oa文件管理系统：军工企业审核之分布式系统架构中使用发号器

ithub.com/didi/tinyid "tinyid") 方案测试报告 测试环境 报告汇总 参考 为什么使用发号器 复杂分布式架构系统中，需要保证生成id全局唯一 适用兼容kubernetes弹性扩容，自动重启等场景，无需维护现在雪花算法中使用的的workerid 对于以后业务可扩展强，可以为所有业务提供全局唯一id 方案一 美团leaf发号器leaf-segment数据库方案(业务中不可接受出现连续id可跳过) 缺点 id号码不够随


ofo大数据报告被指“数据造假”，微软小冰入驻芒果台将与何炅搭档主持 | 大数据24小时:

据介绍，杨正洪博士是国内知名的云计算、大数据、物联网和移动互联网应用专家，曾在ibm硅谷实验室工作了l0年时间。 此次加盟sinobbd，杨正洪将主要负责集团大数据管理平台的开发及运营，并主持大数据相关产品的自主创新设计工作。? 六、浪潮集团发布“城市云”战略，专注为政府提供云计算服务自2011年，云计算、大数据服务商浪潮集团正式推出“政务云”概念以来，已经先后与我国多个省、市、自治区达成了战略合作关系，并共同打造了数十家云计算数据中心 为了进一步推动政务云的实施，日前，浪潮又发布了“城市云”战略，宣布将在全国布局200朵城市云，推动传统产业转型升级。 七、财务大数据公司“中财信”新三板挂牌上市成立于2006年10月的中财信总部位于山东潍坊，专注于为政府部门、大型企事业单位提供软件解决方案、应用软件开发、技术咨询和服务，其主营业务包括电子政务应用软件开发

html、cssbootstrap、jsjquery、ajax与json数据交互总结:

设计个个人网站，利用css、javascript、html5、jquery库和ajax等实现网站各功能模块，下面介绍我设计的网站各大功能模块： 个人简历模块： 包涵个人基本信息（利用css的float和 clear属性实现个人照片与文字的浮动排版）、求学经历、获奖情况、参与社团、兴趣爱好等（一个方面组织成一张网页），利用框架技术实现在同一区域显示不同网页内容。? 登入首页　　利用文字、图片（使用ajax实现图片轮转）展示家乡特产和美食? 家乡旅游景点利用文字、图片、视频（自拍视频，配字幕和解说）展示123564.png成绩显示 班级通讯录或班级学生成绩展示：使用ajax基于本地xml或json数据实现班级通讯录或学生成绩册在网页上展示。

【谷歌】停止与华为合作，限制华为使用安卓系统:

app（应用程序），例如chrome（浏览器），youtube（视频网站），gmail（邮箱）以及背后的服务。 因为海外用户下app可没中国这么方便，没有中国这么多互联网公司提供配套服务，所以海外华为手机大都用谷歌的app。 现在谷歌中止合作导致华为手机上的服务和更新没了，海外用户的app都不能用了，肯定会大受影响。单从手机出货量的角度来看，海外市场为华为贡献接近一半的出货量。 华为起家是靠生产和销售通讯设备，比如交换机、路由器等。 ?华为靠着恐怖的基站建设能力，打入亚非拉市场；靠着技术过硬、服务到位打入欧洲高端市场。 一路上踩倒的通路设备商不计其数，它们是瑞典的爱立信、芬兰的诺基亚、美国的思科、法国的阿尔卡特等等。 做到通讯设备的第一后，华为又把眼光转向以手机为主的消费者业务。

华为腾讯为用户数据“掐架”；苹果加强在部分国家的数据采集 | dt数读:

据媒体报道，华为、腾讯双方纠纷起因源于华为旗下互联网手机品牌荣耀在2016年12月发布的荣耀magic手机，目前该款手机可根据微信聊天内容自动加载地址、天气、时间等信息；通话、购物等时候也能提示相关服务信息 而就在不久前，苹果官方网站已经坐实了这个消息，据官网文件指出，苹果的厢式货车正在美国、英国、法国、意大利、西班牙等地进行数据收集，对于此行的目的，官方辞令是“用于提升苹果地图产品性能”。 虽然库克曾否认苹果的造车计划，不过向来保密到家的苹果，未来推出自家的icar也不是没有可能。 3 阿里巴巴联合13个省市，用大数据打假据央广网8月2日报道，在阿里巴巴公布“大数据打假地图”一个月后，全国及13个省市双打办、双打成员单位与阿里巴巴代表近日齐聚杭州，召开“云剑联盟”行动会议，探讨线下跨区域联合打假行动方案 记者根据《白皮书》数据初步统计发现，中国大数据产业2016年产业规模达14500亿元，2020年将达5万亿元。

ai影响因子：4月份都有哪些企业研究院在影响你？:

