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【云服务器分享】如何节省网站流量

dreamdoo 2019-12-01 20:29:01 75746 浏览量 回答数 13

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如何快速定位云主机的故障

firstsko 2019-12-01 21:43:10 10637 浏览量 回答数 1

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HTML5究竟是什么? (注:目前网上介绍HTML5的文章都是千篇一律,譬如某个时间段发布某个版本,这种对于初学者或者从实用性角度来看,没有太多甚至完全不具备学习价值,只能说了解到它的出现时间,但是具体作用是什么呢?基本都是没有详细阐述,不少读者看完估计还是一头雾水的,因此笔者会用更加通俗易懂的话语,让各位能够知道HTML5究竟是什么) 首先HTML是定义了网页的结构,那么HTML5则是其不断更新的一部分。它目前有两个版本, 第一个是万维网联盟的5.2推荐标准(w3c) ,是为网页内容开发者设计的;第二个是浏览器开发者的 HTML 生活标准(HTML Living Standard) ,由微软网页超文本技术工作小组公司(WHATWG)维护。 HTML5引入了一些新的元素和属性,同时也是一个 W3C推荐标准。Web 应用程序以这些 HTML 元素为基础运行,同时包含了 HTML4和 XHTML,但是向后兼容以前的版本。另外,它与 PHP 更加兼容,新的 api 包括拖放、网络消息和网络存储、协议处理程序注册、微数据、画布、文本轨道和定时媒体播放,还有一个标准化的服务器发送事件自动更新和更好的浏览器支持,这些新的 api 为网页设计者提供了更好的控制。对于生活标准版本,新的 API 还包括地理定位、web 音频(Javascript 音频应用程序)、web RTC 和 web 加密 API。 这些元素和属性反映了现代网站的典型用法,其中包括超文本标记语言和对文档对象模型(DOM)脚本的新兴趣。HTML5语法还允许在文档内部使用 MathML,而 indexeddb将存储扩展到本地存储之外。并且从 HTML 4.01中删除了一些不推荐的元素,包括像 font 和 center 这样的纯表示元素,这些元素的效果早已被更强大的层叠样式表所取代。此外,DOM 脚本在 Web 行为中的重要性也得到了重新强调。 HTML5知识点有哪些? 经过前面的一些讲解,相信各位对HTML5已经有初步的认识,那么接下来我们将会正式探讨下,究竟有哪些知识点需要我们学习掌握的呢?(注:由于HTML5涵盖知识点较多,且本文属于入门级别的知识指南,不适宜进行全面深入地讲解,因此笔者筛选出了必须掌握的知识点,希望能够让初学者迅速入门) 知识点一:HTML5主体结构 <!doctype> 声明必须位于 HTML5 文档中首行,声明此为HTML5文档 标签限定了文档的开始点和结束点,内部包含文档头部和主体 标签用于定义文档的头部,内部的元素可以引用脚本或者样式表、提供元信息等等,并且描述了文档的各种属性和信息,包括文档的标题、在 Web 中的位置以及和其他文档的关系等,绝大多数文档头部包含的数据都不会真正作为内容显示给读者。 标签声明使用utf-8编码 标签定义文档标题 定义文档的主体,内部包含文档的所有内容,比如文本、超链接、图像、表格和列表等等,均可展示给用户浏览器显示出来(注释除外) 以上就是HTML5主体结构的讲解,可能有细心地读者就会发现,有的标签是一个的,有的又是两个对称的,那么这是何解呢? 这里就引入一个知识点,通常情况下绝大多数标签都是双标签,也就是需要写成格式,但是也有的单标签也称为自闭合标签是不需要结束符的,如 等,那么这些标签具体用法又是如何呢?下面我们将会进行常用标签的讲解! 知识点二:HTML5常用标签 众所周知,HTML5简单点说就是由一个个标签组成的文档,既然如此我们就需要学习,每一个标签究竟代表着什么含义如何使用呢?(因为标签实在太多,倘若全部阐释一遍,怕初学者们嫌弃篇幅太长感到枯燥,或者是知识点太多很难吸收掌握,因此笔者精选出一些较为常用的标签进行讲解,对于标签可能有多个属性可以选择,笔者同样会挑选出较为常用属性进行讲解) 注:以下标签,笔者没有截效果图,建议初学者自主尝试 注释标签:在我们日常编写代码时候,为了日后方便自己查看或者是别人查阅,我们通常会在某些地方写上注释标签,里面内容不会展示给浏览器用户看到 阿里云开发者社区 链接标签:超链接跳转,把需要跳转的网址写到标签的href里面,然后在开始标签和结束标签之间可以写内容展示出去,当用户点击内容将会发生跳转 换行标签:换行作用,有的小伙伴可能看到这里会说,为什么我写也是有效果的呢?这种写法不能说错误只能说是老版本的规范,按照HTML4.0规范都需要按照XHTML的写法,也就是对于单标签都是采用加斜杠的写法(下同) 按钮 按钮标签:按钮上需要展示什么文字,可在开始标签和结束标签之间写入,现阶段若写静态网站用得较少,后期学JS制作动态网站或者做交互时候比较常用 内容 块级标签:标签本身没有特殊含义,那么在其里面可以写文本内容,或者是加入其它标签均可,凡是加入其内部所有东西都会被其所包裹,形成一个独立的块级区域并且独自占用一行(css可格式化) 标题 标题标签:用于定义标题,从h1至h6均可根据自身需求选择 分隔符标签:起到装饰分隔作用,默认显示为一条黑色的水平线 图片标签:展示图片,src里面放置图片的链接,然后有时候可能出现各种原因导致图片未能加载,那么系统会自动展示alt里面的文字内容 输入框标签:默认是输入框,当然其有多个属性可以选择,然后较为常用的是type属性,该属性又有多个值可供选择,如: password 用户输入任何文本内容均会显示为小圆点 checkbox 选择框 Button按钮 列表 列表标签:通常用于展示一列数据,而且数据所采用的css样式均相同,譬如导航栏、当然还有 有序列表不过较为少用 段落 段落标签:写在内部的一段文字将会被定义为一个段落 脚本标签:现阶段不会用到,等学习到js需要用到,初学者可在标签内部写js代码,随着学习深入可以采用外部写好js文件后导入 文字 脚本标签:通常需要搭配css样式进行使用,对部分内容进行样式修改 样式标签:现阶段不会用到,等学习到css需要用到,样式需要写在标签内部 HTML5入门知识指南 经过前面的一系列学习,相信各位已经初步掌握HTML5的使用,能够制作一些简单的界面了,当然对于学习能力较强或者有一定基础的同学,可以自主深入学习HTML5深层次的知识点,当能够熟练敲出你想要的界面时候,那建议开始学习CSS让界面变得更加美丽,笔者下期将会给各位带来CSS入门知识指南,欢迎大家踊跃参与学习,当然如果有童鞋看完本文,对于某些知识点还是不太明白,或者是对下一期学习有什么建议,欢迎各位在下方评论区留言哦,如果觉得笔者文章写得不错,那么也可以分享给朋友一起学习,咱们下期再见啦!

剑曼红尘 2020-03-03 17:56:06 0 浏览量 回答数 0

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【Android学习全家桶】155道Android热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

管理贝贝 2019-12-01 20:07:24 2181 浏览量 回答数 2

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【云能量沙龙深圳站】陆晶丹:阿里云开放存储服务API与Web应用案例分享

sleepbird 2019-12-01 20:27:09 18770 浏览量 回答数 23

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【精品问答】python技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:48 454222 浏览量 回答数 19

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一般都是调用现成的命令,解析命令输出######回复 @Hyacinthus_M : 几乎所有编程语言都有执行命令获取输出的方法的,获取完之后,按行正则表达式匹配提取信息即可######回复 @Mallon : 那你能给点这方面解析的资料吗?我的GREP等用得不好,首先得有思路了,不然我会觉得还没有改代码来得可行。######回复 @Mallon : 意思是先iwlist eth0 scan | grep "Target"吗,那怎么样设置密码呢?在这方面我很迷惑######回复 @Hyacinthus_M : 你在程序里调用命令行,Linux下基本就是这个套路######可是要求是写程序。 这个程序是面对客户的,我总不能要求客户还能用命令行吧。我只想知道有没有代码量小点的方法。###### 是这样的。我开始的时候也想过通过用system调用通过shell的工具来完成任务,可是shell功底有些不足。 我所需要的只是iwlist eth0 scan 结果中的ESSID, TXPOWER,还有就是加密相关的内容。 而又要求将这些内容以每个网络块的方式输出,而通过grep 后,所有的相同的项都在一起了。 那么要通过样才能实现我的需求呢,shell我真的很基本。 ###### 引用来自“Hyacinthus_M”的答案 是这样的。我开始的时候也想过通过用system调用通过shell的工具来完成任务,可是shell功底有些不足。 我所需要的只是iwlist eth0 scan 结果中的ESSID, TXPOWER,还有就是加密相关的内容。 而又要求将这些内容以每个网络块的方式输出,而通过grep 后,所有的相同的项都在一起了。 那么要通过样才能实现我的需求呢,shell我真的很基本。 shell作为程序设计语言功能太弱了,上perl python吧,推荐后者,呵呵 ######回复 @Hyacinthus_M : 纯C麻烦,我没研究过...######这个程序只能C做,纯的。python,呵呵。说重点好吗,######grep是shell用的,其它语言都内置正则模块的###### http://stackoverflow.com/questions/646241/c-run-a-system-command-and-get-output######大哥,你没有把握我的意思啊。###### 正则就用PCRE吧 http://www.pcre.org/ ###### 按照楼主的描述,我猜公司是让你在一个嵌入式设备上实现该功能吧。 wireless-tools需要跟底层的硬件配合使用,它本身无非就是通过socket从内核获取到信息。设备的wifi驱动也是你们自己搞的?如果从驱动着手的话,可能还更简单点。方便的话,可以说一下你们所使用的平台。 ######我也是刚去上班不久的,对硬件了解也少,驱动好像不是他们写的。 我已经改了不少了,这个星期应该能完成吧。 iw_get_ext()这个接口?######是用的baspberrypi的。系统基本和debian的一样。只是只有基本的一些功能。######回复 @txgcwm : 大哥。真是谢谢你啊。 我真的很需要这样的交流。 你也早点睡啊。我先睡了。######回复 @Hyacinthus_M : 大哥。真是谢谢你啊。 我真的很需要这样的交流。 你也早点睡啊。我先睡了。######回复 @txgcwm : 你好。我对你说的“楼主可以使用fopen来执行“iwlist eth0 scan”指令,将获取到的结果逐个解析出来”的意思不是太理解? 是先将结果定向到一个文件中,然后再解析? 好像你不是这个意思啊,有些地方我不是很懂,可以请你说具体点吗######回复 @txgcwm : 是啊,我也想通过调用system()来运行iwlist eth0 scan来做,然后解析输出,包括无线网络的配置,同样也可以用同样的方法来做,但是我的问题出在解析部分。 希望你给点具体点的建议。######如果是那样的话,预计你执行那些指令是没有多少问题的。 楼主可以使用fopen来执行“iwlist eth0 scan”指令,将获取到的结果逐个解析出来(这样比你修改代码好多了,字符串解析应该相对简单一些嘛)。###### 引用来自“txgcwm”的答案 按照楼主的描述,我猜公司是让你在一个嵌入式设备上实现该功能吧。 wireless-tools需要跟底层的硬件配合使用,它本身无非就是通过socket从内核获取到信息。设备的wifi驱动也是你们自己搞的?如果从驱动着手的话,可能还更简单点。方便的话,可以说一下你们所使用的平台。 是的呢。我不是科班出身的,一直在自己摸索,有很多东西都不太懂,很多时候都是在用笨方法来解决。      开始的时候,我的确是想用SHELL来实现的,然后解析。但是我的头说要用程序写, 开始真是一点头绪都没有,我只能想到去修改wireless-tools的源程序了。 我觉得自己可以解决的。 不过,还是希望你能给点建议。 ######楼主,现在这个问题肯定解决了吧!能不能分享一下最后的结果啊?我现在也遇到了和你同样的问题,可是我没有楼主那么厉害,可以直接更改源代码。能不能帮一下小弟,谢谢先!!!######回复 @txgcwm : 你好,我已经使用解析的方法完成了基本功能。最近在使用基于wireless.h,iwlib.h iwlib.c三个文件(丢弃iwlist.c iwconfig.c)来重写该程序,在main.c中,包括了#include "iwlib.h", 并且在iwlib.h声明了所有的函数原型,所有的函数实现均在iwlib.c中,######回复 @txgcwm : 恩。我已经在baspberrypi的板子上运行过wireless-tools的工具了,iwlist scan结果正常。######回复 @txgcwm : 比如,把scan的结果定向到一个文件中,然后再通过字符串的操作来实现,还是scan | grep 的方法来实现呢? 后者我不太熟悉,我的功底还没能满足需求,但是前者,对多个关健字的解析方面的算法实现,思路不是很明确。######回复 @Hyacinthus_M : 而且我建议你将这个工具在没有修改前先编译进去,看看是否能够输出你想要的数据(没有的话可能底层不支持,那样的话你上层改了也没有用)。###### #include <sys/wait.h> #include <stdlib.h> #include <errno.h> #include <string.h> #include <stdio.h> #define MAXLINE 1024 int main(int argc, char **argv) { char buf[MAXLINE]; int rc = 0; FILE *fp = NULL; fp = popen("iwlist wlan0 scan", "r"); if(fp == NULL) { perror("popen error!"); return -1; } while(fgets(buf, MAXLINE, fp) != NULL) { int len = strlen(buf); if(buf[len-1] == '\n') buf[len-1] = '\0'; printf("%s\r\n", buf); } if((rc = pclose(fp)) < 0) { perror("pclose error!"); return -1; } return 0; }######回复 @txgcwm : 但是在主函数中,调用相关函数经常出现“undefined reference to”的错误,这些错误我有些不能理解。我在网上也看了一些相关的资料,但是是没能解决,希望你给点建议。######回复 @Hyacinthus_M : 给你一个大概的思路: 1、从数据上看,每个wifi信息都是以cell开头的,以此为标记; 2、使用isspace函数将前面的所有空格清除; 3、通过strcmp对比你要获取的数据项,然后将其后的数据保存。 你自己尝试解析,后续有问题,下班了再说。######回复 @txgcwm : 就是。我觉得他个人有点偏执。同样是用上层。他是把这个任务交给我的。我的公司小,只有十个人,其中几个还是实习的。我先用解析的方法做出来,如果有什么不懂的,还要请教你啊。 对了,设置关键字字符串数组,每一行一行的解析,是不是用strstr()简单来对每一行的内容与关键字进行配对来过滤内容就可以了?######回复 @Hyacinthus_M : 这个我也不太清楚哪里有这些资料,你自己去找找吧。无论你是去修改wireless tools还是按照解析输出数据的方法,也只是上层应用。如果要从内核的层次去了解这些东西,预计你一周的时间根本不够。 不太清楚你的主管需要你用什么样的方法实现?他固执的要用自己的方法(他自身是否对这些可能用到的方法作过分析?),他自己为什么不去实现。######回复 @txgcwm : 我把自己的想法和他说了,他还是让我熟悉底层的API(意思还是让我去修改wireless-tools)。先把用这个实现方法做出来吧。用wireless-tools修改程序的方法,和解析输出的方法没有本质区别吧。 对了,基于无线网络开发的API在哪能找到资料?难道要去看kernel?

