1.必须要安装RestTemplateCore包 2.请求服务,必须要知道 a Consul服务器的地址:b 请求的服务名 ;c 具体请求的api接口 利用RestTemplateCore简化调用Consul中的服务代码如下: 实现对Product服务的查询…

Docker consul的容器服务更新与发现 1.概述 2.部署 1.概述: (1)什么是服务注册与发现: 服务注册与发现是微服务架构中不可或缺的重要组件.起初服务都是单节点的,不保障高可用性,也不考虑服务的压力承载,服务之间调用单纯的通过接口访问.直到后来出现了多个节点的分布式架构,起初的解决手段是在服务前端负载均衡,这样前端必须要知道所有后端服务的网络位置,并配置在配置文件中. 这里就会有几个问题:●如果需要调用后端服务A-N,就需要配置N个服务的网络位置,配置很麻烦 ●后端服务的网络位置…

Docker consul的容器服务更新与发现 目录 Docker consul的容器服务更新与发现 一.Consul简介 1. 服务注册与发现 2. consul概述 3. consul的两种模式 4. consul提供的一些关键特性 二.consul部署 1. 服务器配置 2. consul服务器 2.1 建立consul服务 2.2 查看群集信息 2.3 通过http api获取群集信息 3. registrator服务器 3.1 安装Gliderlabs/Registrator 3.2…

目录 1.服务的介绍 2.Windows系统中的服务 3.Linux系统中服务的分类 4.独立的服务和基于xinetd服务的区别 5.如何查看一个服务是独立的服务还是基于xinetd的服务 (1)查看系统中独立的服务 (2)查看系统中基于xinetd的服务 1.服务的介绍 计算机中的服务是一种能执行指定系统功能的程序,在系统后台运行. 服务应用程序通常可以在本地和通过网络为用户提供一些功能,每个程序都有一定的或者说是特定的功能,它所提供的所能实现的未必是你直接需要的,有的是以便支持其他的程序,尤…

python利用or在列表解析中调用多个函数.py """ python利用or在列表解析中调用多个函数.py 2016年3月15日 05:08:42 codegay """ '''有时候我会在列表解析中write文件, 或者调用print显示输出,不是为了收集结果, 而是因为能省代码行数''' #代码例子1 with open("a.txt","w+") as f: [print(str(r)) for…

如何在C++中实现反射机制,应该算是C++开发中经常遇到的问题之一.C++程序没有完整的元数据,也就无法实现原生的反射机制.从性能的角度讲,这样的设计不难理解,毕竟在运行时储存这些元数据需要额外的开销.不为你不使用的东西付出代价,这是C++的哲学,所以当我们需要反射机制时,我们得自己来实现它.所幸如今各种C++的反射实现已经相当成熟,比如boost::reflect,以及本文所使用的Qt. Qt是常见的C++跨平台应用程序框架之一,除了用于开发GUI程序之外,Qt本身也是一套完整的C++库.不同…

第14章 利用SVD简化数据 SVD 概述 奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition): 提取信息的一种方法,可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征.从生物信息学到金融学,SVD 是提取信息的强大工具. SVD 场景 信息检索-隐形语义检索(Lstent Semantic Indexing, LSI)或 隐形语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA) 隐性语义索引:矩阵 = 文档 + 词语 是最早的 SVD 应用之一,我们…

如何利用反射简化Servlet操作   一.反射的实现 新建类BaseServlet,继承HttpServlet(不需要在web.xml文件中配置) 1.在doPost()方法中处理请求乱码,并调用doGet()方法 //处理post请求乱码,只需要在getParamter方法第一次调用前,设置request的编码 request.setCharacterEncoding("utf-8"); 调用doGet() 2.doGet()中: //获取用户传递的请求参数 String meth…

利用占位符替换word中的字符串和添加图片   ///<summary>         /// 替换word模板文件内容,包括表格中内容         /// 调用如下:WordStringsReplace("D:/CNSI/CNSI_1.doc", new ArrayList() { "old1", "old2" }, new ArrayList() { "new1", "new2" })…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第14章 - 利用SVD简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度的数据集. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结…