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【JS基础】理解var、let、const

佐手、 提交于 2020-03-21 03:21:49
3 月,跳不动了?>>> 目录 基本数据类型和引用数据类型 声明提升 var,let,const 基本数据类型和引用数据类型 基本数据类型是按值访问的,因为可以操作保存在变量中的实际的值。 引用数据类型的值是保存在内存中的对象,JS不允许直接访问内存中的位置,所以在操作的时候操作的是对象的引用;因此是引用数据类型是按照引用访问的。 复制变量值 复制基本类型的值 var num1 = 5 ; var num2 = num1; 复制代码 num1和num2中的5是完全独立的,互不影响 复制引用类型 var obj1 = new Object (); var obj2 = obj1; obj1.name = 'lucyStar' ; console .log(obj2.name); // lucyStar 复制代码 我们可以看到,obj1保存了一个对象的实例,这个值被复制到 Obj2中。复制操作完成后,两个变量实际引用的是同一个对象,改变了其中一个,会影响另外一个值 传递参数 参数传递就跟把函数外部的值复制给函数内部的参数; 基本类型传参 function addTen ( num ) { num+= 10 ; return num; } const count = 20 ; const result = addTen(count); console .log(count); // 20

elastic-job失效转移异常

帅比萌擦擦* 提交于 2020-03-21 03:20:23
3 月,跳不动了?>>> 背景 公司选用elasticjob作为分布式任务调度工具,版本2.1.5,其中有一个任务对应机器两台,A和B,任务总分片数是4,A对应分片0、1,B对应分片2、3。任务每晚23:30:00执行,T日计算数据记录日期T+1,供T+1日使用。 突然有一天,A机器在22:24运行执行起分片2任务,执行完分片2之后又执行了分片3, 注意分片2、3本该是机器B所用的分片 ,这两点就很奇怪了,异常的时间执行了不属于自己的分片,而且是一个一个执行。下方是日志中记录的task id // 异常的task id,很清楚的看到分片是@2@,机器A在执行 "taskId":"jobname@-@2@-@READY@-@A机器ip@-@4927" // 正常的task id,分片号@2,3@,ip对应的是机器B "taskId":"jobname@-@2,3@-@READY@-@B机器ip@-@12384" 经过分析,基本断定是进任务失效转移逻辑了。但是,为什么任务失效转移呢?任务不在执行的时间点,而且也没有执行中,不可能出现这个情况。 经过回忆,22:23的时候,开发对机器B做了一次内存dump,与A机器启动相差一分钟,可能问题出在这里了。难道对B机器做dump操作导致B短暂与ZK注册中心断开了吗,导致误以为服务器宕机?带着问题,我们又对B做了一次dump,很快

[NLP] 远离送命题: 问答系统中语义匹配的『杀手锏』

半世苍凉 提交于 2020-03-21 03:20:10
3 月,跳不动了?>>> 转自我的公众号: 『数据挖掘机养成记』 本文将介绍一套『独创』的语义匹配方法论和一个杀手级模型 本文受众: 自然语言处理/问答系统/智能助手/搜索/推荐 等相关行业从业者 对自然语言处理/智能助手感兴趣的普通读者 1. 引子 『问&答』是人和人之间非常重要的沟通方式,其关键在于: 我们要理解对方的『问题』,并给出他想要的『答案』 设想这样一个场景,当你的女朋友or老婆大人在七夕前一晚,含情脉脉地跟你说 亲爱的,七夕快到了,可以给我换个新 手机 吗? 而此时沉迷王者峡谷的你,也许会不假思索地回答 好啊亲爱的~ 昨天刚看到拼多多九块九包邮买一送一可便宜呢~ 多买几个哦一个 壳 容易坏呀 你话音未落,一记绝杀扑面而来 (王大锤,卒,享年28) 所以,对于生活中这种随处可见的送命题,只要我们惜命&稍微上点心,是不会轻易丢分的 但对于机器来说,这却是个莫大的挑战,因为机器对相似文本的『误解』非常常见,所以我们的AI也常常被用户戏谑为『人工智障』(一个听上去很缺AI的称呼) 作为AI背后的男人,我们一直致力于提升AI的能力,让机器早日摆脱智商困境。 具体地,针对这种『问答』场景,我们提出了一套新的方法论和杀手级模型,从而让AI更懂你,远离送命题~ 2. 背景 在日常生活中,我们会经常询问我们的语音助手 (小微/Siri/Alexa/小爱/小度 等等)各种各样的问题

