一、什么是高并发高并发（HighConcurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（ResponseTime），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（QueryPerSecond），并发用户数等。响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这
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2020-11-18 13:05:25
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线性回归是机器学习中的概念，线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。举个栗子：商家卖鞋，可利用历史上每个季度鞋的定价x与销量y，来预估“定价与销量的关系”（y=ax+b），以辅助对鞋子进行最佳定价。一、几个基本概念回归(regression)：用已知样本对未知公式参数的估计。Y=f(X1,X2,X3)，这里回归函数f(X1,X2,X3)可能是任意函数。线性回归(li
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2020-11-18 12:20:33
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文章《一分钟了解nohup和&的功效》留了一个“nohup.out为啥没有包含stdout输出”的尾巴，今天把坑填了。测试代码是一个打印hello与循环轮数的死循环程序，每打印一行就休眠1秒。使用./a.out运行程序后，每隔一秒会在终端输出一个字符串。使用nohup./a.out运行程序后，有一个“忽略输入，输出至nohup.out”的提示。把程序killall干掉之后，果然有一个noh
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2020-11-18 12:20:13
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Date 在Java中，有一个类叫做Date(java.util.Date)， 这个类叫做日期类，但是Java中的Date类表示的是特定的时间瞬间， 精确到了毫秒。 构造方法： Date()：使用空参构造方法创建的Date对象会以当前操作系统的时间构建一个Date。 Date(long date)： ...
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2020-11-17 11:51:12
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上次《百亿级数据DB秒级平滑扩容！》之后，很多朋友提问，说如果不是“双倍”扩容，能否做到平滑迁移，不影响服务呢？适用什么场景？互联网有很多“数据量较大，并发量较大，业务复杂度较高”的业务场景，其典型系统分层架构如下：（1）上游是业务层biz，实现个性化的业务逻辑；（2）中游是服务层service，封装数据访问；（3）下游是数据层db，存储固化的业务数据；服务化分层架构的好处是，服务层屏蔽下游数据层
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2020-11-16 13:59:24
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年初花了一些笔墨写互联网常见的推荐算法，没有复杂的公式，没有晦涩的技术词汇，只有通俗的案例，每篇1分钟，保证弄懂。《从电影推荐开始，聊协同过滤》什么是协同过滤协同过滤的3步骤一张excel表格，秒懂协同过滤《从职位推荐开始，聊内容推荐》什么是基于内容的推荐基于内容的推荐的3步骤明明职位要求6000+，为啥会出3000+的推荐结果《我不是潘金莲，聊相似性推荐》没有用户行为数据，能不能做电影推荐相似度
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2020-11-16 13:53:59
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atomic是最轻量级的锁,在一些场景下直接使用atomic包还是很有效的。下面内容摘秒自《GO并发编程实战》—— 原子操作: CAS操作的优势是，可以在不形成临界区和创建互斥量的情况下完成并发安全的值替换操作。这可以大大的减少同步对程序性能的损耗。 当然，CAS操作也有劣势。在被操作值被频繁变更的 ...
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2020-11-16 13:16:59
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publicstaticvoidmain(String[]args){Datedate=newDate();//创建日期对象//2020/11/416:01:22//使用DateFormat的子类SimpleDateFormat/**G--》代表年代*y--》年*M-->月*m--》分钟*d--》一月中的第几天*D--》一年中的第几天*h--》12小时值*H--》24小时值*s--》秒*S-
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2020-11-16 13:08:20
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基准测试表明,AsyncPython远不如同步方式大多数人都知道asyncPython具有更高的并发性。这意味着对于常见的任务如动态网站或WebAPI,async性能更好。但遗憾的是，async对于Python解释器来说，并不是一个加速条。在现实条件下的数据（见下图），异步网络框架的吞吐量（请求量/秒）更差，响应延迟也大得多。基准结果我测试了各种不同的同步和异步的Web服务器配置。第50和99分位
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2020-11-13 12:34:04
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你知道的越多，你不知道的越多GitHub上已经开源搜JavaFamily有一线大厂面试点脑图和个人联系方式，欢迎Star和指教前言Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸，打败了无数竞争对手，每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开，略感愧疚（请允许我使用一下夸张
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2020-11-12 14:25:46
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