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我是新来的Docker和试图了解什么是最好的方式插入docker父主机IP到容器主机文件。 我在我的Dockerfile中使用以下命令
我在Mac OS X上使用Docker机器(使用默认的boot2docker机器),并且我使用docker-compose来设置我的开发环境。
问题内容: 我在组成2.9(在yml版本2.1中)的“自定义”桥网络中的“ Ubuntu 16.10服务器”上运行多个容器。我的大多数容器在内部都使用相同的端口,因此我无法使用“主机”网络驱动程序。我的容器都是通过专用属性链接在一起的。 但是,我还需要访问容器外部公开的服务。这些服务具有专用URL,其名称已在我公司的DNS服务器中注册。虽然我可以使用公共DNS并从容器中访问任何公共服务没有问题,但
我从4.4.1KibanaElasticsearch做一个查询,看起来像这样: 这段代码将返回给定时间间隔内“ProductCode”=FALK091162560T”的所有文档。 我用Elasticsearch Java API尝试了同样的方法,代码如下: 但我得到了索引中所有“ProductCode”=FALK091162560T的文档。 在给定的时间内,我应该只有5份回复文件。getAgreg
我试着自学Docker和使用Docker compose。yml用来处理图像和合成文件。我已经成功地使用docker compose启动并运行了Wordpress图像。yml up-d通过这里的教程。。。https://docs.docker.com/compose/wordpress/),但只要我对compose文件和docker compose进行更改。yml up-d我再次无法访问更改,必须
在EMR集群或任何集群中,YARN有可能在同一个EC2实例中分配驱动程序和执行器吗?我想知道驱动程序是否可以利用1个EC2实例的存储和处理能力,或者该实例的某个部分将用于服务集群中运行的其他spark作业。这可能会导致我的驱动程序内存不足。 我认为资源管理器是根据集群资源的可用性来决定的?
本文向大家介绍PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高的解决方法,包括了PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高的解决方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高的问题 今天在使用 pytorch 的过程中,发现 CPU 占用率过高。经过检查,发现是因为先在 CPU 中生成了随机数,然后再调用.to(device)传到 GPU,这样导致效率变得
我目前使用的是原生JS,我正在尝试在contenteditable div中构建突出显示文本功能。我已经成功构建了突出显示功能,但当我想使用单个按钮在突出显示文本和非突出显示文本之间切换时,遇到了一个问题。所以我通过 并且我正在使用作为范围对象函数的周围内容包装选定的文本。 但是现在,当我试图取消突出显示的文本的某些部分和纯文本的某些部分时,自然行为应该取消突出显示的文本并突出显示纯文本。为了实现
我正在尝试为我们的FiveM服务器创建一个discord社区bot,用于处理discord角色。我希望bot限制ROLECHANNEL,因此只能发布角色命令。我希望删除其他垃圾,以便频道保持干净。 命令正在工作,角色已经分配,但是机器人也会触发为什么?
问题内容: JavaScript函数返回一个介于0到1之间的随机值,该值会根据当前时间自动播种(我相信类似于Java)。但是,我认为没有任何办法可以为其设置种子。 如何制作一个可以提供自己的种子值的随机数生成器,以使它生成可重复的(伪)随机数序列? 问题答案: 一种选择是http://davidbau.com/seedrandom,它是可播种的基于RC4的Math.random()插入式替换,具有
问题内容: 我已经看到了一些浏览器的参考,这些浏览器本来就通过Object 安全,有效地支持JSON解析/对象序列化,但细节难以掌握。谁能指出正确的方向?该对象公开哪些方法?它支持哪些浏览器? 问题答案: 所有现代浏览器均支持本地JSON编码/解码(Internet Explorer 8 +,Firefox 3.1 +,Safari 4+和Chrome 3+)。基本上,将解析JSON字符串并返回一
主要内容:机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域,其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能,称为人工神经网络。
主要内容:数据量,硬件依赖,特色工程在本章中,我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。 数据量 机器学习使用不同数量的数据,主要用于少量数据。另一方面,如果数据量迅速增加,深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖 与传统的机器学习算法相反,深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算,这需要巨大的硬件支持。 特色工程 特征工程是将领域知识放入指定特征的
主要内容:1 配置Tomcat服务器的多个实例很多时候,我们遇到需要修改服务器配置以使其适应应用程序的情况。如果我们有多个应用程序,并且希望每个应用程序都有自己定义的配置选项,那么需要怎么配置呢?在本教程中,我将讨论为每个应用程序使用不同的Tomcat实例。 1 配置Tomcat服务器的多个实例 我正在使用Windows机器,您将使用Windows格式的路径。但是创建多个实例的过程在所有其他操作系统中都是相同的。另外,我假设您要创建2个新的t