前言《设计模式自习室》系列，顾名思义，本系列文章带你温习常见的设计模式。主要内容有：该模式的介绍，包括：引子、意图（大白话解释）类图、时序图（理论规范）该模式的代码示例：熟悉该模式的代码长什么样子该模式的优缺点：模式不是万金油，不可以滥用模式该模式的应用案例：了解它在哪些重要的源码中被使用系列文章回顾【设计模式自习室】开篇：为什么我们要用设计模式？【设计模式自习室】建造者模式【设计模式自习室】原型
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2020-12-11 11:51:59
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前言《设计模式自习室》系列，顾名思义，本系列文章带你温习常见的设计模式。主要内容有：该模式的介绍，包括：引子、意图（大白话解释）类图、时序图（理论规范）该模式的代码示例：熟悉该模式的代码长什么样子该模式的优缺点：模式不是万金油，不可以滥用模式该模式的应用案例：了解它在哪些重要的源码中被使用该系列会逐步更新于我的博客和公众号（博客见文章底部），也希望各位观众老爷能够关注我的个人公众号：后端技术漫谈，
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2020-12-11 11:51:43
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简述asp.net core中间件的实现思路 一次http请求的过程，就是对一个Request请求进行若干次逻辑处理，并最终设置Response的过程。从代码的实现维度看，由于Request和Response都在HttpContext里，可将此过程表示为“以一个httpContext为输入的委托函数 ...
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Web程序 时间：
2020-12-02 12:29:11
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作者 | 弗拉德 来源 | 弗拉德（公众号：fulade_me) Go 系列 《Mastering GO》 推荐语：本书适用于Golang程序员。您之前应该阅读有关Go的介绍性书籍。本书的内容包括但不限于并发、网络编程、垃圾回收、组合、GO UNIX系统编程、基本数据类型（Array,Slice,M ...
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2020-12-01 12:08:31
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在上一篇文章《内存数据库解析与主流产品对比（二）》中，我们从数据组织和索引的角度介绍了内存数据库的特点和几款产品的技术实现。本文将继续解析内存数据库，从并发控制、持久化和查询处理的角度介绍几款技术，带来更多维度、更细致的内存数据库技术讨论。
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数据库 时间：
2020-12-01 11:46:52
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1多维数据的形象表示importnumpyasnp#一维数据不用赘言data_1d=np.array([0,1,2,3])#二维数据作为m行n列的表格，例如2行3列data_2d=np.arange(6).reshape(2,3)#三维数据作为k层m行n列的积木块，例如2层3行4列data_3d=np.arange(24).reshape(2,3,4)检查一个ndarray数据的维度和大小，分别用
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2020-11-27 10:50:17
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数据地图是数据可视化应用中重要的组成部分，人类的任何生产生活都离不开时间及空间这两个最为重要的维度，而数据地图正是直观展现空间维度数据信息的有效手段。虽然网上已经有很多应用Excel制作数据地图的成熟方法供我们参考，但这些方法大多是应用在同等级地图维度上的，本文介绍的动态地图选取方法可以帮助我们在Excel平台上实现不同等级维度下的地图钻取，令Excel在数据地图展现功能上更为接近专业的商业智能系
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2020-11-24 12:52:16
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漫画：什么是Bitmap算法？两个月之前——为满足用户标签的统计需求，小灰利用Mysql设计了如下的表结构，每一个维度的标签都对应着Mysql表的一列：要想统计所有90后的程序员该怎么做呢？用一条求交集的SQL语句即可：Selectcount（distinctName）as用户数fromtablewhareage=‘90后‘andOccupation=‘程序员‘;要
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编程语言 时间：
2020-11-20 11:17:51
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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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昨天《要过年了，就别再背电脑回家》情怀了一把，没想到评论里的技术人们（特别是运维）竟如此感人。上一篇介绍多维度立体化监控，提到系统需要监控的八个维度：http接口监控log关键字监控操作系统，进程，端口http状态码服务存活性接口处理时间用户层面监控RPC接口监控其中1和2两项《通用+可扩展http监控平台/框架》和《通用+可扩展log监控平台/框架》分别进行了细化说明，3到6这四项上一篇《多维度
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2020-11-18 12:17:08
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