看了前四集之后意犹未尽,今天终于有时间来看第五集了. 本集讲的是鸟类,一个在恐龙开始繁荣的时代才开始有的物种. 鸟类和其他动物最不同的地方,就是羽毛,能隔热,保暖,最重要的是:能帮助他们飞行. 在秘鲁的安第斯山脉,有一种凤尾蜂鸟,长着非常漂亮的两根长长的尾巴,这是一只雄鸟,他们获得雌性青睐的绝大部分原因就是这两根羽毛和飞行能力了,由于尾巴的特殊性,它们一次只能在空中飞行几秒钟就得休息一下. 另一种鸟类则是有着高超滑翔技能的髭兀鹰,他们会寻找那些秃鹫吃剩下的大骨头,用爪子抓起骨头,飞向高处,寻找到

欢迎来我的 Star Followers 后期后继续更新Dubbo别的文章 Dubbo 源码分析系列之一环境搭建 博客园 Dubbo 入门之二 --- 项目结构解析 博客园 Dubbo 源码分析系列之三 -- 架构原理 博客园 Dubbo 源码解析四 -- 负载均衡LoadBalance 博客园 下面是个人博客地址,页面比博客园美观一些其他都是一样的 Dubbo 源码分析系列之一环境搭建" Dubbo 源码分析系列之一环境搭建 个人博客地址" Dubbo 入门之二 --- 项目结构解析

还有对第五集的补充:https://www.cnblogs.com/lirenhe/p/10405069.html 1,如果不为这个linux系统或者这台虚拟机配置IP,就不能实现通信.这样的之后安装ssh客户端远程连接将不能实现,最重要是不能部署项目并访问. 没有配置ip的情况:只有个本地环回地址 而我们要达到真真效果如下图: ​ 上面一图的以上图的最重要目的在于:最后能在本机cmd控制台能ping通192.168.44.11.(怎样配置虚拟机的IP,详看2的转载文章).配置完后service

SpringBoot第五集:整合监听器/过滤器和拦截器(2020最新最易懂) 在实际开发过程中,经常会碰见一些比如系统启动初始化信息.统计在线人数.在线用户数.过滤敏/高词汇.访问权限控制(URL级别)等业务需求.实现以上的功能,都会或多或少的用到过滤器.监听器.拦截器. 一.SpringBoot整合过滤器Filter 过滤器Filter,是Servlet的的一个实用技术了.可以通过过滤器,对请求进行拦截处理. 1.编写Filter过滤器 编写普通Java类实现接口Filter. 使用注解@We

SpringBoot第五集:整合Druid和MyBatis(2020最新最易懂) 1.SpringBoot整合Druid Druid是阿里巴巴的一个开源项目,是一个数据库连接池的实现,结合了C3P0.DBCP.PROXOOL等DB池的优点,整合配置参考地址.Druid不但提供连接池的功能,还提供监控功能,可以实时查看数据库连接池和SQL查询的工作情况(最牛X的地方就在与提供的日志监控功能).在上一章中(SpringBoot整合JDBC,JPA)讲述到,Spring Boot底层都是采用Sprin

之前有小伙伴在评论区留言说如何集成swagger,最开始没有想透给了对方一个似是而非的回答.实际上后来下来想了一下,用.NET5 提供的Source Generator其实可以很方便的实现接口集成.今天就分享一下集中式接口文档的方案 目录:一.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统 二.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统(二)--通讯框架讲解 三.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统(三)--一步一步教你如何撸Dapr 四.通过Dapr实现一

开篇讲的是弗罗里达海岸的海豚用尾巴荡起浑水圈批量捕鱼,肯尼亚的猎豹用集体战术捕猎体积大于自己的鸵鸟,马达加斯加的变色龙用伪装的方式来偷袭昆虫,紧接着讲的是南极洲的食蟹海豹如何从天敌虎鲸的围捕中惊险逃脱,飞鱼如何慢慢进化出翅膀并且能脱离大海飞行200米来躲避捕捉,巴西中部的鬃毛僧猴如何经过尝试与学习才知道利用石头砸破坚硬的椰果壳并拿到果实,维纳斯捕蝇草如何捕捉到苍蝇并慢慢消化.这部分讲述的是大自然中各型各色的生物如何寻找食物,躲避天敌追捕,保证自己的生存的故事. 然后是马来西亚的棒眼蝇如何用空气把

kong 集群将使得系统通过增加更多机器,从而实现水平扩展,承接更多的请求流量.它们将共享同样的配置且使用同一个数据库.kong 集群中的的所有节点都连接同一个数据库. 你需要在 kong 集群的上一层架设一个负载均衡的代理服务器,以便请求能够平均分散转发到 kong 的各个节点上. 目录 一.kong 集群能做什么和不能做什么 二.单节点 kong 集群 三.多节点 kong 集群 四.什么是缓存 五.如何配置数据库缓存  1.db_update_frequency 2.db_update_p

S.O.L.I.D 是面向对象设计(OOD)和面向对象编程(OOP)中的几个重要编码原则(Programming Priciple)的首字母缩写.以下图说明: 下面就个人的理解来说说这五大原则的含义到底是什么? 一.单一职责:  我们通常都说“低耦合,高内聚”.在我看来,这里的"单一职责"就是我们通常所说的“高内聚”,即一个类只完成它应该完成的职责,不能推诿责任,也不可越殂代疱,不能成为无所不能的上帝类.如果你的团队中实施宽松的“代码集体所有权”,在编码的过程中出现许多人同时修改(维护

