1 关键要点 尽管数据显示 Java 17 是最常用 JDK，但其用户占比并未超过半数。根据 New Relic 2024 Java 生态系统状态报告，Java 17、11 和 8 的用户比例分别为 35%、33% 和 29%。 New Relic 数据中所谓“快速采用”指 Java 21 的采用率仅为 1.4%。虽相较 Java 8 以来的所有LTS，增长速度更快，但这比例仍较低。 Java
1 前后端开发模式的演变 jQuery时对大部分Web项目，前端不能控制路由，要依赖后端项目的路由系统。通常，前端项目也部署在后端项目的模板里，项目执行示意图： jQuery前端都要学会在后端模板如JSP里写代码。此时，前端工程师无需了解路由。对每次的页面跳转，都由后端负责重新渲染模板。 前端依赖后端，且前端无需负责路由，有很多 优点 如开发速度快、后端也承担部分前端任务，所以至今很多内部管理系
0 前言 上文讲解了Jest框架对组件库测试，TypeScript和Jest都为代码质量和研发效率。之前实现Container和Button组件以渲染功能为主，可根据不同属性渲染不同样式去实现布局和不同格式的按钮。 本文的表单组件，除了要渲染页面组件，还支持很好页面交互，从Element3的表单组件开始。 1 表单组件 Element表单组件 页面里，可见表单种类的组件类型很多，输入框、单选框和评
0 前言 系统突然瘫痪，重启后，问题仍无规律重现。运维马上写个重启脚本，定时排队重启各服务，但“治标不治本”。 作为主力排查问题，通过各种 Linux 命令在线上环境查看性能指标，dump 日志文件，走查代码，最后问题，后面分析原因、制定解决方案、更新d版本等。这就是一次性能调优和解决技术问题思路。 很多 ROI 高系统会做大促。期间，系统不仅要保证处理请求业务的严谨性，还要历经短时间内高并发
0 前言 98年前的搜索引擎体验不好： 返回结果质量不高：搜索结果不考虑网页质量，而通过时间顺序检索 易被钻空：搜索引擎基于检索词检索，页面中检索词出现的频次越高，匹配度越高，这样就会出现网页的情况。有些网页为了增加搜索引擎的排名，故意增加某个检索词频率 当时Google拉里·佩奇提出PageRank算法，找到优质网页，这样Google的排序结果不仅能找到用户想要的内容，而且还会从
本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！ 作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。 各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。 负责： 中央/分销预订系统性能优化 活动&券等营销中台建设 交易平台及数据中台等架构和开发设计 车联网核心平台-物联网
0 o1 System Card更新后的OpenAI o1 System Card在以往的安全工作基础上进一步优化，重点介绍了稳健性评估、红队测试见解以及安全性改进。https://openai.com/index/openai-o1-system-card/1 Introducing ChatGPT Pro拓展前沿人工智能的应用01和01 Pro模式发布：OpenAI发布01模型的完整版本，智能
0 导言缓存是一种强大的技术，广泛应用于计算机系统的各个方面，从缓存等硬件到操作系统、网络浏览器，尤其是后端开发。对于 Meta 这样的公司来说，缓存是非常重要的，因为它可以帮助他们减少延迟、扩展繁重的工作负载并节省资金。由于他们的用例非常依赖缓存，这就给他们带来了另一系列问题，那就是缓存失效。多年来，Meta 已将缓存一致性从 99.9999（6 个 9）提高到 99.99999999（10 个
0 前言你在 LinkedIn 上收到一位老同事请求推荐的信息。你还在996，所以只是快速确认了信息，却忘记保存他们发的简历。几天后想起这段聊天，但又懒得滚动，于是直接输入关键词搜索：这简单操作正是 LinkedIn 消息搜索系统的全部功能。但为何这么流畅？幕后原理是啥？本文深入了解 LinkedIn 搜索架构及。1 搜索服务搜索信息的一个核心理念：每条信息的搜索都仅限于用户，即用户只能在自己的收
