1. 产品的架构是数据采集到 kafka,由 flink 读取,送入ES 2. 这个过程中,涉及: kafka分区数,flink并行度,ES 分区数和副本 3. kafka 分区数决定了后面 flink 的并行度,最好是 kafka 的分区数和 flink 的并行度一致 4. 写入 ES 时,需要先 ...
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2020-11-16 14:01:57
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这学期非常有幸选了科大软院孟宁老师的高级软件工程课程。作为具有工程师背景的授课老师,孟宁老师对软件工程拥有非常丰富的工程经验,在课堂上结合Menu源码带我们深入浅出地探讨了此中蕴含的软件工程方法、规范以及软件工程思想。本文就结合自己学习的知识,对Menu源码进行阅读,来浅显地概述我对软件工程方法、规 ...
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2020-11-16 13:47:43
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前言 之前一直有粉丝想让我出一套springboot实战开发的教程,我这边总结了很久资料和经验,在最近总算把这套教程的大纲和内容初步总结完毕了,这份教程从springboot的入门到精通全部涵盖在内,下面我会为大家一一分享! springboot简介 SpringBoot是由Pivotal团队在20 ...
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2020-11-16 13:29:02
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入门学习Pytorch必备书籍前面几期写过关于TensorFlow和Pytorch两大框架对比的文章,有很多读者反馈Pytorch更加简单易学。Pytorch的一大优点是,它的图是动态的,而TensorFlow等都是静态图,不利于扩展。如果说TensorFlow的设计是“makeitcomplicated”,Keras的设计是“makeItcomplicatedandhideit”,那么Pytor
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2020-11-16 13:22:34
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计算机视觉入门必看书籍周围有许多朋友问我,想要入门学习计算机视觉,要什么好书推荐?我今天就向大家介绍一本非常适合初学者学习的书籍。广告深度学习与图像识别:原理与实践作者:魏溪含,涂铭,张修鹏京东《深度学习与图像识别:原理与实践》这本书是由阿里巴巴的三位大佬编写的,从技术原理、算法和工程实践3个维度系统讲解图像识别,内容丰富全面,图文并茂,全书采用彩色印刷让读者学习起来不会感到枯燥乏味。大佬简介:魏
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2020-11-16 13:22:14
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Web-Server有个配置,工作线程数。Service一般也有个配置,工作线程数。经验丰富的架构师,懂得如何配置这些参数,使得系统的性能达到最优:有些业务设置为CPU核数的2倍,有些业务设置为CPU核数的8倍,有些业务设置为CPU核数的32倍。“线程数”的设置依据,是本文要讨论的问题。工作线程数是不是设置的越大越好?答案显然是否定的:服务器CPU核数有限,能够同时并发的线程数有限,单核CPU设置
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2020-11-16 13:12:13
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完整版:资深程序员都了解的代码复用法则编写代码最重要一条,是怎样复用其他程序员的代码和思路来解决问题。通过修改他人的代码来解决复杂问题是种错误的做法,不仅成功的机率很低,就算成功也不会提供什么经验。按照这种方式进行编程,无法成长为一名真正的程序员,在软件开发领域,前景也是非常有限。一旦问题达到了一定规模,期望程序员从头开发一个解决方案不太现实,这会导致程序员大量时间浪费在低效率工作中,并且极大地依
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2020-11-16 13:04:33
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linux系统中一切文件都是从根目录(/)开始的,并按照文件系统层次化标准(FHS)采用树形结构来存放文件,并且定义了常见目录的用途。 什么是文件系统层次化标准(FHS)? FHS是根据以往无数Linux系统用户和开发者的经验而总结出来的,是用户在Linux系统中存储文件时要遵守的规则,用于指导我们 ...
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2020-11-13 13:18:42
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Spotify技术升级的三步走策略技术升级易烂尾根据我们的经验,大规模的技术升级或迁移往往在开始的时候迅速推进,但随着时间的推移往往会陷入泥沼,最终导致大部分系统即使成功迁移,也还是会留下一些老版本的尾巴。就好比无人看管时花园里的杂草便会发芽长大,也是技术基础架构碎片化的原因之一。大约一年半前,我们开始在spotify正视这个问题。在这篇文章中,我们将分享我们的思路和方法,以及下一步将怎么做。多吃
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2020-11-13 12:39:30
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你知道的越多,你不知道的越多前言群里不知道多少次大家说自己的项目没亮点,在大学没项目出去后怕找不到工作,问敖丙我实习的时候是怎么拿的华为Offer。其实大学的项目很简单不需要太大的难度,因为面试官知道你也没啥经验,不会很在意这个,但是你得有项目这是必要条件,再不济增删改查你要比别人6吧,不然找个0经验的人进去,不是给他自己挖坑?而且如果你有个还不错的履历,或者你的项目还有一些亮点,那完美了,你的O
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2020-11-13 12:04:12
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