官方文档: https://networkx.github.io/documentation/networkx-1.10/reference/algorithms.html 最短路和最小生成树: import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() #G.add_node(1) #添加一个节点1 #G.add_edge(2,3,10) #添加一条边2-3(隐含着添加了两个节点2.3) #G.add_edge(3,

[RPA之家转载]苏桦 华为RPA 企业财务实践:RPA与AI结合,实现百万级票据.合同处理自动化 看到大会的主题,说每一位开发者都了不起,说白了我也非常的感触,因为我自己本身也是一个开发者,我从01年从业到IT行业,最开始做 Java的开发,做了大概六七年,然后后面就一直在实际上是应用集成或者是数据集成这样的一些领域,包括一些EERP,包括SOA这样的一些集成的领域,那么最后就是到加入富璟科技之后,从17年开始进入到RPA这样的全新的这样一个其实也是用来做集成的这样一个领域. 那么的话,这么多

1. 背景 1.1. 话题来源 最近很多从事移动互联网和物联网开发的同学给我发邮件或者微博私信我,咨询推送服务相关的问题.问题五花八门,在帮助大家答疑解惑的过程中,我也对问题进行了总结,大概可以归纳为如下几类: Netty是否可以做推送服务器? 如果使用Netty开发推送服务,一个服务器最多可以支撑多少个客户端? 使用Netty开发推送服务遇到的各种技术问题. 由于咨询者众多,关注点也比较集中,我希望通过本文的案例分析和对推送服务设计要点的总结,帮助大家在实际工作中少走弯路. 1.2. 推送服务

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1. 背景 1.1. 话题来源 最近很多从事移动互联网和物联网开发的同学给我发邮件或者微博私信我,咨询推送服务相关的问题.问题五花八门,在帮助大家答疑解惑的过程中,我也对问题进行了总结,大概可以归纳为如下几类: Netty是否可以做推送服务器? 如果使用Netty开发推送服务,一个服务器最多可以支撑多少个客户端? 使用Netty开发推送服务遇到的各种技术问题. 由于咨询者众多,关注点也比较集中,我希望通过本文的案例分析和对推送服务设计要点的总结,帮助大家在实际工作中少走弯路. 1.2. 推送服务

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如

阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击) 作者:用户 来源:互联网 时间:2016-03-30 13:32:40 安全流量事件https互联网资源 摘要: 本文讲的是阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击), 报告披露,去年11月,阿里云安全团队成功防御了黑客对阿里云平台上某互联网金融用户发起的超大规模HTTPS/SSL CC流量攻击,此次攻击也是迄今为止全球有统计数据最大的HTTPS SSL/CC攻击. 作

在了解过世界最大的PHP站点,Facebook的后台技术后,今天我们来了解一个百万级PHP站点的网站架构:Poppen.de.Poppen.de是德国的一个社交网站,相对Facebook.Flickr来说是一个很小的网站,但它有一个很好的架构,融合了很多技术,如 Nigix.MySql.CouchDB.Erlang.Memcached.RabbitMQ.PHP.Graphite.Red5以及Tsung. Poppen.de目前有200万注册用户数.2万并发用户数.每天20万条私有消息.每天25万

https://blog.csdn.net/Kaitiren/article/details/80307828 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库

1. 背景 1.1. 话题来源 最近很多从事移动互联网和物联网开发的同学给我发邮件或者微博私信我,咨询推送服务相关的问题.问题五花八门,在帮助大家答疑解惑的过程中,我也对问题进行了总结,大概可以归纳为如下几类: Netty是否可以做推送服务器? 如果使用Netty开发推送服务,一个服务器最多可以支撑多少个客户端? 使用Netty开发推送服务遇到的各种技术问题. 由于咨询者众多,关注点也比较集中,我希望通过本文的案例分析和对推送服务设计要点的总结,帮助大家在实际工作中少走弯路. 1.2. 推送服务

