编程范儿 编程范儿
3年前
博客接入谷歌广告(Google Ads)
随着博客的流量越来越大,成功申请到了谷歌平台的广告流量主。对于广告平台的选择,个人觉得谷歌的广告在设计上简洁清爽,广告类型可以根据自己的爱好进行选择,比较适合我。另外国内的也有比较合适的可以选择比如阿里妈妈,百度联盟等。可以看到我的博客文章中间已经成功嵌入了谷歌广告,整个申请过程也很简单。首先到注册账号,如果有谷歌其他账号可以直接同步。有了账号之后,登入
捉虫大师 捉虫大师
3年前
Sentinel-Go 源码系列(一)|开篇
大家好呀,打算写一个Go语言组件源码分析系列,一是为了能学习下Go语言,看下别人是怎么写Go的,二是也掌握一个组件。本次选择了SentinelGo,一是对Java版本的Sentinel算是有一些了解,也在生产上落地过,二是感觉他的代码应该不会太复杂(仅仅是感觉),三是在云原生越来越热的趋势下,用Go实现的限流降级容错应该是比较通用的
Wesley13 Wesley13
3年前
ES[7.6.x]学习笔记(十二)高亮 和 搜索建议
ES当中大部分的内容都已经学习完了,今天呢算是对前面内容的查漏补缺,把ES中非常实用的功能整理一下,在以后的项目开发中,这些功能肯定是对你的项目加分的,我们来看看吧。高亮高亮在搜索功能中是十分重要的,我们希望搜索的内容在搜索结果中重点突出,让用户聚焦在搜索的内容上。我们看看在ES当中是怎么实现高亮的,我们还用之前的索引ik_index,前面
Stella981 Stella981
3年前
Django中间件及自定义中间件
\TOC\Django中间件\\中间件介绍:\\中间件是一个用来处理Django的请求和响应的框架级别的钩子。它是一个轻量、低级别的插件系统,用于在全局范围内改变Django的输入和输出。每个中间件都负责做一些特定的功能。说的直白点中间件就是帮助我们在视图函数执行之前和执行之后都可以做一些额外的操作,它本质上是一个
Stella981 Stella981
3年前
ClickHouse和他的朋友们(5)存储引擎技术进化与MergeTree
21世纪的第二个10年,虎哥已经在存储引擎一线奋战近10年,由于强大的兴趣驱动,这么多年来几乎不放过arXiv上与存储相关的每一篇paper。尤其是看到带有draft的paper时,有一种乞丐听到“叮当”响时的愉悦。看paper这玩意就像鉴宝,多数是“赝品”,需要你有“鉴真”的本领,否则今天是张三的算法超越xx,明儿又是王二的硬件提升
Stella981 Stella981
3年前
React Ajax最佳实践
当你开始询问关于React和AJAX的一些东西时,专家们首先就会告诉你React只是一个View层的库,它并没有网络及AJAX的相关功能。这是对React很好的认识,但是对于你仅仅是想在React组件中获取服务端数据并没有什么帮助。事实上,有很多方式可以这么做。也许你自己已经想过一些方法了,但是如果使用的方式不正确,那么代码会变的混乱。于是你会好
Wesley13 Wesley13
3年前
Java中间件入门教程
\TOC\前言本博客介绍Java中间件的一些知识,仅仅是一些知识储备。中间件中间件概念中间件:中间件是一种介于操作系统和应用软件之间的一种软件,它使用系统软件所提供的基础服务(功能),衔接网络上应用系统的各个部分或不同的应用,能够达到资源共享、功能共享的目的。若是以新一代的中间件系列产品来组合应用,同时配合以可复
Wesley13 Wesley13
3年前
Android中对应用程序的行为拦截实现方式概要
这次是真的好长时间都没有写博客了,主要不是因为工作上的事,主要还是这个问题真的有点复杂,实现起来有点麻烦,所以研究了很长时间(大约有一个月的时间)。但是幸好最后问题搞定了~~一、问题场景想实现360手机卫士那样可以拦截应用请求系统的一些权限(比如:位置信息,通讯录等)二、目的公司开发的app需要使用音频权限,但是总是被360那样的安全管家所拦
Wesley13 Wesley13
3年前
Java线程的join操作有什么作用?
计算机为了提升CPU使用效率和交互性而引入了并发机制,任务的执行也抽象成了线程,并发机制让一个CPU能够轮流执行多个线程,从宏观上看多个线程就像是同时执行一样。并发使得线程的执行顺序不容易控制,而实际工程中很多场景都会涉及某个线程需要依赖另外一个或几个线程的执行结果,这就要被依赖的线程需要先执行完,这时就需要join操作。比如下面的场景,假如要计算AB的结
卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述(1)转载自:人工智能技术与咨询源自:自动化学报作者:司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,