首页 文章 精选 留言 我的

精选列表

搜索[增删改查],共8587篇文章
优秀的个人博客,低调大师

科大讯飞4.96亿元收购乐知行 同时定股份募资3亿元

3月16日消息,科大讯飞发布公告称,拟作价4.96亿元收购杨军、张少华等7名交易方合计持有的乐知行100%股权,其中,发行股份12,942,041股、支付现金143,149,962.34元,交易完成后,乐知行将成为科大讯飞的全资子公司。 具体金额及发行股份数 公告同时披露,科大讯飞向特定对象赛特投资、创毅投资分别发行5,502,567股、5,502,567股股份,共计11,005,134股股份,募集配套资金总额30,000.00万元,不超过本次交易总额的100%。本次交易募集的配套资金用于支付本次交易的现金对价、支付中介机构费用及相关税费、补充乐知行流动资金、产业并购资金等。 乐知行官网资料显示,其是一家教育信息化软件公司,业务涉及教育信息化整体解决方案、互联网教育、教育公有云,致力于运用云计算、大数据、移动联网技术,服务中小学教育信息化领域,旗下四大产品体系包括数字校园、教育云平台、互联网教育、教育物联网。 工商备案信息显示,乐知行成立于2011年12月,注册资本200万元,法人代表杨军,股东包括杨军、张少华、北京乐教融智投资发展合伙企业(有限合伙)、许桂琴、北京嘉汇金源投资发展合伙企业(有限合伙)。 本文转自d1net(转载)

优秀的个人博客,低调大师

阿里2017财年第一季度财报:云计算业务营收劲156%

8月11日晚间,阿里巴巴集团(NYSE:BABA)公布2017财年第一季度(2016.4.1-2016.6.30)业绩。 财报亮点 云计算业务保持强劲势头,营收达12.43亿元,同比增长156% 阿里云的云计算付费用户数量同比去年增长超一倍,达到57.7万。 季度内,阿里云共发布319个产品和功能。 季度内,阿里云和软银在日本成立云计算合资公司,带去Alibaba Cloud技术和品牌。 本季度财报开始,阿里巴巴集团将首次按四个业务分别公布营运情况:核心电商业务,云计算,数字媒体与娱乐,创新项目及其他业务。这是继2015年单独披露云计算业务运营情况之后,再次对外发出明确信号,云计算是阿里巴巴多元化生态中的重要战略布局。 财报图解 近期业务亮点 其他业务亮点 第二季度,全球四大会计师事务所之一安永针对中国云计算厂商阿里云,出具数据安全审计报告。报告显示,阿里云已正式通过依据美国注册会计师协会(AICPA) 与云安全联盟(CSA)双方标准的SOC2审计。截至目前,中国云计算厂商中仅有阿里云一家通过该审计。 阿里云与石化盈科信息技术有限责任公司6月15日宣布达成战略合作,建立智能工厂解决方案。该智能工厂解决方案由石化盈科开发上层业务应用,阿里云提供底层的云计算平台,为中国石化行业建立一个智能工厂解决方案。 第二季度,阿里云与软银在日本成立合资公司,与韩国电讯巨头SK控股达成战略合作,对外提供Alibaba Cloud技术和品牌。 第二季度,阿里云宣布新加坡数据中心完成扩建,正式启用该数据中心第二个可用区(Availability Zone),以满足企业用户对高可用性和灾备的需求。同时,新加坡认证机构Certification International向阿里云颁发了新加坡多层云安全MTCS最高安全评级Level 3认证。 7月初,珠江钢琴与阿里云签署战略合作协议,阿里云将为珠江钢琴在互联网转型中涉及的基础技术架构、计算平台、大数据处理、人才建设等方面提供全面支持。 7月底,浙江省检察院与阿里云计算有限公司签署战略合作协议,双方将在浙江检察数据中心和检务云平台建设应用方面开展深入合作,通过数据上云、应用上云,更好地利用大数据服务检察机关决策、办案。 8月2日,苏州协鑫光伏科技有限公司和阿里云签约,通过大数据分析技术,打造协鑫光伏切片智能工厂。 8月9日云栖大会•北京峰会上,阿里云方面表示已经为出海的中国企业建好全球化的计算基础,同时也将与中国软件厂商一同进入“大航海时代”。阿里云总裁胡晓明表示,要帮助不少于100家中国SaaS软件企业出海,软实力输出将和硬件出海一起成为新常态。