1. 背景 1.1. 话题来源 最近很多从事移动互联网和物联网开发的同学给我发邮件或者微博私信我,咨询推送服务相关的问题.问题五花八门,在帮助大家答疑解惑的过程中,我也对问题进行了总结,大概可以归纳为如下几类: Netty是否可以做推送服务器? 如果使用Netty开发推送服务,一个服务器最多可以支撑多少个客户端? 使用Netty开发推送服务遇到的各种技术问题. 由于咨询者众多,关注点也比较集中,我希望通过本文的案例分析和对推送服务设计要点的总结,帮助大家在实际工作中少走弯路. 1.2. 推送服务

一.如何保证百万级写入速度: 目录 1.页缓存技术 + 磁盘顺序写 2.零拷贝技术 3.最后的总结 “这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理,这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点. Kafka是高吞吐低延迟的高并发.高性能的消息中间件,在大数据领域有极为广泛的运用.配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万.上百万的超高并发写入. 那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢?这篇文章我们来一点一点说一下. 1.页缓存技术 + 磁盘顺序写 首先Kafka每次接收到数据都会往

前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 package select; import redis.clients.jedis.Je

第一篇:<如何生成每秒百万级别的 HTTP 请求?> 第二篇:<为最佳性能调优 Nginx> 第三篇:<用 LVS 搭建一个负载均衡集群> 本文是构建能够每秒处理 3 百万请求的高性能 Web 集群系列文章的第一篇.它记录了我使用负载生成器工具的一些经历,希望它能帮助每一个像我一样不得不使用这些工具的人节省时间. 负载生成器是一些生成用于测试的流量的程序.它们可以向你展示服务器在高负载的情况下的性能,以及让你能够找出服务器可能存在的问题.通过负载测试了解服务器的缺点,是

表格数据处理是我们项目开发中经常会遇到的设计需求之一,所需处理的数据量也较大,通常是万级.甚至百万级.此时,完全依赖平台自带的表格工具,往往无法加载如此大的数据量,或者加载得很慢影响程序执行. 那么,有没有好的开发工具,能实现加载大量数据的需求,同时不影响程序执行? 介绍一款高效轻量的数据处理工具 -- FlexGrid,这是一个轻量级的.快速灵活的和可扩展的控件,包含在全能控件套包 ComponentOne Studio Enterprise 中. FlexGrid 提供了项目开发所需的所有表

MySQL 百万级分页优化 http://www.jb51.net/article/31868.htm 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : , ; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 : , ; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 : , ) LIMIT ; 是的,速度提升到0.x秒了,看样子还行了 可是,还不是完美的! 以下这句才是完美的:  ; 比上面那句,还要再快5至10倍 另外,如果需要查询 id 不是连续的一段,最佳的方法就是先找出 id ,然后用 in 查询 : ,

使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发 前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1

今天因为项目需要,想测试一下读取百万级数量数据的速度如何,无奈数据库没有现成符合要求的数据,网上百度一番有很都不错的文章,但是需要涉及到一些存储过程和用php代码什么的,虽说可以实现,但是感觉另外再弄这些比较麻烦,没有通用性,于是在几篇文章的参考下,.自己写了一段代码,直接生成的数据还是比较方便的,并且不是重复的数据.网上很多都是重复的,我只是做了一点小的修改,测试数据库是mysql 5.5,存储形式是MyISAM,每次生成的数据量是之前的一倍.测试的量有限,如有什么疑问欢迎评论指正. 首先我的

一处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然

删除一个表中的部分数据,数据量百万级. 一般delete from 表 delete from 表名 where 条件: 此操作可能导致,删除操作执行的时间长:日志文件急速增长: 针对此情况处理 delete top from declare @onecount int print getdate() begin delete top(@onecount) from ysh where date<'2016-06-21' ; --此处不能写任何语句 print也可能导致无法全部删除@@rowco

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 765+) 全表缓存 在实际项目开发中,经常遇到有一些表数据很少(1000行以内),不会频繁修改(平均每行几个小时才会修改一次),例