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后台面试-微服务架构常见问题

微服务架构背景传统的WEB应用核心分为业务逻辑、适配器以及API或通过UI访问的WEB界面。业务逻辑定义业务流程、业务规则以及领域实体。适配器包括数据库访问组件、消息组件以及访问接口等。通常我们把所有的模块写在同一个程序中单体打包,部署在服务器,比如对于 java 应用来说,可以打包成 jar 或者 war ,部署在 Tomcat 容器中。 这种传统方式适合于小型业务,开发快、代码集中、易于...

2020-03-22 17:15:00

搞定技术面试 双机热备份

双机热备份前文我们讲了负载均衡,通过在多个后端服务器前加设一个负载均衡服务器(Load Balancing),对接入的请求分发给后端服务器。可以实现水平扩容,提升总体服务性能的功能;还可以将少量大的宕机后端服务器剔除队列,实现冗余服务器,提高服务稳定性的作用。这时机智的小伙伴便会提出疑问:万一负载均衡服务器宕机了怎么办?emmm,我们可以在负载均衡服务器前再加一层负载均衡服务器,这样就不用担...

2020-03-08 17:04:36

搞定技术面试 - 常见架构设计

软件架构模式Layered Architecture 多层架构在软件工程中,多层架构是一种客户端/服务器端架构。在该架构中,表现功能、应用处理和数据管理功能物理分离。最常使用的多层架构是三层架构。多层架构提供了一种模型,使得开发者可以建立方便扩展和复用的应用。通过将应用分成多层,开发者拥有修改或增加一个特定层的选择,而不是重写整个应用。一个三层架构通常由表现层,业务逻辑层和数据存储层组成。...

2020-03-08 15:55:13

解决技术面试-负载均衡 LoadBalancing

负载均衡 Load balancing负载平衡(Load balancing)是一种计算机技术,用来在多个计算机(计算机集群)、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载,以达到最优化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。 使用带有负载平衡的多个服务器组件,取代单一的组件,可以通过冗余提高可靠性。负载平衡服务通常是由专用软件和硬件来完成。 主要作用是将大量作业合理地...

2020-03-08 15:47:35

eclipse.paho.cpp的配置方法

mac os 下 paho.mqtt.cpp 的配置方法先把编译器、CMake装上,我在命令行里敲 gcc 它自己就弹出提示安装一些开发者工具,CMake通过brew install cmake进行安装;编译 paho.mqtt.c,在代码库里创建一个build文件夹,将编译后的程序安装在build/install文件夹中。git clone https://github.com/ecl...

2020-02-27 16:24:12

搞定技术面试-图算法相关问题(上)

图图的基本表示表示一个图有两种标准方法:图邻接表和图的邻接矩阵;邻接矩阵就是用数组(二维)表示图。具体可以看下面例子。当然,这种情况很容易造成空间浪费,所以很多人进行空间优化,甚至是邻接表的方式。邻接表咋是数组嵌套链表,这样会比邻接矩阵省不少空间,但对无向图来说,依旧会浪费一半的空间。在本文中,使用 G=(V,E) 表示一个图,V表示顶点,E表示边。图的常见概念顶点=结点;边...

2020-01-05 20:01:03

解决 CDN 加速的 Github pages 循环重定向问题

给博客用上 CDN 加速我们先假设大家已经知道如何使用 github pages 托管自己的静态博客网站了,这样我们不用花钱自己维护一个云服务器,也不需要在充满广告的博客网站上写博客,很美好对吧。但 Github pages 在国内的效果不佳,常常出现打开缓慢、或者无法打开等情况。为了提高网站的访问速度,除了减少网页的请求数量,精简网页所依赖的js、css文件外,最常用的就是使用CDN缓存大...

2019-12-27 18:04:59

结合 LeetCode 谈谈哈希表在算法问题上的应用

结合 LeetCode 谈谈哈希表在算法问题上的应用从 LeetCode 前一百道题中总结了些哈希表(unordered_map)应用于算法问题的场景,在恰当的时候使用哈希表可以大幅提升算法效率,比如:统计字符串中每个字符或单词出现的次数、从一维数组中选择出两个数使之与某数相等。在开始之前,首先简要的介绍一下哈希表(又称散列表),心急的同学可以跳转到LeetCode部分。哈希表介绍哈希...

2019-11-17 14:06:16

搞定技术面试:那些你可能不知道的 vector 和 array 的区别

搞定技术面试:那些你可能不知道的 vector 和 array 的区别最近几年,计算机工作越发难找,你必须比其他人了解的更多,才能有更多的机会找到一个更好的工作。C++ 标准库(STL)是很多C++面试中都会问到的问题,很多很多问题会关于 Vector 的空间分配、动态增长之类的问题,那么你了解 STL 中那些顺序容器的区别与联系吗?你知道在什么情况选用什么容器吗?先说结论,一般情况选择 ...

