暂时未有相关云产品技术能力~
阿里云专家博主,在Java领域有多年学习。
canal [kə'næl] ,译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费。其诞生的背景是早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。
在SpringSecurity实现前后端分离登录token认证详解_springsecurity前后端分离登录认证-CSDN博客基础上进行重构,实现前后端分离架构登录认证,基本思想相同,借鉴开源Gitee代码进行改造,具有更好的代码规范。
本篇文章在Springcloud Alibaba使用Canal将Mysql数据实时同步到Redis保证缓存的一致性-CSDN博客 基础上使用canal将mysql数据实时同步到Elasticsearch。
BasicErrorController是Spring Boot中默认提供的用于处理基本错误的控制器。它实现了ErrorController接口,用于处理在应用程序中发生的错误,例如404 Not Found等。此种方式是通过请求转发实现的,出现异常时,会转发到请求到/error,该接口对异常进行处理返回,是最符合全局异常处理的。
在高并发的秒杀抢购场景中,常常会面临一个称为“超卖”(Over-Selling)的问题。超卖指的是同一件商品被售出的数量超过了实际库存数量,导致库存出现负数。这是由于多个用户同时发起抢购请求,而系统未能有效地控制库存的并发访问。
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务,其目标是在图像或视频中识别出物体的位置和类别。为了评估目标检测算法的性能,需要使用一系列指标来量化模型的准确性、召回率、精确率以及对不同类别的处理能力。本文将详细介绍常见的目标检测性能指标,包括精确率、召回率、F1分数、IoU、AP、mAP、P-R曲线等,同时提供相关公式和案例。
注意力机制最初是为了解决自然语言处理(NLP)任务中的问题而提出的,它使得模型能够在处理序列数据时动态地关注不同位置的信息。随后,注意力机制被引入到图像处理任务中,为深度学习模型提供了更加灵活和有效的信息提取能力。注意力机制的核心思想是根据输入数据的不同部分,动态地调整模型的注意力,从而更加关注对当前任务有用的信息。
深度学习在图像分类、目标检测、语音识别等领域取得了重大突破,但是随着网络层数的增加,梯度消失和梯度爆炸问题逐渐凸显。随着层数的增加,梯度信息在反向传播过程中逐渐变小,导致网络难以收敛。同时,梯度爆炸问题也会导致网络的参数更新过大,无法正常收敛。 为了解决这些问题,ResNet提出了一个创新的思路:引入残差块(Residual Block)。残差块的设计允许网络学习残差映射,从而减轻了梯度消失问题,使得网络更容易训练。
开发一个web应用,从最初开始接触Servlet结合Tomcat, 跑出一个HelloWolrld程序,是要经历特别多的步骤; 后来就用了框架Struts,再后来是SpringMVC,到了现在的SpringBoot,SpringBoot就是一个JavaWeb的开发框架,和SpringMVC类似,对比其他 JavaWeb框架的好处,官方说是简化开发,约定大于配置, 能迅速的开发web应用,几行代码开发一个http接口。
在介绍完SpringSecurity实现前后端分离认证之后,然后就是SpringSecurity授权,在阅读本文章之前可以先了解一下作者的上一篇文章SpringSecurity认证SpringSecurity实现前后端分离登录token认证详解_山河亦问安的博客-CSDN博客。
A(Atomic):原子性,构成事务的所有操作,要么都执行完成,要么全部不执行,不可能出现部分成功部分失败的情况。
mapping是对索引库中文档的约束
CA(Coordinate Attention)注意力机制是一种用于加强深度学习模型对输入数据的空间结构理解的注意力机制。CA 注意力机制的核心思想是引入坐标信息,以便模型可以更好地理解不同位置之间的关系。
秒杀是一种高并发场景,通常指的是在短时间内(秒级别)有大量用户同时访问某个商品或服务,争相抢购的情景。在这种情况下,系统需要处理大量并发请求,确保公平性、一致性,并防止因并发而导致的问题,例如超卖、恶意请求等。以下是在高并发秒杀场景下需要考虑的一些关键问题和解决方案:
MobileNet v1是MobileNet系列中的第一个版本,于2017年由Google团队提出。其主要目标是设计一个轻量级的深度神经网络,能够在移动设备和嵌入式系统上进行图像分类和目标检测任务,并且具有较高的计算效率和较小的模型大小。
