享元模式 1 概述 定义： ? 运用共享技术来有效地支持大量细粒度对象的复用。它通过共享已经存在的对象来大幅度减少需要创建的对象数量、避免大量相似对象的开销，从而提高系统资源的利用率。 2 结构 享元（Flyweight ）模式中存在以下两种状态： 内部状态，即不会随着环境的改变而改变的可共享部分。 ...
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2021-01-14 11:25:55
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Learning to Zoom: a Saliency-Based Sampling Layer for Neural Networks Abstract 我们为卷积神经网络引入了一个基于显著性的扭曲（distortion）层，这有助于改善给定任务的输入数据的空间采样。我们的可微层可以作为预处理块 ...
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2021-01-04 11:35:00
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a、Authentication：身份认证/登录，验证用户是不是拥有相应的身份； b、Authorization：授权，即权限验证，验证某个已认证的用户是否拥有某个权限；即判断用户是否能做事情，常见的如：验 证某个用户是否拥有某个角色。或者细粒度的验证某个用户对某个资源是否具有某个权限； c、Ses ...
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2021-01-04 11:28:06
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因为Webpack是以模块化的JavaScript文件为入口的，所以内置了对模块化JavaScript的解析功能，支持AMO,CornmonJSSystemJSES6parser属性可以更细粒度地配置哪些模块语法被解析、哪些不被解析。同noParse配置项的区别在于，parser可以精确到语法层面，而noParse只能控制哪些文件不被解析。parse的使用方法如下：module:{rules:[t
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2020-12-18 12:16:09
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ApacheRanger简介ApacheRanger提供一个集中式安全管理框架,并解决授权和审计。它可以对Hadoop生态的组件如HDFS、Yarn、Hive、Hbase等进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台，管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问权限。Ranger优点：丰富的组件支持（HDFS，HBASE，HIVE，YARN，KAFKA，STORM）提供了细粒度级权限控制（h
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2020-11-18 13:10:32
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Hadoop/Hive自带权限控制集群安全下需求：支持多组件，最好能支持当前大数据技术栈的主要组件，HDFS、HBASE、HIVE、YARN、KAFKA等支持细粒度的权限控制，可以达到HIVE列，HDFS目录，HBASE列,YARN队列开源，社区活跃，按照现有的集群情况改动尽可能的小，而且要符合业界的趋势。现有方案：Hadoop、Hive本身的权限控制Kerberos安全认证ApacheRange
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2020-11-18 12:15:31
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MySQL的InnoDB的细粒度行锁，是它最吸引人的特性之一。但是，如《InnoDB，5项最佳实践》所述，如果查询没有命中索引，也将退化为表锁。InnoDB的细粒度锁，是实现在索引记录上的。一，InnoDB的索引InnoDB的索引有两类索引，聚集索引(ClusteredIndex)与普通索引(SecondaryIndex)。InnoDB的每一个表都会有聚集索引：(1)如果表定义了PK，则PK就是聚
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2020-11-17 12:04:17
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高并发，几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单：随着流量变大，会遇到各种各样的技术问题，比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等，这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。 在过往的面试中，如果候选人做过高并发的项目，我通常会让对方谈谈对于高并发的理解，但是能系统性 ...
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2020-11-08 17:21:16
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（告读者:本文也曾发布到其他博客,本博客主为作者指导,并拥有此文版权.若需转摘请私信博主。请不要善自更改内容和图片）1全文综述本文旨在为用户提供一份基于DoDAF的国&…防架构论证方法的建议文档，全文为用户提供了DoDAF的一些基本介绍，以及要深入了解DoDAF方法所需的全面背景，并重点针对试点项目进行了综合介绍。本文总体分为7章，第一章，全文综述。介绍本文的总体情况。第二章，DoDAF是
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2020-10-29 10:08:11
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数据是商业的基石。公司每天要处理大量的数据，发生数据泄露可能会导致企业违反合规性或带来法律诉讼，从而让企业蒙受金钱损失或行政处罚。我们ManageEngine相信使公司业务成功的重要原因就是拥有一款有效的数据安全解决方案。我们基于Microsoft365设计了一款独家的安全解决方案：M365SecurityPlus。M365SecurityPlus产品的亮点功能：?细粒度审计：可以对Microso
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2020-09-18 17:24:49
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