据: CREATE TABLE TB1 ( C1 INT, C2 INT, C3 INT ) GO CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IDX_C1 ON TB1(C1) GO CREATE UNIQUE INDEX IDX_C2 ON TB1(…

从一个开发的角度看负载均衡和LVS 在大规模互联网应用中,负载均衡设备是必不可少的一个节点,源于互联网应用的高并发和大流量的冲击压力,我们通常会在服务端部署多个无状态的应用服务器和若干有状态的存储服务器(数据库.缓存等等). 一.负载均衡的作用 负载均衡设备的任务就是作为应用服务器流量的入口,挑选最合适的一台服务器,将客户端的请求转发给它处理,实现客户端到真实服务端的透明转发.最近几年很火的「云计算」以及分布式架构,本质上也是将后端服务器作为计算资源.存储资源,由某台管理服务器封装成一个服务对外…

深度挖坑:从数据角度看人脸识别中Feature Normalization,Weight Normalization以及Triplet的作用 周翼南 北京大学 工学硕士 373 人赞同了该文章 基于深度学习的人脸识别发展,从deepid开始,到今年(或者说去年),已经基本趋于成熟. 凡是基于识别的,总是离不开三个东西:数据,网络,以及loss. 数据方面, 目前的公开数据集中有主打类别数的MS_celeb_1M,有主打各种姿态角与年龄的VggFace2:也有一些主打高质量的数据集,像WebFac…

从一个范例看XML的应用 引言 如果你已经看了Asp.Net Ajax的两种基本开发模式 这篇文章,你可能很快会发现这样一个问题:在那篇文章的方式2中,客户端仅仅是发送了页面上一个文本框的内容到服务端,而服务端的Web服务方法也只接收一个来自客户端的字符串类型的数值.而很多时候,服务端的方法期望接收的是一个自定义类型,或者是多个不同类型的参数.为了能够处理这种由一个字符串包含多种不同类型值情况,我们可以采用XML. 这篇文章将构建一个简单的图书查询页面,通过这个程序,我们将会看到XML.XSD模…

Spark介绍 按照官方的定义,Spark 是一个通用,快速,适用于大规模数据的处理引擎. 通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析, Spark Streaming 来流数据处理, 以及用Mlib来执行机器学习等.Java,python,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一. 快速: 这个可能是Spark成功的最初原因之一,主要归功于其基于内存的运算方式.当需要处理的数据需要反复迭代时,Spark可以直接在内存中暂存数据,而无需像Map Reduce一样需要把数据写回磁盘…

本文主要从不同角度介绍视频行业的机会,文章来自博客园RTC.Blacker,支持原创,转载必须说明出处,欢迎关注个人微信公众号blacker ------------------------------------------------------------- 这段时间在北京呆了10天左右,相对深圳,这边有点冷,也比较干燥,期间发生了两件大事: 1,优酷和土豆被阿里招安了 2,搜狐出品人大会召开了 第一件事是大事,但跟我们关系不大,第二件事不算大事,但跟我们关系不小,原因如下: 1,优酷土豆…