使用 Ingress 实现灰度发布 一.Canary 规则说明 Ingress-Nginx 是一个K8S ingress工具,支持配置 Ingress Annotations 来实现不同场景下的灰度发布和测试( Ingress-Nginx 是在0.21.0 版本 中,引入的Canary 功能). Nginx Annotations 支持以下 4 种 Canary 规则: nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-header:基于 Request Header

httpd配置内容 httpd2.2 配置文件: /etc/httpd/conf/httpd.conf /etc/httpd/conf.d/*.conf 服务脚本: /etc/rc.d/init.d/httpd 脚本配置文件: /etc/sysconfig/httpd 主程序文件: /usr/sbin/httpd /usr/sbin/httpd.event /usr/sbin/httpd.worker 日志文件: /var/log/httpd:access_log:访问日志,error_log:

1 站点访问控制 可基于两种机制指明对哪些资源进行何种访问控制: 文件系统路径 URL路径 注意: 从上到下匹配,匹配到一个就立即执行 如果没有子目录的访问控制,但是有父目录的访问控制,则子目录继承父目录的访问控制 1.1 IP访问规则设置 HTTPD-2.2 Order allow,deny ##Order是固定关键字,后面的allow和deny是参数,哪个在后面,就表示默认策略是什么:所以说要根据默认策略配置下面的条目:这条配置永远放在IP访问规则部分的第一条: Deny from host

[本文出自天外归云的博客园] 基于http请求的web接口性能测试总结 压测的目的:对于Web接口压测的目的最终是要在对数据库造成压力的情况下观察压测服务器的cpu是否达到预警值.memory是否发生激变甚至泄露.响应结果的error率以及数据库服务器读写方面的情况是否正常等等情况. 测试环境的准备 我们要准备压测服务器和压力机,并建立二者之间的联系. 压测服务器 用来提供服务的,也就是我们的测试服务器,上面发布的是压测分支,我们首先要基于压测基准分支拉一个压测分支并push到远端,然后把开发的

近几年,随着 Web 开发逐渐成熟,前后端分离的架构设计越来越被众多开发者认可,使得前端和后端可以专注各自的职能,降低沟通成本,提高开发效率. 在前后端分离的开发模式下,前端和后端工程师得以并行工作.当遇到前端界面展示需要的数据,而后端对应的接口还没有完成开发的情况时,需要一个数据源来保证前端工作的顺利进行. 今天这篇文章,我们会介绍几种常见的方法和其中存在的问题,并提出如何基于HTTP 请求拦截,快速解决跨域和代理 mock 问题的方案. 常见方法及问题 请求 mock 服务器 最常规的做法是

对于想买车的用户来说,如果走在路上刷社交软件时突然在App里收到一条广告:"前方500米商圈里的某品牌汽车正在做优惠,力度大福利多."不管买不买,八成都会去看看,原因有三:距离近.需求匹配.有优惠.那么这就是一条成功的投放广告,广告最重要的就是寻找关键的客户目标群,所以各App的营销人员都在思考如何在线上投放广告时,挖掘高价值营销的空间位置,以求达到广告效果最大化. 捕捉每一次的人群信息很关键,移动的地理位置数据能够直接反映用户的实际消费活动,比如写字楼的白领喜欢点外卖,商圈潮人喜欢年

''' 基于用户的协同推荐 条目数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:条目(用户.商品.打分)(避免巨型稀疏矩阵) csv_txt = '''"Angelica","Blues Traveler",3.5 "Angelica","Broken Bells",2.0 "Angelica","Nora

原书作者使用字典dict实现推荐算法,并且惊叹于18行代码实现了向量的余弦夹角公式. 我用pandas实现相同的公式只要3行. 特别说明:本篇笔记是针对矩阵数据,下篇笔记是针对条目数据. ''' 基于用户的协同推荐 矩阵数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:csv矩阵(用户-商品)(适用于小数据量) csv_txt = '''"user","Blues Traveler&qu

ORA-01013:用户请求取消当前的操作 在测试一个通过ODBC连接ORACLE数据库的VB程序时,总是出现该错误,估计应该是数据量比较大,导致超时. 查到解决方法有如下四种 (选任意一种即可): 1.修改 $ORACLE_HOME/network/admin/sqlnet.ora . 添加或修改成:sqlnet.expire_time = 0这将关闭oracle的连接状态检测. 2.在ODBC管理中去掉 'Enable Query Timeout'复选框. 3.在程序中的连接数据库的字符串中

最近在做一个微信相关的网站,很多地方涉及到微信表情的输入,导致内容无法插入到数据库,虽然有用到一个表情过滤的工具类,但是需要过滤的地方比较多,于是想到在过滤器中过滤用户请求的内容. request这个方法里,有getParameter(String name).getParameterValues(String name).getParameterNames()以及getParameterMap()是可以获得参数键值对的,Servlet自带的HttpServletRequest的方法是不支持修改

跨站脚本就是在url上带上恶意的js关键字然后脚本注入了,跨站伪造用户请求就是没有经过登陆,用超链接或者直接url上敲地址进入系统,类似于sql注入这些都是安全漏洞. sql注入 1.参数化查询预处理,如java使用PreparedStatement()处理变量. 2.转义敏感字符及字符串(SQL的敏感字符包括"exec","xp_","sp_","declare","Union","cmd&qu

