MQ常见应用场景以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋,日志处理和消息通讯四个场景。异步处理场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种1.串行的方式；2.并行方式。（1）串行方式：将注册信息写入数据库(https://www.oschina.net/ac

引言分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品RocketMQ(MetaQ的内核)也顺利开源,得到大家的关注。那么,消息中间件性能究竟哪家强?带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ)做了性

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c057b3c30c1108d9d72a2dec61ed1d07670.jpg)Dubbo良好的扩展性与两个方面是密不可分的，一是Dubbo整体架构中，在合适的场景中巧妙的使用了设计模式，二是使用DubboSPI机制，使Dubbo的接口与实现完全解耦。在本次分享

使用ConfigMap很多应用程序的配置需要通过配置文件，命令行参数和环境变量的组合配置来完成。这些配置应该从image内容中解耦，以此来保持容器化应用程序的便携性。ConfigMapAPI资源提供了将配置数据注入容器的方式，同时保持容器是不知道Kubernetes的。ConfigMap可以被用来保存单个属性，也可以用来保存整个

本章节给大家带来的是Lambda和Linq的关系Lambda：是实例化委托的一个参数，也就是一个方法Linq：是基于委托（lambda）的封装，代码重用，逻辑解耦，是一个帮助类库，linq是用泛型，委托，lamda实现的，总的来说：把对数据操作的通用部分完成，把可变的交给委托，使用者只关心可变部分。一、Lambda文章的开始

点击我爱计算机视觉置顶，更快获取CVML新技术导读：图像增强是一个历久弥新的研究方向，大多数计算机视觉学习者最开始接触的图像平滑、去噪、锐化是增强，现在研究比较多的去雾、去雨雪、暗光图像恢复也是增强。图像增强往往是和应用场景强相关的，比如自动驾驶场景下的去雨雪，遥感图像的去云雾，前几天还有52CV的群友在讨论水下图像增强

测试情况很久没有熬夜测试程序了，经过测试，没有复现功能的有echo、葫芦娃、火鸡堂、那周余嘉熊掌将得队、为了交项目而干杯、修!咻咻!、云打印和追光的人。据汪老师反应在现场实践课程中大都能实现的，公平起见，将测试结果公布如下，望以上没我没复现成功能够解释原因，若在原有程序基础上能够复现成功，排除助教个人环境搭建错误的原因，按照测试通过积分，若无则

即便在同一领域里，从软件开发转向算法，也不是一件很容易的事情。我经历过这种转型，期间迷茫过、浮躁过。后来发现，光看书不行，把每日所学记录下来，感觉学的比较快。通过记录，驱动我思考，帮助我了解哪些是真懂，哪些是理解不透的。后来，几乎每两天就将每日所学，总结成一篇原创技术文，发在公众号里，现在已经有260多篇了。也很幸运，成功转方向。