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先把FM模型搞懂再说

说到推荐、广告的算法模型，几乎很难绕开FM，它是一个非常强的模型。理论简单、推导严谨、实现容易，并且效果不俗。即使是目前仍然在各大厂商当中发挥用场，在一些小厂当中甚至是主力模型。

2020-10-13

JVM 双亲委派模型及 SPI 实现原理分析

学习目标双亲委派模型的⼯作机制。类加载器的分类及各⾃的职责。双亲委派模型的好处。打破双亲委派模型的三种场景。线程上下⽂类加载器在是如何实现 SPI 的。

2020-08-23

要问技术多牛，请问IO模型知多少?

为什么会有多种IO模型，分别用来解决问题?常用的框架采用的是何种I/O模型?各种IO模型的优劣势在哪里，适用于何种应用场景?

2020-06-28

在编写服务器端程序时，大部分的程序都是会同时处理多个请求，这也是因为PHP直播平台源码的用户访问量在同一时间会增多的原因。在请求处理过程中，往往还会碰到等待、堵塞等情况，如果按照顺序一个一个处理请求，那么空间等待的时间将白白浪费，造成用户响应延时增加，降低整个系统的吞吐量。在如何同时处理多个请求的问题上，一种是采用多线程，一种是采用异步。早期PHP直播平台源码中最常用的技术是多线程，这种技术代码编写起来比较简单，每个线程中的代码都是按先后顺序执行，由于同时运行着多个线程，所以无法保证多个线程之间代码的先后顺序，这导致了多线程下，数据锁造成了线程死锁。经过对比后，现在异步回调比多线程更加适用，除能解决多线程的死锁问题外，异步还能解决多线程下反复切换导致不必要的开销问题，每个线程都需要一个独立的栈空间，多线程并行运行时，栈数据需要来回拷贝，造成了额外CPU的消耗。由于每个线程需要占用栈空间，所以大量线程存在的时候，内存消耗也是巨大的。异步回调基于非阻塞的I/O操作，节省了在调用读写函数时对“卡”的调用，而是会立刻反馈有无数据结果。而Linux的epoll技术，则利用底层内核的机制，满足快速查找数据读写的连接/文件。由于PHP直播平台源码中每个操作都是非阻塞的，所以我们的程序可以只用一个进程就可以处理大量并发请求，因为只有一个进程，所以所有的数据处理顺序都是固定的，不会出现在多线程中，异步非阻塞的技术大大简化了开发过程。单一服务器的服务方式满足不了PHP直播平台源码的用户需求，太过庞大的流量需要多个服务器同时工作解决，因此在选择服务器时，最好可以选择某个服务器集群，作为解决用户需求的保障。声明：以上内容为云豹科技作者本人原创，未经作者本人同意，禁止转载，否则将追究相关法律责任

2020-06-08

Python验证码识别 | 源码+通用识别模型

（文字识别过几天会更新一下新模型，毕竟0601模型就跑了半天。 1.

