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量化交易（Quantitative Trading）也可以理解為高頻交易，是利用數(shù)學(xué)模型、統(tǒng)計學(xué)方法和計算機編程來進(jìn)行金融交易的一種策略。 移動平均交叉策略 import requests import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp
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posted @ 2025-08-18 17:14
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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks, RNN）是一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，專門用于處理序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉時間序列或有序數(shù)據(jù)的動態(tài)信息，能夠處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時間序列或音頻。 RNN 在自然語言處理（NLP）、語音識別、時間序列預(yù)測等任務(wù)中有著廣泛的應(yīng)用。 在 RNN 中，數(shù)
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posted @ 2025-08-17 21:10
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PyTorch 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Networks, CNN) 是一類專門用于處理具有網(wǎng)格狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像）的深度學(xué)習(xí)模型。 CNN 是計算機視覺任務(wù)（如圖像分類、目標(biāo)檢測和分割）的核心技術(shù)。 1、輸入層（Input Layer） 接收原始圖像數(shù)據(jù)，圖像
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posted @ 2025-08-04 11:29
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神經(jīng)元（Neuron） 神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，它接收輸入信號，通過加權(quán)求和后與偏置（bias）相加，然后通過激活函數(shù)處理以產(chǎn)生輸出。 神經(jīng)元的權(quán)重和偏置是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中需要調(diào)整的參數(shù)。 輸入和輸出: 輸入（Input）：輸入是網(wǎng)絡(luò)的起始點，可以是特征數(shù)據(jù)，如圖像的像素值或文本的詞向量。 輸出（
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posted @ 2025-08-04 10:41
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PyTorch 是一個開源的機器學(xué)習(xí)庫，基于 Torch 庫，底層由 C++ 實現(xiàn)，主要用于進(jìn)行計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、語音識別等領(lǐng)域的研究和開發(fā)。 PyTorch 主要有兩大特征： 類似于 NumPy 的張量計算，能在 GPU 或 MPS 等硬件加速器上加速。 基于帶自動微分系
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posted @ 2025-07-30 13:41
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Matplotlib 是 Python 的繪圖庫，它能讓使用者很輕松地將數(shù)據(jù)圖形化，并且提供多樣化的輸出格式。 Matplotlib 可以用來繪制各種靜態(tài)，動態(tài)，交互式的圖表。 Matplotlib 可以繪制線圖、散點圖、等高線圖、條形圖、柱狀圖、3D 圖形、甚至是圖形動畫等等。 1.繪制一個正弦和
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posted @ 2025-07-29 17:06
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集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）是一種通過結(jié)合多個模型的預(yù)測結(jié)果來提高整體性能的技術(shù)。 1. Bagging（Bootstrap Aggregating） Bagging 的目標(biāo)是通過減少模型的方差來提高性能，適用于高方差、易過擬合的模型。它通過以下步驟實現(xiàn)： 數(shù)據(jù)集重采樣：對訓(xùn)練數(shù)據(jù)
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posted @ 2025-07-28 20:10
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K 近鄰算法（K-Nearest Neighbors，簡稱 KNN）是一種簡單且常用的分類和回歸算法。 K 近鄰算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種，核心思想是通過計算待分類樣本與訓(xùn)練集中各個樣本的距離，找到距離最近的 K 個樣本，然后根據(jù)這 K 個樣本的類別或值來預(yù)測待分類樣本的類別或值。 KNN 的基本原理
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posted @ 2025-07-28 20:10
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支持向量機（Support Vector Machine，簡稱 SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，主要用于分類和回歸問題。 SVM 的核心思想是找到一個最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開。這個超平面不僅要能夠正確分類數(shù)據(jù)，還要使得兩個類別之間的間隔（margin）最大化。 超平面： 在二維空間中，超平面是
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posted @ 2025-07-28 20:10
