组件自动伸缩 组件自动伸缩的原理 组件水平自动伸缩 水平自动伸缩的算法 组件自动伸缩的使用 最大实例数 最小实例数 指标 一个演示例子 创建组件 hpa-example 配置自动伸缩 增加负荷 降低负荷 水平伸缩记录 组件自动伸缩 组件的负载会不停的变化, 时高时低, 很难为其配置合适的资源; Rainbond 引入自动伸缩,...

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RPCX 起步 端对端的例子 服务器端开发 客户端同步调用 客户端异步调用 多服务调用 服务器端的代码 客户端代码 RPCX 起步 rpcx 是一个分布式的服务框架，致力于提供一个产品级的、高性能、透明化的RPC远程服务调用框架。它参考了目前在国内非常流行的Java生态圈的RPC框架Dubbo、Motan等，为Go生态圈提供一个丰富功能...

一、迪杰斯特拉算法介绍 二、迪杰斯特拉算法图解 三、迪杰斯特拉算法的代码说明 一、迪杰斯特拉算法介绍 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法，用于计算一个节点到其他节点的最短路径。它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想)，直到扩展到终点为止。 基本思想 ​ 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时...

RoadMap 预置模型 易用性 性能优化 架构演进 MindInsight调试调优 MindArmour安全增强包 推理框架 RoadMap 以下将展示MindSpore近一年的高阶计划，我们会根据用户的反馈诉求，持续调整计划的优先级。 总体而言，我们会努力在以下几个方面不断改进。 提供更多的预置模型支持。 持续补齐API和...

PaddleLite使用MTK APU预测部署 支持现状 已支持的芯片 已支持的设备 已支持的Paddle模型 已支持（或部分支持）的Paddle算子 参考示例演示 测试设备(MT8168-P2V1 Tablet) 准备设备环境 准备交叉编译环境 运行图像分类示例程序 更新模型 更新支持MTK APU的Paddle Lite库 其它说...

4.3 自顶向下设计 4.3 自顶向下设计 采用传统过程式语言进行模块化编程时，主要通过自顶向下方法来进行系统设计。 自顶向下设计也称为逐步求精（stepwise refinement），是将一个系统逐层分解为子系统的设计过程。首先，对整个系统进行概要设计，指明构成系统的顶层子系统有哪些，注意在 此并不给出各个子系统的细节。其次，对每个子系统重复这个...

场景描述 解决方法 示例 场景描述 由于HTTP协议的非安全性，在网络中传输的数据能轻易被各种抓包工具监听。在实际应用中，业务对应用或服务间传输的敏感数据有较高的安全要求，这类数据需要特别的加密保护（业务不同对算法要求不同），这样即使内容被截获，也可以保护其中的敏感数据不被轻易获取。 解决方法 服务间的通信离开不序列化和反序列化，对于上述的...

13.13 实现一个计时器 问题 解决方案 讨论 13.13 实现一个计时器 问题 你想记录程序执行多个任务所花费的时间 解决方案 time 模块包含很多函数来执行跟时间有关的函数。尽管如此，通常我们会在此基础之上构造一个更高级的接口来模拟一个计时器。例如： import time   class Timer : ...