背景微服务是什么服务之间有轻量级的通讯机制，通常为RESTAPI去中心化的管理机制每个服务可以使用不同的编程语言实现，使用不同的数据存储技术应用按业务拆分成服务，一个大型应用系统可以由多个独立的服务组成各个服务均可独立部署，都有自己的业务逻辑服务可被多个应用共享，其他服务可复用一些公共的资源服务微服务的优势模块化开发，以单个服务为组件进行更新升级，提升系统整体异常稳定性模块化开发管理方便，单独团队开发维护，职责分明模块服用，公共服务模块可被其他业务模块使用系统架构更加分明结合CI/CD，实现DevOPS弹性伸缩，结合服务编排K8S动态HPA服务熔断/降级，避免但节点异常雪崩效应，分散故障节点微
京准讲述NTP时钟服务器应用及原理京准讲述NTP时钟服务器应用及原理安徽京准电子科技官微——ahjzsz北斗授时原理授时是指接收机通过某种方式获得本地时间与北斗标准时间的钟差，然后调整本地时钟使时差控制在一定的精度范围内。卫星导航系统通常由三部分组成：导航授时卫星、地面检测校正维护系统和用户接收机。对于北斗一号局域卫星系统，地面检测中心要帮助用户一起完成定位授时同步。北斗授时系统图示1.在北斗导航系统中，授时用户根据卫星的广播或定位信息不断的核准其时钟钟差，可以得到很高的时钟精度；根据通播或导航电文的时序特征，通过计数器，可以得到高精度的同步秒脉冲1pps信号，用于同/异地多通道数据采集与控制
文章目录1.MySQL主从复制集群的核心概念1.1.什么是主从复制集群1.2.主从复制集群中的专业术语1.3.主从复制集群工作原理1.4.主从复制中的小细节1.5.搭建主从复制集群的前提条件1.6.MySQL主从复制集群的架构信息2.搭建MySQL多实例环境2.1.在mysql-1中搭建身为主库的MySQL实例2.2.在mysql-2中搭建MySQL多实例2.2.1.安装数据库软件2.2.1.搭建第一个3306从库的MySQL实例2.2.2.搭建第二个3307从库的MySQL实例2.3.MySQL多个节点搭建完毕3.配置MySQL主从复制集群3.1.在主库开启Binlog二进制日志3.2.在主
漏洞名称：弱加密算法、脆弱的加密算法、脆弱的SSL加密算法、openssl的FREAKAttack漏洞漏洞描述：脆弱的SSL加密算法，是一种常见的漏洞，且至今仍有大量软件支持低强度的加密协议，包括部分版本的openssl。其实，该低强度加密算法在当年是非常安全的，但时过境迁，飞速发展的技术正在让其变得脆弱。黑客可利用SSL弱加密算法漏洞进行SSL中间人攻击，即强迫服务器和用户之间使用低强度的加密方式，然后再通过暴力破解，窃取传输内容。强度较弱的加密算法将不能较好的保证通信的安全性，有被攻击者破解的风险。对于linux中openssl的FREAKAttack漏洞，该漏洞是由于OpenSSL库里的
MySQL中的在线DDL（OnLineDDL）功能是一种强大的工具，可以在不中断表或数据库的情况下进行数据定义语言（DDL）操作。通过在线DDL，使得在对表进行结构变更时，仍然能够进行读写操作，避免了整个表的锁定和阻塞。MySQLOnlineDDL功能从5.6版本开始正式引入，发展到现在的8.0版本，经历了多次的调整和完善。本文主要就OnlineDDL的发展过程，以及各版本的区别进行总结。其实早在MySQL5.5版本中就加入了INPLACEDDL方式，但是因为实现的问题，依然会阻塞INSERT、UPDATE、DELETE操作，这也是MySQL早期版本长期被吐槽的原因之一。在MySQL5.6中，
文章目录1、近轴光学1.1透镜内外的折射1.2透镜表面的形状（复杂形状界面处的折射）1.2.1单个球面的透镜的近轴光线展示1.2.2两个球表面的透镜1.2.3从透镜制造公式到高斯成像公式1.2.4近轴光学总结2、光传输矩阵分析3、像差和透镜组4、各种镜头的特性5、滤镜、棱镜、反射镜数码摄影的基础流程：为什么我们要学习摄影光学？理解了摄影光学才能通过成像全链路优化得到更好的成像结果，如下图所示上面一行是未优化的，下面一行是优化后的，如下图，图片经过全链路优化，①表示光学部分，②表示传感器部分，③表示后处理部分，1、近轴光学回顾薄透镜模型，那么薄透镜模型的特性是如何得来的？薄透镜的焦距是如何确定的
3.数据访问说明：在SpringBoot中想要操作数据库完成增删改差，按照以往的经验：原理：首先导入数据开发的场景starter(依赖)---->这个场景会又会自动导入数据库相关的配置类---->这个配置类又会导入相关的组件，如：数据源----》数据源组件中又有相关的数据库配置项：用户名、密码等。这写配置项又与yml/properties配置文件的属性在一起。总结：想要在在SpringBoot中想要操作数据库只需要2步：引入场景依赖在配置文件中完成数据库相关的配置即可。3.1SQL3.1.1数据库连接池的自动配置（Hikari连接池）1)导入JDBC场景（依赖）dependency>group
逻辑执行图明确逻辑计划的边界在Action调用之前，会生成一系列的RDD,这些RDD之间的关系，其实就是整个逻辑计划valconf=newSparkConf().setMaster("local[6]").setAppName("wordCount_source")valsc=newSparkContext(conf)valtextRDD=sc.parallelize(Seq("HadoopSpark","HadoopFlume","SparkSqoop"))valsplitRDD=textRDD.flatMap(_.split(""))valtupleRDD=splitRDD.map((_,
CEC2017中的测试本文作者将介绍一个2023年发表在中科院1区期刊《Knowledge-BasedSystems》上的优化算法——开普勒优化算法(Kepleroptimizationalgorithm，KOA)[1]算法性能上，与鹈鹕、黏菌、灰狼和鲸鱼等一众优化算法在CEC2014、CEC2017、CEC2020和CEC2022上进行了测试，均显示出其惊艳的性能。因此，感兴趣的各位就和作者一起学习一下该算法的巧妙之处吧，并且，在文章的最后也给出了算法的MATLAB和Python实现。将这样性能较好的新算法应用于一些工程问题也能够在一定程度上提升文章的创新性。00目录1开普勒优化算法（KOA
1StableDiffusion概述1.1图像生成的发展在StableDiffusion诞生之前，计算机视觉和机器学习方面最重要的突破是GAN（GenerativeAdversarialNetworks生成对抗网络）。GAN让超越训练数据已有内容成为可能，从而打开了一个全新领域——现在称之为生成建模。然而，在经历了一段蓬勃发展后，GAN开始暴露出一些瓶颈和弊病，大家倾注了很多心血努力解决对抗性方法所面临的一些瓶颈，但是鲜有突破，GAN由此进入平台期。GAN的主要问题在于：图像生成缺乏多样性模式崩溃多模态分布学习困难训练时间长由于问题表述的对抗性，不容易训练另外，还有一条基于似然（例如，马尔可夫