「ai 影响因子」是雷锋网学术频道 ai 科技评论旗下数据库项目，旨在呈现国内企业研究院学术&开发实力，为高校学生及从业者提供在会议期刊论文、数据集比赛及开发项目三大领域的横向对比参考。 百度「燎原计划 2018」暨百度 ai 开发者实战营第二季（首站北京）发布三项重大消息：开放 easydl 平台、发布「深度学习工程师评价标准」、人脸识别全部接口面向中小企业与开发者将永久免费。 搜狗搜索宣布正式上线海外权威健康信息，基于搜索技术积淀和机器翻译技术，整合了全球 700 余家权威健康网站的近千万优质内容，提供给中国用户。 据悉，目前整合的内容中，包括美国国立卫生研究院、美国食品和药物管理局等 41 家政府机构网站，美国癌症学会、美国心脏协会等 312 家医疗行业协会，梅奥诊所、克利夫兰诊所、美国有线电视新闻网、webmd 、更权威的「打开方式」关注国内企业研究院的学术研究。

oa文件管理系统：军工企业审核之分布式系统架构中使用发号器

发号器 为什么使用发号器 方案一美团leaf发号器`leaf-segment数据库方案`(业务中不可接受出现连续id可跳过) 方案二美团发号器`leaf-snowflake方案`雪花id算法 方案三百度[uid-generator](https://github.com/baidu/uid-generator "uid-generator") 方案四滴滴[tinyid](https://github.com/didi/tinyid "tinyid") 方案测试报告 测试环境 报告汇总 参考 为什么使用发号器 复杂分布式架构系统中，需要保证生成id全局唯一 适用兼容kubernetes弹性扩容，自动重启等场景，无需维护现在雪花算法中使用的的workerid 对于以后业务可扩展强，可以为所有业务提供全局唯一id 方案一 美团leaf发号器leaf-segment数据库方案(业务中不可接受出现连续id可跳过) 缺点 id号码不够随机，能够泄露发号数量的信息，不太安全 数据库i/o趋势图会出现尖刺，出现在多个实例发号器的号段使用完后，去数据库查询更新号段信息时出现（可以查看后面重点sql） 强依赖数据库，db宕机会造成整个系统不可用，有做缓存号段优化（双buffer优化[1]） 优点 leaf服务可以很方便的线性扩展，性能完全能够支撑大多数业务场景 容灾性高：leaf服务内部有号段缓存，即使db宕机，短时间内leaf仍能正常对外提供服务（双buffer优化） 可以自定义max_id的大小，非常方便业务从原有的id方式上迁移过来 方案说明 在架构中允许多个发号器实例，使用同一个库中的分配表biz_tag用来区分业务，max_id表示该biz_tag目前所被分配的id号段的最大值，step表示每次分配的号段长度。原来获取id每次都需要写数据库，现在只需要把step设置得足够大，比如1000。那么只有当1000个号被消耗完了之后才会去重新读写一次数据库。读写数据库的频率从1减小到了1/step。 image 双buffer优化 对于第二个缺点，leaf-segment做了优化，leaf 取号段的时机是在号段消耗完的时候进行的，也就意味着号段临界点的id下发时间取决于下一次从db取回号段的时间，并且在这期间进来的请求也会因为db号段没有取回来，导致线程阻塞。如果请求db的网络和db的性能稳定，这种情况对系统的影响是不大的，但是假如取db的时候网络发生抖动，或者db发生慢查询就会导致整个系统的响应时间变慢。 为此，我们希望db取号段的过程能够做到无阻塞，不需要在db取号段的时候阻塞请求线程，即当号段消费到某个点时就异步的把下一个号段加载到内存中。而不需要等到号段用尽的时候才去更新号段。这样做就可以很大程度上的降低系统的tp999指标。详细实现如下图所示 image 采用双buffer的方式，leaf服务内部有两个号段缓存区segment。当前号段已下发10%时，如果下一个号段未更新，则另启一个更新线程去更新下一个号段。当前号段全部下发完后，如果下个号段准备好了则切换到下个号段为当前segment接着下发，循环往复。 每个biz-tag都有消费速度监控，通常推荐segment长度设置为服务高峰期发号qps的600倍（10分钟），这样即使db宕机，leaf仍能持续发号10-20分钟不受影响。 每次请求来临时都会判断下个号段的状态，从而更新此号段，所以偶尔的网络抖动不会影响下个号段的更新。 验证(结果汇总[2]) !! leaf现状 leaf在美团点评公司内部服务包含金融、支付交易、餐饮、外卖、酒店旅游、猫眼电影等众多业务线。目前leaf的性能在4c8g的机器上qps能压测到近5w/s，tp999 1ms，已经能够满足大部分的业务的需求。每天提供亿数量级的调用量，作为公司内部公共的基础技术设施，必须保证高sla和高性能的服务，我们目前还仅仅达到了及格线，还有很多提高的空间。 测试方法调用 测试代码 代码语言：javascript 复制 @postmapping("test") public baseresponse<boolean> test() { concurrencytester tester = threadutil.concurrencytest(10, () -> { concurrenthashset<string> set = new concurrenthashset<>(); timeinterval timer = dateutil.timer(); // 测试的逻辑内容 for (int i=0; i<10000; i++) { int r = randomutil.randomint(6); string s = httputil.get("http://10.0.20.150:909" + r + "/api/segment/get/saving-test"); set.add(s); } long l = timer.intervalrestart(); log.info("{} test finished , time:{}ms , set size:{}", thread.currentthread().getname(), l, set.size()); }); // 获取总的执行时间，单位毫秒 log.warn("总执行时间:{}ms", tester.getinterval()); return responseutil.returnsuccess(boolean.true); } 代码输出 代码语言：javascript 复制 20:16:25.381 pool-5-thread-4 test finished , time:34346ms , set size:10000 20:16:25.465 pool-5-thread-9 test finished , time:34430ms , set size:10000 20:16:25.497 pool-5-thread-6 test finished , time:34462ms , set size:10000 20:16:25.511 pool-5-thread-10 test finished , time:34476ms , set size:10000 20:16:25.520 pool-5-thread-5 test finished , time:34485ms , set size:10000 20:16:25.569 pool-5-thread-7 test finished , time:34534ms , set size:10000 20:16:25.573 pool-5-thread-1 test finished , time:34538ms , set size:10000 20:16:25.580 pool-5-thread-2 test finished , time:34545ms , set size:10000 20:16:25.606 pool-5-thread-3 test finished , time:34571ms , set size:10000 20:16:25.623 pool-5-thread-8 test finished , time:34588ms , set size:10000 20:16:25.623 总执行时间:34599ms 测试结果 多实例：约等于12044qps 在本地开发机6u32g启动6个发号器实例，9090，9091，9092测试中进行随机调用 3台机器1500线程并发压测：4038+3795+4211=12044qps（未压到上限仅供参考） 单实例：约等于8469qps（设置固定请求9090实例） （设置固定请求9090实例，在14虚拟机2u4g配置上运行） 4台机器压测：1493+2357+2425+2194=8469qps 业务场景模拟db操作 !! 测试环境本机测试，启动6个发号器实例 9090，9091，9092，9093，9094，9095 在下面测试中进行随机调用 测试代码 代码语言：javascript 复制 @postmapping("test") public baseresponse<boolean> test() { basiclogininfo basiclogininfo = new basiclogininfo(); basiclogininfo.settenantid(9); threadlocalcontext.set(basiclogininfo); concurrencytester tester = threadutil.concurrencytest(10, () -> { // 测试的逻辑内容 for (int i=0; i<10000; i++) { timeinterval timer = dateutil.timer(); int r = randomutil.randomint(6); // string s = httputil.get("http://10.0.20.150:909" + r + "/api/snowflake/get/test"); string s = httputil.get("http://10.0.20.150:909" + r + "/api/segment/get/saving-test"); log.info(s); memberdbo memberdbo = memberdbo.builder().build(); memberdbo.setid(long.valueof(s)); membermapper.insert(memberdbo); long l = timer.intervalrestart();//返回花费时间，并重置开始时间 log.info("tcp消耗时间：{}ms", l); } log.info("{} test finished", thread.currentthread().getname()); }); // 获取总的执行时间，单位毫秒 log.warn("总执行时间:{}ms", tester.getinterval()); return responseutil.returnsuccess(boolean.true); 十个线程每个循环执行1w次，总执行10w获取id并且模拟插入用户数据，总执行时间 第一次：121472ms 第二次：107789ms 第二次：120809ms 未出现重复id，入库数据10w条，主键id全唯一 测试结果 模拟业务中约等于854qps 方案二 美团发号器leaf-snowflake方案雪花id算法 image 缺点 弱依赖zookeeper，需要维护多一个中间件，使用其的持久有序节点，进行分配workerid用于进行生成雪花算法（zookeeper挂了后，不影响id生成，并且每3秒循环重连机制） 强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态，已解决[3]，使用zookeeper的持久有序节点，进行了时间校验 受到workerid限制最大维度下存在1024台发号器 优点 生成id安全性强 性能相比号段模式不用查询更新步数高些，本地代码生成，毫秒数在高位，自增序列在低位，整个id都是趋势递增的 解决时钟问题 因为这种方案依赖时间，如果机器的时钟发生了回拨，那么就会有可能生成重复的id号，需要解决时钟回退的问题。 