• 崔英杰 Go的持续集成 实践分享 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 什么是持续集成 持续集成 是一种软件开发实践。在持续集 成中，团队成员频繁集成他们的工作成果， 一般每人每天至少集成一次，也可以多次。 每次集成会经过自动构建（包括自动测试） 的 检验，以尽快发现集成错误。 — Martin Fowler 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 持续集成的好处 1. 快速发现修复错误 持续发布 4. 减少代码审核时间 5. 减少对个体依赖 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 石器时代 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 分享惨案经历 1. 无单元测试，手工集成测试 2. 测试用例300多个，需要一个星期 3. 面对业务压力，规则形同虚设 4. 深夜事故 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 原有开发体系的问题 1. 迭代周期漫长 2. 质量缺乏保障 2. 开发过程透明度无改善 3. 代码审核形同虚设 4. 部署过程依然没有完全自动化 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 持续…… 1.持续集成 Continuous Integration(CI) 2.持续发布 Continuous Delivery 3.持续部署 Continuous Deployment 简单 激情 速度快 聚焦

Channel远程调用的发起21 UCX ●NVIDIA Mellanox 开源项目 ●支持RDMA，TCP，Shared memory等 ●能透明支持多个链路传输，例如多网卡bond ●编译成.so或lib的方式，可以集成到应用程序里 ●有完善的配置功能，ucx_info可以dump配置信息 ●有性能测试工具 ●比较详细的文档2223 UCS ●是一些工具代码，例如 –链表 –hash table –epoll

IBM软件 2014 年 9 月 大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践 2 大数据集成与 Hadoop 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进 大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减成本、增加 收益，而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目， 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集， 整的大数据集成解 决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些 问题，才能安享各项优势，最大限度提高投资回报率 (ROI)。 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和 分析大数据方面实现了范式转变。无论是要更深入的分析，还是 希望获得更出色的洞察、新产品、新服务以及更高的服务水平，都 可以通过这项技术一一实现，从而大幅降低成本并创造新的 收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种 不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项 目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成 解决方案，该解决方案不仅可实现大规模扩展，还能提供支持 Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上，80%的大数据项目开发 精力用于数据集成，只有20%的精力投入 到数据分析中。”

2011 年 1 月 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 1 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 引言 许多垂 作为示例，但这里的策略同样适用于其他分 布式存储机制。本文中介绍了各种访问方法，还通过一个具体示例说明了其中一 种访问方法的实现。 2 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 外部 Hadoop 数据的访问方法 要从 Oracle 数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据，最简单的方法莫过于使用 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 图 2. 利用表函数进行并行处理 由于表函数可以并行运行，Hadoop 流作业也可以不同程度地并行运行，并且后者不受 Oracle 查询协调器的控制，这种情况下，队列能提供负载平衡。 4 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据

1 2022年12月 机器学习-集成学习 黄海广 副教授 2 本章目录 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM 3 1.集成学习方法概述 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM 4 Bagging 结果进行综合产生最终的预测结果： 集成学习 模型n …… 模型1 模型2 预测n …… 预测1 预测2 训练 数据 最终 预测 结果 测试 数据 5 Boosting 训练过程为阶梯状，基模型 按次序一一进行训练（实现 上可以做到并行），基模型 的训练集按照某种策略每次 都进行一定的转化。对所有 基模型预测的结果进行线性 综合产生最终的预测结果。 集成学习 模型n 最终 最终 预测 结果 模型2 预测n …… 预测1 预测2 转化 模型1 模型3 转化 转化 训练 数据 测试 数据 6 集成学习 模型n …… 模型1 模型2 预测n …… 预测1 预测2 训练 数据 第二 层数 据 Stacking 最终 预测 结果 Stacking 将训练好的所有基模型对训练基进行预测，第j个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训

