《云原生》专题

我试图使用bleikamp的处理包从Atom编辑器运行处理草图。软件包已正确安装，但运行草图会产生以下错误： “处理java”不被识别为内部或外部命令、可操作程序或批处理文件。 我已将处理目录的路径添加到环境变量中。有人能提出为什么这不起作用吗？

原理和设计 比特币网络是一个分布式的点对点网络，网络中的矿工通过“挖矿”来完成对交易记录的记账过程，维护网络的正常运行。 比特币通过区块链网络提供一个公共可见的记账本，用来记录发生过的交易的历史信息。 每次发生交易，用户需要将新交易记录写到比特币区块链网络中，等网络确认后即可认为交易完成。每个交易包括一些输入和一些输出，未经使用的交易的输出（ Unspent Transaction Outputs

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。

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