kun坤 2020-06-06 13:38:52 0 浏览量 回答数 0

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HBase最佳实践-读性能优化策略

pandacats 2019-12-20 21:02:08 0 浏览量 回答数 0

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1.什么是爬虫 爬虫,即网络爬虫,大家可以理解为在网络上爬行的一直蜘蛛,互联网就比作一张大网,而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛咯,如果它遇到资源,那么它就会抓取下来。想抓取什么?这个由你来控制它咯。 比如它在抓取一个网页,在这个网中他发现了一条道路,其实就是指向网页的超链接,那么它就可以爬到另一张网上来获取数据。这样,整个连在一起的大网对这之蜘蛛来说触手可及,分分钟爬下来不是事儿。 2.浏览网页的过程 在用户浏览网页的过程中,我们可能会看到许多好看的图片,比如 http://image.baidu.com/ ,我们会看到几张的图片以及百度搜索框,这个过程其实就是用户输入网址之后,经过DNS服务器,找到服务器主机,向服务器发出一个请求,服务器经过解析之后,发送给用户的浏览器 HTML、JS、CSS 等文件,浏览器解析出来,用户便可以看到形形色色的图片了。 因此,用户看到的网页实质是由 HTML 代码构成的,爬虫爬来的便是这些内容,通过分析和过滤这些 HTML 代码,实现对图片、文字等资源的获取。 3.URL的含义 URL,即统一资源定位符,也就是我们说的网址,统一资源定位符是对可以从互联网上得到的资源的位置和访问方法的一种简洁的表示,是互联网上标准资源的地址。互联网上的每个文件都有一个唯一的URL,它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎么处理它。 URL的格式由三部分组成:①第一部分是协议(或称为服务方式)。②第二部分是存有该资源的主机IP地址(有时也包括端口号)。③第三部分是主机资源的具体地址,如目录和文件名等。爬虫爬取数据时必须要有一个目标的URL才可以获取数据,因此,它是爬虫获取数据的基本依据,准确理解它的含义对爬虫学习有很大帮助。 环境的配置 学习Python,当然少不了环境的配置,最初我用的是Notepad++,不过发现它的提示功能实在是太弱了,于是,在Windows下我用了 PyCharm,在Linux下我用了Eclipse for Python,另外还有几款比较优秀的IDE,大家可以参考这篇文章 学习Python推荐的IDE 。好的开发工具是前进的推进器,希望大家可以找到适合自己的IDE 作者:谢科链接:https://www.zhihu.com/question/20899988/answer/24923424来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 “入门”是良好的动机,但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目,那么实践起来你会被目标驱动,而不会像学习模块一样慢慢学习。另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点,依赖关系是边的话,那么这个图一定不是一个有向无环图。因为学习A的经验可以帮助你学习B。因此,你不需要学习怎么样“入门”,因为这样的“入门”点根本不存在!你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西,在这个过程中,你会很快地学会需要学会的东西的。当然,你可以争论说需要先懂python,不然怎么学会python做爬虫呢?但是事实上,你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python :D看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬,那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。先长话短说summarize一下:你需要学习基本的爬虫工作原理基本的http抓取工具,scrapyBloom Filter: Bloom Filters by Example如果需要大规模网页抓取,你需要学习分布式爬虫的概念。其实没那么玄乎,你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。最简单的实现是python-rq: https://github.com/nvie/rqrq和Scrapy的结合:darkrho/scrapy-redis · GitHub后续处理,网页析取(grangier/python-goose · GitHub),存储(Mongodb)以下是短话长说:说说当初写的一个集群爬下整个豆瓣的经验吧。1)首先你要明白爬虫怎样工作。想象你是一只蜘蛛,现在你被放到了互联“网”上。那么,你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢?没问题呀,你就随便从某个地方开始,比如说人民日报的首页,这个叫initial pages,用$表示吧。在人民日报的首页,你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了,这样你就已经爬完了俩页面(首页和国内新闻)!暂且不用管爬下来的页面怎么处理的,你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。突然你发现, 在国内新闻这个页面上,有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛,你肯定知道你不用爬回去的吧,因为你已经看过了啊。所以,你需要用你的脑子,存下你已经看过的页面地址。这样,每次看到一个可能需要爬的新链接,你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过,那就别去了。好的,理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话,那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。那么在python里怎么实现呢?很简单import Queue initial_page = "http://www.renminribao.com" url_queue = Queue.Queue()seen = set() seen.insert(initial_page)url_queue.put(initial_page) while(True): #一直进行直到海枯石烂 if url_queue.size()>0: current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url store(current_url) #把这个url代表的网页存储好 for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url if next_url not in seen: seen.put(next_url) url_queue.put(next_url) else: break 写得已经很伪代码了。所有的爬虫的backbone都在这里,下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。2)效率如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话,你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。问题出在哪呢?需要爬的网页实在太多太多了,而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站,那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N),因为所有网页要遍历一次,而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK,OK,我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了,至少内存使用效率不高。通常的判重做法是怎样呢?Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法,但是它的特点是,它可以使用固定的内存(不随url的数量而增长)以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐,它的唯一问题在于,如果这个url不在set中,BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中,它会告诉你:这个url应该已经出现过,不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候,可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example注意到这个特点,url如果被看过,那么可能以小概率重复看一看(没关系,多看看不会累死)。但是如果没被看过,一定会被看一下(这个很重要,不然我们就要漏掉一些网页了!)。 [IMPORTANT: 此段有问题,请暂时略过]好,现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大,只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话,那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧!当然,我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程(python的话,多进程吧)。3)集群化抓取爬取豆瓣的时候,我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...那么,假设你现在有100台机器可以用,怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢?我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave,另外一台较大的机器叫作master,那么回顾上面代码中的url_queue,如果我们能把这个queue放到这台master机器上,所有的slave都可以通过网络跟master联通,每当一个slave完成下载一个网页,就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页,就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样,bloom filter也放到master上,但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里,而被访问过的url放到运行在master上的Redis里,这样保证所有操作都是O(1)。(至少平摊是O(1),Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)考虑如何用python实现:在各台slave上装好scrapy,那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave,在master上装好Redis和rq用作分布式队列。代码于是写成#slave.py current_url = request_from_master()to_send = []for next_url in extract_urls(current_url): to_send.append(next_url) store(current_url);send_to_master(to_send) master.py distributed_queue = DistributedQueue()bf = BloomFilter() initial_pages = "www.renmingribao.com" while(True): if request == 'GET': if distributed_queue.size()>0: send(distributed_queue.get()) else: break elif request == 'POST': bf.put(request.url) 好的,其实你能想到,有人已经给你写好了你需要的:darkrho/scrapy-redis · GitHub4)展望及后处理虽然上面用很多“简单”,但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。但是如果附加上你需要这些后续处理,比如有效地存储(数据库应该怎样安排)有效地判重(这里指网页判重,咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍)有效地信息抽取(比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来,“朝阳区奋进路中华道”),搜索引擎通常不需要存储所有的信息,比如图片我存来干嘛...及时更新(预测这个网页多久会更新一次)

xuning715 2019-12-02 01:10:40 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】Java技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:43 37578 浏览量 回答数 11

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ECS磁盘 我想在ECS 跨服务器进行数据拷贝,有没有知道实现方法的? Linux系统服务器重启或初始化系统之后,再登录服务器执行df -h查看磁盘挂载,发现数据不见了。这是为什么?能不能找回来? 重启服务器后发现/alidata目录所有数据丢失。怎么才能找回来呢? ECS Linux扩容格式化磁盘提示magic number in super-block while trying to open /dev/xvdb1 ? Linux 实例初始化系统盘后,怎样才能重新挂载数据盘? 如何在ECS 利用快照创建磁盘实现无损扩容数据盘? ECS云服务器磁盘FAQ云服务器磁盘I/O速度是多少? Linux 购买了数据盘,但是系统中看不到怎么办? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,系统盘能否再次划分出一个分区用作数据存储? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,数据盘能否再次划分出一个分区用作数据存储? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,划分了多个分区的磁盘,做快照时是针对该分区的,还是针对磁盘的? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,磁盘二次分区有哪些注意事项? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,数据盘进行二次分区后,此时回滚快照后,数据盘是几个分区? 什么是可用区? 怎么根据服务器应用需求选择可用区? 按量付费云盘和云盘有什么区别? 按量付费云盘和普通云盘的性能和数据安全性一样吗,磁盘性能会有提升吗? 可以使用用户快照创建按量付费云盘吗? 什么是挂载点? 一块按量付费云盘可以挂载到多个 ECS 实例上吗? 一台 ECS 实例能同时挂载多少块按量付费云盘吗? 按量付费云盘能够挂载到包年包月和按量付费 ECS 实例上吗? 为什么挂载按量付费云盘时找不到我想挂载的 ECS 实例? 购买按量付费云盘后,挂载到目标 ECS 实例的挂载点是否还需要执行磁盘挂载操作? 我已经操作过续费变配,在续费变配期内是否还能将普通云盘转为按量付费云盘? ECS快照 为什么我的按量付费云盘没有自动快照了? 重新初始化磁盘时,我的快照会丢失吗? 更换系统盘时,我的快照会丢失吗? 卸载按量付费云盘时,我的磁盘会丢数据吗? 我能够卸载系统盘吗? 什么是独立云磁盘? 什么是可用区? 独立云磁盘跟现在的磁盘有什么区别? 服务器应用与可用区选择的选择关系是怎么样的? 独立云磁盘怎么收费? 独立云磁盘能够挂载到包年包月实例上吗? 独立云磁盘和普通云磁盘的磁盘性能和数据安全性一样吗,磁盘性能会有提升吗? 我的包年包月实例上不需要的磁盘能不能卸载? 为什么我的独立云磁盘和我的实例一起释放了? 为什么独立云磁盘挂载时找不到我想挂载的实例? 为什么我在本实例列表中选择独立云磁盘挂载时找不到我想要挂载的磁盘? 我删除磁盘的时候,快照会被保留吗? 为什么我的独立云磁盘没有自动快照了? 为什么我不能购买独立云磁盘? 一台实例能挂载多少块独立云磁盘? 卸载独立云磁盘时,我的磁盘会丢数据吗? 我的系统盘能够卸载吗? 什么是设备名? 为什么我在控制台上找不到重置磁盘,更换操作系统,回滚快照的操作了? 重新初始化磁盘时,我的快照会丢失吗? 更换系统盘时,我的快照会丢失吗? 为什么我的数据盘不能选择临时磁盘 独立云磁盘服务器的应用场景有哪些? 可以使用用户快照创建独立云磁盘吗? 独立云磁盘购买后挂载到目标实例的挂载点后,是否还需要执行磁盘挂载操作? 本地SSD盘“本地”是指? 本地SSD盘适合的用户场景有哪些? SSD盘相对之前的普通云盘性能提升多少,是否可以提供具体参数? 本地SSD盘是否支持在原ECS上进行添加或者将原云磁盘更换成本地SSD盘? 本地SSD盘购买后是否支持升级? SSD 云盘具备怎样的 I/O 性能? SSD云盘的数据可靠性是怎样的? SSD 云盘适合的应用场景有哪些? SSD 云盘相对普通云盘性能提升多少?是否可以提供具体参数? I/O 优化是什么概念?能将存量的 ECS 实例升级为 I/O 优化的实例吗? 是否支持将原普通云盘更换成 SSD 云盘? 如何购买 SSD 云盘,I/O 优化的实例及 SSD 云盘的价格是多少? 为什么 I/O 优化的实例有时启动比较耗时? 有些自定义镜像不支持创建 I/O 优化的实例,我该如何操作? 购买SSD云盘后是否支持升级? 使用了 I/O 优化实例和 SSD 云盘之后,Linux 系统在分区挂载的时候报错。 为什么我用 fio 测试性能时,会导致实例宕机? 云盘参数和性能测试工具及方法有推荐的吗? 我想扩容系统盘,求详细步骤! 所有块存储都支持系统盘扩容吗?有地域限制吗? 包年包月和按量付费的ECS实例都支持系统盘扩容吗? 新购ECS时,系统盘开始单独收费?老用户存量的系统盘如何收费? 新购ECS时,系统盘开始单独收费?老用户存量的系统盘如何收费?系统盘扩容是否需要停机操作? 系统盘扩容上线后,系统盘的容量范围多少? 哪些镜像支持系统盘扩容? 云服务器续费变配后,不支持更换系统盘时指定系统盘容量? 系统盘扩容之后是否支持再缩容? 扩容系统盘应注意的问题? 回滚磁盘报错,进行快照回滚的时候,出现如下错误提示: 执行回滚磁盘需要停止实例,并确保当前磁盘没有创建中的快照和没有更换过操作系统。 这是什么原因? 普通云盘和SSD云盘添加挂载信息时有哪些要注意的事项? 申请公测资格 什么是共享块存储? 共享块存储适用于哪些行业和业务场景? 为什么需要共享块存储? 如何正确使用共享块存储? 我能跨地域挂载共享块存储吗? 共享块存储产品规格有哪些? 我想知道阿里云产品的售卖模式和公测范围! 公测购买入口是哪,求链接! 有没有谁分享下共享块存储性能测试命令? 数据盘挂载问题导致数据无法访问,我要怎么排查问题? 我要怎样才能在Linux和Windows主机之间挂载ntfs格式云盘? 为什么ECS实例里文件系统和快照空间大小不一致?在ECS实例内删除文件后再打快照,发现快照容量并没有变小。 ECS实例如何优化快照使用成本? 在ECS实例里什么是快照商业化? 在ECS实例里,快照商业化后过渡优惠期是什么时候? 在ECS实例里,快照商业化的用户范围包括有哪些? 在ECS实例里,如果我已经开通了 OSS,快照会自动存到我的 OSS Bucket 吗?是否需要重新再创建一个 Bucket 来存储快照? 已经购买了 OSS 预付费存储包,同时在使用快照和 OSS 服务,那么存储包会优先抵扣哪个产品? 快照商业化之后,我希望继续使用,需要购买哪个产品,云盘还是对象存储OSS资源包? 快照商业化的收费模式是怎样的? 快照费用的计算方法是怎样的? 快照收费后,不停止自动快照是否就开始收取费用? 快照要收费了,之前的快照要被删除吗? 如果不想付费,之前的快照能继续使用吗? 快照收费后,之前创建的手动快照和自动快照都会收费吗? 快照收费前停止快照策略,需手动删除历史快照吗?正式收费后会直接删除我的历史快照吗? 快照收费以后,账户欠费对快照有什么影响? 如果账号欠费,有关联关系(创建过磁盘或者镜像)的快照,在欠费15天之后是否会被删除? 快照服务和块存储服务的关系,在收费方面的关系是什么? 快照容量是如何计算的,是等于磁盘大小吗? ECS实例内删除文件会减少空间占用吗? 为什么快照容量大于文件系统内看到的数据量? 参考快照增量说明,如中间快照被删除,后面的快照能否使用? 如何开通快照服务? 快照和镜像的关系? 如何在保留关联实例和磁盘的情况下,删除快照跟镜像,快照、实例、镜像之间的关系? 快照和块存储、OSS对象存储是什么关系? 一块云盘能否设置多个快照策略? 快照 2.0 服务包括哪些内容? 快照有什么用途? 快照 2.0 服务支持的云盘类型? 快照数量有什么限制? 快照保留时长怎样? 打快照对块存储 I/O 性能有多少影响? 快照怎么收费? 老的自动快照策略什么时候不可用? 老的快照策略产生的快照什么时候删除? 自动快照功能细节有哪些? 用户的自定义快照和自动快照有冲突吗? 我能保留其中想要的自动快照而让系统不删除吗? 如果一个自动快照被引用(用户创建自定义镜像或者磁盘),会导致自动快照策略执行失败吗? 我如果什么都没有设置,自动快照会启动吗? 自动快照能够删除吗? 自动快照具体在什么时间创建能看到吗? 我如何区分哪些快照是自动快照和用户快照? 更换系统盘、云服务器 ECS 到期后或手动释放磁盘时,自动快照会不会释放? 未随磁盘释放和更换系统盘释放的自动快照会一直保留吗? 云服务器 ECS 到期后或手动释放磁盘时,手工快照会不会释放? 我能单独制定某几块磁盘执行或取消自动快照吗? 云服务器 ECS 有没有自动备份? 磁盘无快照是否能够回滚或数据恢复? 快照回滚能否单独回滚某个分区或部分数据? 系统盘快照回滚是否会影响数据盘? 更换系统后,快照能否回滚? 在回滚快照前,有哪些注意事项? 怎样使ECS回滚快照后同步数据? 如何通过API配置定时自定义快照? 超出预付费存储包的流量,会怎么收费? ECS镜像 Aliyun Linux 17.01 特性有哪些,有说明文档吗? 云市场镜像有哪些功能? 镜像能带来哪些便利? 目前镜像支持哪些服务器环境和应用场景? 镜像是否安全? 选择了镜像后能更换吗? 镜像安装使用过程中出问题了怎么办? Docker私有镜像库是什么? 自定义镜像如何查看数据盘? 自定义镜像,如何卸载和删除 disk table 里的数据? 如何确认已经卸载数据盘,并可以新建自定义镜像? ECS 实例释放后,自定义镜像是否还存在? ECS 实例释放后,快照是否还存在? 用于创建自定义镜像的云服务器 ECS 实例到期或释放数据后,创建的自定义镜像是否受影响?使用自定义镜像开通的云服务器 ECS 实例是否受影响? 使用自定义镜像创建的 ECS 实例是否可以更换操作系统?更换系统后原来的自定义镜像是否还可以使用? 更换系统盘时另选操作系统,是否可以使用自定义镜像? 已创建的自定义镜像,是否可以用于更换另一台云服务器 ECS 的系统盘数据? 是否可以升级自定义镜像开通的云服务器 ECS 的 CPU、内存、带宽、硬盘等? 是否可以跨地域使用自定义镜像? 包年包月云服务器 ECS 的自定义镜像,是否可以用于开通按量付费的云服务器 ECS? ECS Windows企业版和标准版区别 什么情况下需要复制镜像? 可以复制哪些镜像? 当前有哪些支持镜像复制功能的地域? 复制一个镜像大概需要多久? 复制镜像怎么收费的? 在复制镜像过程中,源镜像和目标镜像有什么限制? 怎么复制我的云账号的镜像资源到其他云账号的其他地域? 复制镜像有镜像容量限制吗? 如何购买镜像市场镜像? 按次购买的镜像的使用期限是多久? 镜像市场的镜像支持退款吗? 镜像市场商业化后,还有免费的镜像市场镜像吗? 在杭州买了一个镜像市场的镜像,能否在北京创建ECS实例或者更换系统盘? ECS实例使用镜像市场的镜像,升级和续费ECS实例,需要为镜像继续付费吗? ECS实例使用镜像市场的镜像,实例释放后,继续购买ECS实例还可以免费使用该镜像吗? 使用镜像市场镜像创建ECS实例,该实例创建一个自定义镜像,使用该自定义镜像创建ECS实例需要为该镜像付费吗? 来源于镜像市场的镜像复制到其他地域创建ECS实例,是否需要为该镜像付费? 如果把来源于镜像市场的自定义镜像共享给其他账号(B)创建ECS实例,账号B是否需要为该镜像付费? 如果使用镜像市场的镜像或者来源于镜像市场的镜像进行更换系统盘,需要付费吗? ECS实例正在使用镜像市场的镜像,进行重置系统盘需要收费吗? 怎么调用ECS API,使用镜像市场镜像或者来源镜像市场的自定义镜像或者共享镜像,创建ECS实例和更换系统盘? 如果没有购买镜像市场的镜像或者来源于镜像市场的镜像,在调用ECS API 使用该镜像创建ECS实例和更换系统盘,会报错吗? 我的ESS是自动创建机器的,并且量是不固定,设置最小值为10台,最大值为100台,那么使用镜像市场的镜像如何保证我的的需求实例能正常弹出来? 镜像市场的镜像是否支持批量购买? 如果之前使用的镜像市场的镜像,已不存在该商品(如:jxsc000010、jxsc000019),怎能保证已经设置的弹性伸缩组的机器的正常弹出? 1个product code能否支持不同region的镜像? 我买了100 product code同样值的镜像,是否可以支持在所有的地域可用? 为什么有的ECS云服务器无法选择Windows操作系统? 操作系统是否要收费? 我能否自己安装或者升级操作系统? 服务器的登录用户名密码是什么? 能否更换或升级操作系统? 操作系统是否有图形界面? 如何选择操作系统? 操作系统自带 FTP 上传吗? 每个用户最多可以获得多少个共享镜像? 每个镜像最多可以共享给多少个用户? 使用共享镜像是否占用我的镜像名额? 使用共享镜像创建实例的时候存不存在地域限制? 我曾把自己账号中的某个自定义镜像共享给其他账号,现在我可以删除这个镜像吗 我把某个自定义镜像(M)的共享账号(A)给删除了,会有什么影响? 使用共享镜像创建实例存在什么样的风险? 我把自定义镜像共享给其他账号,存在什么风险? 我能把别人共享给我的镜像再共享给他人吗? 我把镜像共享给他人,还能使用该镜像创建实例吗? ECS Windows服务器桌面分辨率过高导致VNC花屏处理方法通过 管理终端 进入服务器后,把 Windows 服务器桌面分辨率设置过高,确定后,WebVNC 出现花屏。 ECS创建自定义镜像创建服务器为何需要注释挂载项 勾选"IO优化实例"选项导致购买ECS实例时无法选择云市场镜像 如何为 Linux 服务器安装 GRUB 历史Linux镜像的问题修复方案 如何处理 CentOS DNS 解析超时? 什么是镜像市场的包年包月和按周付费镜像? 预付费镜像能与哪种 ECS 实例搭配使用? 怎么购买预付费镜像?可以单独购买吗? 预付费镜像怎么付费? 预付费镜像到期了就不能用了吗?怎么继续使用? 购买预付费镜像后,如果我不想再使用这个镜像,能要求退款吗? 退款时,费用怎么结算? 预付费镜像能转换为按量付费镜像吗? 预付费镜像与其它镜像之间能互换吗?更换后费用怎么计算? 在哪里查看并管理我购买的预付费镜像? 使用预付费镜像制作的自定义镜像会收费吗?预付费镜像过期对于自定义镜像有什么影响? ECS 实例操作系统选择说明 阿里云支持哪些 SUSE 版本? SUSE 操作系统提供哪些服务支持? ECS安全组 如何检查 TCP 80 端口是否正常工作? 什么是安全组? 为什么在购买 ECS 实例的时候选择安全组? 安全组配置错误会造成哪些影响? 专有网络实例设置安全组规则时为什么不能设置公网规则? 创建 ECS 实例时我还没创建安全组怎么办? 为什么无法访问 25 端口? 为什么我的安全组里自动添加了很多规则? 为什么有些安全组规则的优先级是 110? 为什么我在安全组里放行了 TCP 80 端口,还是无法访问 80 端口? ECS安全组被添加内网ip地址了,是怎么回事? 能说明下ECS安全组中规则的优先级执行匹配顺序吗? ECS实例安全组默认的公网规则被删除导致无法ping通,ECS 服务器无法ping通,排查防火墙、网卡IP配置无误,回滚系统后仍然无法ping通。 我刚购买了ECS实例,如何选择及配置安全组? 没有添加默认安全组访问规则-导致通过API创建的ECS实例断网,要怎么恢复? 使用ECS安全组工具撤销之前账号间互通的操作 ECS网络 带宽与上传、下载速度峰值的有什么关系? 弹性公网IP在哪里可以查看流量和带宽监控信息? 我用的是ECS Ubuntu系统,要怎么单独禁用和启动内外网卡? ECS 实例子网划分和掩码是什么? ECS 实例网络带宽是否独享? 带宽单线还是双线,电信还是网通? 5 Mbps 带宽怎么理解? 带宽的价格是多少? 不同地域的 ECS 实例之间的内网是通的吗? 为何新建的 ECS 实例就有 200 Kbps 左右入网流量? 我的 ECS 实例经常能在 Web 日志中看到大量的恶意 IP 访问我的网站,疑有刷流量和恶意访问的嫌疑,询问云盾是否有屏蔽 IP 的功能? 包月ECS新购时是否可以选择带宽按照使用流量计费? 包月ECS带宽按流量计费是如何计费的? 目前使用的固定带宽计费,是否可以转换为带宽按流量计费? 是否可以随时调整流量带宽峰值? 续费变更配置时(比如到期时间为2015年3月31日,续费一个月到4月30日),如果将包月ECS按固定带宽计费改成按流量付费计费,操作以后在未生效前(3月31日前),是否还可以升级带宽? 续费变更配置时候将包月ECS带宽按流量计费改成按固定带宽计费,为什么我的带宽服务停掉了? 如果账号没有足够余额,欠费怎么办?ECS实例也会停掉吗? 带宽流量欠费是否有短信通知? 当带宽按照流量计费欠费时,是否可以对实例进行升级 CPU、内存操作? 欠费充值后带宽是自动恢复的吗? 包月带宽转流量计费后,流量价格是多少? ECS 服务器出现了异地登录怎么办? 爱哪里可以查看云服务器 ECS 公网流量统计总和? 我的ECS 实例对外 DDoS 攻击导致被锁定了,要如何处理 ? 什么是云服务器 ECS 的入网带宽和出网带宽? ECS云服务器如何禁用公网IP? ECS 实例停止(关机)后按量付费带宽仍产生流量,ECS 实例在控制台上状态为已停止,但按量付费的带宽每小时仍会产生不小的费用,且此时 ECS 实例正在遭受攻击,云盾控制台中 DDoS 防护中 ECS 的状态为清洗中。 访问ECS服务器的网站提示“由于你访问的URL可能对网站造成安全威胁,您的访问被阻断”,这是什么原因? 服务器黑洞是什么?求科普! 如果想确认该服务器的IP信息和地理位置,要在哪里去查询? 我想知道客户端本地到ECS服务器是不是丢包,要怎么测试? 内网和公共 NTP 服务器是什么?它们两个有什么区别 我能 ping 通但端口不通,这是端口的问题吗? 如何通过防火墙策略限制对外扫描行为? 我想用手机移动端网络路由跟踪探测,可以吗? 云监控中的ECS带宽和ECS控制台中看到的带宽不一致是什么原因? 云服务器ECS三张网卡有什么区别? Ubuntu系统ECS使用“如何通过防火墙策略限制对外扫描行为”脚本之后出现无法远程、数据库连接不上。 什么业务场景需要在专有网络(VPC)类型ECS购买PublicIP? 怎么购买专有网络(VPC)类型分配 PublicIP 的 ECS? 专有网络(VPC)类型 ECS 的 PublicIP 和 EIP 的区别? 专有网络(VPC)类型ECS的 PublicIP 的可以升级带宽吗? 专有网络(VPC)类型ECS的 PublicIP 可以解绑吗? 如果购买网络(VPC)类型 ECS 的时候,没有分配公网 IP,该怎么才能分配一个公网 IP? 怎么查询专有网络(VPC)类型 ECS 的 PublicIP 的监控数据? 怎么查询专有网络(VPC)类型ECS的按流量付费的 PublicIP 的账单? 专有网络和经典网络的 PublicIP 异同? 专有网络(VPC)类型 ECS 购买 PublicIP 的付费方式? ECS API 如何通过 API / SDK 实现不同账号 ECS 实例的内网通信? ECS API绑定公网IP报错:The IP is already in use分析 ECS API修改实例带宽不能指定时间范围吗? 所在可用区不支持相应磁盘类型-导致ECS API创建实例报错 用ECS API创建实例的时候,返回如下错误信息: "Code": "InvalidDataDiskCategory.NotSupported" 如何创建有公网 IP 的 ECS 实例? 通过API或SDK查询安全组规则无法显示所有的规则,这是怎么回事? 如何通过OpenAPI创建ECS实例的流程状态描述? 数据传输服务DTS实时同步功能,我想只同步表结构,要怎么做? 如何获取控制台RequestId? 阿里云中国站部分地域实例什么时候降价? ECS Linux 实例怎么设置 Locale 变量? 克隆ECS服务器的方法 其它国家和地区是否都可以提供经典网络和专有网络的类型呢?网络类型是否可以变更呢? 各个地域的网络覆盖范围是什么呢? 其他相关问题 不同地域的实例,价格一样吗? 如果我使用其它国家和地区的实例搭建了一个网站,我的用户将通过域名访问网站,这个域名需要 ICP 备案吗? 为什么有些实例规格只能在中国大陆地域购买,而在其它国家和地区无法购买? 可否将中国大陆地域的实例迁移到其它国家和地区呢? 如何在其它国家和地区部署 ECS 实例? 我要买其它国家和地区的实例,需要单独申请一个国际站账号吗? ——更多ECS相关问题—— · ECS故障处理百问合集

