近年来,Micro LED因其功耗低.响应快.寿命长.光效率高等特点,被视为继LCD.OLED之后的新一代显示面板技术.Micro LED的英文全名是Micro Light Emitting Diode,中文称作微发光二极体,也可以写作μLED,是将传统LED薄膜化.微小化和矩阵化,使像素点距离从毫米级降低至微米级别,并在一个芯片上高度集成的固体自发光显示技术[1].其与常规LED最大的不同在于尺寸,大小相当于人头发丝的1/10,体积达到了主流LED大小的1%,然而像素尺寸当前还未形成统一的定义

ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的<大数据时代> 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样

记录学习<Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发>这本书. 第五章 Hadoop Multi Node Cluster windows利用虚拟机实现模拟多节点集群构建 5.2-5.3 设置VirtualBox网卡,设置data1服务器 1. 设置网卡 网卡1设为网络地址转换(NAT) 网卡2设为仅主机(Host-Only)适配器 2. 编辑网络配置文件设置固定IP sudo gedit /etc/network/interfaces # NAT interface auto

非常抱歉,今天下午2点左右开始,博客站点突然猛增的巨量请求让k8s集群的节点服务器不堪重负,造成网站无法正常访问,由此给您带来麻烦,请您谅解. 当时k8s集群一共6台node服务器,2台32核64G,2台8核64G,1台8核16G,1台4核6G,博客站点一共跑了19个pod,如果不是突然猛增的巨量请求,可以稳稳撑住. 但是今天下午的请求排山倒海,比昨天还要高(昨天GA统计的UV超过1000万,其中有很多异常请求),服务器CPU们拼尽全力也无法扛住,最终兵败如山倒. 发现故障后,我们开始加服务器,

摘要:MindSpore很多新特性与大家见面了,无论是在效率提升.易用性,还是创新方面,都是干货满满. 最近,AI计算框架是业界的热点,各大厂商纷纷投身AI框架的自研发,究其原因:AI框架在整个人工智能方案里,就像计算机的OS一样,得AI框架者得天下,得什么呢? 生态! 下面我们来介绍下MindSpore开源一周年后,有哪些牛B的特性发布.(MindSpore已集成到华为云全流程AI开发平台ModelArts里,开发者可以非常方便的在华为云ModelArts里体验MindSpore新特性). 1

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

有时候也好奇,若是老外发个技术文章,会不会到处是有人骂街的?进行人身攻击的?中国人喜欢打击别人,不知道老外是不是也是这个性格?好奇的问一下大家. 往往我们在开发程序.调试程序时,无法模拟多用户同时操作的实际环境下的运行情况. 为了模拟多用户并发操作,我们先写个多线程的例子来充分模拟多用户并发的情况 ; i++)             {                 BaseSequenceManager sequenceManager = new BaseSequenceManager()

这里我们看到想在style后边在插入一个样式的变量,data.cssSytle.a是做边和邮编都是"",并且没有转移符

最近公司做新需求, 原来用的老弹幕库, 已经无法满足需要. 迫不得已自己写了一套弹幕库OCBarrage. 这套弹幕库轻量, 可拓展, 高度自定义, 超高性能, 简单易上手. 无论哪家公司软件的性能绝对是衡量APP好坏的重要指标. 之前有一次开会, 我们领导说:”我们写的东西, 有哪些是可以拿的出手,让我们引以为豪的?”. 之前还真就得想一会儿, 现在可以毫不犹豫的说我们的弹幕库绝对是一个好家伙. 做直播类软件核心功能一个是播放器另一个就是弹幕了. 现在iOS开源的弹幕库性能好的不多, 弹幕量稍

具体搭建步骤不再赘述,这里主要使用到了fakeagent,phantomjs和proxy pyspider的爬取相当智能,在不能获取图片的时候会适当的暂停一段时间再试探性的爬取,配合fakeagent,proxypool和phantomjs,爬取成功率在90%以上. 代码是扒的别人的然后修改提高速度和成功率的,数据总量在百G左右,磁盘大的可以扒一扒. 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- # Created on 2016-0

(1)“导出”表 导出表是在备份的prepare阶段进行的,因此,一旦完全备份完成,就可以在prepare过程中通过--export选项将某表导出了: innobackupex --apply-log --export /backup/xbackup/full/ #这个需要在备份的目录下面执行. 后面的路径是备份的目录.(重要) 不是自己定义的目录. # innobackupex --apply-log --export /path/to/backup innobackupex --apply-

一.显示技术的发展概况 1. 显示技术 顾名思义,是一种将反映客观外界事物的信息(光学的.电学的.声学的.化学等),经过变换处理,以适当形式(主要有图像.图形.数码.字符)加以显示.供人观看.分析.利用的一种技术.自从第一台黑白电视机诞生以来,显示技术得到了长足的发展,各种显示技术层出不穷,种类十分丰富.目前国内外的显示方式有CRT(Cathode Ray Tube)显示.LCD (Liquid Crystal Display)显示.DLP(DigitalLight Process),LED (

