前言 最近有一个项目用到了搜索引擎,这里记录下使用过程中遇到的一些问题和解决方案. 0.准备工作 1)安装elasticsearch 2)安装Marvel 3)安装head tips:在es的配置文件(/config/elasticsearch.yml)中可以看到es设置的对外服务的http端口,默认为9200 http.port: 9200 但是我们的服务器没有开放9200端口,因此需要改配置文件,这里改为: http.port:8080 这时head和sense就都可以访问了,如下地址: h

转自:http://www.aiweibang.com/m/detail/104476372.html?from=p 随着WebRTC标准的逐步推广,实时音视频通讯技术受到越来越多公司和技术人员的关注.对于交互式音视频应用而言,稳定.低延时.通话质量清晰可靠是其基本需求.在互联网环境下,音视频的通话质量与以下因素有关:一是编码码率.帧率和分辨率等编码因素:二是网络的接入类型和接入设备性能:三是对丢包.抖动.乱序以及网络拥塞的自适应调整能力,即QoS(Quality of Service,服务质量

NB-IOT(NarrowBand Internet of Things,窄带IoT)是一种基于蜂窝的窄带物联网技术,支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接.NB-IOT在物联网应用广泛,许多领域都充分给予好评.那么NB-IOT设计有哪些关键技术呢? NB-IoT相比GSM提升了20dB的增益,其MCL(Maximum Coupling Loss,最大耦合路损)达到164dB,以期望能覆盖到地下车库.地下室以及地下管道等信号难以到达的地方.为了支持广/深覆盖,其关键技术点包括: 关键技术点1:高功

引 言    流水线技术通 过多个功能部件并行工作来缩短程序执行时间,提高处理器核的效率和吞吐率,从而成为微处理器设计中最为重要的技术之一.ARM7处理器核使用了典型三级流 水线的冯·诺伊曼结构,ARM9系列则采用了基于五级流水线的哈佛结构.通过增加流水线级数简化了流水线各级的逻辑,进一步提高了处理器的性能. ARM7的三级流水线在执行单元完成了大量的工作,包括与操作数相关的寄存器和存储器读写操作.ALU操作以及相关器件之间的数据传输.执行单元的工作往 往占用多个时钟周期,从而成为系统性能的瓶颈

Apache Kafka官网提供的性能说明: Benchmarking Apache Kafka: 2 Million Writes Per Second (On Three Cheap Machines)

互联网DSP广告系统架构及关键技术解析 宿逆 关注 1.9 2017.10.09 17:05* 字数 8206 阅读 10271评论 2喜欢 60 广告和网络游戏是互联网企业主要的盈利模式 广告是广告主通过媒体以尽可能低成本的方式与用户达成接触的商业行为.也就是说按照某种市场意图接触相应人群,影响其中潜在用户,使其选择广告主产品的几率增加,或对广告主品牌产生认同,通过长期的影响逐步形成用户对品牌的转化. 一个好的DSP系统需要满足: 拥有强大的RTB(Real-Time Bidding)的基础设

广告和网络游戏是互联网企业主要的盈利模式 广告是广告主通过媒体以尽可能低成本的方式与用户达成接触的商业行为.也就是说按照某种市场意图接触相应人群,影响其中潜在用户,使其选择广告主产品的几率增加,或对广告主品牌产生认同,通过长期的影响逐步形成用户对品牌的转化. 一个好的DSP系统需要满足: 拥有强大的RTB(Real-Time Bidding)的基础设施和能力. 拥有先进的用户定向(Audience Targeting)技术. 首先,DSP对其数据运算技术和速度要求非常之高.从普通用户在浏览器中地

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一个PDF文档从大到小可以分成如下几个要素:文档.章节.小节.段落.表格.列表. com.lowagie.text.Document表示PDF文档.必须为它创建一个PDF写入器,即com.lowagie.text.pdf.PdfWriter对象,写入器的作用是将Document对象与目标文件关联起来.调用 Document 的open方法便打开了与目标文件的连接:Document的add 方法用于为文档添加章节  . 2 com.lowagie.text.Chapter表示PDF文档中的章节.它

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大数据关键技术 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样,存储和分析挖掘的数据量庞大,对数据展现的要求较高,并且很看重数据处理的高效性和可用性. 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一,且存储.管理和分析数据量也相对较小,大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理.对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言,传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性,根据CAP理论,难以保证其可用性和扩展性. 传统的数据处理方法是以处理器为中心,而大数据环境下,需要采取以数据为中心的模式,减少数据移动带来

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