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Sentinel Dashboard同步Apollo存储规则

在之前的两篇教程中我们分别介绍了如何将Sentinel的限流规则存储到Nacos和Apollo中。同时,在文末的思考中,我都指出了这两套整合方案都存在一个不足之处:不论采用什么配置中心,限流规则都只能通过Nacos界面或Apollo界面来完成修改才能得到持久化存储,而在Sentinel Dashboard中修改限流规则虽然可以生效,但是不会被持久化到配置中心。而在这两个配置中心里存储的数据是一个Json格式,当存储的规则越来越多,对该Json配置的可读性与可维护性会变的越来越差。所以,下面我们就来继续探讨这个不足之处,并给出相应的解决方案。本文以Apollo存储为例,下一篇介绍Nacos的改在示例。 问题分析 在实际操作之前,我们先通过下图了解一下之前我们所实现的限流规则持久化方案的配置数据流向图: 蓝色箭头代表了限流规则由配置中心发起修改的更新路径 橙色箭头代表了限流规则由Sentinel Dashboard发起修改的更新路径 从图中可以很明显的看到,Sentinel Dashboard与业务服务之间本身是可以互通获取最新限流规则的,这在没有整合配置中心来存储限流规则的时候就已经存在...

在浏览器中进行深度学习:TensorFlow.js (十)构建一个推荐系统

推荐系统是机器学习的一个常见应用场景,它用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。通常推荐系统产生推荐列表的方式通常有两种: 协同过滤以及基于内容推荐,或者基于个性化推荐。协同过滤方法根据用户历史行为(例如其购买的、选择的、评价过的物品等)结合其他用户的相似决策建立模型。这种模型可用于预测用户对哪些物品可能感兴趣(或用户对物品的感兴趣程度)。 基于内容推荐利用一些列有关物品的离散特征,推荐出具有类似性质的相似物品。 如上图所示,简单的说,协同过滤就是给类似的用户推荐类似的东西,因为用户老王和老李比较像,而老李喜欢玩炉石传说,所以我们给老王也推荐炉石传说。而基于内容的推荐就是因为老王喜欢玩王者荣耀,而撸啊撸是和王者荣耀类似的游戏,所以我们给老王推荐撸啊撸。 好了,那么我们就来利用TensorflowJS构建一个电影推荐系统。 数据源 第一步是数据源,要推荐电影,网上有很多的相关网站。例如IMDB。这里我们使用另一大家可能不太熟悉的数据源movielens,数据分享在grouplens。 这里我们主要使用其中的两张表,电影数据movies.csv和用户评分数据ratings.csv id,t...

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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