问问小秘 2020-01-02 15:49:17 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】110+数据挖掘面试题集合

珍宝珠 2019-12-01 21:56:45 2713 浏览量 回答数 3

回答

1,架构师是什么?要想往架构师的方向发展首先要知道架构师是什么?架构师是一个既需要掌控整体又需要洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。一个架构师得需要足够的想像力,能把各种目标需求进行不同维度的扩展,为目标客户提供更为全面的需求清单。架构师在软件开发的整个过程中起着很重要的作用。说的详细一些,架构师就是确认和评估系统需求,给出开发规范,搭建系统实现的核心构架,并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。2,架构师的任务架构师的主要任务不是从事具体的软件程序的编写,而是从事更高层次的开发构架工作。他必须对开发技术非常了解,并且需要有良好的组织管理能力。可以这样说,一个架构师工作的好坏决定了整个软件开发项目的成败。在成为Java架构师之前,应当先成为Java工程师。熟练使用各种框架,并知道它们实现的原理。jvm虚拟机原理、调优,懂得jvm能让你写出性能更好的代码;池技术,什么对象池,连接池,线程池……Java反射技术,写框架必备的技术,遇到有严重的性能问题,替代方案java字节码技术;nio,没什么好说的,值得注意的是"直接内存"的特点,使用场景;java多线程同步异步;java各种集合对象的实现原理,了解这些可以让你在解决问题时选择合适的数据结构,高效的解决问题,比如hashmap的实现原理,好多五年以上经验的人都弄不清楚,还有为什扩容时有性能问题?不弄清楚这些原理,就写不出高效的代码,还会认为自己做的很对;总之一句话,越基础的东西越重要,很多人认为自己会用它们写代码了,其实仅仅是知道如何调用api而已,离会用还差的远。如果你立志做架构,首先打好基础,从最底层开始。然后发展到各种技术和语言,什么都要懂两点,要全面且不肤浅。为什么不是懂一点?你要看得透彻,必须尽量深入一些。别人懂一点,你要做架构师,必须再多懂一点。比如你发现golang很流行,别人可能写一个helloworld就说自己玩过golang,但你至少要尝试写一个完整的应用。不肯下苦功,如何高人一头?另外你要非常深入地了解至少一门语言,如果你的目标是java,就学到极致,作为敲门砖,先吃饱了才能谈理想。3,架构师都是从码农过来的而Java学到极致势必涉及到设计模式,算法和数据结构,多线程,文件及网络IO,数据库及ORM,不一而足。这些概念放之一切语言都适用。先精一门,为全面且不肤浅打基础。另外就是向有经验的架构师学习,和小伙伴们讨论辩论争论。其实最重要的能力就是不断学习。在思考新的技术是否能更好地解决你们遇到的问题之前,你首先得知道并了解新的技术。架构师都是从码农过来的,媳妇熬成婆。千万不要成为不写代码的架构师,有些公司专门产不写技术的架构师。所谓架构师,只是功底深厚的程序员而已。个人认为应该扎扎实实学习基础知识,学习各种规范,架构,需要广泛的知识面,懂的东西越多视野越开阔,设计的东西当然会越好越全面。成为架构师需要时间的积累的,不但要知其然还要知其所以然。平时的一点一滴你感觉不到特别用处,但某天你会发现所有东西都没有白学的。4,架构师知识体系下面是我总结多年经验开发的架构师知识体系一、分布式架构架构分布式的英文( Distributed computing 分布式计算技术)的应用和工具,成熟目前的技术包括 J2EE,CORBA 和 .NET(DCOM),这些技术牵扯的内容非常广,相关的书籍也非常多。本文不介绍这些技术的内容,也没有涉及这些技术的细节,只是从各种分布式系统平台产生的背景和在软件开发中应用的情况来探讨它们的主要异同。分布式系统是一个古老而宽泛的话题,而近几年因为“大数据”概念的兴起,又焕发出了新的青春与活力。除此之外,分布式系统也是一门理论模型与工程技法。并重的学科内容相比于机器学习这样的研究方向,学习分布式系统的同学往往会感觉:“入门容易,深入难”的确,学习分布式系统几乎不需要太多数学知识。分布式系统是一个复杂且宽泛的研究领域,学习一两门在线课程,看一两本书可能都是不能完全覆盖其所有内容的。总的来说,分布式系统要做的任务就是把多台机器有机的组合,连接起来,让其协同完成一件任务,可以是计算任务,也可以是存储任务。如果一定要给近些年的分布式系统研究做一个分类的话,我个人认为大概可以包括三大部分:分布式存储系统分布式计算系统分布式管理系统二、微服务当前微服务很热,大家都号称在使用微服务架构,但究竟什么是微服务架构?微服务架构是不是发展趋势?对于这些问题,我们都缺乏清楚的认识。为解决单体架构下的各种问题,微服务架构应运而生。与其构建一个臃肿庞大,难以驯服的怪兽,还不如及早将服务拆分。微服务的核心思想便是服务拆分与解耦,降低复杂性。微服务强调将功能合理拆解,尽可能保证每个服务的功能单一,按照单一责任原则(Single Responsibility Principle)明确角色。将各个服务做轻,从而做到灵活,可复用,亦可根据各个服务自身资源需求,单独布署,单独作横向扩展。微服务架构(Microservice Architecture)是一种架构概念,旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。你可以将其看作是在架构层次而非获取服务的类上应用很多 SOLID 原则。微服务架构是个很有趣的概念,它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中,从而降低系统的耦合性,并提供更加灵活的服务支持。概念:把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数个甚至数十个的支持微服务,它可扩展单个组件而不是整个的应用程序堆栈,从而满足服务等级协议。定义:围绕业务领域组件来创建应用,这些应用可独立地进行开发,管理和迭代在分散的组件中使用云架构和平台式部署,管理和服务功能,使产品交付变得更加简单。本质:用一些功能比较明确,业务比较精练的服务去解决更大,更实际的问题。三、源码分析从字面意义上来讲,源文件的英文指一个文件,指源代码的集合。源代码则是一组具有特定意义的可以实现特定功能的字符(程序开发代码)。源码分析是一种临界知识,掌握了这种临界知识,能不变应万变,源码分析对于很多人来说很枯燥,生涩难懂。源码阅读,我觉得最核心有三点:技术基础+强烈的求知欲+耐心。我认为是阅读源码的最核心驱动力我见到绝大多数程序员,对学习的态度,基本上就是这几个层次(很偏激哦):1,只关注项目本身,不懂就百度一下。2,除了做好项目,还会阅读和项目有关的技术书籍,看维基百科。3,除了阅读和项目相关的书外,还会阅读IT行业的书,比如学的Java的时,还会去了解函数语言,如LISP。4,找一些开源项目看看,大量试用第三方框架,还会写写演示。5,阅读基础框架,J2EE 规范,调试服务器内核。大多数程序都是第1种,到第5种不光需要浓厚的兴趣,还需要勇气:?我能读懂吗其实,你能够读懂的耐心,真的很重要。因为你极少看到阅读源码的指导性文章或书籍,也没有人要求或建议你读。你读的过程中经常会卡住,而一卡主可能就陷进了迷宫这时,你需要做的,可能是暂时中断一下,再从外围看看它:如API结构,框架的设计图。四、工具使用工欲善其事必先利其器,工具对 Java 的的程序员的重要性不言而喻现在有很多库,实用工具和程序任的 Java 的开发人员选择。下图列出的工具都是程序员必不可少的工具五、性能优化不管是应付前端面试还是改进产品体验,性能优化都是躲不开的话题。优化的目的是让用户有“快”的感受,那如何让用户感受到快呢?加载速度真的很快,用户打开输入网址按下回车立即看到了页面加载速度并没有变快,但用户感觉你的网站很快性能优化取决于多个因素,包括垃圾收集,虚拟机和底层操作系统(OS)设置。有多个工具可供开发人员进行分析和优化时使用,你可以通过阅读爪哇工具的源代码优化和分析来学习和使用它们。必须要明白的是,没有两个应用程序可以使用相同的优化方式,也没有完美的优化的 Java 应用程序的参考路径。使用最佳实践并且坚持采用适当的方式处理性能优化。想要达到真正最高的性能优化,你作为一个 Java 的开发人员,需要对 Java 的虚拟机(JVM)和底层操作系统有正确的理解。性能优化,简而言之,就是在不影响系统运行正确性的前提下,使之运行地更快,完成特定功能所需的时间更短。性能问题永远是永恒的主题之一,而优化则更需要技巧。Java程序员如何学习才能快速入门并精通呢?当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手,导致效率低下影响继续学习的信心。但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握,学习时频繁踩坑,最终浪费大量时间,所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。为了让学习变得轻松、高效,今天给大家免费分享一套阿里架构师传授的一套教学资源。帮助大家在成为架构师的道路上披荆斩棘。这套视频课程详细讲解了(Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化、分布式架构)等这些成为架构师必备的内容!而且还把框架需要用到的各种程序进行了打包,根据基础视频可以让你轻松搭建分布式框架环境,像在企业生产环境一样进行学习和实践。