优秀的个人博客,低调大师

GitHub CTO 谈平台可用性:AI 驱动开发使流量暴,基础设施从 10 倍扩容至 30 倍

GitHub 首席技术官 Kyle Daigle 日前发布了一篇关于平台可用性的深度更新,坦承自 2025 年 12 月以来,AI 驱动的开发浪潮使平台流量出现了前所未有的激增,给基础设施带来了巨大压力,并导致近期发生了两起影响范围较广的故障事件。 Daigle 在文中披露了一组令人瞩目的增长数据:GitHub 平台目前每月新增超过 2000 万个仓库,每周处理的 Pull Request 数量高达 9000 万次,每周产生的代码提交更是达到了惊人的 14 亿次。与 2023 年相比,平台负载已从原先的 10 倍增长扩大到了 30 倍。这种爆炸式增长的背后,是 AI 编程助手(如 GitHub Copilot)的普及大幅降低了开发门槛,使得更多开发者涌入平台进行代码协作。 然而,流量的激增也直接暴露了基础设施的瓶颈。Daigle 详细介绍了两起近期发生的故障。第一起发生在 2025 年 4 月 23 日,一个代码合并队列(Merge Queue)的漏洞导致系统对队列中的 Pull Request 进行了重复处理,进而引发了级联故障,造成大量用户的合并操作失败。第二起则发生在 4 月 27 日,GitHub 的 Elasticsearch 集群在峰值负载下不堪重负,导致代码搜索、问题追踪等核心功能出现性能下降甚至不可用的情况。 推荐阅读:因频繁出现服务中断,开源终端模拟器 Ghostty 将离开 GitHub 面对这些挑战,GitHub 团队正在从短期修复和长期架构重构两个维度同时发力。短期措施包括将 Webhooks 服务从 MySQL 数据库中剥离出来,以减轻数据库压力;重新设计会话缓存机制,提升用户认证系统的稳定性。在长期规划方面,GitHub 制定了更为激进的路线图: 首先是将核心服务进行隔离,避免单点故障扩散到整个平台 其次是逐步将部分关键服务从 Ruby 迁移至 Go 语言,以获得更好的性能和并发处理能力 最后 GitHub 还计划推进多云架构部署,增强基础设施的弹性和容灾能力。 值得注意的是,这并非 GitHub 首次因 AI 流量激增而面临可用性危机。早在 2025 年初,GitHub 就曾因 Copilot 的广泛使用导致 API 速率限制频繁触发,引发开发者社区的不满。此次 CTO 亲自出面发布可用性更新,既是对用户的坦诚交代,也表明了 GitHub 将基础设施稳定性置于战略优先级的决心。 随着 AI 编程工具的持续普及,代码托管平台的负载曲线预计将继续陡峭上升。GitHub 此次的基础设施升级经验,无疑将为整个行业提供重要的参考样本。 参考来源:An update on GitHub availability

优秀的个人博客,低调大师

cassandra mongodb选择——cassandra:分布式扩展好,写性能强,以及可以预料的查询;mongodb:非事务,支持复杂...