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決策樹通過樹狀結(jié)構(gòu)來表示決策過程，每個內(nèi)部節(jié)點代表一個特征或?qū)傩缘臏y試，每個分支代表測試的結(jié)果，每個葉節(jié)點代表一個類別或值。 決策樹的基本概念 節(jié)點（Node）：樹中的每個點稱為節(jié)點。根節(jié)點是樹的起點，內(nèi)部節(jié)點是決策點，葉節(jié)點是最終的決策結(jié)果。 分支（Branch）：從一個節(jié)點到另一個節(jié)點的路徑稱為
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posted @ 2025-07-28 20:10
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邏輯回歸（Logistic Regression）是一種廣泛應(yīng)用于分類問題的統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法，盡管名字中帶有"回歸"，但它實際上是一種用于二分類或多分類問題的算法。 邏輯回歸通過使用邏輯函數(shù)（也稱為 Sigmoid 函數(shù)）將線性回歸的輸出映射到 0 和 1 之間，從而預(yù)測某個事件發(fā)生的概率。 邏輯回歸的
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posted @ 2025-07-28 20:09
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線性回歸 (Linear Regression) 是一種用于預(yù)測連續(xù)值的最基本的機器學(xué)習(xí)算法，它假設(shè)目標(biāo)變量 y 和特征變量 x 之間存在線性關(guān)系，并試圖找到一條最佳擬合直線來描述這種關(guān)系。 y = w * x + b 其中： y 是預(yù)測值 x 是特征變量 w 是權(quán)重 (斜率) b 是偏置 (截距)
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posted @ 2025-07-27 18:21
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線性回歸（Linear Regression） 線性回歸是一種用于回歸問題的算法，它通過學(xué)習(xí)輸入特征與目標(biāo)值之間的線性關(guān)系，來預(yù)測一個連續(xù)的輸出。 應(yīng)用場景：預(yù)測房價、股票價格等。 線性回歸的目標(biāo)是找到一個最佳的線性方程： y 是預(yù)測值（目標(biāo)值）。 x1，x2，xn 是輸入特征。 w1，w2，wn是
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posted @ 2025-07-26 11:22
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機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是人工智能（AI）的一個分支，它使計算機系統(tǒng)能夠利用數(shù)據(jù)和算法自動學(xué)習(xí)和改進(jìn)其性能。 機器學(xué)習(xí)是讓機器通過經(jīng)驗（數(shù)據(jù)）來做決策和預(yù)測。 傳統(tǒng)編程： 程序員定義明確的規(guī)則和邏輯，計算機根據(jù)這些規(guī)則執(zhí)行任務(wù)。 機器學(xué)習(xí)： 計算機通過數(shù)據(jù)"學(xué)習(xí)"模式，生成模型并
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posted @ 2025-07-26 09:18
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1）Producer：消息生產(chǎn)者，就是向 Kafka broker 發(fā)消息的客戶端； 2）Consumer：消息消費者，向 Kafka broker 獲取消息的客戶端； 3）Topic：可以理解為一個隊列； 4）Consumer Group（CG）：這是 Kafka 用來實現(xiàn)一個 topic 消息的
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posted @ 2025-03-14 09:48
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1.概念 云服務(wù)器本質(zhì)是一種商業(yè)模式，不僅僅是你發(fā)現(xiàn)了服務(wù)器的擁有、維護(hù)成本非常高，于是就出現(xiàn)了一種公司，比如阿里云，他們會大量購買服務(wù)器，在全世界建設(shè)服務(wù)器機房，通過專業(yè)的技術(shù)人員管理、維護(hù)這些服務(wù)器，然后將這些服務(wù)器在通過池化、虛擬化等技術(shù)手段給用戶提供各種規(guī)格的虛擬服務(wù)器，因為這些服務(wù)器用戶看
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posted @ 2025-02-10 16:34
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posted @ 2025-01-09 11:06
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Prometheus監(jiān)控架構(gòu) prometheus通過各種exporter監(jiān)控客戶端. 常用exporter node_exporter獲取主機的系統(tǒng)監(jiān)控項. 其他項目通過各種exporter(docker運行）實現(xiàn). 這個部分主要講解的是prometheus服務(wù)端的配置(連接客戶端) promet
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posted @ 2025-01-09 11:05
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阿里云概述 付費模式 地區(qū)可用區(qū) vpc 虛擬局域網(wǎng) 虛擬交換機 擴容磁盤空間或增加硬盤. 如果是數(shù)據(jù)盤可以選擇擴容. 如果是系統(tǒng)盤,增加硬盤掛載 塊存儲:磁盤,云盤 文件存儲:nfs存儲,samba存儲,nas存儲 對象存儲:自帶數(shù)據(jù)高可用.ceph(開源軟件),阿里云oss oss術(shù)語 buck
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posted @ 2025-01-09 11:05
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1. 2.Gitlab應(yīng)用架構(gòu) 3.運維發(fā)展史 4.云原生時代: 以Devops、SRE框架為指導(dǎo)，Docker/K8S/微服務(wù)為基礎(chǔ)，用分布式方式加上 Python和 Go語言，構(gòu)建一套云技術(shù)產(chǎn)品體系，以及進(jìn)行高級管理工具的二次開發(fā)，實現(xiàn)屬于公司自己 的自動化運維體系以及云技術(shù)體系的自動化產(chǎn)品。使
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posted @ 2025-01-09 11:01
