弹性 实战k8s模型
Python全栈工程师之从网页搭建入门到Flask全栈项目实战(7) - 在线问答系统
1.项目源码/业务逻辑 百度网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/13VNfrSJE6vcL3HP1J5T8ew 提取码：00s0，项目业务逻辑自行阅读 2.项目搭建 👇点击新建New Project，选择Flask项目 👇选择项目路径和使用Virtualenv新建项目 ......
Python全栈工程师之从网页搭建入门到Flask全栈项目实战(6) - Flask表单的实现
1.表单介绍 1.1.表单知识回顾 常见的表单元素： 表单标签<form> action：表单提交的URL地址 method：表单请求的方式（GET/POSt） enctype：请求内容的形式，如：application/x-www-form-urlencoded、multipart/form-da ......
Python全栈工程师之从网页搭建入门到Flask全栈项目实战(4) - Flask模板语法与继承
1.Flask模板介绍 前置：理解渲染机制即上篇笔记中render_template()功能是如何实现的！ 1）找到html文件地址 2）读取html文件中的内容 3）替换html中的特殊字符 4）将html的内容发送给浏览器 1 <!-- html文件 --> 2 3 <!DOCTYPE html ......
Python全栈工程师之从网页搭建入门到Flask全栈项目实战(5) - Flask中的ORM使用
1.理解ORM ORM是MTV模型里面的Model模型 ORM(Object Relational Mapping)，对象关系映射 举例：学生选课 学生和课程这两个实体，一个学生可以选择多门课程，一个课程可以被多名学生选择。这两个实体是多对多的关系，学生选课对应的数据库表 为什么要学习ORM ORM ......
有状态软件如何在 k8s 上快速扩容甚至自动扩容
概述 在传统的虚机/物理机环境里, 如果我们想要对一个有状态应用扩容, 我们需要做哪些步骤? 申请虚机/物理机 安装依赖 下载安装包 按规范配置主机名, hosts 配置网络: 包括域名, DNS, 虚 ip, 防火墙... 配置监控 今天虚机环境上出现了问题, 是因为 RabbitMQ 资源不足. ......
Velero系列文章（四）：使用Velero进行生产迁移实战
概述 目的 通过 velero 工具, 实现以下整体目标: 特定 namespace 在B A两个集群间做迁移; 具体目标为: 在B A集群上创建 velero (包括 restic ) 备份 B集群 特定 namespace : caseycui2020: 备份resources - 如deplo ......
MongoDB - 数据模型的设计模式
在实际开发中，大多数性能问题都可以追溯到糟糕的模型设计。官方也提供分享过文档模型设计的进阶技巧，这里简单翻译记录一下。 ......
小技巧 EntityFrameworkCore 实现 CodeFirst 通过模型生成数据库表时自动携带模型及字段注释信息
今天分享自己在项目中用到的一个小技巧，就是使用 EntityFrameworkCore 时我们在通过代码去 Update-Database 生成数据库时如何自动将代码模型上的注释和字段上的注释携带到数据库中，方便后续在数据库直接查看各个表和各个字段的含义。 实现效果如下： 可以看到我们每张表都有明确 ......
云数据库FinOps实战复盘
历时三个多月的HBase成本优化项目按照预期交付了，HBase云数据库月度成本下降了32.5%，超出预期达成目标。 我们对本次HBase成本优化项目进行深度复盘，并进一步尝试总结云数据库的FinOps之道。 希望能够赋能mysql、redis、mongo等其他云数据库产品实现降本增效，进而给互联网寒 ......
看完这篇，还不懂JAVA内存模型(JMM)算我输
欢迎关注专栏【JAVA并发】 前言 开篇一个例子，我看看都有谁会？如果不会的，或者不知道原理的，还是老老实实看完这篇文章吧。 @Slf4j(topic = "c.VolatileTest") public class VolatileTest { static boolean run = true; ......
跨机房ES同步实战
作者：谢泽华 背景 众所周知单个机房在出现不可抗拒的问题（如断电、断网等因素）时，会导致无法正常提供服务，会对业务造成潜在的损失。所以在协同办公领域，一种可以基于同城或异地多活机制的高可用设计，在保障数据一致性的同时，能够最大程度降低由于机房的仅单点可用所导致的潜在高可用问题，最大程度上保障业务的用 ......
手把手教你一套完善且高效的k8s离线部署方案
作者：郝建伟 背景 面对更多项目现场交付，偶而会遇到客户环境不具备公网条件，完全内网部署，这就需要有一套完善且高效的离线部署方案。 系统资源 | 编号 | 主机名称 | IP | 资源类型 | CPU | 内存 | 磁盘 | | -- | | | | | | | | 01 | k8s-master1 ......
模型驱动设计的构造块（上）——DDD
为了保证软件实践得简洁并且与模型保持一致，不管实际情况如何复杂，必须运用建模和设计的实践。 某些设计决策能够使模型和程序紧密结合在一起，互相促进对方的效用。这种结合要求我们注意每个元素的细节，对细节问题的精雕细琢能够打造一个稳定的平台。 本部分主要将一些模式，说明细微的模型差别和设计决策如何影响领域 ......