性能测试报告 - v2.0 TiDB Sysbench 性能对比测试报告 - v2.0.0 对比 v1.0.0 - 5 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 致谢 当前文档 《TiDB 中文技术文档》 由 进击的皇虫 使用 书栈(BookStack.CN) 进行构建，生成于 2018- 06-25。 书栈(BookStack.CN) 仅提供文档编写、整理、归类等功能，以及对文档内容的生成和导出工具。 数据库、表、索引、列和别名 关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 字符集支持 字符集配置 时区 数据类型 数值类型 日期和时间类型 字符串类型 JSON 数据类型 TiDB 中文技术文档 目录 README - 7 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 枚举类型 集合类型 数据类型默认值 函数和操作符 函数和操作符概述 表达式求值的类型转换 操作符 控制流程函数 Ping++ 乐视云 零氪科技 威锐达测控 盖娅互娱 游族网络 西山居 FUNYOURS JAPAN 万达网络 佐助金融 360金融 中国电信翼支付 某电信运营商 更多资源 常用工具 PingCAP 团队技术博客 知乎专栏 Weekly 英文文档 README - 10 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 是 PingCAP 公司受 Google Spanner / F1

1.概述 Web 开发技术-JavaScript VCG JavaScript 2020/4/28 2 内容提要 1 JavaScript 简史 2 JavaScript 功能、脚本语言 3 JavaScript 实现 ECMAScript DOM BOM 4 在 HTML 中使用 JavaScript 直接嵌入 外部引入 JS 代码压缩 2 VCG Explorer 3 中加入名为 JScript 的 JavaScript 实现. 1997：JavaScript 标准化 – ECMAScript 欧洲计算机制造商协会（ECMA） 39 号技术委员会（TC39）负责“标准化一种通用、跨平台、 供应商中立的脚本语言的语法和语义”。 定义一种名为 ECMAScript 的新脚本语言标准。 1998：ISO/IEC 采用 ECMAScript

技术指南 全球支持服务 — 2007 年 10 月 技 术 指 南 VMware 技术支持指南 技术指南 全球支持服务 — 2007 年 10 月 首先，感谢您使用 VMware® 产品和服务。 在整个 VMware 客户体验中，技术支持是极为重要的一部分。我们希望在最初的销售与安装之后， 您能够在较长时间内从我们的产品中受益。我们致力于为您解决所有问题，直到您满意为止。为 保证您能 保证您能最大限度地获得投资回报，我们提供了一整套旨在满足您的业务需求的支持服务。 本文档概括介绍了 VMware 支持服务及其使用方式。 2 技术指南 全球支持服务 — 2007 年 10 月 目录 有效支持关系的最佳做法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .10 技术资源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

API7
⽹关技术⽩⽪书
（版本：2022-02）
⼀.

整体介绍
⽀流科技
API
⽹关产品（以下简称
API7）是基于
Apache
软件基⾦会顶级项⽬
Apache
APISIX
构建 的，包含了
API
⽹关、ManagerAPI
与
Dashboard
控制⾯板
3
个组件。
API
⽹关作为微服务架构中重要组件，是流量的核⼼出⼊⼝，⽤于统⼀处理和业务相关的请求，可有 费者等资源的管理。 控制⾯板 3. 为了简化⽹关管理，管理员可以通过
Dashboard
控制⾯板以可视化形式操作⽹关，⽀持监控分析、⽇ 志审计、多租⼾管理、多集群切换、多⼯作分区等能⼒。 1.1
技术架构
数据平⾯ 1. 数据平⾯⽤于接收并处理调⽤⽅请求，使⽤
Lua
与
Nginx
动态控制请求流量。当请求进⼊时，将根据 预设路由规则进⾏匹配，匹配到的请求将被⽹关转发⾄对应上游服务。在此过程中，⽹关有能⼒根据 Eureka
等， 可根据您的实际情况进⾏选择。此外，企业⽤⼾只需关注业务本⾝，与业务⽆关的⼤部分功能交给
API7
内置插件即可实现，如⾝份验证、性能分析等。
1.2
技术亮点
图
1-2
API7
技术亮点
云原⽣ 1. API7
是⼀个云原⽣⽹关，与平台⽆关，没有供应商锁定的⻛险。它⽀持裸⾦属、虚拟机、 Kubernetes、OpenShift、ARM64
等。此外，A