什么是redis?Redis是用C语言开发的一个开源的高功能键值对（key-value）数据库。
它通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求。
目前为止Redis支持的键值数据类型如下：1.字符串类型2.散列类型3.列表类型4.集合类型5.有序集合类型redis的应用场景1.缓存（数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等）。
（最多使用）2.分布式集群架构中的session分离。
3.聊天室的在线好友列表。
4.任务队列。
（秒杀、抢购、12306等等）5.应用排行榜。
6.网站访问统计。
它通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求。
目前为止Redis支持的键值数据类型如下：1.字符串类型2.散列类型3.列表类型4.集合类型5.有序集合类型redis的应用场景1.缓存（数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等）。
（最多使用）2.分布式集群架构中的session分离。
3.聊天室的在线好友列表。
4.任务队列。
（秒杀、抢购、12306等等）5.应用排行榜。
6.网站访问统计。
2021/7/27 3:15:03
204.72MB
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SpringCloud是一个相对比较新的微服务框架，2016年才推出1.0的release版本.虽然SpringCloud时间最短,但是相比Dubbo等RPC框架,SpringCloud提供的全套的分布式系统处理方案。
2020/4/16 11:08:46
3.97MB
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这一章想讲一下Spark的缓存是如何实现的。
这个persist方法是在RDD里面的，所以我们直接打开RDD这个类。
它调用SparkContext去缓存这个RDD，追杀下去。
它竟然是用一个HashMap来存的，具体看这个map的类型是TimeStampedWeakValueHashMap[Int,RDD[_]]类型。
把存进去的值都隐式转换成WeakReference，然后加到一个内部的一个ConcurrentHashMap里面。
这里貌似也没干啥，这是有个鸟蛋用。
。
大神莫喷，知道干啥用的人希望告诉我一下。
现在并没有保存，等到真正运行Task运行的时候才会去缓存起来。
入口在Task的runTask方
这个persist方法是在RDD里面的，所以我们直接打开RDD这个类。
它调用SparkContext去缓存这个RDD，追杀下去。
它竟然是用一个HashMap来存的，具体看这个map的类型是TimeStampedWeakValueHashMap[Int,RDD[_]]类型。
把存进去的值都隐式转换成WeakReference，然后加到一个内部的一个ConcurrentHashMap里面。
这里貌似也没干啥，这是有个鸟蛋用。
。
大神莫喷，知道干啥用的人希望告诉我一下。
现在并没有保存，等到真正运行Task运行的时候才会去缓存起来。
入口在Task的runTask方
2020/8/17 19:09:26
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这一章想讲一下Spark的缓存是如何实现的。
这个persist方法是在RDD里面的，所以我们直接打开RDD这个类。
它调用SparkContext去缓存这个RDD，追杀下去。
它竟然是用一个HashMap来存的，具体看这个map的类型是TimeStampedWeakValueHashMap[Int,RDD[_]]类型。
把存进去的值都隐式转换成WeakReference，然后加到一个内部的一个ConcurrentHashMap里面。
这里貌似也没干啥，这是有个鸟蛋用。
。
大神莫喷，知道干啥用的人希望告诉我一下。
现在并没有保存，等到真正运行Task运行的时候才会去缓存起来。
入口在Task的runTask方
这个persist方法是在RDD里面的，所以我们直接打开RDD这个类。
它调用SparkContext去缓存这个RDD，追杀下去。
它竟然是用一个HashMap来存的，具体看这个map的类型是TimeStampedWeakValueHashMap[Int,RDD[_]]类型。
把存进去的值都隐式转换成WeakReference，然后加到一个内部的一个ConcurrentHashMap里面。
这里貌似也没干啥，这是有个鸟蛋用。
。
大神莫喷，知道干啥用的人希望告诉我一下。
现在并没有保存，等到真正运行Task运行的时候才会去缓存起来。
入口在Task的runTask方
2018/4/8 12:48:07
170KB
