假设您有ClassA、ClassB、ClassC和InterfaceA。 ClassA和ClassB实现interfaceA,而classC包含一个列表
我的要求是在自定义指标上扩展POD,如队列中的挂起消息,PODS必须增加以处理作业。在kubernetes,Scale up在普罗米修斯适配器和普罗米修斯操作员中工作得很好。 我在pods中有长时间运行的进程,但HPA检查自定义度量并试图缩小规模,因为这个进程杀死了操作的中间并丢失了消息。我如何控制HPA只杀死没有进程运行的自由豆荚。 序列查询:‘{namespace=“default”,serv
比例尺插件。位于地图右下角,用户可控制其显示与隐藏。 示例 <vuep template="#example"></vuep> <script v-pre type="text/x-template" id="example"> <template> <div class="amap-page-container"> <el-amap vid="amap" :plugi
自 v1.7.0 以来的每个版本我们都发布了两个包: puppeteer puppeteer-core puppeteer 是浏览器自动化的 产品。安装后,它会下载一个版本的 Chromium,然后使用puppeteer-core 驱动工作。作为最终用户产品,puppeteer 支持一堆方便的 PUPPETEER_* env 变量来调整行为。 puppeteer-core 是一个 库 来帮助驱动任
注意:本书中的 Service Mesh 章节已不再维护,请转到 istio-handbook 中浏览。 这一章主要讲解Service Mesh技术之间的区别,Service Mesh与其他相关技术之间的区别,读者可以直接浏览该网站来查看对比:http://layer5.io/service-meshes/ 为什么有了如Kubernetes这样的容器编排我们还需要Service Mesh呢,下表是
由于 ReactiveCocoa 从 Rx 系列中借鉴了大量的概念,所以在某种程度上 RxSwift 和 ReactiveCocoa 是非常相似的。 本项目其中的一个主要目标是建立一套尽可能简单的 Rx 接口,同时和其他的的 Rx 实现一样,提供了丰富的并发模型,更多的优化能力以及能够紧密的和 Swift 错误处理机制整合。 我们同时也决定不引入任何第三方的依赖,保证本项目仅仅依赖于 Swift/
前面两个小节我们讲述了 Nginx 的一些优点,这一节我们来与 Web 服务器领域的另一个霸主 Apache 做一下比较。如果说 Nginx 是新生代霸主的话,那么 Apache 就是当之无愧的老霸主。至少在前几年 Nginx 在 Web 服务器领域只是占据老二的位置。 但是随着互联网的发展,越来越多的人和企业开始转向 Nginx 的怀抱,从而使得 Nginx 的市场占有率逐年上升,直到牢牢占据第
播放比例统计 1、获取用户维度下按天统计的播放比例,该接口提供多天的数据查询,返回为汇总结果。地址为: a. https://spark.bokecc.com/api/stats/attention/user/daily 需要传递以下参数: 参数 说明 userid 用户 id,不可为空 start_date 查询开始日期(含),格式为yyyy-MM-dd,不可为空 end_date 查询结束日期
一面: 1.标准盒子模型、怪异盒模型 2.怎么隐藏元素 3.display和visible区别 4.flex属性 5.rem、em、px区别 6.盒子垂直居中对齐 7.vue父子组件通信 8.跨域解决 9.js基本数据类型 10.typeof null和NAN区别 11.NAN===自身吗 12.反转字符串方法 13.js的精度丢失问题 14.箭头函数和普通函数区别 15.箭头函数和普通函数中th
🕒岗位/笔试时间 第二事业部 岗位 类似算法检测质量 时间:10月23下午2点,面了30min 面试问题: 自我介绍 问项目 有没有了解嵌入式 做应用部署 我说没有,主要做的算法,在pytorch上,做的模型。 然后问了下面的 svm算法 主要就是面试简历 还有机器学习算法,随机森林 ,线性判别之类 项目里面的算法:tcn的算法,介绍一下resnet,之类的。 一位点卷积的作用,在你项目里的作用
主要内容:数据可靠性,性能对比,单机支持的队列数,消息投递实时性,消费失败重试,严格的消息顺序,定时消息,分布式事务消息,消息查询,消息回溯,消费并行度,消息轨迹,开发语言友好性,Broker端消息过滤,消息堆积能力,开源社区活跃度,商业支持,成熟度数据可靠性 RocketMQ支持异步实时刷盘,同步刷盘,同步Replication,异步Replication Kafka使用异步刷盘方式,异步Replication 总结:RocketMQ的同步刷盘在单机可靠性上比Kafka更高,不会因为操作系统C
主要内容:1.DDD到MVC,2.DDD的基本概念,3.DDD的战术设计,4.DDD的战略设计,5.DDD的不足1.DDD到MVC 代码角度: 瘦实体模型:只起到数据类的作用,业务逻辑散落到 service,可维护性越来越差 面向数据库表编程,而非模型编程 实体类之间的关系是复杂的网状结构,成为大泥球,牵一发而动全身,导致不敢轻易改代码 service 类承接的所有的业务逻辑,越来越臃肿,很容易出现几千行的 service 类 对外接口直接暴露实体模型,导致不必要开放内部逻辑对外暴露,就算有 D
1、简单讲一下HashMap的put过程 2、HashMap为什么需要有转红黑树的操作 3、为什么建议new一个HashMap的时候指定初始大小 4、HashMap的扩容过程是怎么样的 5、简单的讲一下TCP的三次握手四次挥手 6、TCP和HTTP协议都是网络的层级结构中的哪一层的协议 7、分别说一下TCP和HTTP 8、讲一下HTTPS 9、HTTPS加减密的过程 10、Java里面int的最大
问题内容: 我做了作业,无意间发现了算法速度方面的奇怪不一致。这是具有相同功能bur的2个版本的代码,但有1个区别:在第一个版本中,我使用3倍数组生成器来过滤某些数组,在第二个版本中,我使用1个for循环与3个if语句来执行相同的过滤器工作。 因此,这是第一个版本的代码: 这里是第二版的代码: 第1版的IPython输出: 对于第二版: 那么,为什么第一个版本比第二个版本快?我还使用filter(
我正在使用一个非常著名的圆环近似值的例子。我选取单位正方形((0,0)到(1,1))中的随机点,看看有多少随机点落在单位圆的区域内。分数应为?/4的值。 结果: