其他

       最近看了一篇論文：《ABC：於體繫結構、面向構件的軟體開發方》，梅宏等著。        這篇文章主要講了2點。 一， 什麼是基於構件的軟體開發（CBSD）。 二， 如何使用ABC方法來進行面向構件的軟體開發。      

引言 我們會經常遇到越來越多的客戶要求完成根本不使用 SOA 的項目，而僅僅在其中實現企業服務匯流排（Enterprise Service Bus，ESB）體繫結構。此類面向 ESB 的體繫結構並不困難，但是其成功與否卻難下定論。要求進行此類項目的客戶並不瞭解這一點：面向 ESB 的體繫結構並不帶來業務價值。基於面向 ESB 的體繫結構的項目需要成為基於 SOA 的項目，才能協助確保成功地提供業務價值。 僅使用 ESB 體繫結構 SOA 基於業務需求。SOA 可保持 IT

SCA（Service Component Arichitecture） 效果：實現了業務組件和傳輸協議的分離，可以處理各種平台組件的整合。 內容：SCA思想的具體實現是SCA標準和SCA的容器環境。 SCA容器實現了將複雜的服務元件整合過程隱藏在容器內部，開發人員之需要按照SCA的標準去開發和整合服務，最終部署到SCA的容器裡面即可。SCA容器的實現很複雜，有關其容器的組成與架構也是一種商業秘密。 SCA SCA服務元件 -->服務模組 -->

引言 除了最簡單的解決方案以外，企業服務匯流排是所有基於服務導向架構解決方案的核心組成部分。那麼 ESB 究竟是什麼呢。您可以在整個 IT 行業中找到許多定義。本系列文章從 IBM 的角度（或者更準確地說，是在 IBM SOA Foundation 的上下文中）定義企業服務匯流排。要從本系列中獲得最大的價值，您應該首先閱讀有關 IBM SOA Foundation 的內容。 本系列用抽象的術語討論 ESB 並避免討論產品細節；也就是說，本系列不討論 IBM WedSphere ESB

ICP原理 ICP(Iterative closet point method)迭代最近點法，用於兩組資料之間的配准，其實現的具體步驟如下 對於兩組點云： P P、 Q Q step1：選擇控制點 pi→∈P \vec{p_{i}}\in{P}、設定 T T的初始值 T0=T0 T^{0}=T_{0}

倒排索引：倒排索引是文檔檢索系統中最常用的資料結構，被廣泛的應用於全文檢索搜尋引擎。它主要用來儲存某個單詞（或片語），在一個文檔或一組文檔中的儲存位置的映射，即提供了一種根據內容來尋找文檔的方式，由於不是根據文檔來確定文檔所包含的內容，而是進行了相反的操作，因而被稱為倒排索引。 例如： Input：輸入有三個檔案 news1 : Hello, World! Hello, Urey! news2 : Hello, MapReduce! news3 : Hello,

使用hadoop版本為2.2.0 倒排索引簡單的可以理解為全文檢索索引某個詞 例如：在a.txt 和b.txt兩篇文章分別中尋找統計hello這個單詞出現的次數，出現次數越多，和關鍵詞的吻合度就越高 現有a.txt內容如下： hello tom hello jerry hello kitty hello world hello tom b.txt內容如下： hello jerry hello tom hello world

       今天做了一把好事者，對比了IP層協議號和TCP層連接埠號碼重複情況。        IP層的協議欄位表明了傳輸層所使用的協議，便於確定資料從底層開始解碼分用到上層的時候所使用的解碼程式，該欄位為一個位元組，因此最多能夠表徵256個協議，在IANA的官方資料庫，這裡，給出了目前分配的IP協議欄位的協議號對應的協議。      

倒排索引的用處

下述為具體安裝的操作，時間原因，略微有點幹，中間有點小坑，文末有具體解決方案，KI的x-pack下載耗時比較長，這裡不過多介紹。 環境： centos 6.5 介質： elasticsearch-5.5.0.tar.gz kibana-5.5.0-linux-x86_64.tar.gz jdk-8u51-linux-x64.rpm 環境準備： #### set selinux status cat /etc/selinux/config |grep

http://www.cnblogs.com/sxt-zkys/archive/2017/07/24/7229857.html Hadoop之HDFS 著作權聲明：本文為yunshuxueyuan原創文章。 如需轉載請標明出處： http://www.cnblogs.com/sxt-zkys/ QQ技術交流群：299142667 HDFS介紹 HDFS（Hadoop Distributed