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Git是一款免费、开源的分布式版本控制零碎，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。
分布式相比于集中式的最大区别在于开发者可以提交到本地，每个开发者通过克隆（gitclone），在本地机器上拷贝一个完整的Git仓库。
分布式相比于集中式的最大区别在于开发者可以提交到本地，每个开发者通过克隆（gitclone），在本地机器上拷贝一个完整的Git仓库。
2019/11/19 18:17:46
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较好的并行遗传算法，采用主从节点分布式的计算策略，并使用分解协调的思想，对Pareto前沿进行分段，将计算任务分配到局域网上的多台计算机上完成
2015/6/26 11:40:33
491KB
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带有WebUI的分布式多用户Scrapy系统这是一个Django项目，允许用户通过Web界面创建，配置，部署和运行ScrapySpiders。
该项目的目标是构建一个应用程序，该应用程序将允许多个用户编写本人的抓取脚本，并将其部署到一组工人中，以分布式方式进行抓取。
该应用程序允许用户通过Web界面执行以下操作：创建一个Scrapy项目添加/编辑/删除草率项目添加/编辑/删除Scrapy项目管道编辑链接生成器功能（有关更多信息，请参见下文）编辑刮板功能（有关此内容，请参见下文）将项目部署到工作机在工作机上启动/停止项目显示工作机，数据库和链接队列的联机状态显示项目的部署状态显示报废的数量显示刮时项目中发生的错误数显示项目的开始/停止日期和时间建筑该应用程序捆绑了用于MongoDB的Scrapy管道（用于保存被抓取的项目）和用于RabbitMQ的Scrapy调度程序（用于在工作人员之间分配链接）。
这些代码是从和获取并改编的。
这是运行应用程序所需的内容：MongoDB服务器（可以是独立群集或分片群集，副本集未经测试）RabbitMQ服务器
该项目的目标是构建一个应用程序，该应用程序将允许多个用户编写本人的抓取脚本，并将其部署到一组工人中，以分布式方式进行抓取。
该应用程序允许用户通过Web界面执行以下操作：创建一个Scrapy项目添加/编辑/删除草率项目添加/编辑/删除Scrapy项目管道编辑链接生成器功能（有关更多信息，请参见下文）编辑刮板功能（有关此内容，请参见下文）将项目部署到工作机在工作机上启动/停止项目显示工作机，数据库和链接队列的联机状态显示项目的部署状态显示报废的数量显示刮时项目中发生的错误数显示项目的开始/停止日期和时间建筑该应用程序捆绑了用于MongoDB的Scrapy管道（用于保存被抓取的项目）和用于RabbitMQ的Scrapy调度程序（用于在工作人员之间分配链接）。
这些代码是从和获取并改编的。
这是运行应用程序所需的内容：MongoDB服务器（可以是独立群集或分片群集，副本集未经测试）RabbitMQ服务器
2016/5/27 6:14:32
5.95MB
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随着大数据产业在各个行业的落地生根，基于大数据的数据分析任务也越来越严峻。
一方面，传统的数据分析软件如SAS、SPSS等技术较为滞后、跟大数据平台的整合较差、好多算法无法胜任大数据模式，此外，成本也较高。
另一方面，基于大数据手段的新型数据分析软件层出不穷。
然而，很多该类型的分析软件只是包了一层开源软件的壳，缺乏很多实用的功能，没法用于生产环境的数据挖掘任务。
Sophon是一款注重实战的分布式机器学习平台。
除了丰富的分布式机器学习算法以外，它还实现了用户生产环境需求的功能，以及丰富的数据预处理算子。
尤其在深度学习领域，Sophon是国内第一家拥有图形化拖拽能力的深度神经网络训练平台，优化了分布式GPU调用，能够用于文本、图像等常见的深度学习领域。
一方面，传统的数据分析软件如SAS、SPSS等技术较为滞后、跟大数据平台的整合较差、好多算法无法胜任大数据模式，此外，成本也较高。
另一方面，基于大数据手段的新型数据分析软件层出不穷。
然而，很多该类型的分析软件只是包了一层开源软件的壳，缺乏很多实用的功能，没法用于生产环境的数据挖掘任务。
Sophon是一款注重实战的分布式机器学习平台。
除了丰富的分布式机器学习算法以外，它还实现了用户生产环境需求的功能，以及丰富的数据预处理算子。
尤其在深度学习领域，Sophon是国内第一家拥有图形化拖拽能力的深度神经网络训练平台，优化了分布式GPU调用，能够用于文本、图像等常见的深度学习领域。
2018/7/18 12:56:15
4.94MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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