Of course, like any technology MongoDB has its strengths and weaknesses. MongoDB is designed for OLTP workloads. It can do complex queries, but it’s not necessarily the best fit for reporting-style workloads. Or if you need complex transactions, it’s not going to be a good choice. However, MongoDB’s simplicity makes it a great place to start. mongodb——非事务,支持复杂查询,但是不适合报表 This ease of scaling, coupled with exceptional write performance (“All you’re doing is appending to the end of a log file”) and predictable query performance, add up to a high-performance workhorse in Cassandra. cassandra——分布式扩展好,写性能强,以及可以预料的查询 Cassandra does not support Range based row-scans which may be limiting in certain use-cases. Cassandra is well suited for supporting single-row queries, or selecting multiple rows based on a Column-Value index.Cassandra supports secondary indexes on column families where the column name is known.Aggregations in Cassandra are not supported by the Cassandra nodes - client must provide aggregations. When the aggregation requirement spans multiple rows,Random Partitioning makes aggregations very difficult for the client. Recommendation is to use Storm or Hadoop for aggregations. 摘自:http://www.infoworld.com/article/2848722/nosql/mongodb-cassandra-hbase-three-nosql-databases-to-watch.html Comparison Of NoSQL Databases HBase, Cassandra & MongoDB: HBase: Key characteristics: · Distributed and scalable big data store · Strong consistency · Built on top of Hadoop HDFS · CP on CAP Good for: · Optimized for read · Well suited for range based scan · Strict consistency · Fast read and write with scalability Not good for: · Classic transactional applications or even relational analytics · Applications need full table scan · Data to be aggregated, rolled up, analyzed cross rows Usage Case: Facebook message Cassandra: Key characteristics: · High availability · Incremental scalability · Eventually consistent · Trade-offs between consistency and latency · Minimal administration · No SPF (Single point of failure) – all nodes are the same in Cassandra · AP on CAP Good for: · Simple setup, maintenance code · Fast random read/write · Flexible parsing/wide column requirement · No multiple secondary index needed Not good for: · Secondary index · Relational data · Transactional operations (Rollback, Commit) · Primary & Financial record · Stringent and authorization needed on data · Dynamic queries/searching on column data · Low latency Usage Case: Twitter, Travel portal MongoDB: Key characteristics: · Schemas to change as applications evolve (Schema-free) · Full index support for high performance · Replication and failover for high availability · Auto Sharding for easy Scalability · Rich document based queries for easy readability · Master-slave model · CP on CAP Good for: · RDBMS replacement for web applications · Semi-structured content management · Real-time analytics and high-speed logging, caching and high scalability · Web 2.0, Media, SAAS, Gaming Not good for: · Highly transactional system · Applications with traditional database requirements such as foreign key constraints Usage Case: Craigslist, Foursquare 摘自:https://www.linkedin.com/pulse/real-comparison-nosql-databases-hbase-cassandra-mongodb-sahu 针对分析任务: For analytics, MongoDB provides a custom map/reduce implementation; Cassandra provides native Hadoop support, including forHive(a SQL data warehouse built on Hadoop map/reduce) andPig(a Hadoop-specific analysis language that many think is a better fit for map/reduce workloads than SQL). http://stackoverflow.com/questions/2892729/mongodb-vs-cassandra 本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6305992.html,如需转载请自行联系原作者

