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谷歌仍然需要解决这个问题，但几年前肯定更糟。根据一份新报告，越来越多的iPhone用户选择离开Android系统转而使用iPhone。然而，放弃Android系统的人数比例仍远低于2016年。谷歌仍然需要弄清楚如何阻止Android用户放弃该平台。每年都有一定数量的人从一个移动平台跳槽到另一个移动平

GBase8c功能简介功能描述结构化查询语言符合SQL标准，支持CREATE、ALTER、DROP等DDL语法，支持SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、MERGE等DML语法，支持单表，多表联合查询数据类型boolean布尔数据类型integer、smallint、bigint、

一、引言IT业务发展迅速，业务数据急剧增长，业务需求变化快，流量的波峰波谷的不可预测性，因此现有传统体应用架构无法满足当前业务需求。容器技术在此背景下，应运而生。基于容器云的数字化技术，带来对用户的服务质量的提升；提升运维效率；降低IT建设成本，提升资源利用率；能协助用户采用新的技术，快速上线新业务

【数据挖掘实战】——电力窃漏电用户自动识别一、背景和挖掘目标二、分析方法与过程1、初步分析2、数据抽取3、探索分析4、数据预处理5、构建专家样本三、构建模型1、构建窃漏电用户识别模型2、模型评价3、进行窃漏电诊断拓展思考项目代码地址：https://gitee.com/lingxw123/datam

YOLO_V8在2023年开年横空出世，在春节前还得卷一下。由于YOLO_V8和YOLO_V5是同一个作者，所以很多操作都是一样的，下面主要描述一下如何用自己的数据集进行训练和测试（非命令行的方式）。1、训练数据和模型的目录结构这里以口罩数据集为例，该数据集分为两类，戴口罩和不戴口罩：['mask'

​这篇文章，给大家来聊一个生产级的中间件系统的架构设计实践，希望给对中间件系统感兴趣的同学一点启发。1、Master-Slave架构这个中间件系统的本质是希望能够用分布式的方式来处理一些数据，但是具体的作用涉及到核心技术，所以这里不能直接说明。但是他的核心思想，就是把数据分发到很多台机器上来处理，然

上篇文章​​《为什么我建议线上高并发量的代码，一定要注意数据可能会不一致？》​​，初步给大家分析了一下，一个复杂的分布式系统中，数据不一致的问题是怎么产生的。简单来说，就是一个分布式系统中的多个子系统（或者服务）协作处理一份数据，但是最后这个数据的最终结果却没有符合期望。这是一种非常典型的数据不一致

大家好，我是李哥。上次我们讨论了在分布式系统下的缓存架构体系，从浏览器缓存到客户端缓存，再到CDN缓存，再到反向代理缓存，再到本地缓存，再到分布式缓存。整个链路中有非常多的缓存。在整个缓存链路，存在各种各样的问题，常见的问题有缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存数据一致性问题等。不常见的问题有缓存倾斜

一、背景saas服务未来会面临数据安全、合规等问题。公司的业务需要沉淀一套私有化部署能力，帮助业务提升行业竞争力。为了完善平台系统能力、我们需要沉淀一套数据体系帮助运营分析活动效果、提升运营能力。然而在实际的开发过程中，如果直接部署一套大数据体系，对于使用者来说将是一笔比较大的服务器开销。为此我们选

近年来，Uber已经开始采用Golang（简称Go）作为开发微服务的主要编程语言。目前，其Gomonorepo（译者注：包含多个不同项目的单个仓库）包含了大约5,000万行代码，以及大约2,100个独特的Go服务。而且，它们都还在持续增长中。为了实现并发，我们通常会使用go关键字，为函数调用添加前缀

​作者｜霖雾，携程数据开发工程师，关注图数据库等领域。​背景2017年9月携程金融成立，在金融和风控业务中，有多种场景需要对图关系网络进行分析和实时查询，传统关系型数据库难以保证此类场景下的关联性能，且实现复杂性高，离线关联耗时过长，因此对图数据库的需求日益增加。携程金融从2020年开始引入大规模图

大家好，我是才哥。今天我们聊一聊游戏运营里的版本运营模块的工作，介绍一下这个岗位的主要工作内容。简单来说，版本运营日常工作主要是负责保障游戏线上运营的稳定性，同时也可能需要去处理一些线上的突发事件。基于此，做好版本运营我们可以从以下几个方面进行展开，更好的服务于项目以及我们的用户。1.基础对于版本运

一、业务背景当今时代处在信息大爆发的时代，信息借助互联网的潮流在全球自由的流动，产生了各式各样的平台系统和软件系统，越来越多的业务也会导致系统的复杂性。当核心业务出现了问题影响用户体验，开发人员没有及时发现，发现问题时已经为时已晚，又或者当服务器的CPU持续增高，磁盘空间被打满等，需要运维人员及时发

正文我们这行都很幽默，总说编程就是CV，自黑写程序大部分都是靠复制粘贴。实际上......0前言只要使用Redis缓存，就必然存在缓存和DB数据一致性问题。若数据不一致，则业务应用从缓存读取的数据就不是最新数据，可能导致严重错误。如将商品库存缓存在Redis，若库存数量不对，则下单时就可能出错，这是

 之前开源的「人脸变卡通」项目往往可以提供很多鬼畜素材，要么嘴歪眼斜，要么脸型扭曲，甚至让你的五官看上去是随便放到脸盘里的，完全不像阳间该有的画风……但小视科技最近开源的一个项目似乎改变了这种印象，不仅可以生成逼真的卡通头像，还能利用微信小程序做成动图表情包，普通人也可以零门槛上手。这个项

在职场中有一项共识是：数据驱动业务价值。业务在产品、运营、开发、技术支持、销售等环节都有着大量的数据需求，市面上也出现了很多BI可视化工具，但如果能同时具备以下特性，则可以称为一款优秀的BI工具：简易接入数据拖拽式生成图表快速计算数据定期发送周报支持移动端+PC端不用钱结合以上特点，来介绍一款由腾讯

 作为一个爬虫工程师，Kafka对你而言就是一个消息队列，你只需要掌握如何向里面写入数据，以及如何读取数据就可以了。请谨记：使用Kafka很容易，但对Kafka集群进行搭建、维护与调优很麻烦。Kafka集群需要有专人来维护，不要以为你能轻易胜任这个工作。”本文，以及接下来的几篇针对Kafk

【51CTO.com原创稿件】随着互联网公司崛起，“中台”这个词也进入了人们的视线。BAT等公司纷纷推出了自己的中台系统。图片来自Pexels那么，什么是中台系统?它是如何诞生的?它长什么模样?我们为什么需要它?一串串的问题不禁浮现在我们的脑海，今天我们就带着这些问题，一起走进中台。什么是中台?中台

 互联网的飞速发展促进了很多新媒体的发展，不论是知名的大V，明星还是围观群众都可以通过手机在微博、朋友圈或者点评网站上发表动态，分享自己的所见所想，使得“人人都有了麦克风”。不论是热点新闻还是娱乐八卦，传播速度远超我们的想象，一则信息可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读。海量信息

虽然定位是有“分布式”、“容错架构”等看起来略显复杂的字眼，但是咱们还是按照老规矩：大白话+手绘数张彩图，逐步递进，让每个同学都能看懂这种复杂架构的设计思想。TB级数据放在一台机器上：难啊!咱们就用分布式存储系统举例，来聊一下容错架构的设计。首先，我们来瞧瞧，到底啥是分布式存储系统呢?其实特别的简单