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Agileutil v0.0.5 发布,轻量级 Python RPC 框架

本次更新的版本是v0.0.5: 1.解决了TCP服务端由于未能发现客户端断开链接,线程不退出,导致机器负载飙高的问题 2.去除了server端非必要的Queue等对象,减少了内存开销 3.客户端支持通过servers参数,指定多个服务端地址,支持轮询的负载均衡策略和重试机制。 指定多个服务端地址 通过servers参数,你也可以创建一个指定多个服务端地址的client对象,默认采用轮询的负载均衡策略,将请求转发到多个server上,如果请求其中一个server出现了失败,那么会自动重试。框架中所有TCP/UDP/HTTP的client都支持servers参数,都可以指定多个服务端地址,参考下面的例子: from agileutil.rpc.client import TcpRpcClient c = TcpRpcClient(servers = ['127.0.0.1:9988', '127.0.0.1:9989']) resp = c.call(func = 'sayHello', args = ('zhangsan')) print('resp', resp) 注意...

大数据已死:智能数据永生

十多年来,大数据一直在稳步增长。新兴的数据驱动公司已经崛起,并成为价值数十亿美元的巨头,而成熟的市场领导者则早日意识到了数据的力量,并进行了相应的投资。但是就像许多事情一样,2020年是对数据战略的一次警钟,尤其是许多没有立即产生价值的战略。 我认为现在是时候接受大数据的局限性并接受对智能数据的需求了。向智能数据的转变已经持续了至少十年。我自己的公司背后的核心思想是为企业提供他们需要的智能数据,以改善需求预测。 尽管准确的外部数据是可以为您的计划带来确定性的少数因素之一,但许多数据科学家报告称,他们却花费了大约80%的时间来清理、验证和准备数据。 在智能数据的新时代,已被清理、验证、特征化并且能够插入模型并开始快速交付价值的数据,可能性很大。通过配置智能数据,模型可以更快地查找和使用最有影响力的数据,从而了解世界的运作方式并做出更好的决策。充分利用智能数据的企业可能是那些摆脱了大数据思维方式的公司。 我们如何陷入大数据淹没? 数十年来,企业一直在向数据源投入资金,并将更多的信息注入其数据湖。但是,新数据并不总是等同于新的智能(对于机器学习模型,尤其是对核心业务战略),慢慢地,所有这些数...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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