人工智能神经网络（ Artificial Neural Network，又称为ANN）是一种由人工神经元组成的网络结构，神经网络结构是所有机器学习的基本结构，换句话说，无论是深度学习还是强化学习都是基于神经网络结构进行构建。关于人工神经元，请参见：人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看
初探富文本之OT协同实例 在前边初探富文本之OT协同算法一文中我们探讨了为什么需要协同、为什么仅有原子化的操作并不能实现协同、为什么要有操作变换、如何进行操作变换、什么时候能够应用操作、服务端如何进行协同调度等等，这些属于完成协同所需要了解的基础知识，实际上当前有很多成熟的协同实现，例如ot.js、
初探富文本之CRDT协同实例 在前边初探富文本之CRDT协同算法一文中我们探讨了为什么需要协同、分布式的最终一致性理论、偏序集与半格的概念、为什么需要有偏序关系、如何通过数据结构避免冲突、分布式系统如何进行同步调度等等，这些属于完成协同所需要了解的基础知识，实际上当前有很多成熟的协同实现，例如aut
初探富文本之React实时预览 在前文中我们探讨了很多关于富文本引擎和协同的能力，在本文中我们更偏向具体的应用组件实现。在一些场景中比如组件库的文档编写时，我们希望能够有实时预览的能力，也就是用户可以在文档中直接编写代码，然后在页面中实时预览，这样可以让用户更加直观的了解组件的使用方式，这也是很多组
《数学分析 I》第四次研讨课第三部分讲稿
本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络（ANN）回归的详细代码与操作~
本文介绍基于Python，实现对多个Word文档加以自动合并，并在每次合并时按要求增添一个分页符的方法~
本文介绍基于ENVI与ERDAS软件，依据Hyperion高光谱遥感影像，采用经验比值法、一阶微分法等，对叶绿素含量等地表参数加以反演的具体操作~
本文介绍基于MATLAB实现全局多项式插值法与逆距离加权法的空间插值的方法，并对不同插值方法结果加以对比分析~
Sentinel的熔断降级实现有两个模式，一开始是基于熔断规则的简单处理(说简单其实不简单)，目前已改为了基于断路器模式实现，这也是业内常见实现。 断路器模式 断路器模式中讨论了 3 个主要状态。他们是： CLOSED OPEN HALF OPEN 让我们简要了解一下状态…… CLOSED Stat
### 使用示例 平时我们使用的一般是集成了Spring或是Spring Boot的Mybatis，封装了一层，看源码不直接；如下，看看原生的Mybatis使用示例  ### Saga State Machines(状态机) > Saga State Machines
原文地址：[Saga Overview](https://masstransit.io/documentation/patterns/saga "Saga Overview") ### 系列地址 - [聊聊MassTransit——状态机实现Saga模式(译)](https://www.cnblog
基于常见的中间件(Mysql、ElasticSearch、Zookeeper、Kafka、Redis)等分布式集群设计的机制，自己总结了在在集群设计过程中需要考虑的通用问题。 ### 节点通信机制 主节点的增加、删除、通信机制。 ### 路由算法 即数据路由到哪个节点的策略机制。在集群内有多个节点，
好家伙,本篇介绍如何实现"改" 我们先来看看效果吧 (这可不是假数据哟,这是真数据哟) (忘记录鼠标了,这里是点了一下刷新) First Of All 我们依旧先来理一下思路: 首先在"管理"页面中,我能看到所有的书本信息, 随后,在每一个信息后都有对应的"修改按钮" 当我点击这个按钮时,我要①拿到
好家伙，本篇介绍如何实现"删"功能 来看效果， 数据库 （自然是没什么毛病） "增"搞定了,其实"删"非常简单 (我不会告诉你我是为了水一篇博客才把他们两个分开写,嘿嘿) 逻辑简洁明了: 首先,看见你要删除的数据,点"删除", 随后,①拿到当前这条数据的Id,向后台发请求网络, 然后,②后端删除该字
好家伙,搬砖 今天在做组件迁移(从一个旧平台迁移到一个新平台)的时候,发现了一些小小的问题: 1.错误描述: 在穿梭框组件中,使用"节点配置"方法添加数据的时候,左测数据选择框直接消失了 这里我们猜测一下,大概是数据处理出了问题 此处,我们使用"数据绑定"绑定数据方法: 定义数据: 绑定数据 2.错
Netty
# 令牌桶算法 > 系统会维护一个令牌（token）桶，以一个恒定的速度往桶里放入令牌（token），这时如果有请求进来想要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌（token），当桶里没有令牌（token）可取时，则该请求将被拒绝服务。令牌桶算法通过控制桶的容量、发放令牌的速率，来达到对请求的限制。 >
# 多租户实现方式 ```properties 多租户在数据存储上主要存在三种方案，分别是： 1. 独立数据库 即一个租户一个数据库，这种方案的用户数据隔离级别最高，安全性最好，但成本较高。 优点：为不同的租户提供独立的数据库，有助于简化数据模型的扩展设计，满足不同租户的独特需求；如果出现故障，恢复