Dockerfile使用教程

浪子不回头ぞ 提交于 2020-03-21 03:18:36
3 月,跳不动了?>>> 一、什么是Dockerfile Dockerfile是创建自定义Docker镜像的描述文件,我们可以在Dockerfile中写出一条条指令来控制镜像需要执行什么操作,下面具体讲讲Dockerfile中的指令。 二、Dockerfile四大功能分区 1. 基础镜像 声明自定义镜像的基础镜像 FROM centos 2. 描述信息 此处可以声明镜像的负责人、版本、构建时间、描述等一系列信息,此处可以声明任何信息 LABEL maintainer=tingtiandadi@360.cn LABEL version="1.0" LABEL date="2020/03/08" LABEL description="RPM软件包制作" 3. 安装镜像执行指令 3.1 USER 执行Dockerfile中shell指令时指定的用户,包括:RUN、CMD、ENTRYPOINT USER <user>[:<usergroup>] USER root 3.2 EXPOSE 指定容器运行时的服务端口 EXPOSE 80 443 3.3 WORKDIR 为Dockerfile中执行的指令设置工作目录,包括:ADD、COPY、RUN、CMD、ENTRYPOINT WORKDIR /root 3.4 ADD 拷贝文件/目录到镜像中 ADD <src>...<dest> ADD

Flink基本原理及应用场景

最后都变了- 提交于 2020-03-21 03:05:13
3 月,跳不动了?>>> Flink简介 Apache Flink是一个开源的 分布式、高性能、高可用 的流处理框架。 主要有Java代码实现,支持scala和java API。 支持 实时流(stream)处理 和 批(batch)处理 ,批数据只是流数据的一个极限特例。 Flink原生支持了 迭代计算 、 内存管理 和 程序优化 。 Flink、Spark和Storm对比 Flink、Spark Streaming、Storm、Storm Trient都可以进行实时计算,但各有特点。 在大数据处理领域,批处理任务和流处理任务一般被认为是两种不同的任务,一个大数据框架一般会被设计为只能处理其中一种任务    *   例如Storm只支持流处理任务,而MapReduce、Spark只支持批处理任务。Spark Streaming是采用了一种micro-batch的架构,即把输入的数据流且分为细粒度的batch,并为每一个batch数据提交一个批处理的Spark任务,所以Spark Streaming本质上还是基于Spark批处理系统对流式数据进行处理,和Storm等完全流式的数据处理方式完全不同。   *  Flink通过灵活的执行引擎,能够同时支持批处理任务和流处理任务      在执行引擎这一层,流处理系统与批处理系统最大的不同在于节点间的数据传输方式。    

如何推动前端团队的基础设施建设

余生长醉 提交于 2020-03-21 02:53:12
3 月,跳不动了?>>> 这是第 42 篇不掺水的原创,想获取更多原创好文,请扫 👆上方二维码关注我们吧~ 本文首发于前端早早聊公众号: 前端早早聊|堂主 - 如何推动前端团队的基础设施建设 一、前言 本文根据 2020.02.29 日,第 2 届 “前端早早聊” 的“前端基建”专场分享整理而来。本文的标题是《如何推动前端团队基础设施建设》,一是契合大会所有分享都以 “如何” 为切入的要求,同时也是对最近一年,我所负责的团队在前端技术基础设施建设方面如何从 0 到 1 的一次沉淀总结。 另外还是非常感谢@Scott,感谢活动的组织者和参与者,感谢这一期的话题。业界关于前端系统性基建建设的分享输出并不多,希望本次这些个人角度沉淀的文字,能为一些同学带来一些启动,产生一些改变。 广义情况下,技术架构、技术建设等是研发团队基础设施建设的一个真子集,除了这些,团队的基建还包括了诸如制度、流程、文化、梯队、培训等其他方面。在本次分享中,我们是面向狭义的“技术基础设施建设”进行,此外的偏软能力的方面,可参考@堂主 在前端早早聊第 1 届大会上的分享《 如何影响与推动前端团队的成长 》。 二、介绍 堂主,本名马翀,2006 年开始捣鼓前端,大学期间转过系、休过学、失败过创业。毕业前的 2011 年,在淘宝前端团队实习了整一年,12 年毕业后即加入淘宝(花名@堂主); 2016 年加入蘑菇街

前端跨域问题

末鹿安然 提交于 2020-03-21 02:51:09
3 月,跳不动了?>>> B/S架构的项目中前端经常会遇到跨域问题,什么是跨域问题,常用的解决方法又有哪些呢?可能大多数人对跨域问题都只是一知半解吧。 跨域问题的表现 先来说说那么到底什么是跨域?跨域是指一个域下的文档或脚本去请求另一个域下的资源。跨域问题则是指浏览器出于安全考虑而需要遵循同源策略,限制不同源的网站的文件的执行,同源指的是“协议+域名+端口号”都相同。 如果非同源,如下三种行为会受到限制: 无法获取非同源网页的cookie、localstorage和IndexedDB 无法访问非同源网页的DOM(iframe) 无法向非同源地址发送AJAX请求(可以发送,但浏览器拒绝接受响应) 必须明确以下几点: 跨域问题只存在于浏览器中,而在C/S架构中,如App中是不存在跨域问题的。 浏览器的同源策略并不限制请求的发送,跨域时不同域的服务器是能收到请求的,但浏览器拒绝接受响应,如下图。 那么为什么浏览器才有跨域问题而App不会存在跨域问题呢?很简单,app是自家的,所有的请求都是到自家的服务器,而浏览器是可以访问很多网站的,每个网站都可以带有cookie等信息,如果被其他恶意网站利用,后果不堪设想。 跨域解决方案 跨域的解决方案很多,有如下几种: 常用的方案有: 跨域资源共享(CORS) Nginx代理跨域 JSONP 跨域资源共享CORS CROS全称是跨域资源共享