2019-11-17 14:00:44

Modern C++ (C++11/14新特性)

Introduction最近听闻了一个段子同样是C++工程师,有的人写的是 C with object,有的人写的是 C++ 98,fashion一点儿的写 C++ 11,而有些弱鸡写的是 谭++。(日常黑谭浩强,虽然我不太了解有多少黑点。。。左值右值C++( 包括 C) 中所有的表达式和变量要么是左值,要么是右值。通俗的左值的定义就是非临时对象,那些可以在多条语句中使用的对象。所...

2019-05-11 10:05:30

介绍下Github工程中常见的特殊文件

新的计算机从业者很多会奇怪为什么很多github工程中都会有些相同命名的文件,这里为大家简要介绍其中的几个。README.md如上图,通常我们打开一个Github时都会在其下方看到关于工程的介绍说明,readme的意思“读我”也是希望访问工程的读者首先读一下这里的内容。通常包括工程的介绍、工程的效果展示、工程的编译说明、如何为此工程做出贡献、以及工程文档等相关内容。有的时候因为内容过多,会新...

2019-04-04 17:20:19

简述人脸识别技术

简介人脸识别技术是一种生物识别技术,可以用来确认用户身份。人脸识别技术相比于传统的身份识别技术有很大的优势,主要体现在方便性上。传统的身份认证方式诸如:密码、PIN码、射频卡片、口令、指纹等,需要用户记住复杂密码或者携带身份认证钥匙。而密码、卡片均存在丢失泄露的风险,相比于人脸识别,交互性于安全性都不够高。人脸识别可以使用摄像头远距离非接触识别,相比于指纹免去了将手指按在识别区域的操作,可由摄像...

2019-04-04 16:06:48

C++ 智能指针--内存泄露的惨痛经历

layout: posttitle: “C++ 指针”subtitle: “避免 C++ 内存泄露的惨痛经历”date: 2019-04-1author: Mcoderheader-img: img/JCQ_0383-Pano.jpgcatalog: truetags:C++memorySmart Pointer引言最近在敲...

2019-04-01 21:01:21

使用 Qt 解析命令行参数

Qt解析命令行我们使用 Python 写个简单的脚本很方便,直接 import argparse 就能很容易的实现命令行参数解析的功能,还可以通过 --help 来输出帮助功能,而 Qt5 页提供了这方面的支持。Qt 从 Qt5.2之后提供了 QCommandLineParser 和 QCommandLineOption 两个类来负责这个功能。QCoreApplication 提供了方...

2018-03-30 22:16:46

windows 下使用 cmake-gui 来编译第三方库的源代码

很多linux和windows平台通用的第三方库喜欢使用CMAKE来管理整个工程文件,当我们需要编译安装该库时,在linux上往往非常简单。./configuremakemakeinstall而在windows下配置该库难度就比较麻烦,一般使用cmake-gui进行配置,生成对应开发环境的工程(比如VS2010、VS2015、Min...

2018-03-16 10:30:35

python 上传下载 OSS 文件

说明最近放寒假回家了,准备租用阿里云的 GPU 云服务器 按量收费,训练时临时购买,训练完了就释放。但这样的话,每次要上传训练数据,需要耗费很多时间。这时我想到了阿里云的 OSS对象存储服务。阿里云的 OSS服务相当于一个云盘,按存储量、访问次数、下载流量 三项计费,而且外网下载收费,内网之间访问不收钱。如此一来,我便可以只花少量的存储费用便可以把我的数据集托管在阿里云上。使用体验,...

2018-01-14 20:15:46

PyFlann 使用方法

PyFlann 使用方法PyFlann 其实是 FLANN 的 python 接口,当前支持python2 和 python3。FLANN 的意思是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,也就是快速解决最近点搜类问题的库。这一类问题,是一个在尺度空间中寻找最近点的优化问题。

2017-12-26 09:44:24

Tensorflow入门 之 linux 操作快速学习

这个是我 TensorFlow 学习系列的比较前期的内容,首先要熟悉 Linux 操作,无论是利用Windows 的linux 子系统,还是独立的 linux 服务器,我们都需要有一定的使用上的了解才行。这里主要是一些常用的小工具和一些命令,希望可以给后入门的提供些帮助!

2017-12-15 11:06:53

Tensorflow入门之 Win10 运行 linux 子系统

前言早在 win10 刚出的时候就流传着 win10 可以直接运行 linux 程序的传言,顿时让人觉得吊炸天,Win10 逆袭。 然而,win10 真正出来后,这个功能被推迟了,直到最近才真正的大范围推出。win10 下的 linux 子系统并没有图形界面,只是一个黑框框,有期待使用 linux 图形界面的可能要失望了,这个版本应该更针对于专业的计算机人员。

2017-12-13 10:36:49

Tensorflow入门之 前言

开始最近在学习深度学习,在github上开了个坑,写一写自己的学习心路历程。希望有志同道合的小伙伴们一起学习。这里附上个人网站的地址.我写的深度学习的笔记在网站导航栏上的DL-NOTES栏目,是直接使用 github pages 功能转出来的项目页面。因为,当前正在持续的学习,修改比较多,当写得差不多后,我会搬运到这里。嘿嘿,到时又能增加不少访问量吧。

2017-12-07 17:29:08

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