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1.高級命令 2.監(jiān)控 3.Zabbix Zabbix是一個CS(服務(wù)端/客戶端)架構(gòu)的服務(wù). zabbix監(jiān)控架構(gòu) Zabbix-Agent獲取數(shù)據(jù) ??發(fā)送給???Zabbix-Server服務(wù)端??? 數(shù)據(jù)會被存放?? 數(shù)據(jù)庫 <??? Zabbix Web 頁面展示數(shù)據(jù) 4.Zabbix監(jiān)控
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posted @ 2025-01-09 10:59
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1.技術(shù)棧 2.相關(guān)服務(wù) 第1個服務(wù)-rsync備份服務(wù),守護(hù)進(jìn)程模式 第2個服務(wù)-存儲服務(wù)-nfs(服務(wù)端,客戶端,掛載),對象存儲 第3個服務(wù)-實時同步-sersync/lsyncd 第4個服務(wù)-WEB服務(wù)-ngx,tengine(web服務(wù),lnmp,lnmt(tomcat)) 第5個服務(wù)-負(fù)
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posted @ 2025-01-09 10:59
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1.單詞 development 部署 prevision 預(yù)置 automation 自動化 remediation 補救 storage 存儲 reliability 可靠性 performance optimization 性能優(yōu)化 subscription 訂閱 throughput 吞吐量
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posted @ 2025-01-09 10:58
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云原生時代: 以Devops、SRE框架為指導(dǎo)，Docker/K8S/微服務(wù)為基礎(chǔ)，用分布式方式加上 Python和 Go語言，構(gòu)建一套云技術(shù)產(chǎn)品體系，以及進(jìn)行高級管理工具的二次開發(fā)，實現(xiàn)屬于公司自己 的自動化運維體系以及云技術(shù)體系的自動化產(chǎn)品。使用的自動化運維產(chǎn)品，可以用ran cherargoC
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posted @ 2024-09-04 10:09
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高級命令 監(jiān)控框架 Zabbix是一個CS(服務(wù)端/客戶端)架構(gòu)的服務(wù). zabbix監(jiān)控架構(gòu) Zabbix-Agent獲取數(shù)據(jù) --發(fā)送給--Zabbix-Server服務(wù)端-- 數(shù)據(jù)會被存放-- 數(shù)據(jù)庫 <-- Zabbix Web 頁面展示數(shù)據(jù) 采集數(shù)據(jù) 》數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)分析，報警-- 》存儲
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posted @ 2024-06-20 21:04
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1. Iaas:基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù) Infrastructure-as-a-Service Paas:平臺即服務(wù) Platform-as-a-Service Saas:軟件即服務(wù) Software-as-a-Service Caas:容器即服務(wù) 介于IAAS和PAAS IAAS,PAAS,SAAS這些服
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posted @ 2024-06-05 20:42
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通用函數(shù)庫 # cat diy_func.sh redecho() { #顏色開頭部分 echo -ne "\e[5;31m" #取出要加上顏色的內(nèi)容 echo -n "$@" #顏色的結(jié)束部分 echo -e "\e[0m" #echo -e "\e[5;31m $@ \e[0m" } green
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posted @ 2024-06-02 19:39
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1.常用命令解釋器 Shell命令解釋器：bash編程. 編程環(huán)境準(zhǔn)備 2.shell腳本執(zhí)行方式 3.變量 變量名字命名要求： 1. 不能以數(shù)字開頭。 2. 不能以特殊符號開頭,可以以"_"開頭。 3. 推薦字母開頭 變量的命名方式： 1. 駝峰方式: personOfName personOfA
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posted @ 2024-06-01 20:56
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1.防火墻種類 硬件: 整個企業(yè)入口 三層路由: H3C 華為 Cisco(思科) 防火墻: 深信服,綠盟,奇安信..... Juniper 軟件: 開源軟件 網(wǎng)站內(nèi)部 封ip 封ip iptables 寫入到Linux內(nèi)核中,以后服務(wù)docker 工作在 4層(大部分) firewalld C7
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posted @ 2024-05-29 21:47
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1.http協(xié)議版本 2.http請求 請求頭 HTTP: 用戶的請求與響應(yīng)被后格式與定義 HTTP請求豹紋 請求起始行: GET / (uri) HTTP/1.1 請求頭(head): User-Agent: 客戶端代理(瀏覽器) Host: 域名 空行 請求豹紋主體(body): POST HT
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posted @ 2024-05-24 20:46
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1.ssh密鑰認(rèn)證全過程 2.Ansible 自動化運維: 批量管理,批量分發(fā),批量執(zhí)行,維護(hù)。。 Ansible是python寫的. 3.Ansible管理架構(gòu) Inventory 主機清單:被管理主機的ip列表,分類. ad-hoc模式: 命令行批量管理(使用ans模塊),臨時任務(wù). playb