[直播]APP全量混淆和瘦身技术揭秘 近些年来移动APP数量呈现爆炸式的增长,黑产也从原来的PC端转移到了移动端,通过逆向手段造成数据泄漏.源码被盗.APP被山寨.破解后注入病毒或广告现象让用户苦不堪言. 为了解决安卓APP容易被逆向的问题,除了对产品进行加固处理,代码混淆技术是对抗逆向攻击最有效的方式之一.本直播会分享阿里聚安全带来的APP全量混淆技术.此外越来越多的新特性正在啃蚀着大型APP的用户体验,APP瘦身减肥也成了亟待解决的问题,如何能在使用安全功能同时瘦身,也将是本期主题所带来的内

前面博客讲了互斥量(MUTEX)和关键段(CRITICAL SECTION)的使用,想来总觉不妥,就如盲人摸象一般,窥其一脚而言象,难免以偏概全,追加一篇博客查遗补漏. win32下的线程同步技术分为用户模式下的线程同步和用内核对象进行线程同步两大类. 用户模式下的线程同步和用内核对象进行线程同步有以下的明显差异: 1.用户模式下的线程同步不需要进入操作系统核心,直接在用户模式就可以进行操作. 2.用内核对象进行线程同步需要进入操作系统核心,用户模式切换至核心模式大约花费1000个CPU周期.

(一)概论 序言:  此文的撰写始于国庆期间,当中由于工作过于繁忙而不断终止撰写,最近在设计另一个电商平台时再次萌发了完善此文并且发布此文的想法,期望自己的绵薄之力能够给予各位同行一些火花,共同推进国内的大型在线交易系统的研发工作,本文更多地站在软件工程角度来看待整个问题,有关后续的技术问题研究,将在另外的博文中予以探讨. 一年一度的国庆大假刚落下帷幕,由于这次长假是历史上最长的一次,因此出行问题备受关注,而铁路出行作为最主要的出行方式更是大家讨论的热点,老生常谈的购票难问题又被提起.这几天我在

Tumblr:150亿月浏览量背后的架构挑战 2013/04/08 · IT技术, 开发 · 9.9K 阅读 · HBase, Tumblr, 架构 英文原文:High Scalability,编译:CSDN 导读:和许多新兴的网站一样,著名的轻博客服务Tumblr在急速发展中面临了系统架构的瓶颈.每天5亿次浏览量,峰值每秒4万次请求,每天3TB新的数据存储,超过1000台服务器,这样的情况下如何保证老系统平稳运行,平稳过渡到新的系统,Tumblr正面临巨大的挑战.近日,HighScalabil

今天下午在腾讯云+社区社区分享了<基于Kubernetes 构建.NET Core技术中台>,下面是演讲内容的文字实录. 我们为什么需要中台 我们现在处于企业信息化的新时代.为什么这样说呢? 过去企业信息化的主流重心是企业内部信息化.但现在以及未来的企业信息化的主流重心是企业外部信息化. 中国互联网从1998年算起(新浪搜狐网易都在那一年成立),到现在过去了20年.在这20年里,也就两个阶段.按to C的分法就是PC互联网时代.移动互联网时代,按to B的分法营销时代.交易时代.第一个10年(

注:转自 Hbase技术详细学习笔记 最近在逐步跟进Hbase的相关工作,由于之前对Hbase并不怎么了解,因此系统地学习了下Hbase,为了加深对Hbase的理解,对相关知识点做了笔记,并在组内进行了Hbase相关技术的分享,由于Hbase涵盖的内容比较多,因此计划分享2期,下面就是针对第一期Hbase技术分享整体而成,第一期的主要内容如下: 一.Hbase介绍 二.Hbase的Region介绍 三.Hbase的写逻辑介绍 四.Hbase的故障恢复 五.Hbase的拆分和合并 如下ppt所示:

原文:基于Kebernetes 构建.NET Core技术中台 我们为什么需要中台 我们现在处于企业信息化的新时代.为什么这样说呢? 过去企业信息化的主流重心是企业内部信息化.但现在以及未来的企业信息化的主流重心是企业外部信息化. 中国互联网从1998年算起(新浪搜狐网易都在那一年成立),到现在过去了20年.在这20年里,也就两个阶段.按to C的分法就是PC互联网时代.移动互联网时代,按to B的分法营销时代.交易时代.第一个10年(1998-2008),不管你是搞音乐图片视频,还是你搞新闻.

7月13日,百度公司董事长兼CEO李彦宏在发布会上谈及百度外卖时表示,百度外卖里有非常多的人工智能技术的应用,比如同样的商家订单,先配送后配送,时间路线规划等等,都有人工智能的技术,涉及机器学习的问题. 要理解李彦宏这段话的含义首先还要从当下外卖行业的发展现状说起,目前外卖行业已经进入稳定发展期,对于用户来说,服务品质往往是最重要的.在野蛮生长时期,依靠烧钱补贴,用户增长规模是非常快速的.但是今天,野蛮生长时期很明显已经成为了过去式,今天的外卖竞争核心要素将是依托尖端技术的优质服务体验. 用户体