2020-06-01

海量数据场景下机器学习模型训练方案

实际处理和解决机器学习工程化问题过程中，我们很难通过单点完成机器学习模型的训练。

2020-05-11

云计算交付模型知多少 - IaaS、PaaS、SaaS

对于互联网公司而言，迁移到云是一个明智的决定。它减少了总的成本支出，同时最大限度地提高了工作效率和生产率，本文将指出迁移到云或者建设私有云优缺点以及边界在哪里？ 1、什么是云计算云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。本地通常是提前把软件基础架构部署在用户计算机上，所有资源使用者自己访问和管理; 相对于本地服务，云有以下特征：按需服务-需要时使用；网络访问-通过网络作为传输媒介，云提供商负责维护其基础架构；资源共享-多个资源集中在一起，供多个客户端使用；可伸缩性-资源具有弹性能力，最大程度节省和提高资源利用率，具有平台无关性、存储无限扩展等优势。 2、公有云的缺点在哪里？云是公共资源，每秒都有数以百万的用户访问，云服务提供商可能遭受攻击，从而窃取用户信息，从而云在一定程度上存在安全问题。数据存储在第三方机器，可能会出现第三方查看和修改用户隐私数据问题。更多的控制权不在于自己，而在于云提供商，云出现问题，只能等待第三方回应。云本身又分为公有云、私有云、混合云等，以上说的几点都是公有云的特点，很多企业不信任公有云平台，特别是国内很多企业要求对技术做到自主可控，结合本身的业务增长速度，需要搭建自己的私有云平台。那么要完成私有云平台搭建，需要完成什么工作呢？如图（a）（a） 3、搭建企业级云平台需要完成哪些工作？ 3.1、IaaS 基础架构即服务 IaaS 基础架构即服务，该服务提供了计算机体系架构和基础服务，提供了所有云计算资源供我们直接访问使用，比如数据存储、虚拟化服务、服务器和网络等。使用对象：企业管理员。优点：云提供了基础架构和服务、增强了可扩展性、动态按需扩展。缺点：集群规模增大后会出现安全问题和网络服务延迟。 3.2、PaaS 平台即服务 PaaS 主要是提供开发环境/平台，编程语言、操作系统、web 服务器和数据库构成，用户可在其中构建、编译、运行程序无需担心其基础架构。当今面对互联网业务量和用户量剧增，PaaS 是企业需要着重建设的部分。很多企业都以 Kubernetes 为基础建设容器云平台。常见的公有云有有阿里云，腾讯云、亚马逊云等。使用对象：开发人员。优点：快速开发部署、弹性扩容、持续交付。缺点：开发人员仅限于使用PaaS提供的语言和工具，如果前期使用裸金属服务器部署，后期迁移到云，可能会有一定难度和适应期。 3.3、SaaS 软件即服务按需使用软件、按需付费。跟购买程序无关，该服务运行在云端，是平台无关的，无需在 PC 上安装软件。云端运行该服务一个或多个实例供多个最终用户使用，云计算大大降低企业软件运行成本。比如网盘、网上冲浪服务等。使用对象：用户。优点：可以通过任何平台访问、无需关心在什么网络环境。非常适合协同办公。缺点：云服务是面对所有用户，比如：浏览器兼容性可能导致不能使用某些服务。 3.4、PaaS VS IaaS 在云平台建设过程中 PaaS 和 IaaS 边界在哪里呢？很多企业在建设过程中，可能会把这两个混为一谈，其实有一定的界限。 IaaS 主要是对裸金属机器进行资源分配、操作系统安装、服务器启动、网络配置等。 PaaS 主要是对计算资源进行逻辑管理，与应用有关资源分配和调度，主要是最大程度上服务于上层应用，如图（b）。（b） 4、云平台真的适合你吗？建设之前，需要大量的时间去整理、评估组件的各种可行性分析。说到这里，很多人可能会知难而退；是的，坦率的说，云平台其实不适合大多数的团队，如果你在一个 15 - 20 人的小团队里，它会带给你大量痛苦，而好处却微乎其微。 4.1、以建设容器云平台举个例子目前 A 公司的系统全部运行在裸金属 3 台服务器或者 5 个虚拟机上，考虑到硬件资源无法灵活调度，目前考虑迁移到Kubernetes上。首先需要申请更多的机器，迁移总要有一个过渡阶段，前期裸金属服务器上要运行一份服务，Kubernetes容器化平台还要有一份服务，此外还需要考虑依赖的底层服务；其次需要开发人员的学习适应和一定的人力投入，开发人员需要在了解大量概念之后才能使用，Node、Pod、Container、Service、Deployment......各种资源对象，如图（c）可以看出 Kubernetes 是一个庞大的系统，操作和使用都是非常的复杂，它包含 58w 行 go 代码，如果我们想要服务更好的工作，研究其运行机制，一定是必不可少的。 ( c ) 最后落地，需要考虑数据的迁移、遗留系统的迁移，因为 Kubernetes 本身是一个集群，不得不考虑分布式存储管理、配置管理...... 如果自己系统本身不适应集群部署，那么不能发挥云的作用，不得不考虑把服务拆分成分布式微服务程序，这种程序很难编写，编写过程需要考虑分布式事务等很多问题，其次调试和日志排查问题也会增加复杂度，于是你在云平台的漩涡里不能自拔.......... 上面说了这么多 Kubernetes 使用问题，是不是说它就一无是处了，当然不是。比如说当前服务客户是金融业务，7*24 小时不能宕机，且有上万用户使用，这就需要考虑到服务的扩展性和升级可靠性了，这正是Kubernetes 最擅长的事情了。 4.2、容器云平台真的有必要吗？对于任何技术，在使用之前都要持保留态度，别人说好，那是适合，换做是你，可能就是另外一种场景了，要学会洞察技术的本质，就像搭建企业级云平台一样，在搭建之前要考虑为什么要建设企业级云平台？可以从三个方面去考量建设的意义是什么？业务系统越来越多，各个系统之间存在大量的数据交互和接口调用，规划的还有大量的系统需要建设，出现问题时总是修修补补，无法从全局、系统的角度去规划分析问题。资源管理层面上，有多个机房和数据中心，里面可能存在部分僵尸服务，无法做到有效监控、动态调度底层计算资源共享，更无法做到峰谷互补伸缩自如。需求上要求快速交付、持续运行并且已经存在或者未来可预知的大量用户和海量数据。 5、总结随着互联网的发展和网络带宽的增加，企业应利用云计算的优势，减少了总的成本支出，同时最大限度地提高了效率和生产率，从长远来看，对于大型互联网公司而言，迁移到云是一个明智的决定。

