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免费开源cms自助建站系统大全，不会编程也可以自己建网站

1、PageAdmin PageAdmin是基于asp.net开发，采用mvc框架的网站管理系统，功能强大，扩展灵活，系统是完全独立开发，功能成熟，安全性高，可以免费下载使用，目前是国内使用最多的网站系统

2019-05-26

像Google一样构建机器学习系统3 - 利用MPIJob运行ResNet101

本系列将利用阿里云容器服务，帮助您上手Kubeflow Pipelines. 第一篇：在阿里云上搭建Kubeflow Pipelines 第二篇：开发你的机器学习工作流第三篇：利用MPIJob运行ResNet101 从上篇文章中，我们可以看到如何通过Kubeflow Pipeline运行单节点任务机器学习工作流，在本文中，我们会介绍如何使用Pipeline运行分布式MPI任务，该MPI任务运行模型ResNet101的测试。开发MPIRun Pipeline 由于Kubeflow Pipelines提供的例子多数都是单机任务，那么如何利用Pipelines运行分布式训练？阿里云容器服务团队提供了利用MPIJob训练ResNet101模型的例子，方便您在阿里云上使用和学习Kubeflow Pipelines，并且训练支持分布式的allredu

2019-05-16

分布式系统设计新手入门---2，微服务架构中拆分的实践

目前绝大多数分布式系统都是按功能进行划分的。然后工程师依据是否出现问题去修正系统。虽然大部分按功能划分的系统都运行良好。但我思考这也仅仅是运行良好而以。因为刚好没有触发RP冲突也就是原子关系的冲突。

2019-05-06

您需要了解的有关开源操作系统的所有内容

Linux是1991年针对计算机发布的一种经过验证的开源操作系统，但它的使用已经扩展到支持汽车，电话，网络服务器以及最近的网络设备系统。

2019-04-29

一套适用于各行业的在线教育系统

领课教育系统拥有完善的录播功能、直播功能、题库功能、资源功能、社区功能、营销功能开源版产品体验该教育系统是由广州市领课网络科技有限公司自主研发，各行业都适用的在线教育系统。

2019-04-28

像Google一样构建机器学习系统 - 在阿里云上搭建Kubeflow Pipelines

本系列将利用阿里云容器服务，帮助您上手Kubeflow Pipelines. 第一篇：在阿里云上搭建Kubeflow Pipelines 第二篇：开发你的机器学习工作流第三篇：利用MPIJob运行ResNet101 介绍机器学习的工程复杂度，除了来自于常见的软件开发问题外，还和机器学习数据驱动的特点相关。而这就带来了其工作流程链路更长，数据版本失控，实验难以跟踪、结果难以重现，模型迭代成本巨大等一系列问题。为了解决这些机器学习固有的问题，很多企业构建了内部机器学习平台来管理机器学习生命周期，其中最有名的是Google的Tensorflow Extended，Facebook的FBLearner Flow，Uber的Michelangelo，遗憾的是这些平台都需要绑定在公司内部的基础设施之上，无法彻底开源。而这些机器学习平台的骨架就是机器

2019-04-25

阿里云ECS云服务器操作系统常见问题及解答FAQ

阿里云ECS云服务器操作系统分为Windows和类Unix/Linux操作系统，笔者分享ECS云服务器操作系统常见问题及解答FAQ： 1. 为什么有的ECS实例无法选择Windows操作系统？

2019-04-24

JAVA 多用户商城系统b2b2c-Spring Cloud Stream 介绍

即使有新的应用的引入，也不需要破坏当前系统的整体结构。 Consumer Groups “Group”， Kafka 中的概念。

2019-04-14

java B2B2C 多租户电子商城系统-Spring Cloud Zipkin

Zipkin是什么 Zipkin分布式跟踪系统；它可以帮助收集时间数据，解决在microservice架构下的延迟问题；它管理这些数据的收集和查找；Zipkin的设计是基于谷歌的Google Dapper

2019-04-11

大气网格化监测，网格化大气环境监测系统，成都纵横智控

一、网格化大气环境监测系统概述成都纵横智控针对大气监测研发出一套，智能的空气质量监测微站构建大气网格化监测网络-网格化大气环境监测系统，并利用物联网技术实时获取各监测点数据，基于GIS技术呈现出空气质量地图

2019-04-08

书籍:掌握Python脚本系统管理 Mastering Python Scripting for System Administrator...

