docker运行redis并设置密码

docker运行redis并设置密码准备工作一台centos 7服务器或者虚拟机 安装好docker jdk maven git//查询目前可用的reids镜像docker search redis //选择拉取官网的镜像docker pull redis//查看本地是否有redis镜像docker images//运行redis并设置密码docker run -d --...
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JVM工具分析

JVM工具分析JDK监控和故障处理工具名称主要作用jps查看系统内所有jvm虚拟机进程jstat用于收集虚拟机各方面的运行数据jinfo显示虚拟机配置信息jmap生成虚拟机内存转储快照(dump 文件)jhat用于分析dump文件,会建立一个http服务,在7000端口jstack显示虚拟机线程快照处理工具详解jps常用选...
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etcd入门

etcd入门​ etcd是分布式协调框架,基本和zookeeper功能和场景相似。它使用高可用的k-v键值对做数据库,采用raft一致性算法。采用Go语言实现。​ etcd使用gRPC对外提供API。总共分为三类Kv:key-value的创建、更新、读取和删除watch:提供监控数据更新的机制Lease :用来支持客户端的keep-alive的消息 可以设置lease和key进行绑定,当lease释放后,key就会被删除,相当于zk中的临时性节点etcd本地安装Mac : etcd-v
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从职场“菜鸟”到骨干,程序员小跃有话要说……

微信搜索【程序员小跃】,和优秀的你,一起奔跑Slogan:当你的才华还无法撑起你的野心时,那应该静下心来好好学习熟悉跃哥的朋友都知道跃哥的一点小经历,17年5月之前在杭州菊厂从事Android开发3年,目前在一家区域级的Top游戏公司担任Java后端主程。但是,跃哥从来没有一篇关于我自己的介绍,所以刚来的同学可能不大清楚,罪过罪过,「关于我」的水文,我尽快吹一下牛逼,尽早和大家见面。今天这篇最初的内容是因为某星球的星主涛哥让我在他的星球分享下我的经历,我一个 Javaer ,思前想后,星球里也有.
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弯道实现十万阅读,这个五月我太太太开心了

当当当,每个月的例行总结总是难以下手,又不能抛弃。似乎每个月的结束,就是我对上个月的检讨,检讨上个月浪费了多少时间,达成了什么成绩,错过了什么精彩。你可以想象一下,其实你投资一家公司也是如此,每个月都需要好好的看看公司总结,看他是否越来越好,这样他们才能吸引更多的投资者,才能让公司成长更吸引人。而我在前几个月也是类似的描述,我就在经营自己的地盘。当然,求职亦是如此,一家好公司根本不愁求职者,so 我还在吸引大家的道路上坚定地走着。鸟枪换炮我先来问大家一个问题,现在大家青睐的 Java 开发工具是什么?
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回忆杀:我的编程能力是如何突飞猛进起来的

微信搜索【程序员小跃】,和优秀的你,一起奔跑Slogan:当你的才华还无法撑起你的野心时,那应该静下心来好好学习这篇原本是我之前在知乎上的问答,当时写的比较匆忙,就没有同步,这次跃哥又进行了一小部分的润色,言简意赅地做了一小部分成长的回忆,记录那些年我的努力,寻找记忆力的味道。猫叔说过,每个人都有一份独一无二的经历,都可以拿出来写,也将是大家很好地学习参考的案例,那么我先来一份简单的,后续逐步把我这些年难忘的经历分享出来,让更多的同学避坑,是我最大的荣幸。初始成长我一直强调自己是 Androi.
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Java8 专题发车,为什么是它?

微信搜索【程序员小跃】,和优秀的你,一起奔跑Slogan:当你的才华还无法撑起你的野心时,那应该静下心来好好学习大家好,跃哥又爬上来和你们唠嗑了。最近更新的频率慢了,但是每周的更新跃哥都自己精心编辑完成,就是想给大家看更真实的我,更优秀的我,以及成长的我。我就是那个经常瞎 BB 的头号人物。但是回过头来想了想,作为一名 Java后端开发,并不能把吃饭的家伙丢弃,把专业提升的技能落下。为什么是 Java 8虽然 Java 在这几年又频繁的更新,目前已经到了 14,而且刚刚过了 25 周岁的生日,.
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六月我在工作中蜕变,勤奋小人打架终于赢了

作者:程序员小跃Slogan:当你的才华还无法撑起你的野心时,那应该静下心来好好学习首先,跃哥和各位读者说声抱歉,在过去的一个月里,无论是社群还是公众号的内容,都出现了下滑。这是为什么呢?因为这个月,跃哥实在是太疯狂了,连轴转的在修福报,不得不做出一部分牺牲。但是但是但是,很快,沉寂了一个月,跃哥也明白,有些事情是需要坚持的。这一个月除了工作上特别突出之外,我其他的付出变少了,但是内心却感觉更加焦虑,失落;可能是因为不能愉快地和大家沟通,让我不自在了吧;可能是空虚,犯贱了吧,哈哈。所以,我赶.
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Java这么优秀,我当然要深入啦

今天开始,跃哥将和去年阅读《Head First 设计模式》差不多的模式来,和大家一起学习《Java 实战》的内容。通过前一本书,那本书跃哥二刷,所以读完之后对设计模式又有了深刻的理解,以至于后续学习极客时间上的设计模式专栏,压力就没那么大了。所以这次我又通过《Java 实战》来对 Java8 之后的特性进行学习,将是一件很棒的事情。为什么我们要学习 Java8,因为 Java8 版本新增了很多特性,将 8 之前和 8之后有了一个分水岭,学习了这些新特性,我们写代码的效率会更好,软件运行的效率也会更高,升
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资深大数据/AI专家:大数据知识图谱-实战经验总结