第二集也是一个个动物的片段,不过集中在爬行和两栖类动物上. 印度尼西亚的瀑布蟾蜍进化出神器强有力的脚,能够抓牢很多物体,是逃生的手段,同一环境下,卵石蟾蜍,能够缩紧全身肌肉,眼山坡下滑,是另一种逃生是手段. 巴西的沼泽中的凯门鳄独特的守株待兔捕鱼方法,也是他们聪明智慧的表现.耶稣蜥蜴,速度很快,一种能在水上行走的小蜥蜴.巴西小壁虎,一种非常小的生物,也能在水上自由行走,依靠自己的重量小以及油性皮肤,不会下沉.讲述了不同物种的特点. 又讲了一下变色龙,不过镜头比第一集更多更丰富.沙漠蜥蜴,向阳一侧

redis集群配置 0,整体概述      整体来说就是:      1,安装redis      2,配置多个redis实例      3,安装 ruby和rubygems      4,启动redis实例,使用ruby脚本命令将redis实例创建为集群   1,安装      1,安装redis 3.x 下载到手redis-3.2.5.tar.gz之后,放到linux里进行解压make,具体参照网络.      2,安装ruby和rubygems,参照命令(具体可以参照网络)      wg

深度学习模型-自动编码器(AE),就是一个神经网络的映射函数,f(x)——>y,把输入的一个原始信号,如图像.声音转换为特征. 大纲: 自动编码器的基本思想 网络结构 损失函数与训练算法 实际使用 去燥自动编码器 稀疏编码 收缩自动编码器 多层编码器 本集总结 自动编码器的基本思想: 人工神经网络实现的是一个向量X映射为另一个向量Y(Rn——>Rm,m<<n),通过多层复合函数来实现,Y一般设置为样本标签向量label.AE把Y设置为从原始数据X提取出的特征向量,如X是一个高维的图

1. 集群调度简介 2. 调度过程 2.1 调度过程概览 2.2 Predicate(预选) 2.3 Priorities(优选) 3. 调度的亲和性 3.1 node亲和性 3.1.1 node亲和性简介 3.1.2 node亲和性硬策略示例 3.1.3 node亲和性软策略示例 3.2 pod亲和性 3.2.1 pod亲和性/反亲和性简介 3.2.2 pod亲和性/反亲和性示例 3.3 亲和性/反亲和性调度策略比较 4. Taint(污点)和Toleration(容忍) 4.1 Taint和

参考:https://blog.csdn.net/qicheng777/article/details/73438045 https://www.cnblogs.com/hld123/p/6505503.html 1, 如上图:都是10.10.122.xxx网段下面的ip.——必须是同一网段下的ip. 更多的配置参考下面: 修改网关(和主机一致): vim /etc/sysconfig/network 修改dns服务器: vim /etc/resolv 重启网卡: service network

郑重声明,此文太好,按耐不住要保存起来好好研究研究,如果侵权,联系我. 转载自王春海的http://blog.51cto.com/wangchunhai/381225,有所更改. 同时可以参考:https://www.cnblogs.com/sddai/p/9280119.html https://blog.csdn.net/bob_666/article/details/81412242 https://www.2cto.com/kf/201804/737125.html VMware Wor

讲授线性分类器,分类间隔,线性可分的支持向量机原问题与对偶问题,线性不可分的支持向量机原问题与对偶问题,核映射与核函数,多分类问题,libsvm的使用,实际应用 大纲: SVM求解面临的问题 SMO算法简介 子问题的求解 子问题是凸优化的证明 收敛性保证 优化变量的选择 完整的算法 SVM求解面临的问题: SVM的对偶问题是求解一个二次函数的极值问题(二次规划问题): 前边一项是二次型,带有不等式约束和等式约束,C是惩罚因子. 写成矩阵形式: 二次规划问题可以用梯度下降法.牛顿法.坐标下降法等等

讲授贝叶斯公式.朴素贝叶斯分类器.正态贝叶斯分类器的原理.实现以及实际应用 大纲: 贝叶斯公式(直接用贝叶斯公式完成分类,计算一个样本的特征向量X属于每个类c的概率,这个计算是通过贝叶斯公式来完成的.) 朴素贝叶斯分类器(预测算法.训练算法) 正态贝叶斯分类器(预测算法.训练算法) 实验环节 实际应用 贝叶斯公式: 澄明了两个相关的(有因果关系的)随机事件以及随机变量之间的概率关系的. 随机事件a.b,假设b是因a是果: 推广到随机变量的情况: ①根据这个公式就可以完成分类了,给定任意一个样本的

        Dubbo提供了哪些负载均衡机制?如何实现的?          LoadBalance接口:可以看出,通过SPI机制默认为RandomLoadBalance,生成的适配器类执行select()方法. 1 /** 2 * LoadBalance. (SPI, Singleton, ThreadSafe) 3 * <p> 4 * <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Load_balancing_(computing)&quo

由于我没有找到option形式的,所以借鉴其他大神的博客内容,如下: 1.F12后看见下拉框的源码是<option xxx> 2.如果F12后看到的下拉源码是这样的: <div xxxx >,请使用下面方式 Click Element  xpath = //xxx/div[2] #先点击下拉框显示出来 Click Element  xpath=//xxx/xxx//div[text()=’用户A’] #然后再点击所要选择的下拉内容 3.键盘操作方法 使用:press key xxx

参考:https://www.cnblogs.com/jf-67/p/8031614.html 1.我们可以直接在sublime text里面安装,Ctrl+shift+p进入命令模式,输入install,进入install package后,输入sublimeserver,选择后即可开始安装.(然而使用命令模式的前提是,需要先安装package control,详细安装请见:https://packagecontrol.io/installation) 2.可以去GitHub上面下载subli