超详尽!Linux云服务器存储扩容实操

♀尐吖头ヾ 提交于 2020-03-21 02:50:29
3 月,跳不动了?>>> 导语 | 随着业务的发展,业务数据不停的增长,原有的磁盘空间可能会出现磁盘空间不够用的情况,因此,需要对磁盘空间进行扩容,以满足业务数据增长的需求。本文总结了Linux环境下云服务器存储扩容的三种方式及其操作步骤,与大家一同交流。 环境说明:Linux操作系统:CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 平台环境:腾讯云CVM,CBS 1. 存储扩容概述 以下图为例,假如起初购买了100G磁盘空间,随着数据的不停增长,原有100G空间不够用了,将空间扩容至200G。 CBS是腾讯云提供用于云服务器的持久性数据块级存储服务,云盘具有弹性,按需扩容特性,云盘可以任意的按需扩容。 不过云盘扩容时不是所有的场景下都可以任意扩容,云盘扩容具有两个限制: 系统盘不支持扩容,理论上系统盘也能够支持扩容,系统盘存放操作系统数据,扩容可能会造成系统启动异常 本地盘不支持扩容,本地盘使用宿主机的本地盘,本地盘弹性扩容能力没有云盘灵活,无法支持弹性按需扩容 要深入掌握云盘的扩容,需要掌握云盘的使用方式,在Linux下通常有如下三种使用方式: 裸设备创建文件系统,不需要创建任何分区,直接在裸盘上创建文件系统 磁盘上创建MBR格式的分区,适用于小于2T的多个磁盘分区的场景 磁盘上创建GPT格式的分区,适用于大于2T的多个磁盘分区的场景 2.

如何分析SpringBoot源码模块及结构?--SpringBoot源码(二)

£可爱£侵袭症+ 提交于 2020-03-21 02:50:12
3 月,跳不动了?>>> 注:该源码分析对应SpringBoot版本为 2.1.0.RELEASE 1 前言 本篇接 如何搭建自己的SpringBoot源码调试环境?--SpringBoot源码(一) 。 前面搭建好了自己本地的SpringBoot源码调试环境后,此时我们不要急着下手进入到具体的源码调试细节中, 刚开始阅读源码,此时我们一定要对项目结构等有一个整体的认识,然后再进行源码分析调试 。推荐阅读下笔者之前写的的 分析开源项目源码,我们该如何入手分析? 一文,干货满满哦。 2 SpringBoot源码模块一览 我们先来对SpringBoot的源码模块来一个大致的了解,如下图: 从上图可以看到,主要有以下四个模块: spring-boot-project :整个SpringBoot框架全部功能在这个模块实现,SpringBoot项目95%的代码都在这里实现,源码总共有25万行左右。 Spring-boot-samples :这个是SpringBoot给小伙伴们赠送的福利,里面包含了各种各样使用SpringBoot的简单demo,我们调试阅读源码的时候可以充分利用该模块。 Spring-boot-sample-invoker :这个模块应该是跟sample模块有关,注意根pom.xml中有这么一句话: Samples are built via the invoker

全国多地新冠病例0增长,教你用Python画出当下疫情最火玫瑰图!

佐手、 提交于 2020-03-21 02:45:22
3 月,跳不动了?>>> CDA数据分析师 出品 近日,新冠肺炎防控成果的好消息不断。 今天我们聊聊,惊艳的疫情直观图。 据国家卫健委数据统计, 截止至3月10日24时,31省区市累计治愈出院病历超6万,达到61475例。 3月10日,随着江夏方舱医院和武昌方舱医院“休舱大吉”,武汉14家方舱医院全部休舱。 截止到3月12日24时,全国13地连续16天及以上无新增新冠肺炎确诊病例。 看来春天真的是来了,疫情好转的势头已经愈发明显。想必许多小伙伴也一样,越来越期待摘下口罩的那天,出门玩耍,出游踏青,吃起火锅唱起歌。 不过C君在这里也要提醒大家,多地病历0新增不代表零风险,一定要绷住,不要过早的松懈!继续戴好口罩,做好个人防护,避免人群聚集,相信摘下口罩的那天也就不远啦! 01 这道彩虹真赞! 疫情玫瑰图火了 与此同时,最近刷遍微博的这个疫情直观图火了!来自央视新闻官微的这个图一经发出就令人惊艳,彩虹的配色,直观的展现出目前全国多地病例0新增的数据。 一时间#这道彩虹真赞#的话题在微博上阅读达到2.6亿,讨论3.4万。大家在欣喜疫情好转的同时,都在问这个图叫什么呀?真太惊艳了。 微博上也出现了各种解答,有的说是饼图,扇形图,甚至还有的说是蜗牛图,漩涡图的…其实准确的来说,这个图叫做南丁格尔玫瑰图。 02 享誉全球的白衣天使 佛罗伦斯‧南丁格尔 南丁格尔玫瑰图(Nightingale