image 参见上图整个启动流程图，服务启动时首先检查自己是否写过zookeeper leaf_forever节点： 若写过，则用自身系统时间与leaf_forever/{self}节点记录时间做比较，若小于leaf_forever/{self}时间则认为机器时间发生了大步长回拨，服务启动失败并报警。 若未写过，证明是新服务节点，直接创建持久节点leaf_forever/${self}并写入自身系统时间，接下来综合对比其余leaf节点的系统时间来判断自身系统时间是否准确，具体做法是取leaf_temporary下的所有临时节点(所有运行中的leaf-snowflake节点)的服务ip：port，然后通过rpc请求得到所有节点的系统时间，计算sum(time)/nodesize。 若abs( 系统时间-sum(time)/nodesize ) < 阈值，认为当前系统时间准确，正常启动服务，同时写临时节点leaf_temporary/${self}维持租约。 否则认为本机系统时间发生大步长偏移，启动失败并报警 每隔一段时间(3s)上报自身系统时间写入leaf_forever/${self} 由于强依赖时钟，对时间的要求比较敏感，在机器工作时ntp同步也会造成秒级别的回退，建议可以直接关闭ntp同步。要么在时钟回拨的时候直接不提供服务直接返回error_code，等时钟追上即可。或者做一层重试，然后上报报警系统，更或者是发现有时钟回拨之后自动摘除本身节点并报警，如下： 代码语言：javascript 复制 //发生了回拨，此刻时间小于上次发号时间 if (timestamp < lasttimestamp) { long offset = lasttimestamp - timestamp; if (offset <= 5) { try { //时间偏差大小小于5ms，则等待两倍时间 wait(offset << 1);//wait timestamp = timegen(); if (timestamp < lasttimestamp) { //还是小于，抛异常并上报 throwclockbackwardsex(timestamp); } } catch (interruptedexception e) { throw e; } } else { //throw throwclockbackwardsex(timestamp); } } //分配id 验证(结果汇总[4]) !! leaf现状 leaf在美团点评公司内部服务包含金融、支付交易、餐饮、外卖、酒店旅游、猫眼电影等众多业务线。目前leaf的性能在4c8g的机器上qps能压测到近5w/s，tp999 1ms，已经能够满足大部分的业务的需求。每天提供亿数量级的调用量，作为公司内部公共的基础技术设施，必须保证高sla和高性能的服务，我们目前还仅仅达到了及格线，还有很多提高的空间。 测试方法调用 测试代码 代码语言：javascript 复制 @postmapping("test") public baseresponse<boolean> test() { concurrencytester tester = threadutil.concurrencytest(10, () -> { concurrenthashset<string> set = new concurrenthashset<>(); timeinterval timer = dateutil.timer(); // 测试的逻辑内容 for (int i=0; i<10000; i++) { int r = randomutil.randomint(6); string s = httputil.get("http://10.0.20.150:909" + r + "/api/snowflake/get/test"); set.add(s); } long l = timer.intervalrestart(); log.info("{} test finished , time:{}ms , set size:{}", thread.currentthread().getname(), l, set.size()); }); // 获取总的执行时间，单位毫秒 log.warn("总执行时间:{}ms", tester.getinterval()); return responseutil.returnsuccess(boolean.true); } 代码输出 代码语言：javascript 复制 20:08:26.019 pool-5-thread-2 test finished , time:29172ms , set size:10000 20:08:26.036 pool-5-thread-7 test finished , time:29189ms , set size:10000 20:08:26.101 pool-5-thread-1 