auto_answer 2019-12-02 01:51:27 0 浏览量 回答数 0

问题

Java 序列化的高级认识 热:报错

kun坤 2020-06-07 21:41:37 0 浏览量 回答数 1

回答

前言 这期我想写很久了,但是因为时间的原因一直拖到了现在,我以为一两天就写完了,结果从构思到整理资料,再到写出来用了差不多一周的时间吧。 你们也知道丙丙一直都是创作鬼才来的,所以我肯定不会一本正经的写,我想了好几个切入点,最后决定用一个完整的电商系统作为切入点,带着大家看看,我们需要学些啥,我甚至还收集配套视频和资料,暖男石锤啊,这期是呕心沥血之作,不要白嫖了。 正文 在写这个文章之前,我花了点时间,自己臆想了一个电商系统,基本上算是麻雀虽小五脏俱全,我今天就用它开刀,一步步剖析,我会讲一下我们可能会接触的技术栈可能不全,但是够用,最后给个学习路线。 Tip:请多欣赏一会,每个点看一下,看看什么地方是你接触过的,什么技术栈是你不太熟悉的,我觉得还算是比较全的,有什么建议也可以留言给我。 不知道大家都看了一下没,现在我们就要庖丁解牛了,我从上到下依次分析。 前端 你可能会会好奇,你不是讲后端学习路线嘛,为啥还有前端的部分,我只能告诉你,傻瓜,肤浅。 我们可不能闭门造车,谁告诉你后端就不学点前端了? 前端现在很多也了解后端的技术栈的,你想我们去一个网站,最先接触的,最先看到的是啥? 没错就是前端,在大学你要是找不到专门的前端同学,去做系统肯定也要自己顶一下前端的,那我觉得最基本的技术栈得熟悉和了解吧,丙丙现在也是偶尔会开发一下我们的管理系统主要是VUE和React。 在这里我列举了我目前觉得比较简单和我们后端可以了解的技术栈,都是比较基础的。 作为一名后端了解部分前端知识还是很有必要的,在以后开发的时候,公司有前端那能帮助你前后端联调更顺畅,如果没前端你自己也能顶一下简单的页面。 HTML、CSS、JS、Ajax我觉得是必须掌握的点,看着简单其实深究或者去操作的话还是有很多东西的,其他作为扩展有兴趣可以了解,反正入门简单,只是精通很难很难。 在这一层不光有这些还有Http协议和Servlet,request、response、cookie、session这些也会伴随你整个技术生涯,理解他们对后面的你肯定有不少好处。 Tip:我这里最后删除了JSP相关的技术,我个人觉得没必要学了,很多公司除了老项目之外,新项目都不会使用那些技术了。 前端在我看来比后端难,技术迭代比较快,知识好像也没特定的体系,所以面试大厂的前端很多朋友都说难,不是技术多难,而是知识多且复杂,找不到一个完整的体系,相比之下后端明朗很多,我后面就开始讲后端了。 网关层: 互联网发展到现在,涌现了很多互联网公司,技术更新迭代了很多个版本,从早期的单机时代,到现在超大规模的互联网时代,几亿人参与的春运,几千亿成交规模的双十一,无数互联网前辈的造就了现在互联网的辉煌。 微服务,分布式,负载均衡等我们经常提到的这些名词都是这些技术在场景背后支撑。 单机顶不住,我们就多找点服务器,但是怎么将流量均匀的打到这些服务器上呢? 负载均衡,LVS 我们机器都是IP访问的,那怎么通过我们申请的域名去请求到服务器呢? DNS 大家刷的抖音,B站,快手等等视频服务商,是怎么保证同时为全国的用户提供快速的体验? CDN 我们这么多系统和服务,还有这么多中间件的调度怎么去管理调度等等? zk 这么多的服务器,怎么对外统一访问呢,就可能需要知道反向代理的服务器。 Nginx 这一层做了反向负载、服务路由、服务治理、流量管理、安全隔离、服务容错等等都做了,大家公司的内外网隔离也是这一层做的。 我之前还接触过一些比较有意思的项目,所有对外的接口都是加密的,几十个服务会经过网关解密,找到真的路由再去请求。 这一层的知识点其实也不少,你往后面学会发现分布式事务,分布式锁,还有很多中间件都离不开zk这一层,我们继续往下看。 服务层: 这一层有点东西了,算是整个框架的核心,如果你跟我帅丙一样以后都是从事后端开发的话,我们基本上整个技术生涯,大部分时间都在跟这一层的技术栈打交道了,各种琳琅满目的中间件,计算机基础知识,Linux操作,算法数据结构,架构框架,研发工具等等。 我想在看这个文章的各位,计算机基础肯定都是学过的吧,如果大学的时候没好好学,我觉得还是有必要再看看的。 为什么我们网页能保证安全可靠的传输,你可能会了解到HTTP,TCP协议,什么三次握手,四次挥手。 还有进程、线程、协程,什么内存屏障,指令乱序,分支预测,CPU亲和性等等,在之后的编程生涯,如果你能掌握这些东西,会让你在遇到很多问题的时候瞬间get到点,而不是像个无头苍蝇一样乱撞(然而丙丙还做得不够)。 了解这些计算机知识后,你就需要接触编程语言了,大学的C语言基础会让你学什么语言入门都会快点,我选择了面向对象的JAVA,但是也不知道为啥现在还没对象。 JAVA的基础也一样重要,面向对象(包括类、对象、方法、继承、封装、抽象、 多态、消息解析等),常见API,数据结构,集合框架,设计模式(包括创建型、结构型、行为型),多线程和并发,I/O流,Stream,网络编程你都需要了解。 代码会写了,你就要开始学习一些能帮助你把系统变得更加规范的框架,SSM可以会让你的开发更加便捷,结构层次更加分明。 写代码的时候你会发现你大学用的Eclipse在公司看不到了,你跟大家一样去用了IDEA,第一天这是什么玩意,一周后,真香,但是这玩意收费有点贵,那免费的VSCode真的就是不错的选择了。 代码写的时候你会接触代码的仓库管理工具maven、Gradle,提交代码的时候会去写项目版本管理工具Git。 代码提交之后,发布之后你会发现很多东西需要自己去服务器亲自排查,那Linux的知识点就可以在里面灵活运用了,查看进程,查看文件,各种Vim操作等等。 系统的优化很多地方没优化的空间了,你可能会尝试从算法,或者优化数据结构去优化,你看到了HashMap的源码,想去了解红黑树,然后在算法网上看到了二叉树搜索树和各种常见的算法问题,刷多了,你也能总结出精华所在,什么贪心,分治,动态规划等。 这么多个服务,你发现HTTP请求已经开始有点不满足你的需求了,你想开发更便捷,像访问本地服务一样访问远程服务,所以我们去了解了Dubbo,Spring cloud。 了解Dubbo的过程中,你发现了RPC的精华所在,所以你去接触到了高性能的NIO框架,Netty。 代码写好了,服务也能通信了,但是你发现你的代码链路好长,都耦合在一起了,所以你接触了消息队列,这种异步的处理方式,真香。 他还可以帮你在突发流量的时候用队列做缓冲,但是你发现分布式的情况,事务就不好管理了,你就了解到了分布式事务,什么两段式,三段式,TCC,XA,阿里云的全局事务服务GTS等等。 分布式事务的时候你会想去了解RocketMQ,因为他自带了分布式事务的解决方案,大数据的场景你又看到了Kafka。 我上面提到过zk,像Dubbo、Kafka等中间件都是用它做注册中心的,所以很多技术栈最后都组成了一个知识体系,你先了解了体系中的每一员,你才能把它们联系起来。 服务的交互都从进程内通信变成了远程通信,所以性能必然会受到一些影响。 此外由于很多不确定性的因素,例如网络拥塞、Server 端服务器宕机、挖掘机铲断机房光纤等等,需要许多额外的功能和措施才能保证微服务流畅稳定的工作。 **Spring Cloud **中就有 Hystrix 熔断器、Ribbon客户端负载均衡器、Eureka注册中心等等都是用来解决这些问题的微服务组件。 你感觉学习得差不多了,你发现各大论坛博客出现了一些前沿技术,比如容器化,你可能就会去了解容器化的知识,像**Docker,Kubernetes(K8s)**等。 微服务之所以能够快速发展,很重要的一个原因就是:容器化技术的发展和容器管理系统的成熟。 这一层的东西呢其实远远不止这些的,我不过多赘述,写多了像个劝退师一样,但是大家也不用慌,大部分的技术都是慢慢接触了,工作中慢慢去了解,去深入的。 好啦我们继续沿着图往下看,那再往下是啥呢? 数据层: 数据库可能是整个系统中最值钱的部分了,在我码文字的前一天,刚好发生了微盟程序员删库跑路的操作,删库跑路其实是我们在网上最常用的笑话,没想到还是照进了现实。 这里也提一点点吧,36小时的故障,其实在互联网公司应该是个笑话了吧,权限控制没做好类似rm -rf 、fdisk、drop等等这样的高危命令是可以实时拦截掉的,备份,全量备份,增量备份,延迟备份,异地容灾全部都考虑一下应该也不至于这样,一家上市公司还是有点点不应该。 数据库基本的事务隔离级别,索引,SQL,主被同步,读写分离等都可能是你学的时候要了解到的。 上面我们提到了安全,不要把鸡蛋放一个篮子的道理大家应该都知道,那分库的意义就很明显了,然后你会发现时间久了表的数据大了,就会想到去接触分表,什么TDDL、Sharding-JDBC、DRDS这些插件都会接触到。 你发现流量大的时候,或者热点数据打到数据库还是有点顶不住,压力太大了,那非关系型数据库就进场了,Redis当然是首选,但是MongoDB、memcache也有各自的应用场景。 Redis使用后,真香,真快,但是你会开始担心最开始提到的安全问题,这玩意快是因为在内存中操作,那断点了数据丢了怎么办?你就开始阅读官方文档,了解RDB,AOF这些持久化机制,线上用的时候还会遇到缓存雪崩击穿、穿透等等问题。 单机不满足你就用了,他的集群模式,用了集群可能也担心集群的健康状态,所以就得去了解哨兵,他的主从同步,时间久了Key多了,就得了解内存淘汰机制…… 他的大容量存储有问题,你可能需要去了解Pika…. 其实远远没完,每个的点我都点到为止,但是其实要深究每个点都要学很久,我们接着往下看。 实时/离线/大数据 等你把几种关系型非关系型数据库的知识点,整理清楚后,你会发现数据还是大啊,而且数据的场景越来越多多样化了,那大数据的各种中间件你就得了解了。 你会发现很多场景,不需要实时的数据,比如你查你的支付宝去年的,上个月的账单,这些都是不会变化的数据,没必要实时,那你可能会接触像ODPS这样的中间件去做数据的离线分析。 然后你可能会接触Hadoop系列相关的东西,比如于Hadoop(HDFS)的一个数据仓库工具Hive,是建立在 Hadoop 文件系统之上的分布式面向列的数据库HBase 。 写多的场景,适合做一些简单查询,用他们又有点大材小用,那Cassandra就再合适不过了。 离线的数据分析没办法满足一些实时的常见,类似风控,那Flink你也得略知一二,他的窗口思想还是很有意思。 数据接触完了,计算引擎Spark你是不是也不能放过…… 搜索引擎: 传统关系型数据库和NoSQL非关系型数据都没办法解决一些问题,比如我们在百度,淘宝搜索东西的时候,往往都是几个关键字在一起一起搜索东西的,在数据库除非把几次的结果做交集,不然很难去实现。 那全文检索引擎就诞生了,解决了搜索的问题,你得思考怎么把数据库的东西实时同步到ES中去,那你可能会思考到logstash去定时跑脚本同步,又或者去接触伪装成一台MySQL从服务的Canal,他会去订阅MySQL主服务的binlog,然后自己解析了去操作Es中的数据。 这些都搞定了,那可视化的后台查询又怎么解决呢?Kibana,他他是一个可视化的平台,甚至对Es集群的健康管理都做了可视化,很多公司的日志查询系统都是用它做的。 学习路线 看了这么久你是不是发现,帅丙只是一直在介绍每个层级的技术栈,并没说到具体的一个路线,那是因为我想让大家先有个认知或者说是扫盲吧,我一样用脑图的方式汇总一下吧,如果图片被平台二压了。 资料/学习网站 Tip:本来这一栏有很多我准备的资料的,但是都是外链,或者不合适的分享方式,博客的运营小姐姐提醒了我,所以大家去公众号回复【路线】好了。 絮叨 如果你想去一家不错的公司,但是目前的硬实力又不到,我觉得还是有必要去努力一下的,技术能力的高低能决定你走多远,平台的高低,能决定你的高度。 如果你通过努力成功进入到了心仪的公司,一定不要懈怠放松,职场成长和新技术学习一样,不进则退。 丙丙发现在工作中发现我身边的人真的就是实力越强的越努力,最高级的自律,享受孤独(周末的歪哥)。 总结 我提到的技术栈你想全部了解,我觉得初步了解可能几个月就够了,这里的了解仅限于你知道它,知道他是干嘛的,知道怎么去使用它,并不是说深入了解他的底层原理,了解他的常见问题,熟悉问题的解决方案等等。 你想做到后者,基本上只能靠时间上的日积月累,或者不断的去尝试积累经验,也没什么速成的东西,欲速则不达大家也是知道的。 技术这条路,说实话很枯燥,很辛苦,但是待遇也会高于其他一些基础岗位。 所实话我大学学这个就是为了兴趣,我从小对电子,对计算机都比较热爱,但是现在打磨得,现在就是为了钱吧,是不是很现实?若家境殷实,谁愿颠沛流离。 但是至少丙丙因为做软件,改变了家庭的窘境,自己日子也向小康一步步迈过去。 说做程序员改变了我和我家人的一生可能夸张了,但是我总有一种下班辈子会因为我选择走这条路而改变的错觉。 我是敖丙,一个在互联网苟且偷生的工具人。 创作不易,本期硬核,不想被白嫖,各位的「三连」就是丙丙创作的最大动力,我们下次见! 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎Star。 该回答来自:敖丙

