微服务负载均衡与nacos的细节【学习笔记2】NacosRule与Ribbon之间的策略ribbon负载均衡负载均衡相关代码@LoadBalanced@BeanpublicRestTemplaterestTemplate(){ returnnewRestTemplate();}这段代码是使用SpringFramework中的注解来创建一个带有负载均衡（LoadBalanced）功能的RestTemplatebean。具体来说：@LoadBalanced注解是SpringCloud中的一个注解，用于启用客户端负载均衡。当一个服务消费者通过RestTemplate调用另一个服务时，@LoadBal
前言分布式，堪称程序员江湖中的一把利器，无论面试还是职场，皆是不可或缺的技能。而Kafka，这款分布式发布订阅消息队列的璀璨明珠，其魅力之强大，无与伦比。对于Kafka的奥秘，我们仍需继续探索。要论对Kafka的熟悉程度，恐怕阿里的大佬们最有话语权。今天，我们有幸分享一份来自Alibaba内部的“限量笔记”，其中详述了Kafka的精髓。不得不感叹，阿里技术官的深厚功力，让人佩服！这份笔记，无疑是Kafka学习者的宝典，值得每一位技术爱好者珍藏（免费领取方式放在文末啦）！一、对Kafka的认识1.Kafka的基本概念2.安装与配置3.生产与消费4.服务端参数配置二、生产者1.客户端开发必要的参数
一、实例化地图其他物体现在将地图继续丰富物体，要实例化墙、障碍、草、河流。每个物体都实例化一定数量，需要使用之前写的产生随机坐标的方法。//实例化地图 for(inti=0;i { Instantiate(item[1],CreateRandomPosition(),Quaternion.identity); } for(inti=0;i { Instantiate(item[2],CreateRandomPosition(),Quaternion.identity); } for(inti=0;i { Inst
find常用示例用来在指定目录下查找文件。任何位于参数之前的字符串都将被视为欲查找的目录名。如果使用该命令时，不设置任何参数，则find命令将在当前目录下查找子目录与文件。并且将查找到的子目录和文件全部进行显示学习参考博文：骏马金龙(junmajinlong.com)最基础的打印功能##默认省略了打印，默认是换行符分隔打印[root@vm10~]#find/etc-namepasswd/etc/passwd/etc/pam.d/passwd[root@vm10~]#find/etc-namepasswd-print/etc/passwd/etc/pam.d/passwd[root@vm10~]
国科大《高级人工智能》沈老师部分——行为主义笔记沈华伟老师yyds，每次上他的课都有一种深入浅出的感觉，他能够把很难的东西讲的很简单，听完就是醍醐灌顶，理解起来特别清晰今年考试题目这部分跟往年基本一样，沈老师画的重点才是真的重点文章目录一、蚁群优化算法二、粒子群算法三、多臂赌博机四、马尔科夫决策过程五、策略学习六、博弈七、GNN卷积网络八、因果分析考试回忆一、蚁群优化算法思想：局部随机搜索+自增强基本原理：用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解，整个蚂蚁群体的所有路径构成待优化问题的解空间。蚂蚁依概率选择侯选位置移动，在经过的路径上留下信息素，信息素会随时间挥发，且信息素浓度大的路径更易被选取
一.引言前面介绍了GFP-GAN的原理与应用，其用于优化图像画质。本文关注另外一个相关的项目Wave2lip，其可以通过人物视频与自定义音频进行适配，改变视频中人物的嘴型与音频对应。二.Wave2Lip简介Wave2lip研究 lip-syncing以达到视频匹配目标语音片段的目的。目前的作品擅长在训练阶段看到的特定人的静态图像或视频。然而，它们无法准确地改变动态、无约束的谈话面部视频中的任意身份。通过学习强大的唇同步鉴别器来解决它们。接下来，我们提出了新的、严格的评估基准以及在无约束视频中精确测量嘴唇同步的度量。对我们具有挑战性的基准进行了广泛的定量评估，结果表明视频的唇同步准确性几乎和真正
C++笔记之如何给constchar*类型变量赋值codereview!文章目录C++笔记之如何给`constchar*`类型变量赋值1.在C++中，如果你要给一个`constchar*`变量赋值，你通常有几种方法来做这件事，具体取决于你的需求。下面是一些常见的方法：2.std::string和QString如何赋值`constchar*`?3.C++中有哪些函数的入参必须为`constchar*`类型？1.在C++中，如果你要给一个constchar*变量赋值，你通常有几种方法来做这件事，具体取决于你的需求。下面是一些常见的方法：直接赋值一个字符串字面值（stringliteral）：con
专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转向量和欧拉角【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——四元数【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——Eigen库【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——李群与李代数基础【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——指数映射【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——李代数求导与扰动模型前面两讲中，我们介绍了“机器人如何表示自身位姿”的问题，部分地解释了SLAM经典模型中变量的含义和运动方程部分。
第1章：Hive基本概念1.1Hive1.1.1Hive产生背景HDFS来存储海量的数据、MapReduce来对海量数据进行分布式并行计算、Yarn来实现资源管理和作业调度。但是面对海量的数据和负责的业务逻辑，开发人员要编写MR对数据进行统计分析难度极大，所以就产生了Hive这个数仓工具。Hive可以帮助开发人员将SQL语句转化为MapReduce在yarn上跑。1.1.2hive简介Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL（HQL）查询功能。1.1.3Hive本质：将HQL（hiveSQL）转化成MapReduce程序1、Hive处理的数据
前言这个笔记系列并不会过多涉及图形学数学基础和渲染流水线的相关知识，但要求你具备相关知识，因此强烈建议你在学习和查阅此笔记前了解基础的图形学基础知识和渲染流水线相关知识。这里强烈推荐闫令琪老师开设的Games101课程：Lecture01OverviewofComputerGraphics_哔哩哔哩_bilibili。该笔记系列大多数资料和参考来自于冯乐乐著作的《UnityShader入门精要》，书中非常详细的解释了UnityShader的相关知识，也强烈建议支持正版入手学习，因为Unity版本原因可能书中有些代码并不能成功运行，也可以结合本系列找到解决方案。除此之外，Unity的官方文档也是