微信小程序实战，基于vue2实现瀑布流
瀑布流，又称瀑布流式布局。是比较流行的一种网站页面布局，视觉表现为参差不齐的多栏布局，随着页面滚动条向下滚动，这种布局还会不断加载数据块并附加至当前尾部。 ......
【笔试实战】蓝桥官网在线刷题100题计划【第一轮】
博客推行版本更新，成果积累制度，已经写过的博客还会再次更新，不断地琢磨，高质量高数量都是要追求的，工匠精神是学习必不可少的精神。因此，大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言，你们的支持是我最大的动力，你们敢投，我就敢肝 ......
NLP实践！文本语法纠错模型实战，搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵
本文详细介绍 GECToR 这一优秀的文本纠错模型，使用 Transformer 编码器的序列标注器，以保证文本数据的质量，进而提升NLP模型的效果。 ......
PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和... ......
图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节... ......
【Java并发入门】02 Java内存模型：看Java如何解决可见性和有序性问题
如何解决其中的可见性和有序性导致的问题，这也就引出来了今天的主角——Java 内存模型。 一、什么是 Java 内存模型？ 导致可见性的原因是缓存，导致有序性的原因是编译优化，那解决可见性、有序性最直接的办法就是禁用缓存和编译优化，但这样虽然解决了问题，但也导致带来的性能优化都没了。 因此，解决方案 ......
MySQL进阶实战5，为什么查询速度会慢
一、先了解一下MySQL查询的执行过程 MySQL在查询时，它是由很多子任务组成的，每个子任务都会消耗一定的时间，如果要想优化查询，实际上要优化其子任务，可以消除一些子任务、减少子任务的执行次数、让子任务执行的更快。 MySQL查询的执行过程：从客户端到服务器、然后在服务器进行解析、生成执行计划、执 ......
MySQL进阶实战6，缓存表、视图、计数器表
一、缓存表和汇总表 有时提升性能最好的方法是在同一张表中保存衍生的冗余数据，有时候还需要创建一张完全独立的汇总表或缓存表。 缓存表用来存储那些获取很简单，但速度较慢的数据； 汇总表用来保存使用group by语句聚合查询的数据； 对于缓存表，如果主表使用InnoDB，用MyISAM作为缓存表的引擎将 ......
机器学习分类模型评价指标之ROC 曲线、 ROC 的 AUC 、 ROI 和 KS
前文回顾： 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R Curve、AUC、AP 和 mAP 1. 基本指标 1.1 True Positive Rate(TPR) $TPR = \frac{TP}{TP+FN}$ ......
深入浅出学习透析 Nginx 服务器的基本原理和配置指南「运维操作实战篇」
Nginx 安装非常的简单，且Nginx 启动特别容易，并且几乎可以做到24小时不间断运行，即使运行数个月也不需要重新启动。你还能够在不间断服务的情况下进行软件版本的升级。接下来我们要针对于安装和运维操作进行实战和分析。 ......
大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-中
本篇详细描述hoodie数据读写流程，进一步加深对数据湖技术的理解。理论后转战集成Spark的使用，通过spark-shell和spark-sql实现hoodie的插入数据、查询数据、更新数据、删除数据、覆盖数据、时间旅行查询等示例，了解创建表、修改表结构、查询分区、删除分区基本用法，为进一步使用奠... ......
大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-下
本篇演示了Hudi集成Spark的Scala编程示例，并一步步操作说明如何使用DeltaStreamer从Kafka里读取数据写入到Hudi表的HDFS中，接着集成Flink的环境准备，通过基于yarn-session的Flink的sql-client方式提交任务实现插入数据和流式读取数据，了解字节... ......
大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-后续
本篇实战Hudi集成Flink SQl编程示例实现从生成器表写入Hudi表，打包集群验证；然后通过Hudi Flink CDC实现采集MySQL binlog日志写入Kafka再入到hudi表的完整示例，了解Hudi Flink的基础调试只是，最后通过Hudi集成Hive实现Flink Hive C... ......
(四) 一文搞懂 JMM - 内存模型
4、JMM - 内存模型 1、JMM内存模型 JMM与happen-before 1、可见性问题产生原因 下图为x86架构下CPU缓存的布局，即在一个CPU 4核下，L1、L2、L3三级缓存与主内存的布局。 每个核上面有L1、L2缓存，L3缓存为所有核共用。 因为存在CPU缓存一致性协议，例如MES ......
label studio 结合 MMDetection 实现数据集自动标记、模型迭代训练的闭环
一个 AI 方向的朋友因为标数据集发了篇 SCI 论文，看着他标了两个多月的数据集这么辛苦，就想着人工智能都能站在围棋巅峰了，难道不能动动小手为自己标数据吗？查了一下还真有一些能够满足此需求的框架，比如 [cvat]、 [doccano] 、 [label studio]等，经过简单的对比后发现还... ......
如何在 K8S 集群范围使用 imagePullSecret？
在这篇文章中，我将向你展示如何在 Kubernetes 中使用 imagePullSecrets。 imagePullSecrets 简介 Kubernetes 在每个 Pod 或每个 Namespace 的基础上使用 imagePullSecrets 对私有容器注册表进行身份验证。要做到这一点，你 ......