剑曼红尘 2020-03-06 11:35:37 0 浏览量 回答数 0

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  算法,数据结构是关键,另外还有组合数学,特别是集合与图论,概率论也重要。推荐买一本《算法导论》,那本书行,看起来超爽。。。基本掌握语法还不行啊,语法的超熟练掌握,不然出了错误很难调试的。。。最重要的是超牛皮的头脑啦,分析能力,逻辑推理能力很重要。ACM很好玩啦,祝你成功。。。   acm是3人一组的,以学校为单位报名的,也就是说要得到学校同意,还要有2个一起搞的。其实可能是你不知道你们学校搞acm的地方,建议你好好询问下你们学校管科技创新方面的人。建议你找几个兴趣相同的一起做,互相探讨效果好多了,团队合作也是acm要求的3大能力之一。   数据结构远远不够的,建议你看算法导论,黑书,oj的话个人觉得还是poj好,有水题有好题,而且做的人多,要解题报告什么的也好找。我们就是一些做acm的学生一起搞,也没老师,这样肯定能行的。   基础的话是语言,然后数据结构,然后算法。   ACM有三个方向:算法,数学,实现   要求三种能力:英文,自学,团队协作   简单的说,你要能读懂英文的题意描述,要有一门acm能使用的编程语言,要会数据结构,有一点数学基础,一点编程方面天赋,要有兴趣和毅力(最重要),就具有做ACM的基本条件了。   做acm我推荐c,c++也可以,java在某些情况下好用,但是大多数情况的效率和代码量都不大好,所以建议主用c++,有些题目用java   还有什么问题,可以问我啊。   不好意思,没见过用java描述的acm书籍,大多数是用伪命令,其他有的用的c,c++,老一些的用pascal。java只是用来做高精度的一些题的,个人觉得不用专门看这方面的书,java的基本部分学好就够用了。所以我还是推荐主用c++,在高精度和个别题再用java。你可以找找java描述的算法设计与分析,这个好像有   数据结构:C语言版 清华大学出版社 严蔚敏 《数据结构》   算法:清华大学出版社 王晓东 《算法设计与分析》   麻省理工大学 中译本:机械工业出版社 《算法导论》   基本上这三本书就已经足够了,建议一般水平的人先不要看算法导论,待另外两本书看的差不多的时候,再看算法导论加深理解。   另外还有很多针对性更强的书籍,不过针对性太强,这里就不多介绍了。   以上一些都是些算法方面的书,最好的方式就是做题与看书相结合,很多在线做题的网站,PKU,ZOJ很多,推荐PKU,题目比较多,参与的人比较多。做一段时间的题,然后看书,研究算法,再做题,这样进步比较快。   还有关于ACM竞赛,我有自己的一点话说。   首先说下ACM/ICPC是个团队项目,最后的参赛名额是按照学校为单位的,所以找到志同道合的队友和学校的支持是很重要的。   刚刚接触信息学领域的同学往往存在很多困惑,不知道从何入手学习,在这篇文章里,我希望能将自己不多的经验与大家分享,希望对各位有所帮助。   一、语言是最重要的基本功   无论侧重于什么方面,只要是通过计算机程序去最终实现的竞赛,语言都是大家要过的第一道关。亚洲赛区的比赛支持的语言包括C/C++与JAVA。笔者首先说说JAVA,众所周知,作为面向对象的王牌语言,JAVA在大型工程的组织与安全性方面有着自己独特的优势,但是对于信息学比赛的具体场合,JAVA则显得不那么合适,它对于输入输出流的操作相比于C++要繁杂很多,更为重要的是JAVA程序的运行速度要比C++慢10倍以上,而竞赛中对于JAVA程序的运行时限却往往得不到同等比例的放宽,这无疑对算法设计提出了更高的要求,是相当不利的。其实,笔者并不主张大家在这种场合过多地运用面向对象的程序设计思维,因为对于小程序来说这不旦需要花费更多的时间去编写代码,也会降低程序的执行效率。   接着说C和C++。许多现在参加讲座的同学还在上大一,C的基础知识刚刚学完,还没有接触过C++,其实在赛场上使用纯C的选手还是大有人在的,它们主要是看重了纯C在效率上的优势,所以这部分同学如果时间有限,并不需要急着去学习新的语言,只要提高了自己在算法设计上的造诣,纯C一样能发挥巨大的威力。   而C++相对于C,在输入输出流上的封装大大方便了我们的操作,同时降低了出错的可能性,并且能够很好地实现标准流与文件流的切换,方便了调试的工作。如果有些同学比较在意这点,可以尝试C和C++的混编,毕竟仅仅学习C++的流操作还是不花什么时间的。   C++的另一个支持来源于标准模版库(STL),库中提供的对于基本数据结构的统一接口操作和基本算法的实现可以缩减我们编写代码的长度,这可以节省一些时间。但是,与此相对的,使用STL要在效率上做出一些牺牲,对于输入规模很大的题目,有时候必须放弃STL,这意味着我们不能存在“有了STL就可以不去管基本算法的实现”的想法;另外,熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累,准确地了解各种操作的时间复杂度,切忌对STL中不熟悉的部分滥用,因为这其中蕴涵着许多初学者不易发现的陷阱。   通过以上的分析,我们可以看出仅就信息学竞赛而言,对语言的掌握并不要求十分全面,但是对于经常用到的部分,必须十分熟练,不允许有半点不清楚的地方,下面我举个真实的例子来说明这个道理——即使是一点很细微的语言障碍,都有可能酿成错误:   在去年清华的赛区上,有一个队在做F题的时候使用了cout和printf的混合输出,由于一个带缓冲一个不带,所以输出一长就混乱了。只是因为当时judge team中负责F题的人眼睛尖,看出答案没错只是顺序不对(答案有一页多,是所有题目中最长的一个输出),又看了看程序发现只是输出问题就给了个Presentation error(格式错)。如果审题的人不是这样而是直接给一个 Wrong Answer,相信这个队是很难查到自己错在什么地方的。   现在我们转入第二个方面的讨论,基础学科知识的积累。   二、以数学为主的基础知识十分重要   虽然被定性为程序设计竞赛,但是参赛选手所遇到的问题更多的是没有解决问题的思路,而不是有了思路却死活不能实现,这就是平时积累的基础知识不够。今年World Final的总冠军是波兰华沙大学,其成员出自于数学系而非计算机系,这就是一个鲜活的例子。竞赛中对于基础学科的涉及主要集中于数学,此外对于物理、电路等等也可能有一定应用,但是不多。因此,大一的同学也不必为自己还没学数据结构而感到不知从何入手提高,把数学捡起来吧。下面我来谈谈在竞赛中应用的数学的主要分支。   1、离散数学——作为计算机学科的基础,离散数学是竞赛中涉及最多的数学分支,其重中之重又在于图论和组合数学,尤其是图论。   图论之所以运用最多是因为它的变化最多,而且可以轻易地结合基本数据结构和许多算法的基本思想,较多用到的知识包括连通性判断、DFS和BFS,关节点和关键路径、欧拉回路、最小生成树、最短路径、二部图匹配和网络流等等。虽然这部分的比重很大,但是往往也是竞赛中的难题所在,如果有初学者对于这部分的某些具体内容暂时感到力不从心,也不必着急,可以慢慢积累。   竞赛中设计的组合计数问题大都需要用组合数学来解决,组合数学中的知识相比于图论要简单一些,很多知识对于小学上过奥校的同学来说已经十分熟悉,但是也有一些部分需要先对代数结构中的群论有初步了解才能进行学习。组合数学在竞赛中很少以难题的形式出现,但是如果积累不够,任何一道这方面的题目却都有可能成为难题。   2、数论——以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解决,这部分在竞赛中的比重并不大,但只要来上一道,也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的题目中出现,在运用密码学常识确定大概的过程之后,核心算法往往要涉及数论的内容。   3、计算几何——计算几何相比于其它部分来说是比较独立的,就是说它和其它的知识点很少有过多的结合,较常用到的部分包括——线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。计算几何的题目难度不会很大,但也永远不会成为最弱的题。   4、线性代数——对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的,一些表面上是模拟的题目往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。   5、概率论——竞赛是以黑箱来判卷的,这就是说你几乎不能动使用概率算法的念头,但这也并不是说概率就没有用。关于这一点,只有通过一定的练习才能体会。   6、初等数学与解析几何——这主要就是中学的知识了,用的不多,但是至少比高等数学多,我觉得熟悉一下数学手册上的相关内容,至少要知道在哪儿能查到,还是必要的。   7、高等数学——纯粹运用高等数学来解决的题目我接触的只有一道,但是一些题目的叙述背景往往需要和这部分有一定联系,掌握得牢固一些总归没有坏处。   以上就是竞赛所涉及的数学领域,可以说范围是相当广的。我认识的许多人去搞信息学的竞赛就是为了逼着自己多学一点数学,因为数学是一切一切的基础。   三、数据结构与算法是真正的核心   虽然数学十分十分重要,但是如果让三个只会数学的人参加比赛,我相信多数情况下会比三个只会数据结构与算法的人得到更为悲惨的结局。   先说说数据结构。掌握队列、堆栈和图的基本表达与操作是必需的,至于树,我个人觉得需要建树的问题有但是并不多。(但是树往往是很重要的分析工具)除此之外,排序和查找并不需要对所有方式都能很熟练的掌握,但你必须保证自己对于各种情况都有一个在时间复杂度上满足最低要求的解决方案。说到时间复杂度,就又该说说哈希表了,竞赛时对时间的限制远远多于对空间的限制,这要求大家尽快掌握“以空间换时间”的原则策略,能用哈希表来存储的数据一定不要到时候再去查找,如果实在不能建哈希表,再看看能否建二叉查找树等等——这都是争取时间的策略,掌握这些技巧需要大家对数据结构尤其是算法复杂度有比较全面的理性和感性认识。   接着说说算法。算法中最基本和常用的是搜索,主要是回溯和分支限界法的使用。这里要说的是,有些初学者在学习这些搜索基本算法是不太注意剪枝,这是十分不可取的,因为所有搜索的题目给你的测试用例都不会有很大的规模,你往往察觉不出程序运行的时间问题,但是真正的测试数据一定能过滤出那些没有剪枝的算法。实际上参赛选手基本上都会使用常用的搜索算法,题目的区分度往往就是建立在诸如剪枝之类的优化上了。   常用算法中的另一类是以“相似或相同子问题”为核心的,包括递推、递归、贪心法和动态规划。这其中比较难于掌握的就是动态规划,如何抽象出重复的子问题是很多题目的难点所在,笔者建议初学者仔细理解图论中一些以动态规划为基本思想所建立起来的基本算法(比如Floyd-Warshall算法),并且多阅读一些定理的证明,这虽然不能有什么直接的帮助,但是长期坚持就会对思维很有帮助。   四、团队配合   通过以上的介绍大家也可以看出,信息学竞赛对于知识面覆盖的非常广,想凭一己之力全部消化这些东西实在是相当困难的,这就要求我们尽可能地发挥团队协作的精神。同组成员之间的熟练配合和默契的形成需要时间,具体的情况因成员的组成不同而不同,这里我就不再多说了。   五、练习、练习、再练习   知识的积累固然重要,但是信息学终究不是看出来的,而是练出来的,这是多少前人最深的一点体会,只有通过具体题目的分析和实践,才能真正掌握数学的使用和算法的应用,并在不断的练习中增加编程经验和技巧,提高对时间复杂度的感性认识,优化时间的分配,加强团队的配合。总之,在这里光有纸上谈兵是绝对不行的,必须要通过实战来锻炼自己。   大家一定要问,我们去哪里找题做,又如何检验程序是否正确呢。这大可不必担心,现在已经有了很多网上做题的站点,这些站点提供了大量的题库并支持在线判卷,你只需要把程序源码提交上去,马上就可以知道自己的程序是否正确,运行所使用的时间以及消耗的内存等等状况。下面我给大家推荐几个站点,笔者不建议大家在所有这些站点上做题,选择一个就可以了,因为每个站点的题都有一定的难易比例,系统地做一套题库可以使你对各种难度、各种类型的题都有所认识。   1、Ural:   Ural是中国学生对俄罗斯的Ural州立大学的简称 ,那里设立了一个Ural Online Problem Set,并且支持Online Judge。Ural的不少题目算法性和趣闻性都很强,得到了国内广大学生的厚爱。根据“信息学初学者之家”网站的统计,Ural的题目类型大概呈如下的分布:   题型   搜索   动态规划   贪心   构造   图论   计算几何   纯数学问题   数据结构   其它   所占比例   约10%   约15%   约5%   约5%   约10%   约5%   约20%   约5%   约25%   这和实际比赛中的题型分布也是大体相当的。有兴趣的朋友可以去看看。   2、UVA:   UVA代表西班牙Valladolid大学(University de Valladolid)。该大学有一个那里设立了一个PROBLEM SET ARCHIVE with ONLINE JUDGE ,并且支持ONLINE JUDGE,形式和Ural大学的题库类似。不过和Ural不同的是,UVA题目多的多,而且比较杂,而且有些题目的测试数据比较刁钻。这使得刚到那里做题的朋友往往感觉到无所适从,要么难以找到合适的题目,要么Wrong Answer了很多次以后仍然不知道错在那里。 如果说做Ural题目主要是为了训练算法,那么UVA题目可以训练全方位的基本功和一些必要的编程素质。UVA和许多世界知名大学联合办有同步网上比赛,因此那里强人无数,不过你先要使自己具有听懂他们在说什么的素质:)   3、ZOJ:   ZOJ是浙江大学建立的ONLINE JUDGE,是中国大学建立的第一个同类站点,也是最好和人气最高的一个,笔者和许多班里的同学就是在这里练习。ZOJ虽然也定位为一个英文网站,但是这里的中国学生比较多,因此让人觉得很亲切。这里目前有500多道题目,难易分配适中,且涵盖了各大洲的题目类型并配有索引,除此之外,ZOJ的JUDGE系统是几个网站中表现得比较好的一个,很少出现Wrong Answer和Presentation error混淆的情况。这里每月也办有一次网上比赛,只要是注册的用户都可以参加。   说起中国的ONLINE JUDGE,去年才开始参加ACM竞赛的北京大学现在也建立了自己的提交系统;而我们学校也是去年开始参加比赛,现在也有可能推出自己的提交系统,如果能够做成,到时候大家就可以去上面做题了。同类网站的飞速发展标志着有越来越多的同学有兴趣进入信息学的领域探索,这是一件好事,同时也意味着更激烈的竞争。

小旋风柴进 2019-12-02 01:20:20 0 浏览量 回答数 0

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山沟沟用户 2019-12-01 21:23:02 5486 浏览量 回答数 0

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区块链(blockchian)技术是随比特币等数字加密货币兴起的一种新型分布式数据组织方法及运算方式,通过去中心化来集体维护一个可靠数据库的技术。该技术将一段时间内的两两配对数据(比特币中指交易)打包成数据块(block),然后利用具有激励性质的共识算法让点对点对等网(p2p网络)中的所有节点产生的数据块保持一致,并生成数据指纹验证其有效性然后链接(chain)下一个数据块。在这个过程中,所有节点的地位都是对等的,没有所谓的服务器和客户端之分,因此被称为去中心化的方式,这很好地解决了数据在存储和共享环节中存在的安全和信任问题。通过区块链技术,在数据共享过程中可明确数据的来源、所有权和使用权,达到数据在存储上不可篡改、在流通上路径可追溯、在数据管理上可审计的目的,保证数据在存储、共享、审计等环节中的安全,实现真正意义上的数据全流程管理,进一步拓展数据的流通渠道、促进数据的共享共用、激发数据的价值挖掘、增强数据在流通中的信任。同时,基于区块链的分布式共享“总账”这一特点,在平台安全方面,可达到有效消除单点故障、抵御网络攻击的目的。这些特点使得区块链技术特别适合应用于具有保密要求的大数据运算领域。 近年来,国外已有一些研究机构和企业将区块链应用在电子证件认证和身份认证领域(见图1-1)。2015年7月,区块链初创公司ShoCard获150万美元投资,将实体身份证件的数据指纹保存在区块链上。用户用手机扫描自己的身份证件,ShoCard应用会把证件信息加密后保存在用户本地,把数据指纹保存到区块链。区块链上的数据指纹受一个私钥控制,只有持有私钥的用户自己才有权修改,ShoCard本身无权修改。同时,为了防范用户盗用他人身份证件扫描上传,ShoCard还允许银行等机构对用户的身份进行背书,确保真实性。2015年9月,去中心化的管理项目比特国(Bitnation)在区块链上实施“电子公民”(e-Residents)计划。用户在其官网上通过区块链登记成为Bitnation的“公民”,并获得Bitnation“世界公民身份证”。2015年12月,Bitnation与爱沙尼亚政府签署协议,将为“电子公民”项目提供公证服务,无论他们身居何处,在何处做生意,都可以在区块链上享受结婚证明、出生证明、商务合同和其他服务。区块链是一个公共账本,全世界数以千万计的计算机都存储着其副本,具备公开公证的可复制性与不可更改性,比目前各国使用的传统公证方法更安全。2016年6月,美国国安局向区块链初创公司Factom拨款19.9万美元用于物联网设备数字身份安全性开发,利用区块链技术来验证物联网设备,阻止因设备欺骗而导致的非授权访问,以此来确保数据完整性;美国区块链公司Certchain为文档建立数据指纹,提供去中心化的文件所有权证明;OneName公司则提供了另一种身份服务,即任何比特币的用户都可以把自己的比特币地址和自己的姓名、Twitter、Facebook等账号绑定起来,相当于为每个社交账户提供了一个公开的比特币地址和进行数字签名的能力。 在国内,有一些研究机构也在开展区块链在电子政务方面的应用研究。闵旭蓉等人[6]设计了一种电子证照共享平台,利用区块链技术的去中心化、不可篡改、分布式共同记账、非对称加密和数据安全存储等特点,实现电子证照的安全可信共享,实现各地、各部门和各层级间政务数据的互联互通,支撑政府高效施政。黄步添等人[7]明确了电子证照参与者的权利和义务,基于联盟链思想和轮值机制,设计区块链平台的系统架构、数据结构和业务流程,提供电子证照的颁发、存储、更新、验证等功能,实现多中心、协同式电子证照管理,从而为电子证照拥有者以及相关应用系统提供便捷的电子证照服务。蒋海等人[8]提供了一种区块链身份构建及验证方法,有效缓解了因个别认证机构的问题影响用户身份信息准确性的情况,然而其原始数据来源为第三方认证机构,未能解决数据的真实性问题,且其只进行身份验证,未与其他证件锚定,扩展性不强,发挥的作用有限。 此外,有一些教育和科研机构将区块链技术应用于教育证书领域。2015 年,麻省理工学院的媒体实验室(The MIT MediaLab)应用区块链技术研发了学习证书平台,并发布了一个类似“比特币钱包”的手机App[9]。学习者可以利用该App存储和分享自己的学习证书,随身携带、随时展示,且拥有重申成绩的权力。学习者不能擅自更改学习证书的内容,但能自主决定将什么证书展示给哪个访问者。在查询时,将数字证书的密钥点对点地发送给用人单位或学生等有关需求方,确保证书不会被恶意查询。无独有偶,位于旧金山的软件培训机构—Holberton School从2017年开始利用区块链技术记录学历,并在区块链上共享学生的学历证书信息。同样,学分也可以通过这项技术认证和交换。对于学生来说,这一应用拓宽了他们获得教育评价的途径,方便了学习记录和学历信息的保存。从更长远的眼光来看,利用区块链记录跨地区、跨院校甚至跨国学习者的信息,可以使在不同环境中学习的学习者获得同样有效的学习记录。区块链技术在教育证书方面可能的应用方式包括:为在线教育提供有公信力和低成本的证书系统;作为智能合约,完成教育契约和存证;作为分布式的学习记录存储,记录学习轨迹,共享学习学分。从应用规模和范围来看,区块链在教育领域的应用范围可以小到单个教育机构、学校联盟,大到全国甚至全球性的教育互认互通联盟。