简介主要特点了解如何解决系统管理员的问题并自动执行日常活动学习处理正则表达式，网络管理构建GUI，网络抓取和数据库管理，包括数据分析 Python随着时间的推移不断发展，并扩展了与每个可能的IT

2019-04-07

java B2B2C Springcloud电子商城系统-断路器（Hystrix）

断路器hystrix是保证了局部发生的错误，不会扩展到整个系统，从而保证系统的即使出现局部问题也不会造成系统雪崩。

2019-04-03

嵌入式系统的复杂性推动了对接口标准的发展

二十年前，用于系统建模、仿真、图像和信号处理的嵌入式实时处理通常使用按比例缩小的超级计算机体系结构，以并行对称拓扑互连的相同处理器的同质阵列。

2019-04-01

微软越来越接近开发一个实用的DNA数据存储系统

【大咖・来了第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》自 2016 年以来，微软一直与华盛顿大学合作，开发出***套完整的存储系统，使用 DNA 来存储数字数据。

2019-03-22

系统运行缓慢，CPU 100%，以及Full GC次数过多问题的排查思路

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢，CPU 100%，以及Full GC次数过多的问题。当然，这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢，并且有大量的报警。

2019-03-04

python的Web框架，Django模型系统二，模型属性，及数据库进阶查询

python的Web框架，Django模型系统二，模型属性，及数据库进阶查询原始数据接上篇文章来操作。可能需要查看后才能懂。

2019-03-01

【阿里内部应用】基于Blink构建搜索全链路debug系统快速定位搜索问题

案例与解决方案汇总页：阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总一、背景介绍以往在处理用户投诉或者开发过程中遇到的（特定商品在淘宝搜索中搜不到，排序靠后，价格不正确，打标不准，结果不准确等）问题或线上故障时，分析定位此类问题的过程非常繁琐：根据用户或者搜索标识提交ODPS离线任务，捞取用户的搜索日志信息；人工构造搜索串，重新请求引擎得到搜索复现数据；解析复现数据，得到搜索结果列表，确认问题，分析debug trace信息，定位问题以上调查过程存在诸多问题：需要跑odps离线任务，消耗较多时间；工作重复性很大，每当有类似问题出现时，都要走类似的调查流程，极大影响定位问题和解决问题的效率；搜索实时个性化上线以后，搜索结果是千人千面的，并且相同用户在不同时刻的搜索结果也是变化的，这就导致简单通过请求的url来重现用户出问题的方

2019-02-28

【直播回顾】阿里专家天樵：复杂业务系统下的规则引擎开发实践

alibaba-inc.com，baoxingjie@126.com 点击关注天樵的云栖社区个人主页内容概要：需求的频繁变更、工程代码的不断膨胀，让业务开发人员苦不堪言，规则引擎几乎成为了大型复杂软件系统的必备神器

2019-01-30

【直播预告】阿里专家天樵：复杂业务系统下的规则引擎开发实践

https://github.com/alibaba/QLExpress 点击关注天樵的云栖社区个人主页内容概要：需求的频繁变更、工程代码的不断膨胀，让业务开发人员苦不堪言，规则引擎几乎成为了大型复杂软件系统的必备神器

