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共享事务 共享事务 与全局事务里讨论的单个服务使用多个数据源正好相反，共享事务（Share Transaction）是指多个服务共用同一个数据源。这里有必要再强调一次“数据源”与“数据库”的区别：数据源是指提供数据的逻辑设备，不必与物理设备一一对应。在部署应用集群时最常采用的模式是将同一套程序部署到多个中间件服务器上，构成多个副本实例来分担流量压力。它...

状态设计模式 简介 脚本设置 项目设置 状态设计模式 简介 当有许多状态需要处理,但一次只能将一个脚本附加到一个节点上时,编写游戏脚本是很困难的.与其在玩家的控制脚本中创建一个状态机,不如将状态分离出来,分成不同的类,这样会使开发更加简单. 用Godot实现状态机的方法有很多,下面是一些其他方法: 玩家的每一个状态都可以有一个子节点,...

如何成为 Apache Committer 宽泛的标准 如何成为 Apache Committer 宽泛的标准 这篇文章将介绍如何成为一名 Apache Committer；简单来说可分为以下几个步骤： 理解和认同 Apache 运作方式和理念 (Apache Way)，并以此理念来与其他人协同工作； 参与项目，可以从贡献文档，回答社区问题...

5. 与用户代理合作 5. 与用户代理合作 对于一个项目来说，客户团队里包括一个或多个真实用户是极其重要的。虽然其他人可以猜想用户如何使用软件，但事实上往往还在于实际用户。 遗憾的是，我们很难有机会与实际用户一起工作。 例如，我们在开发一个广泛通用的产品，用户遍及全国各地，但我们没法也不适宜把一个（或多个）用户带到现场，与我们一起编写故事。...

1.2.3.2.5 维护 TiDB 集群所在的 Kubernetes 节点 1. TiDB 与 PD 所在服务器异常下线 2. TiKV 所在服务器异常下线 1.2.3.2.5 维护 TiDB 集群所在的 Kubernetes 节点 1. TiDB 与 PD 所在服务器异常下线 由于节点维护需要至少 4 台服务器才能操作完成，本节基于 kin...

14、半监督学习 上篇主要介绍了机器学习的理论基础，首先从独立同分布引入泛化误差与经验误差，接着介绍了PAC可学习的基本概念，即以较大的概率学习出与目标概念近似的假设（泛化误差满足预设上限），对于有限假设空间：（1）可分情形时，假设空间都是PAC可学习的，即当样本满足一定的数量之后，总是可以在与训练集一致的假设中找出目标概念的近似；（2）不可分情形时，...

对新贡献者的建议 快速入门 方针 FAQ 对新贡献者的建议 新来的贡献者，不知道该怎么办？ 想要提供帮助但是不知道如何开始？ 那这就是为你准备的部分。 基本工具和工作流程 如果您是 Django 新的贡献者，那么 :文档:/intro/contributing 教程将为您介绍这些工具和工作流程。 快速入门 从这些简单的任务开始，去...

TensorFlow 官方文档中文版 你正在阅读的项目可能会比 Android 系统更加深远地影响着世界！ 缘起 内容来源 参与者（按认领章节排序） 翻译 校对 进度记录 花絮 持续改进 感谢支持 离线版本 Tex-PDF 修订版 TensorFlow 官方文档中文版 你正在阅读的项目可能会比 Android 系...

可靠性指标 可靠性指标 很多领域一般都喜欢谈服务可靠性，用几个 9 来说事。这几个 9 其实是粗略代表了概率意义上系统能提供服务的可靠性指标，最初是电信领域提出的概念。 下表给出不同指标下，每年允许服务出现不可用时间的参考值。 指标 概率可靠性 每年允许不可用时间 典型场景 一个九 90% 1.2 个月 不可用 ...