前言： 1.部署的ELK架構為Elasticsearch(以下簡稱ES)+Logstash+Kibana+Filebeat 2.Filebeat部署在需要收集日誌的節點上，負責收集日誌。接著交由Logstash和ES過濾分析，然後傳輸並集中在Kibana系統上進行可視化展示 3.非叢集部署none-cluster 4.其中Elasticsearch，Kibana均為由5.5.2 → 6.0.0 ；而Logstash即由5.5.2 → 6.0.1；Filebeat 5.5.2

最近在學習cocos2dx，從網上下載了一個叫趙雲要格鬥的原始碼，去在編譯的時候getTouchDispatcher() 方法找不到，於是就去找度娘，值此之際正好學習下Cocos2d-x-3.0觸屏事件的觸屏事件 解決上面的問題：getTouchDispatcher()是在2.0時代的方法，在3.0以後就廢棄了 2.0時代： 預設情況下CCLayer都是沒有啟動觸摸事件的，所以需要在初始化函數中  this->setTouchEnabled(true);

       有這樣一個神奇的網站，見這裡，這次我們介紹的是另一個同樣神奇的網站，見這裡。那麼這兩者之間有什麼關係呢。在httparchive中給出了兩者之間的關係，如下： Successful societies and institutions recognize the need to record their history - this provides a way to review the past, find

以前用hadoop2.2.0隻搭建了hadoop的高可用，但在hadoop2.2.0中始終沒有完成YARN HA的搭建，直接下載了hadoop最新穩定版本2.6.0完成了YARN HA及HADOOP HA的搭建流程，沒有仔細看hadoop的官方文檔，貌似hadoop2.2.0不支援YARN HA，如果說錯了謝謝指正呀，下面總結一下我的搭建流程： 首先完成虛擬機器的搭建： 機器名 IP 安裝軟體

本文轉自：http://www.ibm.com/developerworks/cn/webservices/ws-sca/        本文將介紹SCA編程模型中的基本概念，並以一個簡單的例子來說明它的一些基本用法，期待能夠拋磚引玉，並為讀者以後深入理解SCA打下基礎。 概覽        目前業界主要的軟體廠商都在大力推廣面向服務的架構（Service Oritented

最近學習Elasticsearch，順便記錄下操作步驟，供日後參考 安裝環境 CentOS release 6.6 1、因Elasticsearch是基於Java寫的，所以它的運行環境中需要java的支援，在Linux下執行命令：java -version，檢查Jar包是否安裝 安裝java版本至少是1.8以上 2、首先準備下載Elasticsearch5.5.2 安裝包

網路相關大資料分析架構用kafka + spark + hadoop比較好，還是ELK的解決方案比較好。不考慮機器學習，主要是用到spark的sql和streaming來做定時處理和資料彙總查詢，發現elk也能完成同樣的功能，ELK是不是相對來說輕量很多，更容易部署和維護。 不是同一個領域的東西 elk主要做搜尋，日誌，不太適合做大資料統計，當然資料量不大，或者在現有資料上順便支援還行的，但是在統計分析上和hadoop、spark之流不可比較。而且技術棧、工具鏈上也是天差地別。

前言：        隨著Angular的深入實踐，對於typescript用法一些細節之處很值得去總結的，請隨小編一起來看看吧。 本文：       find       this.eachName = this.allCount.find(x => x.id == Id).index;     forEach

前言：    隨著項目的深入實踐，ng項目的開發、構建、部署也越來也明晰，請隨小編來看看吧。 本文： 架構搭建 ng new myProject cnpm install ng serve 構建 開發環境構建：ng build  生產環境構建：ng build --env=prod 伺服器部署 1.tomcat部署：構建後的包，放在webapps下，啟動tomcat即可，訪問地址：ip+連接埠+包名+宿首頁面名稱 2.