0 前言过去一年中，我们与不同行业中开发大语言模型 (LLM) 智能体的多个团队进行了合作。我们发现，最成功的实现并非依赖复杂的框架或专业化的库，而是通过简单、可组合的模式构建。本文分享从客户合作及自身开发智能体的过程中所学到的经验，并为开发者提供构建高效智能体的实用建议。1 啥是智能体？“智能体”有多种定义：一些客户将智能体定义为完全自主的系统，这些系统能够独立运行较长时间，利用各种工具完成复杂
0 问题背景PC本地已安装了 MySQL 服务，默认暴露 3306 端口。现有一个 docker-compose 部署的服务，想通过 docker-desktop 在 PC 本地完成部署，观察效果。docker-compose 配置文件已经移除 MySQL 相关配置，而是直接使用 PC 即容器宿主机上的 MySQL 服务：version: '3.8' services: task-app:
1 导言在 Netflix，我们每月管理着上千个全球内容发布项目，每年的投资额高达数十亿美元。确保每部影片在我们平台上的成功和可发现性是我们的首要任务，因为我们的目标是将每个故事与合适的受众联系起来，让我们的会员满意。为了实现这一目标，我们致力于建立强大的系统，提供全面的可观察性，使我们能够对我们服务中的每个标题负全责。2 可观测性的挑战作为工程师，我们习惯于跟踪错误率、延迟和 CPU 利用率等
0 前言K-Means是一种非监督学习，解决聚类问题。K代表K类，Means代表中心，本质是确定K类的中心点，当你找到了这些中心点，也就完成聚类。问题：咋确定K类的中心点？咋将其他点划分到K类中？咋区分K-Means与KNN？如果理解了上面这3个问题，那么对K-Means的原理掌握得也就差不多了。有20支亚洲足球队，想按成绩划分3等，咋分？工作原理亚洲球队水平，你也有自己判断。如一流的伊朗或韩国；
0 前言关联规则挖掘在生活场景：商品捆绑销售挑选演员决策，也能通过关联规则挖掘看出来某导演选择演员的倾向Apriori算法实战掌握：熟悉概念：支持度、置信度和提升度；熟悉与掌握Apriori工具包的使用；在实际问题中，灵活运用，如数据集准备1 咋用Apriori工具包Apriori虽是十大算法之一，sklearn工具包没它，也没有FP-Growth算法。选择Python中可用的工具包，可通过 ht
Serverless解决方案正逐渐回归到服务器上。我最近在《Serverless悼词》（A Eulogy For Serverless）一文中讨论了这个问题。这篇文章的最初想法是我对另一篇关于微服务的文章的更新。但后来我开始写这篇文章时，就有了一些创意。最终的结果就是这篇观点多于事实的文章。我还以为这没什么。我的意思是，每个人都知道Serverless是个骗局，对吗？看来不是。所以我收到了很多负面
0 前言AdaBoost不仅可用于分类问题，还可以用于回归分析。啥是分类，啥是回归？分类和回归本质一样，对未知事物预测。不同在于输出结果类型：分类输出的是一个离散值，因为物体的分类数有限的回归输出的是连续值，也就是在一个区间范围内任何取值都有可能目标：用AdaBoost预测房价，这是回归问题。掌握：AdaBoost工具的使用，包括使用AdaBoost进行分类，以及回归分析使用其他的回归工具，比如决
前言数据挖掘核心问题：各种分类器，到底选啥分类算法：SVM，决策树，还是KNN？咋优化分类器的参数，以便得到更好的分类准确率？还要掌握数据探索和数据可视化的方式，还需要对数据的完整性和质量做评估。本文目标创建各种分类器，包括已经掌握的SVM、决策树、KNN分类器，以及随机森林分类器；掌握GridSearchCV工具，优化算法模型的参数；使用Pipeline管道机制进行流水线作业。因为在做分类之前，
0 目标了解逻辑回归分类及咋在sklearn中用信用卡欺诈属二分类问题，欺诈交易在所有交易中的比例很小，这种数据不平衡，用啥模型评估标准更准确完成信用卡欺诈分析的实战项目，并可视化对数据探索和模型结果评估进一步加强1 构建逻辑回归分类器逻辑回归，也叫logistic回归，但是分类方法，主要解决二分类问题，也可解决多分类。逻辑回归用了Logistic函数，也称Sigmoid函数：函数图类似S状：1.
