Python 全栈系列243 S2S flask_celery

说明 按现有的几个架构部件,构建数据流。 S = Redis Stream。这个可以作为缓冲队列和简单任务队列,速度非常快,至少是万条/秒的速度。 Q = RabbitMQ。这个作为任务队列,消息也主要是元数据。读速比较慢,但有一些特性,然后自带前端,作为任务队列比较合适。 M = Mongo。这个作为数据主库还是比较合适的。具有丰富的数据操作模式,同时性能也不错。 C = ClickHouse。这...

运维别卷系列 - 云原生监控平台 之 06.prometheus pushgateway 实践

文章目录 @[toc]Pushgateway 简介Pushgateway 部署创建 svc创建 deployment Pushgateway 测试删除 Pushgateway 上对应 lable 的数据 Pushgateway 简介 官方建议在某些有限的情况下使用 Pushgateway。盲目地使用 Pushgateway 而不是 Prometheus 通常的拉取模型进行常规指标收集时,存在几个陷阱...

“百县千镇万村”系列赛在粤启动

日前,2024年广东省“百县千镇万村”系列赛暨“镇校体育共享工程”启动仪式在广东省河源市龙川县麻布岗镇举行。2024年广东省“百县千镇万村”系列赛将举办以普通基层群众为主体、全民广泛参与的百县羽毛球、千镇乒乓球、万村篮球等赛事活动,赛事活动计划贯穿全年,满足基层群众对健身健康的需求,发挥赛事综合效益,形成全民健身热潮,凝聚干部群众团结一心、共谋协调发展。广东省“镇校体育共享工程”是推动乡镇公共体育场地...

【Python系列】Python中列表属性提取

它提供了一种简洁的方式来创建、过滤和转换列表。本文将重点介绍列表推导式的基本语法和用法,并通过一个具体的代码示例进行解析。 2.基本语法 在 Python 编程中,列表是一种常用的数据结构,用于存储一系列有序的元素。列表推导式是 Python 提供的一种简洁的语法,用于快速创建和操作列表。它结合了循环和条件语句,使得列表的创建和转换过程变得更加简单、高效。 列表推导式的基本语法如下: [express...

【Python系列】字节串与字典字节串

博客目录 一.什么是字节串1.基本介绍2.简单示例 二.字典字节串 一.什么是字节串 1.基本介绍 字节串(bytes)是 Python 中的一种数据类型,用于表示二进制数据。它由一系列的字节组成,每个字节可以表示范围在 0 到 255 之间的整数。 与普通的字符串(str)不同,字节串不是由 Unicode 字符组成的,而是由原始字节序列组成的。这使得字节串可以用来表示诸如图像、音频、视频等二进制...

【SSM进阶学习系列丨分页篇】PageHelper 分页插件导入集成实践

文章目录 一、说明什么是分页PageHelper介绍 二、导入依赖三、集成Spring框架中四、编写Service五、编写Controller六、编写queryAllByPage页面展示数据 一、说明 什么是分页 ​ 针对分页,使用的是PageHelper分页插件,版本使用的是5.1.8 。 ​ 参考文档 PageHelper介绍 PageHelper是适用于MyBatis框架的一个分页插件,它支持...

【吊打面试官系列】Java高并发篇 - 你如何在 Java 中获取线程堆栈?

大家好,我是锋哥。今天分享关于 【你如何在 Java 中获取线程堆栈?】面试题,希望对大家有帮助; 你如何在 Java 中获取线程堆栈? kill -3 [java pid]   不会在当前终端输出,它会输出到代码执行的或指定的地方去。比如,kill -3   tomcat pid, 输出堆栈到 log 目录下。 Jstack [java pid]   这个比较简单,在当前终端显示,也可以重定向到指定...

量子信息杂谈系列(一):关于费曼学习法

       小伙伴们劳动节快乐呀,放假这几天博主准备从工作中“逃离”出来,分享一些轻松的话题。        一转眼我在一个多月的时间已经输出了二十多篇博客了,这些博客编写过程中查阅资料、消化理论和文本的编写等工作几乎占据了我所有的业余时间,压力确实还挺大的。前两天找素材的时候看到一本书:《什么是量子力学》,该书的作者是一个科普作者,在谈到量子力学的学习方法时,他提到了一种学习方法——费曼学习法。经...

Pointnet++改进即插即用系列:全网首发PPA反向残差移动块 |即插即用,提升特征提取模块性能

简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入PPA,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步骤三 ...

【Transformer系列(2)】Multi-head self-attention 多头自注意力

一、多头自注意力 多头自注意力机制与自注意力机制的区别在于,Q,K,V向量被分为了num_heads份。 实现流程 (1)根据num_heads参数将单头变成多头,获取多头注意力中的各个头的Q,K,V值 (2)Q叉乘K的转置,再使用softmax,获取attention (3)attention叉乘V,得到输出 二、代码实现 (1)根据num_heads参数将单头变成多头,获取多头注意力中的各个头的...
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