CAP原理 在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点: 一致性(Consistence) 分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值.(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) 可用性(Availability) 集群出现故障节点后,是否还能响应客户端的读写请求.(对数据更新具备高可用性) 分区容忍性(Partition tolerance) 实际中通信产生延

一:MVVM框架 MVVM框架的应用场景:  1.针对具有复杂交互逻辑的前端应用 2.提供基础的架构抽象 3.提供ajax数据持久化,保证前端用户体验 二:vue.js的核心思想 (一):数据驱动 (二):数据响应原理 (三):组件化 (四)组件设计原则 1:页面上每个独立的可视/可交互区域视为一个组件 2:每个组件对应一个工程目录,组件所需要的各种资源在这个目录下就近维护 3:页面只不过是组件的容器,组件可以嵌套自由组合形成完整的页面

看过Deep learning(convolutional neural network),看过RL(Q-learning).但是在两者结合这一块一直弄不明白. 我的疑问在于一直不明白DL是怎样识别出那个特定的物体,比如,木板或者小鸟.以及Q-learning怎样做决策. 后来才发现,DQN的核心思想并没有识别出特定物体. DQN里面的Deep learning部分,输入是原始图像,输出是action对应的Q值(类似于有这么多action类,每一类的概率值).原始图像就是当前state (cur

总结于 <鸟哥的 Linux 私房菜 - 基础学习篇> ,图片也来自于此. 核心思想 目录树结构(directory tree) Linux 系统是基于目录树结构的,这是它的核心思想.目录,即文件夹.Linux 系统相当于一个文件夹,Linux 系统的所有数据要么对应一个文件夹,要么就是一个文件.比如,你新建一个用户,其实就是新建了一个文件夹.一个用户对应一个文件夹.目录树结构: 上图中 长方形是文件夹, 波浪形是文件,根目录是 / .这个 / 很巧妙,在 macOS 中,假设你下载文件 te

目录 前言 目标 核心的设计原则 通用的数据处理流程 切合实际的解决方案 总结 延伸阅读 最后 作者:justmine 头条号:大数据达摩院 创作不易,未经授权,禁止转载,否则保留追究法律责任的权利. 前言 这是分布式数据处理系统系列的第一篇,也是当下实时流计算引擎实现的奠基石,为了帮助大家从理论到实现形成一个完整的知识体系,计划分为理论篇(剖析分布式数据处理系统的核心思想)和实现篇(详解当下实时流计算引擎如何实现核心思想):大数据的核心是分布式数据处理,建议大家关注[大数据达摩院],后期更精彩

Vue.js是一个提供MVVM数据双向绑定的库,专注于UI层面,核心思想是:数据驱动.组件系统. 数据驱动: Vue.js数据观测原理在技术实现上,利用的是ES5Object.defineProperty和存储器属性: getter和setter(所以只兼容IE9及以上版本),可称为基于依赖收集的观测机制.核心是VM,即ViewModel,保证数据和视图的一致性. watcher:每一个指令都会有一个对应的用来观测数据的对象,叫做watcher,比如v-text="msg", {{ m

前言 Vue.js是一个提供MVVM数据双向绑定的库,其核心思想无非就是: 数据驱动 组件系统 数据驱动 Vue.js 的核心是一个响应的数据绑定系统,它让数据与DOM保持同步非常简单.在使用 jQuery 手工操作 DOM时,我们的代码常常是命令式的.重复的与易错的.Vue.js 拥抱数据驱动的视图概念.通俗地讲,它意味着我们在普通HTML模板中使用特殊的语法将 DOM "绑定"到底层数据.一旦创建了绑定,DOM将与数据保持同步.每当修改了数据,DOM 便相应地更新.这样我们应用中的

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> 由于本书的第3章内容较多,所以打算分别开辟四篇随笔分别展现. <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n  本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章

