最简单的Json对象循环遍历：for..in方式：就是这么简单！学会了吗？
数据库中表很多，将表按业务划分到不同的数据库，保存表之间必要的关联关系。
memcache 本身是一款分布式的高速缓存系统，以 key-value 的形式常驻内存，一般用来做网站或者数据库的缓存使用。
RabbitMQ 的 socket 的长链接，它封装了 socket 协议相关部分逻辑，建立在 Connection 连接之上的一种轻量级的连接，我们大部分的业务操作是在 Channel 这个接口中完成的。
在单机环境中，当共享资源自身无法提供互斥能力的时候，为了防止多线程/多进程对共享资源的同时读写访问造成的数据破坏，就需要一个第三方提供的互斥的能力，这里往往是内核或者提供互斥能力的类库，如下图所示，进程首先从内核/类库获取一把互斥锁，拿到锁的进程就可以排他性的访问共享资源。演化到分布式环境，我们就需要一个提供同样功能的分布式服务，不同的机器通过该服务获取一把锁，获取到锁的机器就可以排他性的访问共享资源，这样的服务我们统称为分布式锁服务，锁也就叫分布式锁。
使用df -h命令查看不到系统盘的信息。使用df -h命令时读取的信息是源于/etc/mtab文件，由于mtab文件缺少相关信息导致无法显示系统盘信息。
在Linux实例中执行wget命令时提示“command not found”，使用yum install命令下载wget命令时提示“already installed and latest version”。
Linux wget 命令下载时提示 “Permission denied” 解决方法。 Linux实例在使用wget下载时提示以下信息。
cp命令实现强制覆盖功能的方法：您可以执行原生的cp命令。
据我们了解，当用户遇到性能问题时，原因通常都可回溯至数据的索引方式以及集群中的分片数量。对于涉及多租户和/或用到时序型索引的用例，这一点尤为突出。与用户讨论这一问题时，无论是在活动或聚会中面对面讨论，还是在论坛上讨论，我们遇到的一些最常见问题就是“我应该设置多少个分片？”以及“我应该设置多大的分片？”。
了解 ES 的索引管理方法有助于扬长避短，更好的利用 ES 的强大功能，特别是当遇到性能问题时，原因通常都可回溯至数据的索引方式以及集群中的分片数量。如果未能在一开始做出最佳选择，随着数据量越来越大，便有可能会引发性能问题。集群中的数据越多，要纠正这一问题就越难，本文旨在帮助大家了解 ES 容量管理的方法，在一开始就管理好索引的容量，避免给后面留坑。
从大类看其实都是通的，无非是基础的框架、扩展的库或中间件、以及一些列的发布、监控等支撑平台，套路上无论做什么技术估计都是这样吧，但偏向性却有本质的区别。面向客户端的 Android Framework 核心解决的问题是事件交互、生命周期、视图绘制问题、处理人机交互的逻辑，而 Java 服务端常用的 Spring 框架核心更关心服务之间的耦合、依赖、面向大规模集群扩展的能力。
在计算机视觉领域中并没有对视觉目标跟踪（简称跟踪，下同）的唯一定义。通常来说，跟踪的目标是视频帧或图像中的某个区域或物体，不需要其语义信息（类别等），此概念被形象地描述为“万物跟踪”。同时，也存在一些特例，通常被应用在一些特定场景中对已知类型物体的跟踪，例如工厂流水线监控中对某些特定产品的跟踪（如零部件等）。
数据中台提供多种数据应用的形式，包括数据报表、智能数据产品等。将统一汇总加工后的数据或者明细原子数据提供给数据应用，为业务提供数据支撑。
机器学习模型中有许多种不同方法可以用来解决分类和回归问题。对同一个问题来说，这些不同模型都可以被当成解决问题的黑箱来看待。然而，每种模型都源自于不同的算法，在不同的数据集上的表现也各不相同。最好的方法是使用交叉比对的方式来决定在待测试数据上哪种模型的效果最好。在此尝试对每种模型的算法模式进行简要总结，希望能帮助你找着适合特定问题的解决方法。
经过多年的沉淀和发展，淘系前端已经构建出了一套较为完备的技术体系，用以支撑阿里包含618、双11在内的电商营销活动业务。接下来笔者将简单介绍淘系前端技术体系以及这个技术体系上基于618大促的场景诉求，技术演进的创新点。
以上共计累积了8种ETL算法，其中主要分成4大类，增量累加、拉链算法是更符合数据仓库历史数据追踪的算法，但现实中基于业务及性能考虑，往往存在全删全插、增量累全算法的数据表应用。
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用与大数据实时处理领域。
以图搜图在生活中有着广泛的应用, 当我们在电视上看到有人穿着一件美丽的裙子或者帅气的球鞋也想拥有时, 我们可以拍张照片然后打开淘宝然后上传照片就可以快速的找到这个商品. 我们看到一张电影截图想知道出处的时候只要将图片粘贴到百度或者谷歌的图搜框中就可以找到相关电影的信息. 以图搜图还可以通过照片在海量的人物相册中快速的找到想要找的目标. 当您在使用百度谷歌等搜索引擎的以图搜图功能的时候的时候是否觉得这种"黑科技"遥不可及呢?
压缩技术能够有效减少底层存储系统（HDFS）读写字节数。压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。在 Hadoop下，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，使用数据压缩显得非常重要。在这种情况下，IO操作和网络数据传输要花大量的时间。还有， Shuffle与 Merge过程同样也面临着巨大的IO压力鳘于磁盘IO和网络带宽是 Hadoop的宝贵资源，数据压缩对于节省资源、最小化磁盘IO和网络传输非常有帮助。
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