《牧原股份》专题

本书作为 Elastic Stack 指南，关注于 Elasticsearch 在日志和数据分析场景的应用，并不打算对底层的 Lucene 原理或者 Java 编程做详细的介绍，但是 Elasticsearch 层面上的一些架构设计，对我们做性能调优，故障处理，具有非常重要的影响。 所以，作为 ES 部分的起始章节，先从数据流向和分布的层面，介绍一下 ES 的工作原理，以及相关的可控项。各位读者可

通用一致的设计，可以减少认知负担带来流畅体验，也可以提升设计及开发效率。 搜索场景下的Web内容页涵盖生活各个方面，服务于大众用户，同时横跨多种系统和不同尺寸的设备，稳定直观的体验根基于通用一致的设计。根据一定的标准持续复用，才能让用户从陌生到熟悉，建立习惯与信任，这需要在界面布局，视觉风格、图标寓意、功能文案，交互逻辑等方面的通用一致体验。 通用一致的界面不仅方便于用户，第三方开发者根据自身需求

在第三，四章中，我们几次提到了 [[Prototype]] 链，但我们没有讨论它到底是什么。现在我们就详细讲解一下原型（prototype）。 注意： 所有模拟类拷贝行为的企图，也就是我们在前面第四章描述的内容，称为各种种类的“mixin”，和我们要在本章中讲解的 [[Prototype]] 链机制完全不同。 链接 Prototype “类” “（原型）继承” 对象链接 复习

本章节的设计原则摘录自梁飞在 javaeye 上发表的系列文章。

如下图所示，kube-dns由三个容器构成： kube-dns：DNS服务的核心组件，主要由KubeDNS和SkyDNS组成 KubeDNS负责监听Service和Endpoint的变化情况，并将相关的信息更新到SkyDNS中 SkyDNS负责DNS解析，监听在10053端口(tcp/udp)，同时也监听在10055端口提供metrics kube-dns还监听了8081端口，以供健康检查使用 d

kube-proxy监听API server中service和endpoint的变化情况，并通过userspace、iptables、ipvs或winuserspace等proxier来为服务配置负载均衡（仅支持TCP和UDP）。

kube-scheduler调度原理： For given pod: +---------------------------------------------+ | Schedulable nodes: | | | | +--

kube-apiserver提供了Kubernetes的REST API，实现了认证、授权、准入控制等安全校验功能，同时也负责集群状态的存储操作（通过etcd）。

介绍Kubernetes架构以及核心概念。

Rust 有一系列被认为是“原生”的类型。这意味着它们是内建在语言中的。Rust被构建为在标准库中也提供了一些建立在这些类型之上的有用的类型，不过它们也大部分是原生的。 布尔型 Rust 有一个内建的布尔类型，叫做bool。它有两个值，true和false： let x = true; let y: bool = false; 布尔型通常用在if语句中。 你可以在标准库文档中找到更多关于boo

C++的最重要特性之一是函数原型(function prototype)函数原型告诉编译器函数名称、函数返回的数据类型、函数要接收的参数个数、参数类型和参数顺序，编译器用函数原型验证函数调用。 旧版C语言不进行这种检查，因此函数调用出错时，编译器可能无法发现错误。这种调用可能造成致命执行时错误或非致命执行时错误，导致很难确认的逻辑错误，函数原型能纠正这个缺陷。 软件工程视点3.8 C++中要求函数

首先我们看看项集数据和序列数据有什么不同，如下图所示。 左边的数据集就是项集数据，在Apriori和FP Tree算法中我们也已经看到过了，每个项集数据由若干项组成，这些项没有时间上的先后关系。而右边的序列数据则不一样，它是由若干数据项集组成的序列。比如第一个序列<a(abc)(ac)d(cf)>,它由a,abc,ac,d,cf共5个项集数据组成，并且这些项有时间上的先后关系。对于多于一个项的项集

什么样的数据才是频繁项集呢？也许你会说，这还不简单，肉眼一扫，一起出现次数多的数据集就是频繁项集吗！的确，这也没有说错，但是有两个问题，第一是当数据量非常大的时候，我们没法直接肉眼发现频繁项集，这催生了关联规则挖掘的算法，比如Apriori, PrefixSpan, CBA。第二是我们缺乏一个频繁项集的标准。比如10条记录，里面A和B同时出现了三次，那么我们能不能说A和B一起构成频繁项集呢？因此我

1. 回顾SVM优化目标函数 我们首先回顾下我们的优化目标函数： $$ min(alpha);; frac{1}{2}sumlimits_{i=1,j=1}{m}alpha_ialpha_jy_iy_jK(x_i,x_j) - sumlimits_{i=1}{m}alpha_i $$ $$ s.t. ; sumlimits_{i=1}^{m}alpha_iy_i = 0 $$ $$ 0 leq a

一、mitmproxy的工作原理 Mitmproxy是一种非常灵活的工具。准确了解代理过程的工作原理将有助于您创造性地部署代理，并考虑其基本假设以及如何解决这些假设。本文档详细介绍了mitmproxy的代理机制，从最简单的未加密显式代理开始，到最复杂的交互操作-在存在服务器名称指示的情况下，对受TLS保护的流量进行透明的代理。 二、显式HTTP 配置客户端以使用mitmproxy作为显式代理是拦截