2019-01-28

为自己搭建一个分布式 IM 系统二【从查找算法聊起】

前言最近这段时间确实有点忙，这篇的目录还是在飞机上敲出来了的。言归正传，上周更新了 cim 第一版；没想到反响热烈，最高时上了 GitHub Trending Java 版块的首位，一天收到了 300+ 的 star。现在总共也有 1.3K+ 的 star，有几十个朋友参加了测试，非常感谢大家的支持。在这过程中也收到一些 bug 反馈，feature 建议；因此这段时间我把一些影响较大的 bug 以及需求比较迫切的 feature 调整了，本次更新的 v1.0.1 版本：客户端超时自动下线。新增 AI 模式。聊天记录查询。在线用户前缀模糊匹配。下面谈下几个比较重点的功能。客户端超时自动下线这个功能涉及到客户端和服务端的心跳设计，比较有意思，也踩了几个坑；所以准备留到下次单独来聊。 AI 模式大家应该还记得这个之前刷爆朋友圈的估值两个一个亿的 AI 核心代码。和我这里的场景再合适不过了。于是我新增了一个命令用于一键开启 AI 模式，使用情况大概如下。欢迎大家更新源码体验，融资的请私聊我🤣。聊天记录聊天记录也是一个比较迫切的功能。使用命令 :q 关键字即可查询与个人相关的聊天记录。这个功能其实比较简单，只需要在消息发送及接收消息时保存即可。但要考虑的一点是，这个保存消息是 IO 操作，不可避免的会有耗时；需要尽量避免对消息发送、接收产生影响。异步写入消息因此我把消息写入的过程异步完成，可以不影响真正的业务。实现起来也挺简单，就是一个典型的生产者消费者模式。主线程收到消息之后直接写入队列，另外再有一个线程一直源源不断的从队列中取出数据后保存聊天记录。大概的代码如下：写入消息的同时会把消费消息的线程打开：而最终存放消息记录的策略，考虑后还是以最简单的方式存放在客户端，可以降低复杂度。简单来说就是根据当前日期+用户名写入到磁盘里。当客户端关闭时利用线程中断的方式停止了消费队列的线程。这点的设计其实和 logback 写日志的方式比较类似，感兴趣的可以去翻翻 logback 的源码，更加详细。回调接口至于收到其他客户端发来的消息时则是利用之前预留的消息回调接口来写入日志。收到消息后会执行自定义的回调接口。于是在这个回调方法中实现写入逻辑即可，当后续还有其他的消息处理逻辑时也能在这里直接添加。当处理逻辑增多时最好是改为责任链模式，更加清晰易维护。查找算法接下来是本文着重要讨论的一个查找算法，准确的说是一个前缀模糊匹配的算法。实现的效果如下：使用命令 :qu prefix 可以按照前缀的方式搜索用户信息。当然在命令行中其实意义不大，但是在移动端中确是比较有用的。类似于微信按照用户名匹配：因为后期打算出一个移动端 APP，所以就先把这个功能实现了。从效果也看得出来：就是按照输入的前缀匹配字符串（目前只支持英文）。在没有任何限制的条件下最快、最简单的实现方式可以直接把所有的字符串存放在一个容器中（List、Set），查询时则挨个遍历；利用 String.startsWith("prefix") 进行匹配。但这样会有几个问题：存储资源比较浪费，不管是 list 还是 Set 都会有额外的损耗。查询效率较低，需要遍历集合后再遍历字符串的 char 数组（String.startsWith 的实现方式）。字典树基于以上的问题我们可以考虑下：假设我需要存放 java,javascript,jsp,php 这些字符串时在 ArrayList 中会怎么存放？很明显，会是这样完整的存放在一个数组中；同时这个数组还可能存在浪费，没有全部使用完。但其实仔细观察这些数据会发现有一些共同特点，比如 java,javascript 有共同的前缀 java;和 jsp 有共同的前缀 j。那是否可以把这些前缀利用起来呢？这样就可以少存储一份。比如写入 java,javascript 这两个字符串时存放的结构如下：当再存入一个 jsp 时：最后再存入 jsf 时：相信大家应该已经看明白了，按照这样的存储方式可以节省很多内存，同时查询效率也比较高。比如查询以 jav 开头的数据，只需要从头结点 j 开始往下查询，最后会查询到 ava 以及 script 这两个个结点，所以整个查询路径所经历的字符拼起来就是查询到的结果java+javascript。如果以 b 开头进行查询，那第一步就会直接返回，这样比在 list 中的效率高很多。但这个图还不完善，因为不知道查询到啥时候算是匹配到了一个之前写入的字符串。比如在上图中怎么知道 j+ava 是一个我们之前写入的 java 这个字符呢。因此我们需要对这种是一个完整字符串的数据打上一个标记：比如这样，我们将 ava、script、p、f 这几个节点都换一个颜色表示。表明查询到这个字符时就算是匹配到了一个结果。而查到 s 这个字符颜色不对，代表还需要继续往下查。比如输入关键字 js 进行匹配时，当它的查询路径走到 s 这里时判断到 s 的颜色不对，所以不会把 js 作为一个匹配结果。而是继续往下查，发现有两个子节点 p、f 颜色都正确，于是把查询的路径 jsp 和 jsf 都作为一个匹配结果。而只输入 j，则会把下面所有有色的字符拼起来作为结果集合。这其实就一个典型的字典树。具体实现下面则是具体的代码实现，其实算法不像是实现一个业务功能这样好用文字分析；具体还是看源码多调试就明白了。谈下几个重点的地方吧：字典树的节点实现，其中的 isEnd 相当于图中的上色。利用一个 Node[] children 来存放子节点。为了可以区分大小写查询，所以子节点的长度相当于是 26*2。写入数据这里以一个单测为例，写入了三个字符串，那最终形成的数据结构如下：图中有与上图有几点不同：每个节点都是一个字符，这样树的高度最高为52。每个节点的子节点都是长度为 52 的数组；所以可以利用数组的下标表示他代表的字符值。比如 0 就是大 A,26 则是小 a，以此类推。有点类似于之前提到的布隆过滤器，可以节省内存。 debug 时也能看出符合上图的数据结构：所以真正的写入步骤如下：把字符串拆分为 char 数组，并判断大小写计算它所存放在数组中的位置 index。将当前节点的子节点数组的 index 处新增一个节点。如果是最后一个字符就将新增的节点置为最后一个节点，也就是上文的改变节点颜色。最后将当前节点指向下一个节点方便继续写入。查询总的来说要麻烦一些，其实就是对树进行深度遍历；最终的思想看图就能明白。所以在 cim 中进行模糊匹配时就用到了这个结构。字典树的源码在此处： https://github.com/crossoverJie/cim/blob/master/cim-common/src/main/java/com/crossoverjie/cim/common/data/construct/TrieTree.java 其实利用这个结构还能实现判断某个前缀的单词是否在某堆数据里、某个前缀的单词出现的次数等。总结目前 cim 还在火热内测中（虽然群里只有20几人）,感兴趣的朋友可以私聊我拉你入伙☺️ 再没有新的 BUG 产生前会着重把这些功能完成了，不出意外下周更新 cim 的心跳重连等机制。完整源码： https://github.com/crossoverJie/cim 如果这篇对你有所帮助还请不吝转发。

2019-01-14

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更多资源

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 /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。

WebStorm

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。