微服务负载均衡 —— ribbon
负载均衡是系统高可用、缓解网络流量和处理能力扩容的重要手段，广义的负载均衡指的是服务端负载均衡，如硬件负载均衡（F5）和软件负载均衡（Nginx）。负载均衡设备会维护一份可用的服务器的信息，当客户端请求到达负载均衡设备之后，设备会根据一定的负载均衡算法从可用的服务器列表中取出一台可用的服务器，然后将请求转发到该服务器。对应的负载均衡架构如下图所示： 负载均衡架构示意图 Ribbon是Netflix发布的云中间层服务开源项目，其主要功能是提供客户端实现负载均衡算法。Ribbon客户端组件提供一系
js获取用户实时地理位置
js获取用户实时地理位置 if(navigator.geolocation) {
var id = navigator.geolocation.watchPosition(function(position){
console.log("纬度" + position.coords.latitude + "经度" + position.coords.longitude)
}, function(err){
switch(err.code) {
面向Java应用的方法调用链分析插件
新人熟悉项目必备工具！基于Java字节码开发的一款方法调用链分析插件，优点是代码侵入低，启用方便，异步非阻塞，完美嵌入Spring项目！再也不用担心搞不懂项目。体验网址：http://116.85.23.6:8521/projecttree Spring Project Tree 很多新人进入一家新公司后，最头疼的就是如何快速了解公司的业务和项目架构。 因为文档很少，没有文档，或者是文档严重落伍， 根本没法看；如果你碰到一个特别热心的老员工，事无巨细地给你讲，随时在你身边答疑解惑， 那简直是天
TeX中的引号（Tex Quotes, UVa 272）
在TeX中，左双引号是“``”，右双引号是“''”。输入一篇包含双引号的文章，你的任务是 把它转换成TeX的格式。 样例输入： "To be or not to be," quoth the Bard, "that is the question". 样例输出： ``To be or not to be,'' quoth the Bard, ``that is the question''. 本题的关键有两个：输入字符串和判断左右括号。 1、输入字符串。 之前学习了使用“scanf("%s
C# 算法题系列(二) 各位相加、整数反转、回文数、罗马数字转整数
各位相加 给定一个非负整数 num，反复将各个位上的数字相加，直到结果为一位数。 示例: 输入: 38
输出: 2
解释: 各位相加的过程为：3 + 8 = 11, 1 + 1 = 2。 由于 2 是一位数，所以返回 2。 进阶: 你可以不使用循环或者递归，且在 O(1) 时间复杂度内解决这个问题吗？ 题目地址 https://leetcode-cn.com/problems/add-digits/ 代码模板 public class Solution {
public int Ad
python图像处理库Pillow基本使用方法
安装pillow pillow的文档页面，documentation of Pillow 生成一个有单一颜色的图像 from PIL import Image, ImageDraw
img = Image.new(mode, size, color)
img.save(filename) There are various values for mode listed in the documentation of Pillow. For example RGB and RGBA can be
js处理数值和日期本地化
js处理数值和日期本地化 const s = new Intl.NumberFormat('zh-cn');
s.format(111.111) // "111.111"
const s = new Intl.NumberFormat('zh-cn', {style: 'currency', currency: 'CNY'});
s.format(111.111) // "￥111.11"
const s = new Intl.DateTimeFormat('zh-cn');
s.form
p3163 [CQOI2014]危桥
传送门 分析 代码 #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<cctype>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<queue>
#include<ctime>
#include<vector>
#include<set>
#include<map>
#include<stack>
usin
SQL语句使用小窍门
在使用sql语句中会遇到使用with语句的时候其中一个子查询语句没有值会导致最终的数据查询不到情况，通过给每个子查询语句加一个union可以解决这个问题：
with a as (
select value(Field,0) as BQYE from tableName1 where Field=''
union
select NULL as BQYE from tableName2 fetch first 1 rows only
),
b as (
select value(GZSZZE,
正则表达式的回溯使用
正则表达式目前在流行的语言中均以支持，通过正则表达式可以方便的对文本进行搜索和替换操作 1、通过回溯应用来实现前后匹配一致：
//javascript实现
var str ="<div> information"
+"<h1>this is h1 </h1>"
+"information <h2>this is h2</h2>"
+"informationinformation <h3>this
正则表达式是向前向后查找的使用
在正则表达式中前后查找是经常用到的，例如要提取某一对标签内的文本却又不包含此标签就可以通过正则表达式的前后查找来实现。 1、向前查找 向前查找制定了一个必须匹配但不在结果中的返回模式，实际上就是一个以?=开头的子表达式，需要匹配的文本跟在= 的后面，在同一个搜索模式里可以使用多个向前查找表达式，它们可以出现在模式的任何位置，例如原始的文本是一些URL地址，需要提取这些url地址的协议部分，通过向前查找能够轻松搞定：
var url = "http://www.baidu.com " +
通过c#高效实现excel转pdf，无需依赖office组件
目前通过c#实现excel转pdf无非是用通过office组件或者Spire.XLS ，其中office组件需要单独下载安装，而Spire.XLS 并非开源转换效率也算很高，基于以上原因本文基于轻量级方法高效实现excel转pdf。 本文实现excel转pdf文件引用了NPOI类库来读取excel文件数据，用itextsharp类库来实现动态生成pdf文档，话不多说直接贴代码，如下是转换的核心代码：
/// <summary>
/// 生成pdf文件
【Python 笔记(0)】开始
记录 Python 心得 文章目录 1. 开始 2. 安装 Python 环境 2.1 Linux 下安装 2.1.1 预编译安装包 2.1.2 源码编译 2.2 Windows 下安装 2.2.1 预编译安装包 2.2.2 源码编译 3. Python 重要笔记目录 3.1 Python 的各种 Tips 3.2 Python 面向对象 1. 开始 Python Page 2. 安装 Python 环境 2.1 Linux 下安装 主要使用 Ubuntu 发行版，以 Ubuntu 为例》 2
【Python 笔记(2)】Python面向对象
面向对象编程踏上了进化的阶梯，增强了架构化编程，实现了数据与动作的融合：数据层和逻辑层现在由一个可以创建这些对象的简单抽象层来描述。现实世界中的问题和实体完全暴露了本质，从中提供的一种抽象，可以用来进行相似编码，或者编入能与系统中对象进行交互的对象中。类提供了这样一些对象的定义，实例即是这些定义的实现。二者对面向对象设计（object-oriented design, OOD）来说都是重要的，OOD仅意味来创建你采用面向对象方式架构来创建系统。 文章目录 1. OOD 与 OOP 2. 常用术
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PyTorch 官方教程 Getting Started 第二部分 Data Loading and Processing Tutorial 笔记 文章目录 1. Dataset 类 2. Transforms 3. Compose transforms 4. Afterword: Torchvision 1. Dataset 类 torch.utils.data.Dataset是用来表示数据集的抽象类。自己定制的数据集类应该继承Dataset，重写以下方法： __len__ len(data
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PyTorch 官方教程 Getting Started 第二部分 Learning PyTorch with Examples 笔记 文章目录 1. Tensors 1.1 Warm-up: numpy 1.2 PyTorch: Tensors 2. Autograd 2.1 PyTorch: Tensors and autograd 2.2 PyTorch: Defining new autograd functions 2.3 TensorFlow: Static Graphs 3. n
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PyTorch 官方教程 Getting Started 第二部分 Transfer Learning Tutorial 笔记 文章目录 1. transfer learning scenarios 2. Load Data 3. Training The Model 4. Finetuning The Convnet 5. ConvNet As Fixed Feature Extractor 1. transfer learning scenarios Finetuning the conv
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