如何设计RESTful API

在如今的互联网时代,Web服务随处可见,REST这个词也经常出现。特别是现在微服务架构和前后端分离架构日益盛行,服务间越来越多的采用RESTful API通信,Java这门语言更是在Java SE 5中制定了JAX-RS(Jakarta/Java RESTful Web Services)规范,提供了一系列注解帮助开发者方便的构建符合RESTful风格的Web服务,当然REST和语言是没有直接关系的。但我发现很多人其实没有特别好的理解REST,或者说号称自己设计的是RESTful API,但实际

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Flink的窗口介绍

Flink的Watermark细节介绍一文中提到了Watermark其实主要就是解决Event Time + Window中的数据完整性问题的,本文作为那篇文章的补充,再介绍一下Window这个概念。关于这部分,我觉得官方文档已经介绍的非常详细了,如果你是Flink使用者,强烈建议好好读几遍。我这里就主要概括性的介绍一下,作为前面文章的补充,同时解决前文遗留的一个问题。What & Why什么是Window?为什么需要Window?流处理里面一般都是事件驱动的(Spark是微批),即每个事件来就

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Flink的Watermark细节介绍

在前面的流处理随谈一文中已经简单介绍了Watermark,本文主要再结合Flink具体分析一下,作为补充。理论如果看完之前的文章,已经完全理解了Watermark,那可以直接跳过这部分,看实战部分。如果还不太理解,我通过几个问题来阐述一下,帮助你理解。要注意的是下面的描述方式和实际实现未必完全一样(有些甚至是我的个人观点),但可以帮助你更好的理解。What?Watermark是什么?从不同的维度可以有不同的理解从Watermark的计算角度看:可以将Watermark理解为一个函数:$F(P)

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SaaS中多租户数据库设计方案

多租户(Multi-Tenancy)是SaaS中一个基础功能,本文介绍多租户下的数据库设计。数据库中的层次结构一般的关系型数据库中分三个层级:database.schema.table:database:即数据库实例,通过create database命令来创建数据库实例。体现到操作系统层面不同的数据库实例一般对应不同的目录。schema:通过create schema命令来创建schema,一个数据库实例下面可以包含多个schema,不同schema中的表、索引、视图、存储过程等对象是隔离的。

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流处理随谈

说到流处理,很多后端工程师,特别是大数据工程师应该都不陌生,Storm、Spark以及如日中天的Flink应该或多或少的听过或者用过。本文从下面几个方面简单聊聊流处理:流处理发展史流处理中的一些重要思想和设计一些流处理框架的简单对比(Storm、Spark、Flink、Google Cloud Dataflow、Kafka Stream)注:本文说的Spark都指其流式部分,即Spark (Structured) Streaming.流处理发展史第一阶段:批处理。大数据处理的最早期是批量计算,代

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机器视觉实战5:安卓端目标检测App开发

上篇文章《机器视觉实战4:OpenCV Android环境搭建(喂饭版)》中介绍了如何使用Android Studio搭建OpenCV开发环境,本节基于之前搭建好的环境开发一个基于神经网络的目标检测App。准备模型首先从这里下载已经训练好的模型文件:deploy.prototxt:神经网络结构的描述文件mobilenet_iter_73000.caffemodel:神经网络的参数信息这个模型是使用Caffe实现的Google MobileNet SSD检测模型。有个Caffe Zoo项目,收集了

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机器视觉实战4:OpenCV Android环境搭建(喂饭版)

本文介绍如何构建OpenCV Android开发环境,在OpenCV与Android Studio集成的过程中,看了很多文章,但实际操作的时候都还是多多少少碰到了一些问题,所以写一篇文章,总结记录一下,也希望能够帮助到他人。我使用的环境是:MacOS 10.15.3Android Studio 3.6.1(下载,包含MacOS Android SDK)OpenCV Android SDK 3.4.9(下载)环境准备Android Studio的安装就不说了非常简单(只要你网络畅通),OpenCV

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机器视觉实战3:基于Hog特征的目标检测

上篇文章《机器视觉实战2:基于Haar特征的目标检测》中介绍了如何使用Haar特征进行目标检测,本文介绍另外一种目标检测算法:基于HOG特征的目标检测。该算法是在Dalal和Triggs于2005年发表的论文 Histogram of Oriented Gradients for Human Detection 中提出的,他们当时正在研究行人检测。HOG特征和Haar特征类似,都是一种提取特征的算法,其原理都是选择一个窗口,然后使用这个窗口去滑过图片的所有区域(如下图),每滑动一次就会产生一个特

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  • QwQ: 按照教程配置IIS8.5主机环境Typecho伪静态问题终于解决...
  • W_Z_C: 果然可以,看了半天文档竟然没有发现这个插件,也是醉了……
  • xiongjunkun: hi, 你好, 能够详细解释一下导致filebeat重传的第二种...
  • NYC: 客气了
  • Aidan: 博主您的博客写的非常好,相见恨晚 ps: 不好意思,有点激...
  • Aidan: 博客您的博客写的非常好

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