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posted @ 2024-05-18 20:30
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1.備份服務(wù) Rsync使用模式 rsyncd服務(wù)與客戶使用流程 2.存儲服務(wù) NFS原理（network file system）（RPC-remote procefure call） NFS相關(guān)的文件 3.Sersync同步架構(gòu) sersync依賴于rsync服務(wù)端 完成小項目: 用戶上傳文件到
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posted @ 2024-05-13 18:11
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1.網(wǎng)線類型 2.交換機特點 在一個交換機的端口上所連接的所有終端設(shè)備，均在一個網(wǎng)段(局域網(wǎng) LAN)上（稱為一個廣播域） 產(chǎn)生廣播消耗設(shè)備CPU資源 終端用戶的設(shè)備接入,連接交換機. 一般情況下交換機24口,48口,96口. 一個網(wǎng)段會有一個統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識,網(wǎng)段192.168.15.xxx 企業(yè)級
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posted @ 2024-03-16 17:52
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1.如何處理僵尸進(jìn)程 僵尸進(jìn)程：由于各種原因?qū)е履硞€進(jìn)程掛掉了，但是進(jìn)程本身仍然存在，還占用著系統(tǒng)資源，這種異常進(jìn)程僵尸進(jìn)程。 查找:未來通過ps aux過濾 Z狀態(tài)即可找出僵尸進(jìn)程或top命令查看. 解決: 方案01：找出僵尸進(jìn)程上級進(jìn)程，結(jié)束進(jìn)程即可 方案02：如果上級進(jìn)程是主進(jìn)程（pid為1進(jìn)
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posted @ 2024-03-11 09:09
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1.遠(yuǎn)程連接排障步驟 （1）檢查道路通不通：ping ip地址或域名 （2）檢查防火墻是否開啟：selinux （3）檢查端口是否開啟：telnet ip地址 端口號 2.http端口：80；https端口號：443；遠(yuǎn)程連接端口號：22 3.快捷鍵： （1）光標(biāo)移到行首：ctrl+a （2）光標(biāo)移
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posted @ 2024-02-19 14:58
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摘自《Java微服務(wù)分布式架構(gòu)企業(yè)實戰(zhàn)》 ZooKeeper是一個分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，其核心是一個文件系統(tǒng)。它支持集群模式的部署，同時具備監(jiān)聽機制。在分布式應(yīng)用程序中可以通過ZooKeeper實現(xiàn)負(fù)載均衡、集群管理、分布式協(xié)調(diào)／通知、Master選舉、分布式鎖和分布式隊列等功能。ZooKeepe
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posted @ 2022-04-14 16:24
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摘自《Java微服務(wù)分布式架構(gòu)企業(yè)實戰(zhàn)》 講解了使用Spring Cloud來解決微服務(wù)應(yīng)用程序開發(fā)過程中所遇到的一系列諸如客戶端如何調(diào)用服務(wù)、服務(wù)與服務(wù)之間如何進(jìn)行通信、服務(wù)如何管理、巖機或出現(xiàn)故障該如何處理等一系列問題，實現(xiàn)了基于Spring Boot+Spring Cloud的架構(gòu)完成微服務(wù)項
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posted @ 2022-04-14 16:24
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摘自《Java微服務(wù)分布式架構(gòu)企業(yè)實戰(zhàn)》 1.傳統(tǒng)單體應(yīng)用架構(gòu)存在的問題 一個完整的單體應(yīng)用程序通常主要由三部分組成：客戶端用戶界面、模塊和數(shù)據(jù)庫，如圖1.1所示。傳統(tǒng)單體應(yīng)用的開發(fā)通常是創(chuàng)建一個由幾個業(yè)務(wù)模塊組成的項目，然后將項目打成一個包，部署在服務(wù)器上。 項目的早期階段，這種方式很容易開發(fā)，部
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posted @ 2022-04-14 16:17
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摘要：
摘自《Java微服務(wù)分布式架構(gòu)企業(yè)實戰(zhàn)》 如今Docker在一線互聯(lián)網(wǎng)公司的應(yīng)用已經(jīng)非常普遍，使用Docker技術(shù)可以給企業(yè)帶來極大的好處，使企業(yè)的業(yè)務(wù)水平擴展更快速，從而到達(dá)彈性部署業(yè)務(wù)的能力。在云服務(wù)概念興起之后，Docker的使用場景和范圍得到了進(jìn)一步發(fā)展，如今在微服務(wù)架構(gòu)越來越流行的情況下，
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posted @ 2022-04-14 16:17
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摘自《Java微服務(wù)分布式架構(gòu)企業(yè)實戰(zhàn)》 1 Spring Boot Spring Boot是用于構(gòu)建微服務(wù)的基礎(chǔ)框架，可以輕松地整合Spring Cloud實現(xiàn)系統(tǒng)服務(wù)化，在學(xué)習(xí)微服務(wù)之前學(xué)習(xí)Spring Boot的使用是非常有必要的，而且 Spring Boot與Spring MVC框架技術(shù)無縫
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posted @ 2022-04-14 16:17
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