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转:http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/7566518 hibernate是一个采用ORM(Object/Relation Mapping对象关系映射)机制持久层的开源框架 其主要核心思想是面向对象,而非面向过程,而这个面向对象则主要通过ORM实现. ORM是将表与表之间的操作,映射成对象和对象之间的操作,就是通过操作实体类来达到操作表的目的.从数据库提取的数据会自动按你设置的映射要求封装成特定的对象.之后你就可以通过对对象进行操作来

hadoop的核心思想 1.1.1. hadoop的核心思想 Hadoop包括两大核心,分布式存储系统和分布式计算系统. 1.1.1.1. 分布式存储 为什么数据需要存储在分布式的系统中哪,难道单一的计算机存储不了吗,难道现在的几个TB的硬盘装不下这些数据吗?事实上,确实装不下.比如,很多 的电信通话记录就存储在很多台服务器的很多硬盘中.那么,要处理这么多数据,必须从一台一台服务器分别读取数据和写入数据,太麻烦了! 我们希望有一种文件系统,可以管辖很多服务器用于存储数据.通过这个文件系统存储数据

IOC(Inversion of Control)即控制反转,是在面试或平常交流中经常遇到了词汇:我也曾经仿照Spring,利用JDK的反射和动态代理实现了一个简单的IOC框架,感觉算是知其然也知其所以然了:但如果问我Spring的IOC之所以流行的原因是什么,或者说IOC的好处和核心原理是什么,还真是一下子回答不出来. IOC作为一种设计模式,首先想到其实现了组件的解耦及代码复用.如果是初学者,在类A里调用类B的方法,一般就直接new B()写死在代码中,如果哪一天不用B了,改用C,只能在pr

python中 and 和 or 运算的核心思想 --- 短路逻辑 1. 包含一个逻辑运算符 首先从基本的概念着手,python中哪些对象会被当成 False 呢?而哪些又是 True 呢? 在Python中,None.任何数值类型中的0.空字符串"".空元组().空列表[].空字典{}都被当作False,还有自定义类型,如果实现了 __ nonzero __ () 或 __ len __ () 方法且方法返回 0 或False,则其实例也被当作False,其他对象均为True. 下面

服务器端的 Node.js 遵循 CommonJS规范,该规范的核心思想是允许模块通过 require 方法来同步加载所要依赖的其他模块,然后通过 exports 或 module.exports 来导出需要暴露的接口.

Spring有三大核心思想,分别是控制反转(IOC,Inversion Of Controller),依赖注入(DI,Dependency Injection)和面向切面编程(AOP,Aspect Oriented Programming). 这里只说前两个核心思想,最后一个下次再说(手动滑稽). 控制反转(IOC,Inversion Of Controller) 控制反转不是什么技术,而是一种设计思想.在Java开发中,IOC意味着将你设计好的对象交给容器控制,而不是传统的在你的对象内部直接控

 非关心数据库无法进行连表查询 所以我们需要在进行一对多查询时候 无法满足 因此需要在"1"的一方添加"多"的一方的的id 以便用于进行连表查询 ; 核心思想通过id进行维护与建文件 

习Vue已经有一段时间了,但未对其核心思想作自己的总结和理解 Vue核心思想有两个 : 数据驱动和组件化(系统组件) 数据驱动 数据驱动目的是让数据和DOM保持同步, 只要修改了data数据,DOM就会做相应的改变.Vue已经将这一逻辑封装好人工无需手动去操作DOM, Vue的数据驱动是利用了Object.defineProperty的特性, 以下使用原生js模拟了Vue的双向数据绑定: <input type="text" id="inputText">

SQL性能问题已经逐步发展成为数据库性能的首要问题,80%的数据库性能问题都是因SQL而导致. 1.1 基数(CARDINALITY) 某个列唯一键(Distinct_Keys)的数量叫作基数.比如性别列,该列只有男女之分,所以这一列基数是2.主键列的基数等于表的总行数.基数的高低影响列的数据分布. 以测试表test为例,owner列和object_id列的基数分别如下所示. SQL> select count(distinct owner),count(distinct object_id),