作为数据科学家,我想把行业最新知识图谱总结并分享给技术专家们,让大数据知识真正转化为互联网生产力!大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合,成为全球最热的战略性技术,给大数据从业者带来了前所未有的发展机遇,同时也对大数据工程师提出了高标准的技能要求。大数据具有海量性、多样性、高速性和易变性等特点,映射到大数据平台建设要求,不仅要具备海量数据采集、并行存储、灵活转发、高效调用...
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人工智能专家:开发必备知识的技术栈总结

很多人问我怎么快速掌握AI技能,我觉得可以从这个体系入手:第一部分Python详解 环境构建 基础编程 数组和元组 文件操作 函数编写 面向对象 MYSQL编程 网络编程 多线程编程 JSON编写 第二部分人工智能 人工智能的整体布局和发展趋势 人工智能、机器学习、深度学习解析 深度学习工具对比和演示 TensorFlow环境构...
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数据科学家的技术栈分享:大数据高并发采集微服务引擎

学习并总结:清华出版社发行的《大数据架构之道和项目实战》第一章 常耀斌著学习目标掌握Spring是什么,它解决了什么问题 掌握Spring,Spring MVC和Spring Boot的联系,区别 掌握基于Spring Boot和Spring MVC的高并发采集微服务的构建 掌握Maven与Eclipse的集成配置5、掌握Mina框架的工作原理和实战技巧6、掌握组合、迭代、策略、...
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资深技术专家分享:大数据实时计算微服务引擎总结

总结《大数据架构之道和项目实战》第七章:学习目标掌握分布式采集服务Flume部署及数据采集 掌握分布式消息服务Kafka部署及数据发送 掌握Hbase数据库设计和Spark集群环境构建 掌握Spark连接Kafka的两种方式 掌握Scala的基本语法和常用算子 掌握Spark中Job的执行流程 掌握Spark的Shuffle过程 掌握Spark解决数据倾斜的几种方式和原理 掌...
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敏捷开发的角色和职责阐述

敏捷开发中的PO即Product Owner,产品或业务负责人,即熟悉该产品所有业务相关的逻辑、流程、设置等方面事宜的人员,一般可由产品经理担任,也可由熟悉业务的开发人员担任。如果敏捷团队是在一起办公的,建议由产品经理担任,本身产品经理已经是所有业务的接口人,熟悉业务是其本职工作;如果产品经理和开发、测试团队是两地办公的,如设立的研发中心、外包服务等形式的,建议在开发团队内指定一个人来担任...
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智慧医院的建设现状分析

职责:现在圈定的智慧医院的范围主要包括三大领域:第一是面向医务人员的“智慧医疗”。以电子病历为核心的信息化的建设,电子病历和影像、检验等其他的系统互联互通。第二个领域是面向患者的“智慧服务”。很多医院的一体机、自助机,包括用的手机结算,预约挂号、预约诊疗、信息提醒,包括衍生出来的一些服务,比如停车信息的推送、提示等。让患者感受更加方便和快捷。第三个领域是面向医院的“智慧管理”。医院精细化管...
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数据中台的崛起

广义的数据中台包括了数据技术,比如对海量数据进行采集、计算、存储、加工的一系列技术集合;但核心的数据中台与广义理解相比,要更往上走。它主要包括数据模型,算法服务,数据产品,数据管理等层面问题,这些服务跟企业的业务有较强的关联性;数据中台要回归服务本质,也就是说要以服务为导向。——服务对象是谁?笼统的讲师业务,细化的剖析则为数据模型、数据服务和数据开发。在这个能力范畴域,统一的基础模型将...
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Drools的技术分析

1 业务分析1.1 现状在很多行业应用中比如银行、保险领域,业务规则往往非常复杂,并且规则处于不断更新变化中,而现有很多系统做法基本上都是将业务规则绑定在程序代码中。1.2 问题主要存在的问题有以下几个方面:1) 当业务规则变更时,对应的代码也得跟着更改,每次即使是小的变更都需要经历开发、测试验证上线等过程,变更成本比较大。2) 长时间系统变得越来越难以维护。3) 开发...
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CNN的原理图解

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。对比:卷积神经网络、全连接神经网络左图:全连接神经网络(平面),组成:输入层、激活函数、全连接层右图:卷积神经...
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Faster R-CNN 介绍

《Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region Proposal Networks》算法主要解决两个问题:1、提出区域建议网络RPN,快速生成候选区域;2、通过交替训练,使RPN和Fast-RCNN网络共享参数。一、 RPN网络结构RPN网络的作用是输入一张图像,输出一批矩形候选区域,类似于以往目标检测中...
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Alextnet网络

Alextnet网络结构图从这个图我们可以很清楚地看到Alexnet的整个网络结构是由5个卷积层和3个全连接层组成的,深度总共8层。图片上已经有一个较清楚的层与层直接转换的过程,那么接下来就对各层做个简单的解读。Process--cov11.输入Input的图像规格: 224X224X3(RGB图像),实际上会经过预处理变为227X227X32.使用的96个大小规格为1...
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