问问小秘 2019-12-02 03:10:04 0 浏览量 回答数 0

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一 、iOS APP 上架流程简介 1. 申请开发者账号 苹果的开发者账号主要分为个人(Individual)、公司(Company)、企业(Enterprise)、高校(University)四种类型,每年资费分别为$99、$99、$299、免费)。一般开发者申请的都是个人或者公司的,企业的开发者账号开发应用不能发布到App Store,只能企业内部使用。这个申请过程一般可能需要一个星期左右。公司和企业的需要邓白氏码,如果邓白氏码未申请,请先申请邓白氏码,这个过程需要一到两个星期。 创建证书、AppID、生成描述文件 通过 Mac 的钥匙串工具,生成证书请求文件,下载证书,这里需要注意的是下载下来的证书只能在请求该证书的电脑上使用,如果想给其他开发者使用需要将已经导入的证书导出为个人信息交换(.p12)格式供他人使用。 AppID 的创建需要用到项目的 Bundle ID,之后便可以创建描述文件了。 在开发者中心的 iTunes Connect 中配置 App 相关信息 在开发者中心里的 iTunes Connect 里的 APP 选项中新建 APP 项目并配置相应的信息(需要各个版本的屏幕截图,运行模拟器,调到最大(command+1)用 command+s 截图,还有就是一个1024*1024的图标,不能有圆角) 使用 Xcode 打包上传 App 将 2 步骤中申请好的证书和描述文件正确配置到 Xcode 中,设置好Xcode 的一些属性: 在Xcode中选择iOS Device(这里不能选择模拟器) 如果应用不支持横屏,请在 General 选项中将 Landscape Left 和 Landscape Right 两项的勾选去掉 查看版本号和构建版本号 将断点、全局断点、僵尸模式等都去掉 设置为 Release 模式 之后便可选择 Xcode->Product->Archive 打包项目,打包完成后选择 Upload to App Store 上传。如果不想使用 Xcode 上传的话,也可以选择 Export 导出 ipa 文件, 需要注意的是在导出时,必须选择 Save for iOS App Store Deployment。然后通过Application Loader 工具上传 ipa 文件。 提交审核 以上步骤完成后,返回 iTunes Connect 上查看自己的 App 信息,在构建版本中选择刚刚上传的 App 版本,此时有可能显示正在处理,这时可能需要等几分钟再回来查看。选择好版本后点击提交以供审核,这时 App 会变成等待审核状态。 后续 后续就是等待苹果的审核人员审核应用了,如果一切顺利的话,这个过程需要一到两个工作日便可完成审核,当然前提是你的应用符合苹果的审核条款。如果审核不通过,请及时根据反馈信息修改应用,再次提交直到符合要求。审核通过后,如果之前选择已经选择好自动发布,便可在 AppStore 上查看和下载应用了。 二 、iOS 上架审核过程常见的坑与解决方法 1. 问题:用户生成内容(UGC)缺少必要的审核 为了防止非法滥用用户生成的内容,从而给用户提供虚假信息、盗取用户的知识产权,社交应用以及应用当中包含用户生成的信息的应用必须包括下述功能: 过滤不良内容 提供举报机制 后台服务可以提供阻止骚扰用户的行为 提供官方联系方式,让用户可以快速联系到开发商 解决方案: 维秀直播 App 提供了用户实时弹幕功能,所以涉及到了 UGC,他们的处理方法是增加关键词过滤,还有通过房管的方式人工审核,处理违规用户。 问题:应用中使用了 IDFA 被拒绝 IDFA 主要被用于广告中区分设备的作用。AppStore 禁止没有使用广告而采集 IDFA 的 App 上架,所以如果 App 本身没有广告的话,使用第三方 SDK 要注意检查是否含有 IDFA 广告模块。 解决方案: 如果应用本身有集成广告的话,只需要在提交审核的时候勾选正确的广告标识符选项即可。 如果应用本身未集成广告,却包含 IDFA 的话。这种情况一般都是集成的第三方 SDK 中包含 IDFA 导致的。首先寻找是否有不包含 IDFA 的 SDK 版本,如果没有的话可以参考 ShareSDK 的解决方法,通过后台配置在审核期间为应用添加广告,审核完成过后将广告展示去掉。 3. 问题:应用不支持 IPv6网络下使用 2016年6月1号起,苹果的审核人员会在 IPv6 网络上审核你的应用,所以如果你的应用程序无法使用 IPv6 协议,可能会被拒绝。 解决方案: 卓易夺宝和乐动听 App 上架过程中就因为 IPv6 的支持原因被拒。他们的解决方案是: 协调后端人员添加对 IPv6 网络的支持。 App 端更新相关的第三方 SDK,比如使用 ASI 或者 AFN 的版本太低,使用最新的 AFN 即可解决问题。 当然这些做完之后最好在Mac 上面搭建 IPv6网络供测试人员进行完测试再重新发布。 4. 问题:第三方登录、支付、分享未安装应用,提示下载被拒 这个问题其实被拒的原因有两种,第一种是未安装应用没有任何提示,这种情况下相当于应用有无效的按钮所以会被拒;第二种是提示下载对应的第三方 App,这也是苹果所不允许的。 解决方案: 最新的第三方登录等相关的 SDK 目前已知的(微信,QQ,微博)都已经对这种情况做了处理,在未安装的情况下会调用 web 进行登录,所以如果测试过程中发现可以成功在 web 上登录的话可以不做处理。以前在没有这种处理机制的情况下需要开发者调用对应接口,先判断是否安装了相应的第三方 APP,如果未安装,需要隐藏按钮,这样便可轻松过审。 问题:虚拟产品未使用应用内支付(IAP)被拒 根据苹果官方最新的审核条款:如果你希望通过付费才可以解锁你的应用当中的一些功能(例如,订阅内容,游戏货币,游戏关卡,获取优质内容,解锁完整版本),你必须使用应用内付费(IAP)。如果这种情况下,应用使用了其他的第三方支付,应用将被拒绝上架。 解决方案: 审核的时候,把相应的虚拟产品隐藏起来,通过后再放出来,此招有风险,可能会受到警告信,甚至被封号,如果用户量小就无所谓了,先把App 搞上架! 审核的时候,走 IAP 的支付方式,审核完成后再通过服务器配置动态切换到支付宝、微信等第三方支付。该法类似于方案1,也存在风险。 学习58同城,让用户去网站购买产品,买了产品的账号到移动端使用功能。 老老实实的使用 IAP 吧。 6. 问题:使用后台定位被拒 关于位置服务苹果的审核条款原文如下: 使用位置服务的应用程序必须提供和位置服务直接相关的功能。使用基于位置的API不允许用于提供紧急服务,或者实现自动控制车辆、飞行器以及其他设备(小型的设备例如小型无人机和玩具例外),远程控制汽车警报系统等。在收集、传输和使用用户的位置数据之前,请确保你已经取得了用户的同意。 如果应用程序使用了后台定位服务,务必在应用当中阐明其目的。并且使用后台定位的话需要提供一个明确的提醒告诉用户这么做会加快电量消耗。 一般应用在这一块被拒的原因有以下几种: 应用根本不需要定位功能。 应用需要定位功能,但是只需要短暂的获取少数的用户的位置,比如美团,新闻类的应用需要获得当前用户的所在城市,却使用了后台定位模式。 应用确实需要使用后台定位,比如打车类软件,但是应用中却没有任何界面展示这些定位数据。 解决方案: 如果你的应用根本不需要定位功能,但是还是在 info.plist 里面添加了 location in the UIBackgroundModes key ,那么在 plist 文件里面移除 UIBackgroundModes key 就可以,这中情况较少,新手小白会犯这种错误。 如果只是简单获取位置不需要使用后台定位,只需要去掉info.plist 的文件中的 UIBackgroundModes 即可。 这种情况比较复杂,推荐的做法是通过表格或者轨迹展示出后台定位的数据,再提交审核的时候告诉苹果那个功能需要后台定位,具体展示后台定位的 数据在那个界面,最后需要 Continued use of GPS running in the background can dramatically decrease battery life加到 App 描述里 面,可以参考滴滴出行的描述,否则也会被拒绝。 7. 问题:info.plist 权限配置被拒 iOS 10 之后如果需要调用相机,蓝牙等设备时,需要在 info.plist 文件中进行相应的配置,否则应用会直接崩溃,在 iOS 10 之前则是无法访问。另外,如果在 info.plist 中调用了配置了权限在应用中却没有使用到也是会被拒的。 解决方案: 一定要注意自己的 App 在使用中用到了哪些权限,不要添加无用的权限,也不要缺少必要的权限。 问题:应用提示更新被拒 应用内不能有任何提示更新应用的字样,且应用的更新只能通过 AppStore。因为苹果对于应用的更新有自己的一套策略,所以禁止应用本身提供更新方式,只要应用内出现。 解决方案: 如果不是很必要的话,尽量将应用内涉及到应用更新的部分去掉。如果真的需要使用应用更新,推荐的方法是应用启动的时候获取下应用在 AppStore 上面的版本号,与自己的版本号进行比较,当自己的版本号小于 AppStore 上面的版本号时,提示更新,否则的话不显示更新相关的内容。 问题:夺宝(抽奖)类应用被拒 根据 AppStore 审核准则 20.4 的规定,抽奖卷或抽奖参与权的购买,不论是透过第三方支付渠道或者余额扣款实现,都不能够在 app 内执行。 解决方案: 卓易夺宝 App 上架过程中遇到的问题,最后的解决方法是在审核过程中,所有的支付行为都跳转到 Safari 浏览器上面进行,审核完成后再使用支付宝等 app 平台支付。 问题:隐私条款问题被拒 在未获得用户事先允许,或未告知用户信息将被如何,在哪里使用的情况下,应用不可以传输用户数据。 解决方案: 《网站服务协议》《隐私条款》这些都不要少,注册时候让用户可勾选。另外注明需要的用户信息用来做什么。 问题:未提供测试账号被拒 如果应用中有需要用到账号或者其他资源的(例如:一个二维码)才能使用的一些功能,但未提供给苹果,可能会被拒绝上架。原因是苹果审核人员无法测试这些功能。 解决方案: 提供一个有效的测试帐号以及登录信息,并提供测试功能必要的的硬件和资源(例如,一个测试用的二维码) 问题:未通过 HTTPS 访问被拒 App Transport Security(ATS) 是 Apple 为增强 iOS App 网络通信安全提出的安全功能,适用于 iOS App 和 App Extension;在启用 ATS 之后,它会强制应用通过 HTTPS(而不是 HTTP )连接网络服务。 WWDC 2016上提出,2016年底或2017年初,具体时间未定。App Store 上架审核加强对 ATS 配置的 review,即强制应用必须通过 HTTPS 连接网络服务,而不是随手将 NSAllowsArbitraryLoads 置为 YES,否则审核不予通过。 解决方案: ATS 的提出,是为了在系统层面保障 iOS APP 网络通信的安全;Apple 只所以加强对 ATS 配置的审核,是为了防止开发者们遇到ATS相关的场景时,只是简单地将 ATS完全关闭(只要没有强制性措施,开发者会这么做);在此基础上,App 审核同样会遵循原则:App Review will require "reasonable justification" for most ATS exceptions。 Apple 官方给出的可以通过审核的声明 demo 如下: 必须使用第三方提供的服务,但是其没有支持 HTTPS; 必须通过域名连接到设备,但该设备不能支持安全连接; 必须展示不同来源的网页内容,但是不能基于 NSAllowsArbitraryLoadsInWebContent 支持的类(UIWebView / WKWebView)实现; 载入加密的媒体资源并且其中不涉及个人信息。 由于 Apple 官方并没有给出 ATS 审核的完整说明,ATS 审核时什么才是合适合理的声明也没有明确的客观定义,以上 demo 描述仅能作为参照。 参考文章: http://www.jianshu.com/p/b1b77d804254 https://github.com/wg689/Solve-App-Store-Review-Problem 22人点赞 iOS 作者:Jon1993 链接:https://www.jianshu.com/p/a992c88087a5 来源:简书

一只刺猬 2020-03-27 10:03:40 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】Python二级考试题库

珍宝珠 2019-12-01 22:03:38 1146 浏览量 回答数 2

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微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点,圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设,他们都有相同的疑问:一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)?需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构?这些框架或组件该如何选型?笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设,同时在这块也投入了很多时间去学习和研究,有一些经验和学习心得,可以和大家一起分享。 服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同,微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构,服务之间通过轻量机制进行通信,这时候必然引入一个服务注册发现问题,也就是说服务提供方要注册通告服务地址,服务的调用方要能发现目标服务,同时服务提供方一般以集群方式提供服务,也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同,目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种: 第一种是集中式 LB 方案,如下图 Fig 1,在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB,LB 通常是专门的硬件设备如 F5,或者基于软件如 LVS,HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表,通常由运维配置注册,当服务消费方调用某个目标服务时,它向 LB 发起请求,由 LB 以某种策略(比如 Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力,能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢?通常的做法是通过 DNS,运维人员为服务配置一个 DNS 域名,这个域名指向 LB。 Fig 1, 集中式 LB 方案 集中式 LB 方案实现简单,在 LB 上也容易做集中式的访问控制,这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题,所有服务调用流量都经过 LB,当服务数量和调用量大的时候,LB 容易成为瓶颈,且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外,LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop),有一定性能开销。 第二种是进程内 LB 方案,针对集中式 LB 的不足,进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头,该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案,下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现,服务提供方启动时,首先将服务地址注册到服务注册表(同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态,相当于健康检查),服务消费方要访问某个服务时,它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询(同时缓存并定期刷新)目标服务地址列表,然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址,最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高,一般采用能满足高可用分布式一致的组件(例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等)来实现。 Fig 2, 进程内 LB 方案 进程内 LB 方案是一种分布式方案,LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部,同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用,没有额外开销,性能比较好。但是,该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头,如果企业内有多种不同的语言栈,就要配合开发多种不同的客户端,有一定的研发和维护成本。另外,一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中,后续如果要对客户库进行升级,势必要求服务调用方修改代码并重新发布,所以该方案的升级推广有不小的阻力。 进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架,对应的组件分别是:Eureka 服务注册表,Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查,Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外,阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。 第三种是主机独立 LB 进程方案,该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案,原理和第二种方案基本类似,不同之处是,他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来,变成主机上的一个独立进程,主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时,他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡,见下图 Fig 3。 Fig 3 主机独立 LB 进程方案 该方案也是一种分布式方案,没有单点问题,一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方,服务调用方和 LB 之间是进程内调用,性能好,同时,该方案还简化了服务调用方,不需要为不同语言开发客户库,LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂,环节多,出错调试排查问题不方便。 该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架,对应组件分别是:Zookeeper 作为服务注册表,Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查,Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes,其内部服务发现采用类似的机制。 服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外,最终要以某种方式暴露出去,才能让外界系统(例如客户的浏览器、移动设备等等)访问到,这就涉及服务的前端路由,对应的组件是服务网关 (Service Gateway),见图 Fig 4,网关是连接企业内部和外部系统的一道门,有如下关键作用: 服务反向路由,网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务,这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构,但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务,网关屏蔽了后台服务的复杂性,同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫,所有外部请求必须经过网关,网关可以集中对访问进行安全控制,比如用户认证和授权,同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能,网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错,在流量高峰期,网关可以限制流量,保护后台系统不被大流量冲垮,在内部系统出现故障时,网关可以集中做容错,保持外部良好的用户体验。监控,网关可以集中监控访问量,调用延迟,错误计数和访问模式,为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志,网关可以收集所有的访问日志,进入后台系统做进一步分析。 Fig 4, 服务网关 除以上基本能力外,网关还可以实现线上引流,线上压测,线上调试 (Surgical debugging),金丝雀测试 (Canary Testing),数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。 网关通常工作在 7 层,有一定的计算逻辑,一般以集群方式部署,前置 LB 进行负载均衡。 开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul,特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制,其它如 HAproxy,Nginx 等都可以扩展作为网关使用。 在介绍过服务注册表和网关等组件之后,我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制,该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中,服务简化为两层,后端通用服务(也称中间层服务 Middle Tier Service)和前端服务(也称边缘服务 Edge Service,前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备,如 PC,Pad 或者 Phone)。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表,前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务;前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表,这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务,这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看,网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式,而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式,微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。 Fig 5, 简化的微服务架构图 服务容错当企业微服务化以后,服务之间会有错综复杂的依赖关系,例如,一个前端请求一般会依赖于多个后端服务,技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中,服务往往不是百分百可靠,服务可能会出错或者产生延迟,如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离,那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,可能在数秒内导致所有应用资源 (线程,队列等) 被耗尽,造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure,见图 Fig 7),严重时可致整个网站瘫痪。 Fig 6, 服务依赖 Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应 经过多年的探索和实践,业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践,主要包括: Fig 8, 弹性电路保护状态图 电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器,如果家里的电路发生短路,熔断器能够主动熔断电路,以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后,当目标服务慢或者大量超时,调用方能够主动熔断,以防止服务被进一步拖垮;如果情况又好转了,电路又能自动恢复,这就是所谓的弹性容错,系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图,正常状态下,电路处于关闭状态 (Closed),如果调用持续出错或者超时,电路被打开进入熔断状态 (Open),后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast),一段时间以后,保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open),允许少量请求进来尝试,如果调用仍然失败,则回到熔断状态,如果调用成功,则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern),顾名思义,该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离,如果一个船舱破了进水,只损失一个船舱,其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子,假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务,且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程,采用线程隔离机制,可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程,当 Svc2 慢了,给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽,线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响,如果没有这种隔离机制,当 Svc2 慢的时候,120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光,整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder),服务总有容量限制,没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀,双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量,比如单位时间只允许 100 个并发调用,对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback),在熔断或者限流发生的时候,应用程序的后续处理逻辑是什么?回退是系统的弹性恢复能力,常见的处理策略有,直接抛出异常,也称快速失败 (Fail Fast),也可以返回空值或缺省值,还可以返回备份数据,如果主服务熔断了,可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中,凡是需要容错的依赖点 (服务,缓存,数据库访问等),开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头,则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证,是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石,正逐渐被社区接受为标准容错组件。 服务框架微服务化以后,为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现,避免冗余和重复劳动,规范研发提升效率,必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑,包括: Fig 9, 服务框架 服务注册、发现、负载均衡和健康检查,假定采用进程内 LB 方案,那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中,健康检查逻辑由具体业务服务定制,框架层提供调用健康检查逻辑的机制,服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志,框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据,还要将日志、metrics 等接口暴露出来,让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中,所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统,做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化,框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来,HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式,在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等),框架层要支持可定制的序列化机制,例如,对浏览器,框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式,而对无线设备上的 Native App,框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置,除了支持普通配置文件方式的配置,框架层还可集成动态运行时配置,能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错,框架集成限流容错组件,能够在运行时自动限流和容错,保护服务,如果进一步和动态配置相结合,还可以实现动态限流和熔断。管理接口,框架集成管理接口,一方面可以在线查看框架和服务内部状态,同时还可以动态调整内部状态,对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理,对于框架层和服务的内部异常,如果框架层能够统一处理并记录日志,对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全,安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装,可做成插件形式,具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成,文档的书写和同步一直是一个痛点,框架层如果能支持文档的自动生成和同步,会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon,Spring 的 Spring Boot/Cloud,阿里的 Dubbo 等。 运行期配置管理服务一般有很多依赖配置,例如访问数据库有连接字符串配置,连接池大小和连接超时配置,这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同,比如生产环境需要配连接池,而开发测试环境可能不配,另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整,例如,运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置,简化架构如下图 (Fig 10): Fig 10, 服务配置中心 动态配置存放在集中的配置服务器上,用户通过管理界面配置和调整服务配置,具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置,拉方式比较可靠,但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新),服务器推方式能及时更新配置,但是实现较复杂,一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题,对于大规模服务化环境,配置中心还要考虑分布式和高可用问题。 配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf,360 的 QConf,Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。 Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司,几年前,Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区,这些框架和组件包括: Eureka: 服务注册发现框架Zuul: 服务网关Karyon: 服务端框架Ribbon: 客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系,来自 recipes-rss。 Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架 Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证,正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品,主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装,方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说,充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud),在此基础上进行必要的企业定制,无疑是通向微服务架构的捷径。 原文地址:https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C

auto_answer 2019-12-02 01:55:22 0 浏览量 回答数 0

问题

苦逼在阿里云的主机升级成功,分享使用云主机搭建高性能博客的经验

enj0y 2019-12-01 20:20:26 24079 浏览量 回答数 13

回答

你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字,短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库,也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑,为了简单的逻辑设计,还采用了原子钟,同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例,主要面向大文件和批处理系统, 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施, 大数据的基石, 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括: 假设硬件故障是常态(容错能力强), 64MB大块, 单Master设计,Lease/链式复制, 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表, 在google内部应用广泛,大数据的奠基作品之一 , Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括: 基于GFS实现数据高可靠, 使用非原地更新技术(LSM树)实现数据修改, 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议, 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题, 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点: 支持强一致主从复制协议, 允许多种存储实现, 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法, 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储,还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点:采用Stream/Partition两层设计(类似BigTable);写错(写满)就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用, 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点: paxo协议, replicated log, multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点:综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统, 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学,自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念,以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小,但半死不活(网络/磁盘),对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的,其中有两个视频链接,分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书( The Architecture of Open Source Applications)的源代码附录,是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页,没有上课的视频,但是并不影响你跟着它上课:每一周读两篇课程指定的论文,读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论,回答里面的问题来加深理解,最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后,你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单,逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍:事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法,Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》,以更平直的口头语言描述了Paxos,而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中,将算法的参与者更细致的划分成了几个角色:Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍:PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍:Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍:NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍:Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍:Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍:理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍:经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍:并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍:此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍:分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍:并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍:并发控制性能建模:选择与意义 《Distributed Systems - 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suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0

