作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！cnblogs博客zhihuGithub公众号:一本正经的瞎扯我实在是非常喜欢这个强大的metrics监控组件VictoriaMetrics.近期团队需要部署一份，我顺手把用于测试的部署脚本开源到了我的仓库中：https://github.com/ahfuzhang/deploy_VictoriaMetrics_cluster克隆仓库后，cd到docker_compose目录，然后执行makedeploy就能在macbook上启动完整的一套群集。通过docker-compose来一键启动多个容器，这当然没什么新鲜的。这个仓库
一. Hive-testbench工具介绍TPC-DS：https://www.cnblogs.com/webDepOfQWS/p/10544528.html由于原生态工具生产测试数据表存在bug，后续引进hive-testbench，可参考：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/260840可在WPS共享文档https://yundoc.fin-shine.com/drive/group/442074/3256599或10.141.23.16/home/appuser/hive-testbench下载（配置项及脚本已修改）1.1. 工具部署执行tpcds-bui
下面是关于如何查看Python函数参数的攻略。具体步骤如下：步骤1：查看函数文档首先，我们可以查看函数的文档来了解其参数。Python在函数内置文档中提供了对函数参数的详细描述。可以在交互式解释器中使用help()函数来查看函数文档，也可以使用__doc__属性来打印函数文档。同样，我们也可以使用help()函数或__doc__属性来查看某个模块、类等其他可调用对象的文档。下面是一个示例代码，使用help()函数和__doc__属性来查看sorted()函数的文档，并了解其参数信息：#使用help()函数查看函数文档help(sorted)#使用__doc__属性打印函数文档print(sor
裁剪——Crop中心裁剪：transforms.CenterCrop随机裁剪：transforms.RandomCrop随机长宽比裁剪：transforms.RandomResizedCrop上下左右中心裁剪：transforms.FiveCrop上下左右中心裁剪后翻转，transforms.TenCrop翻转和旋转——FlipandRotation依概率p水平翻转：transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)依概率p垂直翻转：transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)随机旋转：transforms.RandomRotation图像
AIoT智能物联网平台是结合了人工智能（AI）和物联网（IoT）技术的平台。它旨在通过物联网技术产生和收集来自不同维度的海量数据，并存储在云端和边缘端，然后通过大数据分析和更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化。AIoT平台的核心是AI和IoT的融合，利用AI技术提升物联网系统的智能化水平。具体来说，AIoT平台能够实现智能终端设备之间、不同系统平台之间、不同应用场景之间的互融互通，进一步推动万物互联的进程。随着物联网技术的快速发展，AIoT智能物联网平台已成为各行业数字化转型的重要支撑。本文首先介绍了AIoT智能物联网平台的定义和特点，然后详细分析了其技术架构，最后探讨了边缘AIoT
【菜单栏】1.Tools导入curl接口信息作用：快速导入接口信息，响应头和缓存信息等 Loglevel临时修改日志等级作用：从勾选的level开始往更高等级level抓取log日志等级优先级：ALL SSLManager证书管理器测试HTTPS接口，添加被测网站的证书【导航栏按钮】1.实时运行日志查看 其中数字代表loglevel=error的数量2.清空监听结果/日志+监听结果3.函数帮助手册4.JMeter插件管理工具 作用：它可以帮助用户方便地安装、升级和卸载JMeter插件【JMeter】插件管理工具-CSDN博客
图数据库介绍图数据库是一种专门设计用于存储和管理图形数据的数据库类型。在图数据库中，数据以图的形式表示，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。这种表示方式非常适合处理具有复杂关系的数据，如社交网络、推荐系统、网络拓扑、生物信息学等领域的数据。图数据库通常具有以下特点：节点（Nodes）：表示图中的实体，每个节点都可以包含属性，用于描述实体的特征。边（Edges）：表示图中节点之间的关系，边也可以包含属性，用于描述关系的特征。图查询语言：图数据库通常配有一种特定的查询语言，用于检索和操作图数据。Cypher是一个常见的图查询语言，用于Neo4j图数据库。灵活的模型：图数据库的数据模型非常灵活，
2023年即将结束，值得回顾一下过去一年的软件架构和设计流行话题。在本文中，我们将讨论一些常见的软件架构和设计，根据InfoQ的报告，这些架构和设计被广泛采纳。我们主要关注创新者和早期采用者部分。设计可移植性的概念正在获得关注，像Dapr这样的框架专注于云原生抽象模型。这种方法使架构师能够将业务逻辑与实现细节分离。大型语言模型有望以多种方式产生重大影响，例如帮助理解架构权衡，并赋予新一代低代码和无代码开发人员能力。在未来几年，软件设计的可持续性将成为一个重要考虑因素，正在努力测量和减少软件系统的碳足迹。尽管去中心化应用正在将区块链的实用性扩展到加密货币和NFT之外，但由于缺乏消费者需求，它们的
文章目录一、微前端简介二、微前端的优势1.高度模块化2.独立部署3.易于扩展4.技术栈无关5.独立升级三、微前端的原理四、微前端案例思路《微前端实战》编辑推荐内容简介作者简介目录前言/序言随着互联网行业的快速发展，前端应用的规模和复杂度也在不断增加。为了应对这种挑战，越来越多的企业和开发者开始探索新的前端架构模式。微前端作为一种新兴的前端架构模式，凭借其高度模块化、独立部署、易于扩展等特点，逐渐成为了业界的热门话题。本文将通过一个实际案例，详细介绍微前端的概念、原理以及在实战中的应用。一、微前端简介微前端（MicroFrontends）是一种将大型单页应用拆分为多个独立的小型应用的技术方案。每
软件架构需要演进的时机通常有以下几个明显的信号：1、性能瓶颈：当系统无法满足性能需求时，可能需要优化或更改架构。2、技术债务累积：长期的忽视可能导致系统变得难以维护和扩展。3、业务需求变化：新的业务需求可能需要对现有架构进行调整。4、技术进步：新的技术或工具的出现可能提供更有效的解决方案。图片有效的架构演进策略包括：1、逐步重构：小步快跑，逐渐改进系统的某些部分，而不是一次性重写。常见的逐步重构技术：代码清理：清理和优化现有代码，例如消除冗余代码、优化数据结构、改进命名和代码结构等。设计模式应用：应用适当的设计模式来提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。模块化：将大块的代码拆分成更小、更独立的
