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用户支付的云计算账单要比云计算服务商承诺的基本价格要高得多，用户采取一些措施可以最大限度地降低云存储成本。云存储的主要卖点之一是它很便宜，至少表面上是这样。像AmazonS3这样的云存储服务的定价低至每月每GB0.099美分。这意味着用户每年托管1TB字节的数据大约需要12美元。也就是说，云存储的每

零：前言云原生时代已经到来，虚竹哥今天分享一下，不同的数据库上云的实战经验。一、背景随着各行各业业务数据量的不断增加和数据类型的复杂化，需要使用多种数据库来存储数据。然而，这些行业也面临着无法弹性扩缩容和高昂的运维成本等问题。客户的数据库主要采用以下三种部署方式：本地数据库：使用传统的本地数据库部署

大数据和云原生是目前IT专业人士最关心的两大技术。云原生是关于架构的，而大数据是关于管理海量数据的。然而，大数据和云计算技术被业界广泛接受的根本驱动力是它们提供的简单性。很多企业受益于两者的融合。本文将讨论大数据和云原生技术，还将讨论云原生对大数据的重要性。什么是云原生?创建在云中设计的一种任务并充

这个问题作者认为是所有从后端转向前端开发的程序员，都会遇到的第一问题。JS前端编程与后端编程最大的不同，就是它的异步机制，同时这也是它的核心机制。为了更好地说明如何返回异步调用的结果，先看三个尝试异步调用的示例吧。示例一：调用一个后端接口，返回接口返回的内容functionfoo(){varresu

数据归一化是深度学习数据预处理中非常关键的步骤，可以起到统一量纲，防止小数据被吞噬的作用。一：归一化的概念归一化就是把所有数据都转化成[0,1]或者[-1,1]之间的数，其目的是为了取消各维数据之间的数量级差别，避免因为输入输出数据数量级差别大而造成网络预测误差过大。二：归一化的作用1）为了后面数据

聊聊流式计算吧,那一段经历于我而言很精彩，很有趣，想把这段经历分享给大家。1背景介绍2014年，我在艺龙旅行网促销团队负责红包系统。彼时，促销大战如火如荼，优惠券计算服务也成为艺龙促销业务中最重要的服务之一。而优惠券计算服务正是采用当时大名鼎鼎的流式计算框架 Storm。流式计算是利用分布

ThreadLocal一般用于线程间的数据隔离，通过将数据缓存在ThreadLocal中，可以极大的提升性能。但是，如果错误的使用Threadlocal，可能会引起不可预期的bug，以及造成内存泄露。因为线程重用导致的信息错乱的bug有时我们会在一个接口中缓存某些数据到ThreadLocal中，但是

Zookeeper和KRaft这里有一篇Kafka功能改进的proposal原文。要了解移除ZK的原因，可以仔细看看该文章。以下是对该文章的翻译。动机目前，Kafka使用Zookeeper保存与分区（patitions）、brokers相关的元数据，以及选举Kafka控制器（某个broker）。我们

一提到特征工程，我们立即想到是表格数据。但是我们也可以得到图像数据的特征，提取图像中最重要的方面。这样做可以更容易地找到数据和目标变量之间的映射。这样可以使用更少的数据和训练更小的模型。更小的模型可以减少预测所需的时间。这在部署到边缘设备时特别有用。另一个好处是，可以更确定模型使用什么来进行这些预测

大家好，我卡颂。一些同学喜欢在useEffect中请求初始数据，类似这样：复制useEffect(()=>{fetch(xxx).then(data=>setState(data.json()))},[])1.2.3.但​​React18​​并不推荐这种方式。这么写有什么问题？如果不推荐

使用Altair，你可以将更多时间专注于数据及其含义，下面我将详细介绍：示例这是一个在JupyterLab中使用Altair快速可视化和显示数据集的示例：复制importaltairasalt#loadasimpledatasetasapandasDataFramefromvega_datasets

之前已经把网络I/O相关要点都盘了，还剩select/poll/epoll这几个区别没说，这篇就来搞搞它们，并且是从完全理解原理的角度来区分它们。本来是要上源码的，但是感觉没啥必要，身为应用开发我觉得理解原理就行了，源码反正看了就忘了，理解才是最重要!所以我就尽量避免代码且用大白话来盘一盘这三个玩意

Ajax介绍Ajax是XMLHttpRequest对象提供了对HTTP协议的完全的访问，早期的项目，我们只能通过它向服务器端请求数据，包括Jquery封装的Ajax请求库也是基于它的封装我们来看一下基于XMLHttpRequest对象去做一个Ajax请求的事例复制//通过XMLHttpRequest

1.序篇-先说结论本文主要记录小伙伴萌在使用DataStreamAPI实现事件时间窗口类应用时会遇到的窗口不触发问题的坑以及其排查过程。博主希望你在看完本文后一定要养成这个编程习惯：使用DataStreamAPI实现Flink任务时，WatermarkAssigner能靠近Source节点就靠近So

在数据科学世界，Python是一个不可忽视的存在，且有愈演愈烈之势。而其中主要的使用工具，包括Numpy、Pandas和Scikit-learn等。Mars在MaxCompute团队内部诞生，本文将分享如何通过Mars让Numpy、pandas和scikit-learn等数据科学的库能够并行和分布式

一、微服务简介1.微服务的诞生微服务是基于分而治之的思想演化出来的。过去传统的一个大型而又全面的系统，随着互联网的发展已经很难满足市场对技术的需求，于是我们从单独架构发展到分布式架构，又从分布式架构发展到SOA架构，服务不断的被拆分和分解，粒度也越来越小，直到微服务架构的诞生。微服务架构是一种架构模

【51CTO.com快译】你用Python准备数据时，Pandas库提供了核心功能。但许多人只了解基础的方法，本文介绍的这些鲜为人知的高级方法让你更轻松整洁地处理数据。Pandas是数据界的典型库。由于能够加载、过滤、处理和浏览数据，难怪它备受数据科学家的喜爱。大多数人自然会坚守Pandas很基础的

 微服务架构微服务的诞生并非偶然，它是在互联网高速发展，技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物。互联网时代的产品通常有两类特点：需求变化快和用户群体庞大，在这种情况下，如何从系统架构的角度出发，构建灵活、易扩展的系统，快速应对需求的变化;同时，随着用户的

1.缓存来由随着互联网系统发展的逐步完善，提高系统的qps，目前的绝大部分系统都增加了缓存机制从而避免请求过多的直接与数据库操作从而造成系统瓶颈，极大的提升了用户体验和系统稳定性。2.缓存问题虽然使用缓存给系统带来了一定的质的提升，但同时也带来了一些需要注意的问题。(1)缓存穿透缓存穿透是指查询一个

最近，关于深度学习和人工智能的一个梗在社交媒体上广为流传，认为二者只是墙上一道镶了崭新边框的裂缝，暗讽机器学习只是重新包装过的统计学，本质上是「新瓶装旧酒」。然而事实真的是这样吗?本文对这种看法提出了异议，认为机器学习≠数据统计，深度学习为我们处理复杂的非结构化数据问题做出了重大贡献，而人工智能应该