文章目录一、前言二、从路边摊说起三、开饭馆与负载均衡四、饭后沟通一、前言这是《大话云原生》系列的第二篇，第一篇《煮饺子与docker、kubernetes之间的关系》推出之后受到大家的欢迎，很多朋友联系到我给我加油打气，还得到了CSDN头部博主哪吒大佬的支持，感谢！我会继续写下去！书接上回介绍了《煮饺子与docker、kubernetes之间的关系》之后，小娜同学（我老婆）问：为什么不把服务统一开发成一个应用？搞什么分布式？这样感觉很庞大，很复杂啊？为什么要这么搞？所以大话云原生第二篇-负载均衡篇，现在开始！二、从路边摊说起周五晚上加了班，下班的时候已经很晚了，打电话给小娜打算去吃烧烤，就去我
《大话云原生》系列文章期望用最通俗、简单的语言说明云原生生态系统内的组成及应用关系。此专栏的前两篇文章《【大话云原生】煮饺子与docker、kubernetes之间的关系》《【大话云原生】负载均衡篇-小饭馆的流量变大了》欢迎品鉴！文章目录一、服务接待中心与微服务网关二、酒店内部通信录与服务注册中心三、微服务的高可用一、服务接待中心与微服务网关老婆最近快过生日了，我答应她去旅游住一次五星级酒店。我查看了目的地的五星级酒店的价格，决定只住一天。第一次住所以查看了一下特色服务项目：擦鞋、熨烫衣物、机场绿色通道、专车接送等等，几乎在酒店场所范围内一切可以让你懒出奇迹的项目都可以提供。没出息的时不我待，
从故事开始：一个电商平台的用户行为分析需求最近，就职于一家电商公司的小李遇到了一些麻烦事，因为领导突然给他布置了一个任务，要把他们电商平台里所有的用户在PC端和App上的浏览、点击、购买等行为日志都存放起来集中分析，并形成报表，以供老板每天查看。最初，小李觉得这个任务比较简单，他的基本思路是将日志数据全部存入MySQL库中，然后通过不同条件进行查询、分析，得到老板想要的结果即可，但在具体实施过程中，小李遇到了前所未有的麻烦。首先，这些数据量太大了，每天网站产生近500G的数据，这么大量的日志存储到一个单机的MySQL库中，已经难度很大了，磁盘空间经常告警；其次，老板要的报表展示维度有20个之多
HTML实例网页代码,本实例适合于初学HTML的同学。该实例里面有设置了css的样式设置，有div的样式格局，这个实例比较全面，有助于同学的学习,本文将介绍如何通过从头开始设计个人网站并将其转换为代码的过程来实践设计。❤【作者主页——🔥获取更多优质源码】❤【学习资料/简历模板/面试资料/网站设计与制作】❤【web前端期末大作业——🔥🔥毕设项目精品实战案例】文章目录一、网页介绍一、网页效果二、代码展示1.HTML代码2.CSS代码三、个人总结四、精彩推荐一、网页介绍1网页简介：此作品为学生个人主页网页设计题材，HTML+CSS布局制作,web前端期末大作业,大学生网页设计作业源码，这是一个不错的
文章目录目标效果开始重要说明单选框以及复选框图标样式更改gradio主题构建器上传主题方式代码上传主题方式目标在DIY的主题中更改gradio单选框组件以及复选框组件的勾选后图标样式效果开始笔者在使用gradio的主题构建器的过程中发现，gradio的复选框以及单选框组件勾选后的图标样式是一个svg的图片格式，那么这就意味着可以自定义这个图标的样式，于是有了这篇文章。接下来就以笔者DIY的sd的新主题heme_brief作为基础展开。重要说明在使用gr
4图的遍历 图的遍历分为深度优先遍历和广度优先遍历两种。4.1深度优先遍历 深度优先遍历（DepthFirstSearch），也称为深度优先搜索，简称DFS，深度优先遍历，是指从某一个顶点开始，按照一定的规则，访问并记录下一个未访问顶点。对于非连通图，则是按连通分量，采用同一规则进行深度优先遍历的方式，以以下图为例： 我们使用visited[vertexSize]来记录已访问的顶点，先从A开始，并把A加入到visited中，访问规则是“下一个访问的顶点是最右手边的那个顶点”，注意，图上的小人是面向我们，从上往下走的，此时visited={A}： 接下来，依附于顶点A的边有(A,B)、(
数据仓库，是越来越流行的数据解决方案。传统烟囱式的数据开发模式，显然不能满足日益增长的数据需求，而作为大数据量化方案、解决大数据问题、发掘数据价值的大数据仓库被很多公司采纳使用。想要建设好数据仓库，就要了解数据仓库模型设计及其原理、怎样处理数据仓库建设的需求分析？又如何处理基础数据元和维度表、事实表？下面就来简单谈谈数据仓库。一、什么是数据仓库？数据仓库的概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用于支持管理决策、商业营销、运营分析。数据仓库实际上是一种数据存储，它将各种异构数据源中的数据集成在一起，并保持其语义一致，为企业决策提供支持。1.面向主题。在较高层次对数据综合
前文已经简单介绍了什么是数据仓库，数据仓库事实表、维表等相关概念。在了解这些概念之后，我们要建设符合企业要求，能支持业务使用、运营分析的数据仓库。然而在对数据建模之前，我们要对整个业务系统有深刻的理解，只有深度理解了公司内的业务，在数仓建设过程中才会抽象出公共维度的事实宽表，减少数据重复建模、提升数据质量。一、维度建模方法论数据仓库建模方法论有多种：分别是维度建模、范式建模、DataVault模型、Anchor模型。而在企业中最流行，最常用的数仓建模方式便是维度建模。1、维度模型按数据组织建模类型划分可分为星型模型、雪花模型、星座模型。前文中已经介绍了相关概念，这里不再做过多赘述。1.1、星型
5最小生成树 构造连通网的最小代价生成树称为最小生成树，即MinimumCostSpanningTree，最小生成树通常是基于无向网/有向网构造的。 找连通网的最小生成树，经典的有两种算法，普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。5.1普里姆（Prim）算法 普里姆算法，即Prim算法，大致实现过程如下： (1)新建数组adjVex[n]，初始值均为0；新建数组lowCost[n]，初始值均为infinity； (2)从第一个顶点X（下标为0）开始，把它与各顶点连接的权记录下来，放到lowCost数组里面，然后找到权最小的那个顶点Y，得到最小生成树的第一条边(X,Y)，然后把lowCost数组里
文章目录前置知识在gradio项目中使用客制化的主题创建一个完整的Gradio主题上传客制化主题至huggingface笔者DIY的主题接着大话Stable-Diffusion-Webui-客制化主题（一）继续探讨下基于gradio的主题客制化。之前我们已经通过gradioDIY的主题并在sd项目中进行了使用，那么，如果想在其他基于gradio组件开发的项目中使用我们DIY好的主题该如何做呢？这篇文章就让我们一起来探讨下！前置知识python基础开发gradio基础开发在gradio项目中使用客制化的主题我们直接下载或者复制上一篇文章中DIY好的主题代码，然后放到代码中使用即可！这里笔者使用p