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1.产品2.UI3.CSS4.JS5.后端(Java/php/python)6.DBA(mysql/oracle)7.运维(OP) 8.测试(QA)9.算法(分类/聚类/关系抽取/实体识别)10.搜索(Lucene/Solr/elasticSearch)11.大数据工程师(Hadoop)12.Android13.IOS14.运营 一.产品1 工作内容:了解用户需求,做竞品调研,画产品原型,写产品文档,讲解产品需求,测试产品Bug,收集用户反馈,苦练金刚罩以防止程序员拿刀砍。2 需要技能:PPT,Word, Axure,XP,MVP,行业知识,沟通。 二. UI1 工作内容:收到产品原型,给原型上色,偶尔会自作主张调整下原型的位置,出不同的风格给老板和客户选,然后听他们的意见给出一个自己极不喜欢的风格,最好给Android,IOS或者是CSS做好标注,还有的需要直接帮他们切好图,最后要练出来象素眼,看看这些不靠谱的程序员们有没有上错色或者是有偏差。2 需要技能:PS,Illustrator,Sketch,耐性,找素材。 三. CSS1 工作内容:产品设计好原型,UI做出来了效果图,剩下的就是CSS工程师用代码把静态文件写出来的。 2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【PS,域名,Html,Html5,CSS,CSS3】扩展【自适应,响应式,Bootstrap,Less,Flex】 四 .JS 1 工作内容:JS工程师其实分成两类,在之前讲CSS的时候已经提到过,一个是套页面的,一个是前后端分离的。对这两个概念还是分不太清的,可以回过头去看CSS的部分。 2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【Http,REST,跨域,语法,组件,F12,Json,Websocket】框架【JQuery,AngularJS,Bower,RequireJS,GruntJS,ReactJS,PhoneGap】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】 五 .后端(Java/python/go) 1 工作内容:大部分的后端工程师都停留在功能实现的层面上。这是现在国内二流或者是三流的公司的现状,甚至是在某些一流的公司。很多时候都是架构师出了架构设计,更多的外包公司根本就是有DBA来做设计,然后后端程序员从JS到CSS到Java全写,完全就是一个通道,所有的复杂逻辑全部交给DB来做,这也是几年前DBA很受重视的原因。 2 需要技能:环境【IDE(Idea/Eclipse,Maven,jenkins,Nexus,Jetty,Shell,Host),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx,tomcat,Resin)】基础【Http,REST,跨域,语法,Websocket,数据库,计算机网络,操作系统,算法,数据结构】框架【Spring,AOP,Quartz,Json TagLib,tiles,activeMQ,memcache,redis,mybatis,log4j,junit等等等等等】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】。 六 .DBA  1 工作内容:如果你做了一个DBA,基本上会遇到两种情况。一种是你的后端工程师懂架构,知道怎么合便使用DB,知道如何防止穿透DB,那么恭喜你,你只是需要当一个DB技术兜底的顾问就好,基本上没什么活可以做,做个监控,写个统计就好了。你可以花时间在MongoDB了,Hadoop了这些,随便玩玩儿。再按照我之前说的,做好数据备份。如果需求变动比较大,往往会牵涉到一些线上数据的更改,那么就在发布的时候安静的等着,等着他们出问题。。。。如果不出问题就可以回家睡觉了。 2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop】工具【各种DB的版本,工具,备份,日志等】。 七. 运维  1 工作内容:运维的工作大概分成几个部分,我对于修真院学习运维的少年们都这么说,大概是:A。基础环境的搭建和常用软件的安装和配置(兼网管的还有各种程控机),常用软件指的是SVN,Git,邮箱这种,更细节的内容请参考修真院对于运维职业的介绍。B。日常的发布和维护,如刚刚讲到的一样,测试环境和线上环境的发布和记录,原则上,对线上所有的变更都应该有记录。C。数据的备份和服务的监控&安全配置。各种数据,都要做好备份和回滚的手段,提前准备好各种紧急预案,服务的监制要做好。安全始终都是不怎么被重点考虑的问题,因为这个东西无底洞,你永远不知道做到什么程度算是比较安全了,所以大多数都是看着情况来。D。运维工具的编写。这一点在大的云服务器商里格外常见,大公司也是一样的。E。Hadoop相关的大数据体系架构的运维,确实有公司在用几百台机器做Hadoop,所以虽然不常见,我还是列出来吧。 2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop,nginx,apache,F5,lvs,vpn,iptable,svn,git,memcache,redis】工具【linux 常用工具,Mysql常用工具,Jenkins,zabbix,nagios】自动化运维【openstack,docker,ansible】语言【shell,python】 八 .QA  1 工作内容:QA需要了解需求,很多公司会要求QA写测试用例,我觉得是扯淡。完全是在浪费时间。通常开发三周,QA测试的时间只有一周到一周半。还有关于提前写测试用例的,都不靠谱。 2 需要技能:流程【Bug修复流程,版本发布流程】工具【禅道,BugZilla,Jira,Excel表格来统计Bug数,自动化测试】性格【严谨,耐心】 九. 算法工程师  1 工作内容:算法工程师的工作内容,大部分时间都是在调优。就是调各种参数和语料,寻找特征,验证结果,排除噪音。也会和Hadoop神马的打一些交道,mahout神马的,我那个时候还在用JavaML。现在并不知道有没有什么更好用的工具了。有的时候还要自己去标注语料---当然大部分人都不爱做这个事儿,会找漂亮的小编辑去做。2 需要技能:基础【机器学习,数据挖掘】工具【Mahout,JavaML等其他的算法工具集】 十. 搜索工程师  1 工作内容: 所以搜索现在其实分成两种。一种是传统的搜索。包括:A。抓取 B。解析C。去重D。处理E。索引F。查询另一种是做为架构的搜索。并不包括之前的抓取解析去重,只有索引和查询。A。索引B。查询 2 需要技能:环境【Linux】框架【Luence,Slor,ElasticSearch,Cassandra,MongoDB】算法【倒排索引,权重计算公式,去重算法,Facet搜索的原理,高亮算法,实时索引】 十一. 大数据工程师  1 工作内容:工作内容在前期会比较多一些,基础搭建还是一个挺讲究的事儿。系统搭建好之后呢,大概是两种,一种是向大数据部门提交任务,跑一圈给你。一种是持续的文本信息处理中增加新的处理模块,像我之前说的增加个分类啦,实体识别神马的。好吧第一种其实我也不记得是从哪得来的印象了,我是没有见到过的。架构稳定了之后,大数据部门的工作并不太多,常常会和算法工程师混到一起来。其他的应该就是大数据周边产品的开发工作了。再去解决一些Bug什么的。2 需要技能:环境【Linux】框架【Hadoo,spark,storm,pig,hive,mahout,zookeeper 】算法【mapreduce,hdfs,zookeeper】。 十二. Android工程师  1 工作内容:Android工程师的日常就是听产品经理讲需求,跟后端定接口,听QA反馈哪款机器不兼容,闹着申请各种测试机,以及悲催的用Android做IOS的控件。 2 需要技能:环境【Android Studio,Maven,Gradle】基础【数据结构,Java,计算机网络】组件【IM,地图,支付,拍照,视频,音频,统计,分享,手势密码】 十三. IOS工程师  1 工作内容:IOS工程师的工作内容真的挺简单的,听需求,定接口。做个适配,抛弃一下iphone4。还有啥。。马丹,以我为数不多的IOS知识来讲,真的不知道还有啥了。我知道的比较复杂的系统也是各种背景高斯模糊,各种渐变,各种图片滤镜处理,其他并没有什么。支付,地图,统计这些东西。 嗯。2 需要技能:环境【Xcode】基础【数据结构,Object,计算机网络】组件【IM,地图,支付,拍照,视频,音频,统计,分享,手势密码】

行者武松 2019-12-02 01:21:45 0 浏览量 回答数 0

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虽然我不是Python高手,但我是零基础,之前会的都是软件PS,PPT之类。点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd 如果目的是想成为程序员,参考教学大纲。 如果只是学程序,理解科技,解决工作问题,我的方式可以参考使用: 1,找到合适的入门书籍,大致读一次,循环啊判断啊,常用类啊,搞懂(太难的跳过) 2,做些简单习题,字符串比较,读取日期之类PythonCookbook不错(太难太无趣的,再次跳过,保持兴趣是最重要的,不会的以后可以再学) 3,加入Python讨论群,态度友好笑眯眯(很重要,这样高手才会耐心纠正你错误常识)。很多小问题,纠结许久,对方一句话点播思路,真的节约你很多时间。耐心指教我的好人,超级超级多谢。 4,解决自己电脑问题。比如下载美剧,零散下载了2,4,5,8集,而美剧共12集,怎样找出漏下的那几集?然后问题分解,1读取全部下载文件名,2提取集的数字,3数字排序和(1--12)对比,找出漏下的。点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd 5,时刻记住目的,不是为了当程序员,是为了解决问题。比如,想偷懒抓网页内容,用urllib不行,用request也不行,才发现抓取内容涉及那么多方面(cookie,header,SSL,url,javascript等等),当然可以听人家劝,回去好好读书,从头读。 或者,不求效率,只求解决,用ie打开网页再另存为行不行?ie已经渲染过全部结果了。 问题变成:1--打开指定的10个网页(一行代码就行)。更复杂的想保存呢?利用已经存在的包,比如PAM30(我的是Python3),直接打开ie,用函数outHTML另存为文本,再用搜索函数(str搜索也行,re正则也行)找到数据。简单吧?而且代码超级短。 6,保持兴趣,用最简单的方式解决问题,什么底层驱动,各种交换,留给大牛去写吧。我们利用已经有的包完成。 7,耐心读文档,并且练习快速读文档。拿到新包,找到自己所需要的函数,是需要快速读一次的。这个不难,读函数名,大概能猜到是干嘛的,然后看看返回值,能判断是不是自己需要的。 8,写帮助文件和学习笔记,并发布共享。教别人的时候,其实你已经自己再次思考一次了。 我觉得学程序就像学英文,把高频率的词(循环,判断,常用包,常用函数)搞懂,就能拼装成自己想要的软件。 然后点点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd是很好用的。 然后,坚持下去~ 6月10日补充------------------------------ 一定要保持兴趣,太复杂的跳过,就像小学数学,小学英语,都是由简入深。 网络很平面,无数国际大牛著作好书,关于Python,算法,电脑,网络,或者程序员思路,或者商业思维(浪潮之巅是本好书)等等,还有国际名校的网络公开课(中英文字幕翻译完毕,观看不是难事),讲计算机,网络,安全,或者安卓系统,什么都有,只要能持续保持兴趣,一点点学习下去,不是难事。 所有天才程序员,都曾是儿童,回到儿童思维来理解和学习。觉得什么有趣,先学,不懂的,先放着,遇到问题再来学,效果更好。 唯一建议是,不要太贪心,耐心学好一门优雅的语言,再学其它。虽然Javascript做特效很炫,或提某问题时,有大牛建议,用Ruby来写更好之类,不要改方向。就像老笑话:“要学习递归,必须首先理解递归。”然后死循环一直下去。坚持学好一门语言,再研究其他。 即使一门语言,跟网络,数据库等等相关的部分,若都能学好,再学其他语言,是很快的事情。 另外就是,用学英文的耐心来学计算机,英文遇到不懂的词,抄下,查询。 python里,看到Http,查查定义,看到outHtml,查查定义,跟初学英语时候一样,不要直接猜意思,因为精确描述性定义,跟含糊自然语有区别的。而新人瞎猜,很容易错误理解,wiki,google很有用。 我还在使劲啃Python的路上~~一起加油:) 2012年8月26日补充线------------------------------------------------------------------ QQ群:22507237陆续有些高手走了,也有新人加入。 另外10月20日,上海有Python开发者大会, 给出2个截图吧,我最近做的,真的很烂,但是能用:) 这个是上次Python测试题目“从电商网站的搜索页中抓取制作商品图片墙”。我选了最最容易的静态网站。当然京东的抓取,比这种难。 这个很方便我自己每天查询,用Python3+PyQt4,用“公司名字”关键词,在各个论坛,图片,视频,商场查询。每天看一次,很方便快速了解信息。 1.如果是因为兴趣,想做些比较漂亮的网页或者做些特别的、能帮到自己的小程序,可以直接买市面上的大部分Python教材,直接从Python学起,学实际的编程。Python并不难学,最初设计的时候就力图规避一些C、C++等等程序让入门者头大的内容,而且库函数也比较丰富,语法相对清晰直白,不会故意做一些高效率但是难弄懂的东西。而且相对语法要求(尤其是缩进==)比较严比较死,虽然你会觉得麻烦,不过确实易读而且省的粗心犯错。 2.如果是想从事编程的职业,建议还是循序渐进的来,单纯只学语言比较浅,还是从数据结构、离散数学、算法一步一步来比较好。这样学确实很枯燥,但是基础比较好,可塑性强些,再学其他算法和语言都方便不少,而且读好的源码理解的更透更深。真正专业性的学习和兴趣式的尝试差别还是很大的,要真的非常感兴趣肯吃苦才行,虽然经常看到有很多人在报考或者转入这方面的专业,不过说实话急着跳出去的一样不少。 实际上,要把一段代码编程直观的产品、工具,远远没有你想像的那么难,与其他东西的学习一样都是模仿加重复性练习,不过是非专业的人接触的少所以觉得编程特别难。现在编程语言和工具越来越多,发展很快,编程的门槛已经降低了很多了。只是相对来说,精通很难,非常难。。。 我的朋友问我怎么能快速地掌握Python。我想Python包含的内容很多,加上各种标准库,拓展库,乱花渐欲迷人眼,就想写一个快速的,类似于w3cschool风格的Python教程,一方面保持言语的简洁,另一方面循序渐进,尽量让没有背景的读者也可以从基础开始学习。另外,我在每一篇中专注于一个小的概念,希望可以让人在闲暇时很快读完。?  学好python你需要一个良好的环境,一个优质的开发交流群,群里都是那种相互帮助的人才是可以的,我有建立一个python学习交流群,在群里我们相互帮助,相互关心,相互分享内容,这样出问题帮助你的人就比较多,群号是304加上050最後799,这样就可以找到大神聚合的群,如果你只愿意别人帮助你,不愿意分享或者帮助别人,那就请不要加了,你把你会的告诉别人这是一种分享。 感觉写的好,对你有帮助,就点个赞呗,别光只收藏哈.~( ̄▽ ̄)~ ?