优秀的个人博客,低调大师

2021年10月国产数据库排行榜:达梦反超OceanBase夺榜眼,TDSQL实现“四连”,数据生态加速建设

2021年10月国产数据库排行榜已在墨天轮发布,本月共有150家数据库参与排名。我们可以用“半江瑟瑟半江红”来形容10月份数据库分数涨跌情况。除去分数没有变化的数据库,分数上涨和下跌的数据库数量大约各占一半。笔者对大事件进行梳理的过程中发现,很多数据库厂商没有对公司重大事件进行多种渠道传播,这影响了其流行度的评分。 首先来看一下排行榜 TOP3 阵容。PingCAP的TiDB本月分数上涨12.30,稳坐榜首。TiDB本月分数增长离不开其开源生态方面取得的成果。9月份,PingCAP与苏黎世联邦理工学院高级软件技术实验室签署合作协议,将以开源分布式数据库TiDB为载体,对数据库事务测试体系进行共同的探索。此外,TiDB社区首批通过可信开源社区评估,获评OSCAR尖峰开源项目及开源社区。社区力量仍是TiDB稳守第一位的重要支撑因素。 达梦分数强势上涨45.30,是本月分数增加最多的数据库,总分达到了478.33,以大分差超过OceanBase,实现了笔者上个月的预判,名次上升一名,夺得榜眼之位。在笔者看来,达梦本月表现抢眼的原因有以下几点:第一,密集参加重大行业会议。9月份,达梦亮相中国国际服务贸易交易会、世界计算大会、2021世界互联网大会等。第二,拓展生态伙伴,持续扩大朋友圈。如达梦与宝德计算机系统股份有限公司、杭州安恒信息技术股份有限公司等签署战略合作协议,共同推动国产软硬件生态繁荣。第三,注重数据库人才培养。9月份,达梦公司成功入选信息技术应用创新人才标准验证试点单位;公司副总裁刘志红在2021第二届中国软件教育年会为中国软件人才培养建言献策。达梦以多种形式、多种渠道在市场上密集发声,为其本月的分数大涨助力不少。 2021年10月国产数据库流行度排行榜前15名 连续三个月的分数下跌让OceanBase名次下降一位,以424.83分的总分来到榜单第三。本月,OceanBase有几个重要事件,如亮相2021中国国际服务贸易交流会,参与HICOOL 2021全球创业者峰会,在上海举办Meetup活动等。但是,这些事件的相关报道、互动文章较少,对流行度提升的潜力有待挖掘。 openGauss本月分数上涨37.52,总分达到402.77,依然处于榜单第四位,但其与OceanBase的分数差已缩小到只有12.06,向TOP3阵营发起最后冲刺。openGauss分数大幅上涨离不开多家媒体对其两大重磅事件的广泛报道。9月3日,2021鲲鹏应用创新大赛·openGauss赛道全国总决赛举行,历经4个多月,来自全国的6支队伍最终获得openGauss特性命题赛的一等奖、二等奖以及代码合入奖。此外,在9月25日举办的华为全联接2021大会上,openGauss社区理事会正式成立,openGauss社区的开放治理迈出了历史性的关键一步。 国产数据库流行度排行榜TOP3与openGauss趋势变化 PolarDB本月分数下跌25.39,总分332.68,位于榜单第五。GaussDB本月分数下跌最多,为33.90,总分305.07,位于榜单第六位。9月份,华为云GaussDB首次亮相2021中国国际服务贸易交易会,并在会上展示了GaussDB云原生创新技术及金融行业的数字化探索和实践。期待GaussDB加强相关事件报道,下个月能有更好表现。 腾讯云TDSQL分数本月增长26.49,实现连续四个月上涨,总分285.41,排名上升一位,来到榜单第七位。本月,TDSQL荣获“分布式数据库创新技术奖”,TDSQL-C荣获“云原生卓越技术提供商”奖项,腾讯云分布式数据库TDSQL管理系统成功入选2021年金融科技与数字化转型创新成果名单。这些奖项代表了行业对TDSQL的高度认可。 GBase本月分数下跌31.29,排名下降一位,处于榜单第八位。9月底,2021南大通用产品发布暨生态合作伙伴大会在北京召开,本次大会发布了交易型数据管理系统(GBase8s)等全新一代优秀数据库产品,汇聚了产业链上下游伙伴的多项联合解决方案,推动了数据库生态建设。该事件对其流行度的影响有望在下个月显现。 人大金仓本月多次参加行业会议,如2021中国国际数字经济博览会,Kingbase分数实现上涨,与AnalyticDB位置互换,分别位于榜单的第九和十位。中兴通讯GoldenDB、巨杉数据库SequoiaDB和易鲸捷数据库EsgynDB本月分数都略有下跌,但排名未变,分别位于榜单第11、12和13位。腾讯云TcaplusDB本月分数上涨6.87,位于榜单第14位。 万里开源的GreatDB本月排名从上月的第18名上升到了本月的第15位。据悉,北京万里开源软件有限公司9月份取得北京市经济和信息化局颁发的《北京市“专精特新”中小企业》和《北京市专精特新“小巨人”企业》证书。公司表示,此次入选充分体现了相关部门对公司经营条件、创新能力、专业化程度、精细化程度的认可,也是对公司在关键领域补短板,坚持自主创新的充分肯定。 下面我们来重点看一下国内数据生态建设在9月份的新动向。 “数据安全推进计划”打造健康规范的数据安全生态体系 2021年9月1日,《数据安全法》正式落地实施。中国信息通信研究院联合阿里云、腾讯云、华为云等30余家单位正式发起“数据安全推进计划”(Data Security Initiative,以下简称“DSI”)。 