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在高併發互聯網系統中，負載均衡是保證服務高可用、均衡請求壓力和提高吞吐量的核心組件。Nginx和HAProxy作為主流負載均衡器，通過合理的調度策略、緩存優化、連接管理和監控配置，可以在高併發場景下保證系統穩定。本文從架構設計、負載均衡策略、高併發優化、緩存與加速、監控與告警、工程化部署及性能調優等方面分享實踐經驗。 一、負載均衡架構設計
當你在本地、測試環境和 CI 中跑同一組測試時，是否遇到過這樣的困惑：同一段業務邏輯在不同配置、不同 Locale 下的表現不盡相同，但你又不想為每種場景複製一堆幾乎一樣的測試類？如果把所有分支邏輯都塞進一個測試方法裏，又會讓測試變得臃腫難以維護。有沒有一種方式，可以讓測試代碼保持簡潔，卻能優雅地在多種“環境切面”下重複執行整套測試？這正是 JUnit 5 中 @ClassTem
Apache Kafka多數據中心部署是構建高可用、容錯分佈式系統的關鍵策略。Sarama作為Go語言中最成熟的Kafka客户端庫，提供了強大的工具來管理跨地域Kafka集羣。本文將深入探討使用Sarama實現多數據中心部署的最佳實踐，幫助您構建穩定可靠的跨地域消息系統。 多數據中心架構的核心優勢 跨地域部署Kafka集羣能夠帶來顯著的業務價值：
幫人做一個遙感數字圖像處理的小功能，其中的數據源是Landset圖像，八位灰度。 然而Winform真的太弱了，System.Drawing下的PixelFormat（像素格式）枚舉居然沒有提供八位灰度模式，無奈只好用 PixelFormat.Format8bppIndexed（八位顏色索引）替代，可是問題又來了··· 要使顏色索引模式生效，
項目概述 MASt3R（Grounding Image Matching in 3D with MASt3R）是一個專注於三維圖像匹配的開源項目，其核心功能是通過深度學習模型實現高精度的圖像匹配與三維重建。項目採用模塊化設計，遵循Python最佳實踐，確保代碼的可維護性和擴展性。 目錄結構解析 MASt3R項目採用清晰的層次化目錄結構，主
回答這個問題，需要用到黃金圈理論。 什麼是黃金圈理論？黃金圈理論是國際知名營銷專家、作家Simon Sinek 在2011 年提出的，這是一種由內 向外的思維模式。黃金圈理論提倡用Why、How、What 三個圈來思考或決策，如圖1-1 所示。 圖1-1 黃金圈理論 黃金圈由三個W 組成， 分別為 Why（為什麼這麼做）、
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2402.03302 Code： https://github.com/JiarunLiu/Swin-UMamba 摘要： 醫學圖像分割的挑戰在於應該同時整合多尺度信息，從局部細節到全局依賴關係。但現有方法難以有效建模長距離的全局信息： 卷積神經網絡（CNN）由於受限於局部
儘管近年來卷積神經網絡很大地促進了計算機視覺的發展，但一個重要方面很少被關注：圖像大小對被訓練的任務的準確性的影響。在本文介紹了一篇谷歌在ICCV2021的工作，作者提出了一個可學習的調整器模型（resizer model）來提高模型的性能。 【寫在前面】 儘管近年來卷積神經網絡很大地促進了計算機視覺的發展，但一個重要方面很少被關注：圖像大小
你是否曾在JavaScript面試中栽倒在看似簡單的代碼題上？是否疑惑為什麼兩個看似相同的對象比較會返回false？本文將通過分析README.md和zh-CN/README-zh_CN.md中的經典面試題，揭示JavaScript中那些看似違背直覺卻至關重要的概念，幫你建立前端"量子思維"。 變量提升與作用域：薛定諤的變量狀態 JavaScript中的變量聲明提升(