2020-03-27

Java内存模型,你有认真了解过吗

从 PC 内存架构到 Java 内存模型你知道 Java 内存模型 JMM 吗？那你知道它的三大特性吗？Java 是如何解决指令重排问题的？

2020-03-19

Python搭建新冠肺炎预测模型全解读

传统机器学习模型虽然可以精确拟合历史数据，但由于脱离疾病传播机理，外推预测的可靠性低。

2020-02-19

omg，繁琐授权一套模型解决，用它！

简单权限模型介绍可参照以下两张图理解简单权限模型：1.当前实例内的对象（实例、数据库、表、视图）的层级关系：2.简单权限模型下实例内的角色层级关系以及每个角色对应的权限参照。

2020-01-09

go的数据库模型生成器

像JAVA、PHP等语言，都有成熟的模型生成器，然而Go我并没有找到，可能是我没有和百度（当然还有墙外的哥）达成深度合作吧？为此，懒人李只能造个轮子，为了提高效率(ps:就是想偷懒、摸鱼)。

2019-12-18

类加载器中的双亲委派模型详解

双亲委派模型四种类加载器从JVM的角度看，类加载器主要有两类：Bootstrap ClassLoader和其他类加载，Bootstrap ClassLoader是C++语言实现，是虚拟机自身的一部分

2019-10-12

Pony 0.32.0 发布，Actor 模型高性能编程语言

Pony 是一款基于 Actor 模型，能够提供类型、内存、异常、并发多个层面的安全性保证的高性能编程语言。

2019-10-02

Pony 0.31.0 发布，Actor 模型高性能编程语言

Pony 是一款基于 Actor 模型，能够提供类型、内存、异常、并发多个层面的安全性保证的高性能编程语言。

2019-09-03

浅谈告警管理能力成熟度模型

“告警管理能力成熟度模型”呼之欲出为了提升 IT 系统的运维管理效率，最大程度降低运维管理难度，AIOps 成了技术发展的必然选择。

2019-08-13

谈谈机器学习模型的可解释性

关于模型的可解释性，就是要回答为什么的问题，如何解释该函数，它是如何预测的？可解释的模型在机器学习的众多算法中，有的模型很难解释，例如深度神经网络。

2019-07-01

想想覆盖模型

微隔离的四种不同模型，但没有明确建议哪种更适合。了解这一点的答案意味着要考虑每个模型的局限性，并认识到动态混合云数据中心的未来前景。

2019-04-25

JavaScript 是如何工作的：JavaScript 的内存模型

原文：JavaScript 是如何工作的：JavaScript 的内存模型作者：前端小智 Fundebug经授权转载，版权归原作者所有。

2019-04-14

FoundationDB 开源文档数据库模型 Document Layer

昨日，FoundationDB 数据库宣布开源 FoundationDB Document Layer，Document Layer 是FoundationDB 数据库中的文档数据模型，扩展了 FoundationDB

2018-12-02

利用深度学习建立流失模型（附完整代码）

目标利用类神经网络构建用户流失分析模型，以预测用户是否有流失的可能。工具 ●Jupyter Notebook ：一个对于数据分析师来说特别合适的Python编辑器，强烈推荐大家去使用。

2018-11-04

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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。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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。

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。

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