作为一个公益性合作项目,DSI将依托大数据协同安全技术国家工程实验室、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会、中国互联网协会数据治理工作委员会开展具体工作,包括:搭建交流平台,最新政策法规解读;开展数据安全方法论和技术体系研究;建立健全数据安全标准体系;依托标准打造数据安全咨询与评估评测解决方案;开展数据安全人才培训。 “数据安全推进计划”主要内容 该计划将推动健康规范的数据安全生态体系建设,帮助企业了解监管要求,全方位提升企业数据安全能力。 达梦拓展行业合作朋友圈,加速生态布局 达梦依托独立研发和自主创新的核心技术优势,致力于通过与生态链中的企业联合创新,为产业生态带来更多价值,帮助各行业用户获得可用、好用、可信、可靠的数字化转型产品。 9月份,达梦与宝德计算机系统股份有限公司、杭州安恒信息技术股份有限公司、深信服科技股份有限公司等签署战略合作及合作深化协议,充分发挥各自优势,展开全面合作,加大生态建设的投入,开拓更广阔的发展空间、共同推动国产软硬件生态繁荣,助力企业用户在数字经济浪潮中释放无限价值。此外,达梦公司参加2021第二届中国软件教育年会,与业内专家共同探讨数据人才培养。 达梦与深信服科技股份有限公司签署战略合作深化协议 达梦一直注重服务、人才、渠道等生态协调发展,积极推动产业链各厂商的联合创新,助力国产信息行业发展。 OceanBase“创计划”与社区活动助推开源生态发展 在全球创业者峰会上,北京奥星贝斯(OceanBase)发布了“创计划”一期,在开源版本基础上,向符合条件的前100家中小企业,免“服务费”升级到OceanBase 开源版,包括咨询、安装部署、后期运维和基础保障,与创业公司共同成长进步。此外,9月25日,OceanBase开源团队在上海举办Meetup活动,百余名开源爱好者包括企业DBA和应用开发专业高校学生的参与了活动,其中OceanBase 新版本功能、性能测试、数据迁移、资源隔离、备份恢复、TABLE API以及NO SQL迁移到OceanBase等问题受到广泛关注。 OceanBase开源团队在上海举办Meetup活动 OceanBase在关注产品技术以外,非常重视开发者生态建设,在全国多个重点城市举办技术论坛,跟技术爱好者探讨相关话题,输出技术能量,推动开源生态发展。 openGauss社区理事会成立打造企业级开源数据库新生态 9月25日,在华为全联接2021大会上,openGauss社区理事会正式成立,理事单位包括华为技术有限公司、云和恩墨、深信服、北京超图、中国农业银行、中国建设银行、中国移动、清华大学等多家openGauss社区合作伙伴、用户和科研院校。同时,理事会首次会议成功召开,是社区开放治理迈向新高度的里程碑事件。通过本次会议,理事会汇聚社区多方生态力量,统一openGauss发展开源共识,共同商讨将openGauss打造成极好的企业级开源数据库的实施意见,共同挖掘openGauss技术创新与开源生态的更多潜能。 openGauss社区理事会成立 在多样性计算时代,openGauss持续聚焦数据库根技术,以开源协作创新,为业界带来持续领先的数据库技术与产品。相信,openGauss会在开放治理之路上持续聚合产业链上下游力量,打造开源数据库主流生态。 2021数据技术嘉年华将于11月举行“新生态”是关键词之一 从各厂商采取的多项措施不难看出,整个数据行业对生态的关注度大幅提高,布局生态已成为企业的重要战略目标。可见,“新生态”成为了2021年行业热点话题,这也成为第十一届『数据技术嘉年华』(DTC)的主题关键词之一。 据悉,第十一届『数据技术嘉年华』将于2021年11月19-20日在北京丽都皇冠假日酒店盛大开启。此次大会以“智能·创新·新生态——数据智领未来 生态共创价值”为主题,设置1个主论坛、12个专题论坛。 在本届大会上,您可以聆听来自数据领域的领军人物、学术精英、技术专家、行业实践者、生态布道者等带来的超过60场主题演讲;跟盖国强、李飞飞、苏光牛、杨传辉、王义成、黄东旭、陶建辉、叶金荣、张文升等业内知名大咖面对面探讨行业热点;与国内主流数据库厂商、卓越的数据技术产品和优秀案例的代表讨论前沿技术。您还可以通过展览展示、互动问答、打卡任务等形式,体验最具技术前沿的数据库产品,并有机会赢得丰富多样的精美礼品。 说到“新生态”,让我们先来看看都会涉及哪些话题: 怎么样?是否想一睹各位大咖真容并聆听他们带来的精彩干货呢?快戳官网:https://www.modb.pro/dtc2021 了解会议详情并报名吧! 另外,笔者了解到,为回馈墨天轮用户的支持,主办方现正在开展“0元购票活动”。您可以扫描文末海报中的二维码免费领取门票! 小结 独行快,众行远。国内数据行业的繁荣发展不仅需要参与者不断提升自身实力,更需要各方加强多维度合作与知识分享,联合构建共赢生态,推动我国数字化产业升级。 限于篇幅,笔者不在此罗列9月国产数据库的大事记和重要产品发布消息了,墨天轮的小编已为大家整理好,感兴趣的朋友可以点此查看。 相关链接: 国产数据库流行度排行榜-墨天轮 国产数据库流行度排名规则-墨天轮 《往期国产数据库流行度排行榜解读》 《2021 :国产数据库名录和产品信息一览》 墨天轮,围绕数据人的学习成长提供一站式的全面服务,打造集新闻资讯、在线问答、活动直播、在线课程、文档阅览、资源下载、知识分享及在线运维为一体的统一平台,持续促进数据领域的知识传播和技术创新。 关注官方公众号: 墨天轮、 墨天轮平台、墨天轮成长营、数据库国产化 、数据库资讯