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ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 基于DTSDAO发布的AliDDNS 3.0继续开发至3.6.0,算是一个成熟的版本了,今天刚编译出来,分享给大家。 需要的下载吧 AliDDNS v3.6.0 v3.6.0更新内容: 1、版本号更新至3.6.0 2、著作信息放入系统托盘右键菜单“关于”。 3、增加随系统启动功能。 4、增加软件启动隐藏至托盘功能。 5、增加日志记录、超过10000行自动转储至软件目录功能。 6、软件功能实现根据使用习惯调整。 7、配置文件名称更改,参数增加。 8、完善窗体标签功能实现时的更新逻辑。 9、完善当域名记录不存在时自动添加。 10、程序代码调整,有兴趣的可以git。 ------------------------- ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 这个主题时间比较久了,看了一下,大家所提到的问题在v3.6.0版本已经解决。 下一个版本功能有需求的可以提提。 居然无法发表主题,没有权限,郁闷,有权限的帮忙发到新主题,可以让更多人看到、用到、反馈,谢了先! ------------------------- ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 再次提交一个新的版本v3.7.0.1: 1、版本号更新至3.7.0.1 2、著作信息放入系统托盘右键菜单“关于”。 3、增加随系统启动功能。 4、增加软件启动隐藏至托盘功能。 5、增加日志记录、超过10000行自动转储至软件目录功能。 6、软件功能实现根据使用习惯调整。 7、配置文件名称更改,参数增加。 8、完善窗体标签功能实现时的更新逻辑。 9、完善当域名记录不存在时自动添加。 10、增加手工指定一个IP,用于当不能从网址获取WAN口IP时救急使用。由于通过http方式从网站获取WAN口IP技术,是从返回信息过滤抓取xxx.xxx.xxx.xxx字串,有时候返回信息包含内容过多,会过滤抓取失败,因此,有必要保留一个手工指定IP的功能。 ------------------------- ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC v3.7.1.1 1、增加系统托盘图标状态更新功能:红色-获取WAN口IP或者获取域名绑定IP失败。黄色-获取成功,但WAN口IP和域名绑定IP不一致。绿色-获取成功,WAN口IP和域名绑定IP一致。灰色-WAN口网络不通。 2、修改代码和窗体标签刷新BUG。 3、修复系统托盘图标刷新BUG。 ------------------------- 回 34楼飞翔的笨猫的帖子 ttl值使用的系统默认值,免费版本是600秒,主要是阿里云解析有好多版本,不知道修改后能否有效果,我增加一个参数,你们测试看看。 ------------------------- ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC v3.8.0.0 1、增加TTL参数。 2、修复代码BUG。 ------------------------- ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 增加了TTL参数,请大家测试反馈信息哈。 ------------------------- ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC v3.8.1.0 1、在配置文件中对accessKeyId和accessKeySecret进行加密存储。注意现有配置文件中未加密参数将失效。 ------------------------- Re回 37楼wisdomwei的帖子 引用第39楼飞翔的笨猫于2018-04-22 10:31发表的 回 37楼wisdomwei的帖子 : win10系统,勾选启动时最小化和日志自动转储 不起作用,随系统启动后,第一次无法自动绑定域名,必须手动点击立即更新一次才行 日志如下: 2018/4/22 10:28:32 运行出错!信息: System.UnauthorizedAccessException: 对注册表项“HKEY_LOCAL_MACHINESOFTWAREMicrosoftWindowsCurrentVersionRun”的访问被拒绝。    在 Microsoft.Win32.RegistryKey.Win32Error(Int32 errorCode, String str)    在 Microsoft.Win32.RegistryKey.CreateSubKeyInternal(String subkey, RegistryKeyPermissionCheck permissionCheck, Object registrySecurityObj, RegistryOptions registryOptions) ....... [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1776828][/url] 1、日志第一行报错是因为系统禁止写入注册表了,当随系统启动选定时,软件会写入系统注册表,看看是否杀毒软件拦截或者禁止了。 2、自动最小化不起作用目前无法复现错误,你再观察一下,把错误日志贴出来。 3、日志转储错误,建议使用管理员模式运行程序,有可能是文件权限原因。 如果最小化和日志转储都不起作用,建议把配置文件删除,重新运行软件,录入参数再测试保存后试一下看看是否恢复正常。 ------------------------- Re回 39楼飞翔的笨猫的帖子 引用第40楼飞翔的笨猫于2018-04-22 10:33发表的 回 39楼飞翔的笨猫的帖子 : 并且 win10 系统 设置ttl值后 无法保存设置 电脑重启后 还是回复默认600 [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1776829][/url] 根据你两个帖子反馈的情况,建议你把设置文件删除,然后使用管理员模式运行一下程序,重新设置一下试试看,如果问题依旧,把错误日志贴出来看看。 ------------------------- ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC v3.8.2.1 1、增加角色权限检测。 2、更多功能日志输出。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第46楼佳盟自动化于2018-04-22 17:58发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 见识了  我想发链接可以吗? [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1776874][/url] 可以,就是拿出来分享的哈 ------------------------- Re回 43楼wisdomwei的帖子 引用第45楼飞翔的笨猫于2018-04-22 17:17发表的 回 43楼wisdomwei的帖子 : 用了 最新的3.8.2.1版 可以自启动 设置也能保存 ddns也能自动更新,但是日志还是报错,你看下: 2018/4/22 17:06:20 计算机名: Work-PC 2018/4/22 17:06:20 当前用户: he* 2018/4/22 17:06:20 角色信息:Work-PChe* 2018/4/22 17:06:20 当前用户需要文件写入和注册表操作权限,否则相关参数不起作用! ....... [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1776869][/url] 提示注册表访问被拒绝,原因可能是注册表访问策略被修改,或者安装了杀毒软件,例如360,把软件对注册表的访问拦截了,如果是360,看看拦截清单里面有没有,有的话就删除拦截记录,再添加一条信任记录。 如果不是360等杀毒软件,就编辑一下组策略,把当前用户对注册表访问通过。 ------------------------- ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 下一个版本打算增加一个自动检测升级功能,实现无人值守的自动检测升级,不用再手工替换升级版本了,目前开发中。 ------------------------- 回 50楼清者自清12的帖子 使用了c#默认的控件textbox,mask设置成了000.000.000.000,代码里面校验了不能超出255.255.255.255,使用输入时稍微将就一下,以后有时间会重新设计一下控件,默认textbox处理录入格式时比较蠢。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第53楼清者自清12于2018-06-08 13:56发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 还有个,获取IP那两个网址能不能自动切换,当一个网址获取不到IP时,自动切换到另外一个网址。 软件启动过程中,当获取不到IP时,软件就会卡死好一会, [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1782201][/url] 下载最新版本,已经添加了www.net.cn获取IP的网址,当然可以自行录入地址,地址获取返回含有xxx.xxx.xxx.xxx格式的ip的,函数会自动过滤其它信息,但内容含有多个ip就会失败。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第55楼lhpdir于2018-06-13 23:08发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 如果设置时间3600秒,左边显示的是360,不过10秒掉1秒,是作者有意为之? [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1782899][/url] 是窗体控件格式问题,宽度不够,新版本已经增加了宽度,下载新版本即可。至于10秒掉一秒,估计是cpu时钟运行与程序控件显示不同步造成的,理论上应该是毫秒,本程序使用的是C#自带Timer控件,没有修改过。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第54楼lhpdir于2018-06-13 21:56发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 解压密码? [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1782895][/url] winrar压缩,不需要解压密码 ------------------------- ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC v3.8.4.0   1、增加Ngrok网络穿透功能。 2、调整倒计时控件宽度,修复当倒计时超过3位时被遮挡的问题。 3、精简代码。 ------------------------- Re回 51楼wisdomwei的帖子 引用第52楼清者自清12于2018-06-02 13:03发表的 回 51楼wisdomwei的帖子 : 兄台,whatismyip.akamai.com这个网址我这边有些地方经常获取不到IP,然后WAN口地址就变成0.0.0.0  软件能不能加一条,如果IP是0.0.0.0则不更新。要不然一获取不到IP,域名就绑定0.0.0.0了 [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1781486][/url] 已经实现自主添加其他查询网址,启用自动运行时会逐个查询。 v3.8.5.0 1、设置修改实时保存。 2、可添加多个公网IP查询网址,自动运行是逐个查询,当有返回值时停止。 3、简化代码。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第53楼清者自清12于2018-06-08 13:56发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 还有个,获取IP那两个网址能不能自动切换,当一个网址获取不到IP时,自动切换到另外一个网址。 软件启动过程中,当获取不到IP时,软件就会卡死好一会, [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1782201][/url] 已经实现自主添加其他查询网址,启用自动运行时会逐个查询。 v3.8.5.0 1、设置修改实时保存。 2、可添加多个公网IP查询网址,自动运行是逐个查询,当有返回值时停止。 3、简化代码。 ------------------------- ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC v3.8.5.0 1、设置修改实时保存。 2、可添加多个公网IP查询网址,自动运行是逐个查询,当有返回值时停止。 3、简化代码。 ------------------------- ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC v3.8.6.0   1、修改代码,.net框架版本由4.5降低到4.0,可在WinXP系统运行,WinXP系统最高支持.net 4.0。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第65楼purelyc于2018-07-21 18:44发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 感谢作者的软件,请问有没有方式做成可以为域名下多个主机记录做记录值的,现在只能做一个有点浪费域名了 [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1786873][/url] 你的意思是动态刷新几个A记录的IP地址吗?把几个记录刷新同一个IP地址还是不同IP地址? 或者你的意思是做一个管理域名的软件? ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第68楼qz_陈sir于2018-07-22 13:08发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 楼主 发现你这个工具有个问题  用了这个工具  有设置了开机启动  其他用户远程桌面注销不了  必须把工具先退出才能注销   测了3个2003的服务器都是这样 [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1786987][/url] 如果win2003服务器,建议查看一下系统日志,看看远程登录之后都执行了什么操作,最好把相关日志贴出来看看。 远程桌面注销不了这种情况第一次遇到,我试试看能否重现你说的情况。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第70楼purelyc于2018-07-22 17:21发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 请问一个问题,启动后不手动点一次测试连接,域名IP就无法自动绑定 自动更新时间到达后提示 2018/7/22 17:02:25    updateDomainRecord() Exception:  Aliyun.Acs.Core.Exceptions.ClientException: InvalidParameter : The parameter value RecordId is invalid.    在 Aliyun.Acs.Core.DefaultAcsClient.ParseAcsResponse[T](AcsRequest`1 request, HttpResponse httpResponse) ....... [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1787006][/url] 1、只有勾选了启动自动运行,软件启动才会自动分别查询阿里云DNS的A记录和WAN口IP,查询之后对比两者IP是否一致,一致就静默,等待下一次更新时间到来,不一致就立即更新。 如果没有勾选,软件启动后需要手工点击测试。 2、当返回你贴出来的日志时,说明你之前已经成功更新过A记录,但再次运行时,你只修改了域名,没有经过测试和添加到阿里云DNS,造成阿里云DNS里面的recordid对应的域名和你现在配置文件里面的不一致,正确的方法是每次修改之后都测试一下,如果不存在会提醒添加记录。 下载使用最新版本v3.8.6.0,日志记录里面会有很明确的提醒。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第73楼cxq82于2018-07-27 11:03发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 帖主好! 非常感谢,开发这个插件分享给大家,这个实在找到辛苦,最终还是找到这里了。 有个疑问反馈下: 1、局域网内2机器同时开程序,更新同一域名,过会儿会无法更新域名;阿里后台发现有2个A记录,不懂是阿里故意设置的还是bug。 2、上述情况,关闭一台机器;在另一地域,用此程序更新另一个二级域名,也出现无法更新现象;是否同一key 不能多台电脑使用呢? ....... [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1787650][/url] 1、对于同一局域网内的两台机器同时运行AliDDNS.exe,更新同一域名a.demo.com,只要录入没有问题,应该不会出现a.demo.com在阿里云DNS里面有两个recordid,请检查录入是否正确。如果问题依旧,请把两台机器的软件运行界面截图和运行日志一起贴出来,还有阿里云控制台A记录的截图,我分析一下看看是否是软件BUG。 2、不同局域网,只要WAN口IP不同,不管地域是否是否相同,更新同一域名,只会导致阿里云DNS该A记录的IP不断变化。 3、不管是否是同一局域网,同一accesskey和accesssecret,可以更新任意不同A记录的IP,如果不能成功,请检查accesskey和accesssecret是否正确,或者网络路由是否有防火墙限制,点击【测试】试一下。可以把日志贴出来看看,分析一下问题。 据我所知,目前阿里云还没有限制DNS中A记录更新的频率和次数。 我见过宽带使用长城宽带的,每次更新WAN口IP都不同,奇葩的不得了,最后ngrok网络穿透了事。 ------------------------- Re回 72楼wisdomwei的帖子 引用第75楼kakalin于2018-07-31 15:39发表的 回 72楼wisdomwei的帖子 : 帖主好,我也遇到这样的问题,随系统自动启动已经开了,但是还是要每次手动点击测试连接才能正常工作。 日志: 2018/7/31 15:31:48 计算机名: xxxx 2018/7/31 15:31:48 当前用户: xxx 2018/7/31 15:31:48 角色信息:xxxx ....... [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1788169][/url] 关键的出错信息在这里: 2018/7/31 15:32:03 updateDomainRecord() Exception:  Aliyun.Acs.Core.Exceptions.ClientException: InvalidParameter : The parameter value RecordId is invalid. 之前已经成功运行过,阿里云DNS已经添加了域名并返回recordid了,但是,你再次启动时,配置文件里面的recordid和域名与阿里云DNS里面的recordid和域名不一致! 可能原因:1、本地修改域名后没有测试并添加。2、本地修改了recordid。3、本地配置文件被手工修改。4、阿里云DNS对应记录被手工修改。 解决办法:修改域名后点击测试和添加,确保生效,不要手工修改本地配置文件和阿里云DNS服务器里面的域名记录,除非你知道是在干什么。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第81楼鱼花于2018-08-14 20:58发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 用上3.8.6版,乍么github.com/dtsdao/AliDDNS只有verson 1.0 ??? 3.8.6版在电算机重启后不会得自动点击测试连接,只能手工。要是人在外边,刚好ip又给营运商变了就不能及时更新正确ip了 补充:我的win 2012 打上自启了,能自启,就是不能解析? [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1789959][/url] 原作者已经不维护更新了,我fork过来继续更新。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第82楼鱼花于2018-08-14 21:18发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 018/8/14 21:08:57 计算机名: computer 2018/8/14 21:08:57 当前用户: Administrator 2018/8/14 21:08:57 角色信息:computerAdministrator 2018/8/14 21:08:57 当前用户需要文件写入和注册表操作权限,否则相关参数不起作用! ....... [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1789962][/url] 稍后我会更新一下代码,当IP为0.0.0.0的时候不更新阿里云DNS记录,仅提示未能获取IP,需要手工获取。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第80楼服务器云于2018-08-10 22:56发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 这个就是根据家里的IP 变化通过api动态的更新DNS? 有延迟么?python可以做么? [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1789426][/url] 完全可以,很简单。 ------------------------- Re回 28楼wisdomwei的帖子 引用第79楼flcz于2018-08-10 16:24发表的 回 28楼wisdomwei的帖子 : 有没有获取到0.0.0.0,不修改记录的功能。我现在可能是网络原因,老被改为0.0.0.0 [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1789379][/url] 稍后我会更新一下代码,当获取IP为0.0.0.0时不更新阿里云记录, 提示手工更改。 你可以尝试添加其他获取IP的地址的网址,看能否自动获取。例如:http://www.net.cn/static/customercare/yourip.asp http://ip.qq.com/ http://www.3322.org/dyndns/getip ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第78楼鱼花于2018-08-07 09:43发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : win 2012点击验证安钮没反应 [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1788817][/url] 是“测试连接”按钮吧?点击后稍等,如果网络状况不佳,或者设置错误,会有延迟。 程序运行需要.NET FRAMEWORK 4.0以上版本。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第77楼kakalin于2018-08-01 21:07发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 找到原因了,本地配置文件无法保存recordid,手动写进去以后就正常了。 [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1788345][/url] 不建议修改recordid,除非你明白是在做什么?修改域名后测试连接,如果DNS记录存在,会自动获取recordid,如果不存在,会提示添加新记录。 ------------------------- Re回 72楼wisdomwei的帖子 引用第75楼kakalin于2018-07-31 15:39发表的 回 72楼wisdomwei的帖子 : 帖主好,我也遇到这样的问题,随系统自动启动已经开了,但是还是要每次手动点击测试连接才能正常工作。 日志: 2018/7/31 15:31:48 计算机名: xxxx 2018/7/31 15:31:48 当前用户: xxx 2018/7/31 15:31:48 角色信息:xxxx ....... [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1788169][/url] 勾选随系统启动自动运行即可。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第90楼kanxiji于2018-08-18 23:34发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 楼主你好 你的东西很好用, 提个建议:TTL和更新秒数可以分别设置 [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1791200][/url] 抱歉是个BUG,升级对配置文件读写时参数错误,已经修复。感谢提供建议! ------------------------- ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC v.3.8.6.2 1、修复配置文件参数TTL和WaitingTime写入BUG。 2、增加更新逻辑,当获取WAN口IP返回0.0.0.0时,不更新阿里云DNS记录,提示手工修改。 ------------------------- ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC v3.8.6.3 1、修改测试存储逻辑,锁定Recordid编辑框,避免添加域名成功后,手工修改造成配置文件存储Recordid与服务器不一致时造成的自动更新出错。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第94楼鱼花于2018-08-28 11:00发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : v3.8.6.3  ,在win2012下点测试,没能得到本地ip 勾选自启,关闭退出,重新启动,这选项是空的。 之前下载的版本,在win 2012 r2下手动还能用就是机器重启后,没能得到本机ip,要手机点测试后才正常。 ....... [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1792007][/url] 1、点击【测试连接】是测试阿里云账号信息设置是否正确,如果正确就会测试录入的域名记录是否存在,如果存在就返回recordid,如果不存在就提示添加。 2、获取本地WAN口IP点击【获取WAN口IP】按钮,而不是【测试连接】按钮。 3、如果需要自动更新,需要设置自动更新倒计时秒数,勾选自动更新,勾选随系统启动自动运行。 感觉你对软件运行界面设置不熟悉,建议详细看一下软件运行界面,配置修改日志输出框都会有提示,也详细看一下。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第96楼saoian于2018-08-30 16:02发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 你好: 程序运行时提示,版本检测程序update.exe未找到,能把这个文件发出来吗? 另外在运行升级时提示,软件运行目录下没有找到updateinfo.txt,是否是直接在运行目录下新建一个updateinfo.txt文件就可了? [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1792277][/url] 抱歉自动升级功能的update.exe还有些BUG,还没有放出来,请先取消勾选【关于】菜单下的【自动检测升级】,不勾选时其它功能可正常使用,等update.exe放出来您再勾选这个功能菜单。 ------------------------- ReReAliDDNS基于云解析API的DDNSC 引用第98楼daoyuanjiao于2018-09-14 11:12发表的 ReAliDDNS基于云解析API的DDNSC : 可以具体描述一下里面的ngrok的使用吗?我的配置后一直无法访问。但是单独打开ngrok设置令牌后,启动ngrok http 80 是可以访问的!谢谢!我i一直显示“Ngrok功能启用,ngrok.exe将自动加载!本机浏览器打开:127.0.0.1:4040 查看运行状态。”但是打开127.0.0.1:4040一直显示无法访问! [url=https://bbs.aliyun.com/job.php?action=topost&tid=289624&pid=1793763][/url] ngrok的详细使用方法你从官网看一下,我这里简单说两个方法: 1、使用官网网址映射。在ngrok官网 注册一个免费账号,从官方下载编译好的ngrok.exe程序,跟AliDDNS.EXE放在一个文件夹下,然后根据页面提示,填写参数,保存,勾选后自动运行。 2、如果自己有服务器的话,从github fork一下ngrok源码到本地,直接编译一个ngrokd出来,在服务器上运行,一般运行的方式是./bin/ngrokd -tlsKey="server.key" -tlsCrt="server.crt" -domain="ngrok.xxxx.cn" -httpAddr=":8081" -httpsAddr=":8082" -tunnelAddr=":8083" &  然后再根据编译时生成的证书,编译一个win的ngrok.exe程序来,跟AliDDNS.exe放在一个文件夹下,根据服务端的配置,令牌为空,地址为:ngrok.xxx.cn:8083,要穿透的二级域名假设为demo,那么穿透后的完整URL是http://demo.ngrok.xxx.cn:8081 访问http服务, 或者https://demo.ngrok.xxx.cn:8082 访问https服务,页面是否能打开,取决于80端口上是否有服务可以访问。内网的其他服务端口也是一样,假设ftp服务跑在21端口上,穿透WAN端口是2221,那么访问URL是ftp://demo.ngrok.xxx.cn:2221,不知道说明白了吗? ------------------------- 回 102楼estas的帖子 我用的北京联通的光纤,没有任何问题。 把日志贴出来。 DDNS跟线路关系不大,阿里云是智能路由,看本地DNS设置,或者杀毒软件设置。 ------------------------- 回 100楼daoyuanjiao的帖子 不支持,仅在windows平台可用,.net3.5以上。

wisdomwei 2019-12-02 02:58:27 0 浏览量 回答数 0

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大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。   大数据有四个基本特征:一、数据体量巨大(Vomule),二、数据类型多样(Variety),三、处理速度快(Velocity),四、价值密度低(Value)。   在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术,这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。大数据处理一般有以下几种关键性技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。   大数据处理之一:采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。   在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。   大数据处理之二:导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。   导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。   大数据处理之三:统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。   统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。   大数据处理之四:挖掘。与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。   整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。   大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理,而是有一点数据就处理一点,更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量,对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块,之后对其进行处理。重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务,分别单独进行处理,并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算,而是将计算方法(通常是计算函数——映射并简化)作用到这些数据块最终得到结果。   当前,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测,跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。   目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用,公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图,研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。   在医药研发方面,大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理,对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能,挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等,找到更符合其特点或症状的药品和服务,并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段,能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势,确定更为有效率的投入产品比,合理配置有限研发资源。除研发成本外,医药公司能够优化物流信息平台及管理,更快地获取回报,一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年,使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。   在疾病诊治方面,可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据,居民可以随时查阅,了解自身健康程度。同时,提供专业的在线专家咨询系统,由专家对居民健康程度做出诊断,提醒可能发生的健康问题,避免高危病人转为慢性病患者,避免慢性病患者病情恶化,减轻个人和医保负担,实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构,通过对远程监控系统产生数据的分析,医院可以减少病人住院时间,减少急诊量,实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系,并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构,通过实时处理管理系统产生的数据,连同历史数据,利用大数据技术分析就诊资源的使用情况,实现机构科学管理,提高医疗卫生服务水平和效率,引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值,形成个性化医疗,比如基于基因科学的医疗模式。   在公共卫生管理方面,大数据可以连续整合和分析公共卫生数据,提高疾病预报和预警能力,防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库,快速监测传染病,进行全面疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,进行快速响应,这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。   在居民健康管理方面,居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础,大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务,改变现代营养学和信息化管理技术的模式,更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务,帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外,大数据可以对患者健康信息集成整合,在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据,通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测,通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等,进一步提升居民健康管理水平。   在健康危险因素分析方面,互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用,可以系统全面地收集健康危险因素数据,包括环境因素(利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据),生物因素(包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据),经济社会因素(分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据),个人行为和心理因素,医疗卫生服务因素,以及人类生物遗传因素等,利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析,针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能,提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划,促进居民健康水平的提高。 答案来源于网络

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