这里使用Springboot 2.7.12版本,Elasticsearch为7.15.0。
HandlerMethodArgumentResolver 是 Spring MVC 中的一个接口,它允许你自定义方法参数的解析过程。当处理请求时,Spring MVC 需要将请求中的信息映射到控制器方法的参数上,而 HandlerMethodArgumentResolver 允许你在这个过程中进行自定义操作。
1. 同步消息 2. 异步消息 3. 单向消息 4. 延迟消息 5. 批量消息 6. 顺序消息 7. Tag过滤 8. 广播消息
Elasticsearch之RestClient查询文档
BiFPN(Bi-directional Feature Pyramid Network)是一种用于目标检测和语义分割任务的神经网络架构,旨在改善特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)的性能。FPN是一种用于处理多尺度信息的网络结构,通常与骨干网络(如ResNet或EfficientNet)结合使用,以生成不同分辨率的特征金字塔,从而提高对象检测和分割的性能。BiFPN在此基础上进行了改进,以更好地捕获多尺度信息和提高模型性能。
卷积在各种计算机视觉任务中表现出色,但是由于卷积层提取冗余特征,其计算资源需求巨大。虽然过去用于改善网络效率的各种模型压缩策略和网络设计,包括网络剪枝、权重量化、低秩分解和知识蒸馏等。然而,这些方法都被视为后处理步骤,因此它们的性能通常受到给定初始模型的上限约束。而网络设计另辟蹊径,试图减少密集模型参数中的固有冗余,进一步开发轻量级网络模型。
JUC并发编程中的Future接口是Java 5中引入的一种异步编程机制,用于表示一个可能在未来完成的计算结果。它允许我们提交一个任务给线程池或其他执行器执行,并且可以通过Future对象获取任务执行的结果或者判断任务是否已经完成。
在深度学习中,我们通常需要训练一个模型来最小化损失函数。这个过程可以通过梯度下降等优化算法来实现。梯度是函数在某一点上的变化率,可以告诉我们如何调整模型的参数以使损失函数最小化。自动求导是一种计算梯度的技术,它允许我们在定义模型时不需要手动推导梯度计算公式。PyTorch 提供了自动求导的功能,使得梯度的计算变得非常简单和高效。
Docker是一种流行的容器化平台,可以简化应用程序的部署和管理。在本博客中,我们将探讨如何使用Docker部署两个广泛使用的数据库:MySQL。我们将提供详细的步骤和相应的命令,以帮助您轻松地在Docker容器中设置和运行这个数据库。
现在无论gitee还是github,越来越多的前端开源项目采用Vue3+Vite+TypeScript+Pinia+Elementplus+axios+Sass(css预编译语言等),其中还有各种项目配置比如eslint 校验代码工具配置等等,而我们想要进行前端项目的二次开发,就必须了解会使用这些东西,所以作者写了这篇文章进行简单的介绍。
现在无论gitee还是github,越来越多的前端开源项目采用Vue3+Vite+TypeScript+Pinia+Elementplus+axios+Sass(css预编译语言等),其中还有各种项目配置比如eslint 校验代码工具配置等等,而我们想要进行前端项目的二次开发,就必须了解会使用这些东西,所以作者写了这篇文章进行简单的介绍。
OAuth 2.0(开放授权 2.0)是一个开放标准,用于授权第三方应用程序访问用户在资源所有者(用户)的帐户上存储的受保护资源,而无需共享用户凭据。OAuth 2.0 主要用于在互联网上安全地委托授权,广泛应用于身份验证和授权场景。
Minio是一个灵活、高性能、开源的对象存储解决方案,适用于各种存储需求,并可以与云计算、容器化、大数据和应用程序集成。它为用户提供了自主控制和可扩展性,使其成为一个强大的存储解决方案。
CA(Coordinate Attention)注意力机制是一种用于加强深度学习模型对输入数据的空间结构理解的注意力机制。CA 注意力机制的核心思想是引入坐标信息,以便模型可以更好地理解不同位置之间的关系
GoogleNet,也被称为Inception-v1,是由Google团队在2014年提出的一种深度卷积神经网络架构,专门用于图像分类和特征提取任务。它在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)比赛中取得了优异的成绩,引入了"Inception"模块,这是一种多尺度卷积核并行结构,可以增强网络对不同尺度特征的感知能力。
Docker 是一种流行的容器化平台,可将应用程序和其依赖项打包到一个独立的、可移植的容器中。Dockerfile 是构建 Docker 镜像的文本文件,它包含了一系列的指令和配置,用于定义镜像的构建过程。本文将深入解释 Dockerfile 的工作原理,并介绍常用的 Dockerfile 指令和构建命令,以帮助读者更好地理解和使用 Docker。