优秀的个人博客,低调大师

influx测试——单条读性能很差,大约400条/s,批量写性能很高,7万条/s,总体说来适合IOT数据批量存,根据tag和过滤场景,按照...

测试准备 需要将InfluxDB的源码放入 go/src/github.com/influxdata 目录 单写测试代码(write1.go): package main import ( "log" "time" "fmt" "math/rand" "github.com/influxdata/influxdb/client/v2" ) const ( MyDB = "testInfluxdb" username = "root" password = "" ) func queryDB(clnt client.Client, cmd string) (res []client.Result, err error) { q := client.Query{ Command: cmd, Database: MyDB, } if response, err := clnt.Query(q); err == nil { if response.Error() != nil { return res, response.Error() } res = response.Results } else { return res, err } return res, nil } func writePoints(clnt client.Client,num int) { sampleSize := 1 * 10000 rand.Seed(42) t := num bp, _ := client.NewBatchPoints(client.BatchPointsConfig{ Database: MyDB, Precision: "us", }) for i := 0; i < sampleSize; i++ { t += 1 tags := map[string]string{ "system_name": fmt.Sprintf("sys_%d",i%10), "site_name":fmt.Sprintf("s_%d", (t+i) % 10), "equipment_name":fmt.Sprintf("e_%d",t % 10), } fields := map[string]interface{}{ "value" : fmt.Sprintf("%d",rand.Int()), } pt, err := client.NewPoint("monitorStatus", tags, fields,time.Now()) if err != nil { log.Fatalln("Error: ", err) } bp.AddPoint(pt) } err := clnt.Write(bp) if err != nil { log.Fatal(err) } //fmt.Printf("%d task done\n",num) } func main() { // Make client c, err := client.NewHTTPClient(client.HTTPConfig{ Addr: "http://localhost:8086", Username: username, Password: password, }) if err != nil { log.Fatalln("Error: ", err) } _, err = queryDB(c, fmt.Sprintf("CREATE DATABASE %s", MyDB)) if err != nil { log.Fatal(err) } i := 1 for i <= 10000 { defer writePoints(c,i) //fmt.Printf("i=%d\n",i) i += 1 } //fmt.Printf("task done : i=%d \n",i) } 单机读: package main import ( "log" //"time" "fmt" //"math/rand" "github.com/influxdata/influxdb/client/v2" ) const ( MyDB = "testInfluxdb" username = "root" password = "" ) func queryDB(clnt client.Client, cmd string) (res []client.Result, err error) { q := client.Query{ Command: cmd, Database: MyDB, } if response, err := clnt.Query(q); err == nil { if response.Error() != nil { return res, response.Error() } res = response.Results } else { return res, err } return res, nil } func main() { // Make client c, err := client.NewHTTPClient(client.HTTPConfig{ Addr: "http://localhost:8086", Username: username, Password: password, }) if err != nil { log.Fatalln("Error: ", err) } q := fmt.Sprintf("select * from monitorStatus where system_name='sys_5' and site_name='s_1' and equipment_name='e_6' order by time desc limit 10000 ;") res, err2 := queryDB(c, q) if err2 != nil { log.Fatal(err) } count := len(res[0].Series[0].Values) log.Printf("Found a total of %v records\n", count) } 代码摘自:http://www.cnblogs.com/MikeZhang/p/InfluxDBTest20170212.html 本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6813989.html,如需转载请自行联系原作者

资源下载

更多资源
Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

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

Rocky Linux

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。

用户登录
用户注册