0 前言机器学习算法和深度学习啥关联？数据挖掘、机器学习和深度学习的区别是什么？这些概念都代表什么？我们通过深度学习让机器具备人的能力，甚至某些技能的水平超过人类，比如图像识别、下棋对弈等。那么深度学习的大脑是如何工作的？深度学习是基于神经网络构建的，都有哪些常用的网络模型？深度学习有三个重要的应用领域，这三个应用领域分别是什么？1 数据挖掘 V.S 机器学习 V.S 深度学习数据挖掘和机器学习很
前言用Keras深度学习框架做识别手写数字。KNN算法讲过Mnist手写数字识别这数据集，当时采用mini版手写数字数据集。完整版Mnist共60000个训练样本和10000个测试样本，这么庞大的数据量更适合用深度学习框架完成训练。学习目标进一步了解CNN网络N网络在深度学习网络中应用很广，很多网络都是基于CNN网络构建的，你有必要进一步了解CNN的网络层次，尤其是关于卷积的原理。初步了解L
0 引言在 2020 年 11 月，我们在博客文章 通过优先级负载丢弃保持 Netflix 的可靠性 中引入了在 API 网关层进行优先级负载丢弃的概念。本文探讨如何将这一策略扩展到单个服务层，特别是在视频流控制平面和数据平面中，以进一步提升用户体验和系统弹性。1 Netflix 负载丢弃的演进最初的优先级负载丢弃方法是在 Zuul API 网关层实现的。该系统能够有效管理不同类型的网络流量，确保
在重构订单系统后，实现新老逻辑的无损切换是一个复杂但至关重要的任务。为了确保新增下单流量不受影响，各大互联网公司通常会采用一系列策略和方法来实现平滑过渡。以下是一些常见的实际方案：1. 灰度发布（A/B测试）逐步切换流量：将新老系统并行运行，通过灰度发布逐步将流量从老系统切换到新系统。例如，先让一部分用户使用新系统，观察其表现，再逐步扩大范围。流量切分：可以根据用户ID、时间段或其他维度来切分流量
1 Redis的执行模型执行模型，即Redis运行时使用的进程、子进程和线程的个数，以及它们各自负责的工作任务。你肯定听过“Redis是单线程”、“Redis的主I/O线程”、“Redis包含多线程”，众说纷纭。于是你开始好奇了，Redis到底是不是一个单线程程序？若Redis就是单线程程序，则需避免所有容易引起线程阻塞的操作若Redis不只是单线程，还有其他线程在工作，则需要了解多线程各自负责什
3.3 Claude 3.5 sonet构建单页应用在 Claude 描述需求，快速创建单页应用的代码，直接通过 Claude Artifact 面板预览，也可发布上线，获得一个可公开访问链接。点击右下角即可发布：★ Claude，尤其是 sonnet 代码生成能力一直强项，很适合实现单页应用或组件。不支持项目级多层级文件能力。”3.4 v0.dev 生成组件类似3.3的应用场景，还可用 v0.d
0 大纲作为骨灰级程序员，咋用 AI flow 提高编码效率零代码基础，如何使用 AI 辅助编程工具实现自己的想法盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景如何选择适合自己的 AI 辅助编程工具如今的 AI flow 系列软件包括：Cursor、Bolt、Windsurf、v0、通义灵码......1 编码咋提效？AI flow已和我日常工作学习和创作无缝融合，使用 AI flow 写代码，体验非常
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