由于文档资料越来越多,将所有资料都存放在自己的电脑上容易混淆,并且也不利于分享。这种情况下,考虑将资料上传SVN统一管理,这样一来其他人也能很方便的查略各种资料。 当SVN安装在局域网内的话,想要远程访问资料库或者代码将会受到限制,为了能从公共网络访问内网SVN资料库,cpolar能很好的解决这一需求,cpolar是一个能把内网服务暴露至公网进行访问的工具。 SVN分为服务端和客户端,服务端主要是做数据资料存储,客户端主要是图形化工具连接服务端获取服务端数据资料,下面介绍在ubuntu系统安装服务端,在通过客户端远程访问。
本次教程我们来实现如何在外公网环境下,SSH远程连接家里/公司的Linux CentOS服务器,无需公网IP,也不需要设置路由器。
服务治理 服务治理就是进行服务的自动化管理,其核心是服务的自动注册与发现。 服务注册:服务实例将自身服务信息注册到注册中心。 服务发现:服务实例通过注册中心,获取到注册到其中的服务实例的信息,通过这些信息去请求它们提供的服务。 服务剔除:服务注册中心将出问题的服务自动剔除到可用列表之外,使其不会被调用到。
RocketMQ的事务消息,是指发送消息事件和其他事件需要同时成功或同时失败。比如银行转账, A银行的某账户要转一万元到B银行的某账户。A银行发送“B银行账户增加一万元”这个消息,要和“从A银 行账户扣除一万元”这个操作同时成功或者同时失败。RocketMQ采用两阶段提交的方式实现事务消息。
Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的结构,ES中的倒排索引其实就是 lucene 的倒排索引,区别于传统的正向索引,倒排索引会再存储数据时将关键词和数据进行关联,保存到倒排表中,然后查询时,将查询内容进行分词后在倒排表中进行查询,最后匹配数据即可。
Res2Net(Residual Resolution Network)是一种用于图像处理和计算机视觉任务的深度卷积神经网络架构。它旨在解决传统的ResNet(Residual Network)存在的问题,如对不同尺度和分辨率特征的建模不足以及网络深度受限的问题。Res2Net通过引入多分支的结构和逐级增加的分辨率来提高网络的表达能力,从而在各种视觉任务中取得了显著的性能提升。
现有函数 printNumber 可以用一个整数参数调用,并输出该整数到控制台。 例如,调用 printNumber(7) 将会输出 7 到控制台。 给你类 ZeroEvenOdd 的一个实例,该类中有三个函数:zero、even 和 odd 。ZeroEvenOdd 的相同实例将会传递给三个不同线程:
深度学习已经在计算机视觉领域取得了巨大的成功,特别是在图像分类任务中。VGG16是深度学习中经典的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)之一,由牛津大学的Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年提出。VGG16网络以其深度和简洁性而闻名,是图像分类中的重要里程碑。
Docker 是一种流行的容器化平台,可将应用程序和其依赖项打包到一个独立的、可移植的容器中。Dockerfile 是构建 Docker 镜像的文本文件,它包含了一系列的指令和配置,用于定义镜像的构建过程。本文将深入解释 Dockerfile 的工作原理,并介绍常用的 Dockerfile 指令和构建命令,以帮助读者更好地理解和使用 Docker。
Docker是一种容器化平台,它提供了一种轻量级的虚拟化解决方案,使得应用程序能够以容器的形式运行。在Docker中,每个容器都有自己的网络栈,可以与其他容器或主机进行通信。Docker网络模型为容器提供了灵活的网络配置和连接选项。 Docker网络模型基于Linux内核的网络命名空间和虚拟以太网桥技术。每个Docker容器都有自己的网络命名空间,这意味着每个容器都有自己的网络接口、IP地址和路由表。Docker还提供了一些网络驱动程序,用于实现容器之间的通信和与外部网络的连接。
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Vue3 组件通信方式
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云原生之docker详解
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Springboot+Vue3 整合海康获取视频流并展示