随着互联网的普及，大流量高并发的场景越来越多，数据库成为整个系统最终重要服务，不能出一点问题，尤其核心P0系统哪怕瞬间的DB操作异常可能造成大量异常交易，可能产生致命的问题，所以核心系统弱依赖数据库都是必须考虑的。本期介绍下实践过的三种解决方案：DB灾备机制方案、DB高并发替换方案、财富系统弱依赖DB方案。

除了前面介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。方法与原理为了确保测试模型的确定性，丢弃法的使用只发生在训练模型时，并非测试模型时。当神经网络中的某一层使用丢弃法时，该层的神经元将有一定概率被丢弃掉。设丢弃概率为$p$。具体来说，该层任一神经元在应用激活函数后，有$p$的概率自乘0，有

回顾POLARDB1.0POLARDB1.0主要的改进包括采用了计算存储分离的架构，完全兼容MYSQL，性能是原生MySQL的6倍。一个用户集群可以在分钟级弹性扩展到16个计算节点，对业务完全透明的计算和存储分离代理，从库延迟仅毫秒级。存储为分布式块存储，可以弹性扩展至100TB的规模。存储层面采用多副本技术，使得数据库的RPO做到了0，完全没有丢

一.GIL锁什么是GIL?全局解释器锁,是加在解释器上的互斥锁GC是python自带的内存管理机制,GC的工作原理:python中的内存管理使用的是应用计数,每个数会被加上一个整型的计数器,表示这个数据被引用的次数,当这个整数变为0时则表示该数据已经没有人使用,成为了垃圾数据,当内存占用达到某个阈值,GC会将其他线程挂起,然后执行垃圾清理操作,垃圾

由于最近有一个统计单位时间内某key的访问次数的需求，譬如每5秒访问了redis的某key超过100次，就取出该key单独处理。这样的单位时间统计，很明显我们都知道有个边界问题，譬如5秒内100次的限制。刚好前4.99秒访问都是0，最后0.01秒来了100次，5.01秒又来了100次。也就是访问有明显的毛刺情况出现，为了弱化这个毛刺情况，我们可以采用滑动

!(http://pic.wblog.cn/F21D67BC6A7C498FACFF9F0E28C60A8A.png)搞定了一切的一切之后下一步就是正式使用了，但是之前介绍的都是在单台服务器上进行的部署，如果在生产环境出现了单台故障怎么办呢？提供稳定性和性能的最直观的方式就是集群，solr官方提供了cloud的集群方式附上:喵了个咪

匿名函数在编程语言中出现的比较早，最早出现在Lisp语言中，随后很多的编程语言都开始有这个功能了，目前使用比较广泛的JavaScript以及C，PHP直到5.3才开始真正支持匿名函数，C的新标准C0x也开始支持了。匿名函数是一类不需要指定标示符，而又可以被调用的函数或子例程，匿名函数可以方便的作为参数传递给其他函数，最常见应

总结自谢希仁老师的《计算机网络》第五版每一类网络地址都由两部分组成：网络号netid主机号hostid。IP地址的分类可以参看下图：!分类的IP(http://odwpzo1jp.bkt.clouddn.com/Iternet/%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%9A%84IP%E5%9C%B0%E5%9D%80.pn

首先在这里我就不说关系型数据库与非关系型数据库之间的区别了（百度上有很多）直接切入主题我想查询的内容是这样的：分数大于0且人名是bob或是jake的总分数 平均分数 最小分数 最大分数 计数举这个实例来试试用MySQL和mongodb分别写一个查询首先我们先做一些准备工作MySQL的数据库结构如下1CREATETABL

<h2id"menuIndex0"前言</h2<p尝试搜索了一下android动画的中文资料，很多都是一些枯燥的翻译api的一些文档，很少有系统讲解如何利用动画开发一个应用的资料，忽然，发现很多应用也不怎么注重动画在app的应用，想了想，自己尝试总结一下吧。因为，本人也不是什么动画制作师，没法把动画做得很绚丽，只好，利用内置的效果，进行简单加工