协同过滤包括基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤,本文基于电影评分数据做基于用户的推荐 主要做三个部分:1.读取数据:2.构建用户与用户的相似度矩阵:3.进行推荐: 查看数据u.data 主要用到前3列分别指 用户编号user_id.电影编号item_id.用户对电影的打分score 这个文件构建item-用户的倒排表用于构建用户和用户的相似度矩阵,构建用户-item的倒排表用于推荐 ubuntu@ubuntu-2:~/workspace/jupyter_project/recommendat

UserCF  本系列文章主要介绍推荐系统领域相关算法原理及其实现.本文以项亮大神的<推荐系统实践>作为切入点,介绍推荐系统最基础的算法(可能也是最好用的)--基于用户的协同过滤算法(UserCF).参考书中P44-50. 1.简述 假设在一个个性化的推荐系统中,用户A需要推荐,那么可以先找到与A有相似兴趣的用户,例如B.C.D把他们喜欢的,用户A没有听说过的物品推荐给A.这种方法被称为基于用户的协同过滤. 2.计算用户相似度 从算法原理中我们可以得到UserCF主要包括两个步骤: 1.找到和

def index(request): print(type(request)) print(request.environ['HTTP_USER_AGENT'])#字典格式 print(request.environ)#字典格式 #封装了所有用户请求信息 # for k,v in request.environ.items(): # print(k,v) return HttpResponse('OK') request.environ['HTTP_USER_AGENT'] 打印出来是用户浏览

摘要: 大数据催生了互联网,电子商务,也导致了信息过载.信息过载的问题可以由推荐系统来解决.推荐系统可以提供选择新产品(电影,音乐等)的建议.这篇论文介绍了一个音乐推荐系统,它会根据用户的历史行为和口味向用户推荐歌曲.本文介绍一种基于用户和物品的协同过滤技术.首先,建立一个用户-物品相关矩阵来形成用户集群和物品集群.然后,使用这些集群找出和目标用户最相似的用户集群和物品集群.最后,系统会根据最相似的用户和物品集群来推荐音乐.该算法将在基准数据集Last.fm上进行实施.实验结果显示该算法的表现要

文章介绍了一个基于用户行为数据的推荐系统的实现步骤和方法.系统的核心是专家系统,它会根据一定的策略计算所有物品的相关度,并且将相关度最高的物品序列推送给用户.计算相关度的策略分为两部分,第一部分是针对用户首次访问网站的时候,可利用的体现用户个性特点的数据不多(即冷启动),于是根据各个物品的销量,访问量等特征将较热门的物品推荐给用户:第二部分则是针对更一般的情况,当用户在网站上留下一定的行为数据之后,专家系统则会结合用户偏爱的物品种类,用户购买的物品的价格区间和物品的重要程度这些特点调整推荐列表.

springMVC一个Controller处理所有用户请求的并发问题 有状态和无状态的对象基本概念: 有状态对象(Stateful Bean),就是有实例变量的对象 ,可以保存数据,是非线程安全的.一般是prototype scope.无状态对象(Stateless Bean),就是没有实例变量的对象,不能保存数据,是不变类,是线程安全的.一般是singleton scope. 如Struts2中的Action,假如内部有实例变量User,当调用新增用户方法时,user是用来保存数据,那么此ac

================================ -- Oracle 基于用户管理恢复的处理 --================================ Oracle支持多种方式来管理数据文件的备份与恢复来保证数据库的可靠与完整.除了使用RMAN工具以及第三方备份与恢复工具之外,基于 用户管理的备份与恢复也是DBA经常使用的方式之一.本文首先介绍了恢复的相关概念,接下来详细讲述了在归档模式下使用基于用户管理恢 复的处理过程. 一.恢复的相关概念 介质恢复 首先使用备份还

主要内容: 1.k近邻 2.python实现 1.什么是k近邻(KNN) 在入门-1中,简单地实现了基于用户协同过滤的最近邻算法,所谓最近邻,就是找到距离最近或最相似的用户,将他的物品推荐出来. 而这里,k近邻(K Nearest Neighbor)的意思就是,找出最近或最相似的k个用户,将他们的评分(相似度权重求和)最高的几个物品进行推荐. 2.python实现 代码中有两个数据集, 一个是直接写在的代码中的users: 一个是包含在BX-Book-Ratings.csv.BX-Books.c

R语言实战实现基于用户的简单的推荐系统(数量较少) a<-c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5,5,6,6,7,7) b<-c(1,2,3,4,2,3,4,5,4,1,2,3,2,4,5,2,6,4,1,2,3,4) da<-data.frame(a,b) a<-c(1,1,2,2,3,3,3,3,3,4,4,5,5,5,6,6,7,7) b<-c(2,5,7,2,6,4,7,1,8,6,3,3,4,1,2,4,4,9) da2<-da

Mahout中对协同过滤算法进行了封装,看一个简单的基于用户的协同过滤算法. 基于用户:通过用户对物品的偏好程度来计算出用户的在喜好上的近邻,从而根据近邻的喜好推测出用户的喜好并推荐. 图片来源 程序中用到的数据都存在MySQL数据库中,计算结果也存在MySQL中的对应用户表中. package com.mahout.helloworlddemo; import java.sql.Connection; import java.sql.DatabaseMetaData; import java.