Docker是一个用于开发，交付以及运行应用程序的开放平台。Docker使开发者可以将应用程序与基础架构进行分离，从而实现软件的快速交付。借助Docker，开发者可以像管理应用程序一样管理基础架构。开发者可以通过Docker进行快速交付，测试和代码部署。这大大减少了编写代码与在生产环节实际部署代码之间的用时。
这里不是让你从新去啃线性代数，去看概率论、微积分的书，当然啃下来肯定是有帮助，但我们从效率的角度来说，其实只需要几个知识点，或者说，书本里的几个章节。
目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
HBase作为当前比较热门和广泛使用的NoSQL数据库，由于本身设计架构和流程上比较复杂，对大数据经验较少的运维人员门槛较高，本文对当前HBase上已有的工具做一些介绍以及总结。
携程度假搜索引擎（以下简称为引擎）：携程度假搜索引擎是一个专注在旅游行业的垂直搜索引擎，用来查找符合从出发地到目的地的相关旅游产品（跟团、自由行、邮轮、游学、主题游等），是一个典型的O2O搜索引擎（Online To Offline）。
在Linux系统中，查看进程的常用命令如下所示。本文主要介绍vmstat和top。
MySQL数据库优化技巧大汇总，优化MySQL所在服务器内核(此优化一般由运维人员完成)。对MySQL配置参数进行优化（my.cnf）此优化需要进行压力测试来进行参数调整。
在大数据/数据库领域，数据的存储格式直接影响着系统的读写性能。Spark针对不同的用户/开发者，支持了多种数据文件存储方式。
众所周知，在大数据/数据库领域，数据的存储格式直接影响着系统的读写性能。spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据计算引擎，适用于新时代的数据处理场景。
与图像识别不同，AI 分析理解视频的技术门槛较高。长期以来，业界在视频 AI 技术的研究上鲜有重大突破。以 CVPR 会议难度最高的比赛之一 DAVIS（ Densely Annotated Video Segmentation）为例，该比赛需要参赛团队精准处理复杂视频中物体快速运动、外观变化、遮挡等信息，过去几年，全球顶级科技在该比赛中的成绩从未突破 80 分，而达摩院的模型最终在 test-challenge 上取得了 84.1 的成绩。
每家公司错误码风格都不尽相同，有使用纯数字的，有使用纯英文的，也有使用字母和数字组合的。也接触过很多内部系统，错误码设计也不尽相同。
在进行软件开发时，我们常常会追求软件的高可维护性，高可维护性意味着当有新需求来时，系统易扩展；当出现bug时，开发人员易定位。而当我们说一个系统的可维护性太差时，往往指的是该系统太过复杂，导致给系统增加新功能时容易出现bug，而出现bug之后又难以定位。
Docker 存储卷：容器服务在单节点的存储组织形式，关注数据存储、容器运行时的相关技术；K8s 存储卷：关注容器集群的存储编排，从应用使用存储的角度关注存储服务。
说到死锁，大家可能都不陌生，每次遇到死锁，总会让计算机产生比较严重的后果，比如资源耗尽，界面无响应等。
我们今天介绍的主要是与 Flink 资源管理相关的组件，我们知道一个 Flink Cluster 是由一个 Flink Master 和多个 Task Manager 组成的，Flink Master 和 Task Manager 是进程级组件，其他的组件都是进程内的组件。
基于 GitHub FoodTrucks （旧金山美味街边小吃地图应用）项目，构建镜像 zzxwill/foodtrucks-web:0.1.1，加上依赖的 Elasticsearch 镜像，在默认情况下，它的 Deployment 描述文件 food-truck-deployment.yaml 如下所示：
今天给大家带来我们在 Kubernetes Service 上的一些优化实践，这是一个网络相关的话题。首先，介绍Kubernetes的Service机制。
谈到事务隔离级别，开发同学都能说个八九不离十。脏读、不可重复读、RC、RR...这些常见术语也大概知道是什么意思。但是做技术，严谨和细致很重要。如果对事务隔离级别的认识，仅仅停留在大概知道的程度，数据库内核研发者可能开发出令用户费解的隔离级别表现，业务研发者可能从数据库中查出与预期不符的结果。
Java 字符串连接运算符内部运算机制解析：和其他多数程序设计语言一样，Java 语言允许使用 + 连接两个字符串。
WebRTC由语音引擎，视频引擎和网络传输三大模块组成，其中语音引擎是WebRTC中最具价值的技术之一，实现了音频数据的采集、前处理、编码、发送、接受、解码、混音、后处理、播放等一系列处理流程。
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