> 最近在学习实践精益Kanban方法，结合自己团队实践Srum的经历，整理些资料二者的差异。相较于Scrum, 我更推崇精益Kaban。 Agile是一套理论和原则，就像天边的北极星。Devops是一种软件开发和运维团队间自动化和集成过程的方法。当实现Agile和Devops方法时，Kanban和
System.Threading.Timer 基于线程池的定时器，相较于另外几种定时器，其安全性较高，适用性最强，因此本文通过重载、属性、方法等方面介绍此定时器的相关内容。
摘要：Nacos是 Dynamic Naming and Configuration Service的首字母简称，相较之下，它更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。 本文分享自华为云社区《Nacos入门指南 - Nacos是什么》，作者：华为云PaaS服务小智。 什么是Naco
新媒体时代，广告样式越来越丰富。相较于传统的图文信息，视频类广告更具有直观性，能够让消费者在了解产品知识和功能的同时加深对产品的印象。 因此在各类网站或App上投放视频类广告是个很好的宣传方式，但广告商们如果想在网站上展示视频广告，必须确保视频广告投放协议与发布渠道的播放器兼容；如果不能兼容，广告商
TL;DR Learn in Public 强调将学习到的知识 分享到公共空间，相较于纯输入式的学习有诸多好处。AI 工具极大降低了信息检索、整理、概括的门槛，使得输入信息更容易，但对我们真正掌握知识的帮助仍然有限，所以我们更需践行要像 Learn in Public 这样能提供 有效输出 的学习方
https://my.oschina.net/u/4526289/blog/5605693 摘要：Nacos 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，相较之下，它更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。 本文分享自华为云
SemaphoreSlim 可对同时访问某一共享资源或资源池的线程数加以限制，相较于 Semaphore 更加轻量、快速，因此推荐使用，本文也着重介绍。
经济全球化的今天，人们在工作和生活中经常会与外语打交道。相较传播性较广的英语而言，其他语种的识别和阅读对大多数人来说是一件难事，此时就需要借助语言翻译软件来帮助理解。 华为 HMS Core 机器学习服务（ML Kit）翻译功能提供了多种翻译模式，不仅可以满足应用出行购物、网络社交等日常场景，还提供
在我的记忆中布谷鸟过滤器一直是说比bloom好,那么我博客便以一个diss布谷鸟过滤器的角度来探究 学前须知:本篇立足于读者了解bloomfilter底层实现上 布谷鸟相较于bloom的优点 支持删除操作 如何支持呢?因为bloom的话是不能支持的,他的一个bit可能代表了多个key存在的情况,所以
神经网络是深度学习的基础，正是深度学习的兴起，让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。 其实神经网络的理论由来已久，灵感来自仿生智能计算，只是以前限于硬件的计算能力，没有突出的表现，直至谷歌的AlphaGO的出现，才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。 本文主要介绍神经网络中的重
https://www.cnblogs.com/zhengchunyuan/p/12923692.html WebSocket是目前比较成熟的技术了，WebSocket协议为创建客户端和服务器端需要实时双向通讯的webapp提供了一个选择。其为HTML5的一部分，WebSocket相较于原来开发这类
https://www.cnblogs.com/wzj4858/p/15853846.html twemproxy背景 在业务量剧增的今天，单台高速缓存服务器已经无法满足业务的需求, 而相较于大容量SSD数据存储方案，缓存具备速度和成本优势，但也存在数据安全性的挑战。为此搭建一个高速缓存服务器集群来
https://www.cnblogs.com/onlyac/p/6262096.html twemproxy背景 在业务量剧增的今天，单台高速缓存服务器已经无法满足业务的需求, 而相较于大容量SSD数据存储方案，缓存具备速度和成本优势，但也存在数据安全性的挑战。为此搭建一个高速缓存服务器集群来进行
9.2 TiFlash 架构与原理 相比于行存，TiFlash 根据强 Schema 按列式存储结构化数据，借助 ClickHouse 的向量化计算引擎，带来读取和计算双重性能优势。相较于普通列存，TiFlash 则具有实时更新、分布式自动扩展、SI（Snapshot Isolation）隔离级别读
本文由葡萄城技术团队原创并首发。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 前言 微信小程序相信大家都用过，相较于APP，微信小程序的优势在于其便捷性，只需要下载一个微信就可以访问所有的小程序，因此许多开发者也逐渐将自己开发的系统部署到微信小程序上以供
我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。
前言 近年来，中国在信息技术领域持续追求自主创新和供应链安全，伴随信创上升为国家战略，一些行业也开始明确要求文件导出的格式必须为 OFD 格式。OFD 格式目前在政府、金融、税务、教育、医疗等需要文件开放、共享和长期保存的行业中广泛应用。这种趋势在未来几年内将进一步增强。 相较于 PDF，OFD 在
背景 最近项目上有一个需求，需要将两张表(A表和B表)的数据进行关联并回写入其中一张表(A表)，两张表都是分区表，但是关联条件不包括分区字段。 分析过程 方案一 最朴素的想法，直接关联执行，全表关联，一条SQL搞定全部逻辑。想法越简单，执行越困难。由于数据量大，服务器规模较小，尽管各台服务器内存和C
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- # 递归 def gcd(a, b): if b == 0: return a else: return gcd(b, a % b) print(gcd(12, 16)) #
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- """ 利用欧几里得算法实现一个分数类，支持分数的四则运算（加法） """ class Fraction: def __init__(self, a, b): self.a