test finished , time:29254ms , set size:10000 20:08:26.117 pool-5-thread-5 test finished , time:29270ms , set size:10000 20:08:26.126 pool-5-thread-10 test finished , time:29279ms , set size:10000 20:08:26.151 pool-5-thread-6 test finished , time:29304ms , set size:10000 20:08:26.185 pool-5-thread-4 test finished , time:29338ms , set size:10000 20:08:26.194 pool-5-thread-8 test finished , time:29347ms , set size:10000 20:08:26.201 pool-5-thread-9 test finished , time:29354ms , set size:10000 20:08:26.219 pool-5-thread-3 test finished , time:29372ms , set size:10000 20:08:26.220 总执行时间:29382ms 测试结果 多实例：约等于9997qps 在本地开发机6u32g启动3个发号器实例，9090，9091，9092测试中进行随机调用 3台机器1500线程并发压测：3326+3631+3040=9997qps （未压到上限仅供参考） 单实例：约等于13559qps （设置固定请求9090实例，在14虚拟机2u4g配置上运行） 4台机器1500线程并发压测：945+3131+5732+3751=13559qps 业务场景模拟db操作 !! 测试环境本机测试，启动6个发号器实例 9090，9091，9092，9093，9094，9095 在下面测试中进行随机调用 测试代码 代码语言：javascript 复制 @postmapping("test") public baseresponse<boolean> test() { basiclogininfo basiclogininfo = new basiclogininfo(); basiclogininfo.settenantid(9); threadlocalcontext.set(basiclogininfo); concurrencytester tester = threadutil.concurrencytest(10, () -> { // 测试的逻辑内容 for (int i=0; i<10000; i++) { timeinterval timer = dateutil.timer(); int r = randomutil.randomint(6); string s = httputil.get("http://10.0.20.150:909" + r + "/api/snowflake/get/test"); log.info(s); memberdbo memberdbo = memberdbo.builder().build(); memberdbo.setid(long.valueof(s)); membermapper.insert(memberdbo); long l = timer.intervalrestart();//返回花费时间，并重置开始时间 log.info("tcp消耗时间：{}ms", l); } log.info("{} test finished", thread.currentthread().getname()); }); // 获取总的执行时间，单位毫秒 log.warn("总执行时间:{}ms", tester.getinterval()); return responseutil.returnsuccess(boolean.true); } 十个线程每个循环执行1w次，总执行10w获取id并且模拟插入用户数据，总执行时间 第一次：117733ms 第二次：112027ms 第二次：109745ms 未出现重复id，入库数据10w条，主键id全唯一 测试结果 模拟业务中约等于885qps 方案三 百度uid-generator[5] 使用的也是雪花算法，利用db分配workerid 因为与美团发号器的雪花方案相似，和使用未来时间进行借用，还会产生节点使用时长限制，放弃选择 github：https://github.com/baidu/uid-generator 方案四 滴滴tinyid[6] 采取的是在美团发号器号段模式进行了改进实现 因为与美团号段模式相似，放弃选择 github：https://github.com/didi/tinyid 方案测试报告 !! leaf现状 leaf在美团点评公司内部服务包含金融、支付交易、餐饮、外卖、酒店旅游、猫眼电影等众多业务线。目前leaf的性能在4c8g的机器上qps能压测到近5w/s，tp999 1ms，已经能够满足大部分的业务的需求。每天提供亿数量级的调用量，作为公司内部公共的基础技术设施，必须保证高sla和高性能的服务，我们目前还仅仅达到了及格线，还有很多提高的空间。 测试环境 测试接口--多实例测试环境——在本地开发机6u32g启动3个发号器实例，9090，9091，9092测试中进行随机调用 测试接口--单实例测试环境——（设置固定请求9090实例，在14虚拟机2u4g配置上运行）4台机器1500线程并发压测 模拟db操作--多实例——十个线程每个循环执行1w次，总执行10w获取id并且模拟插入用户数据 报告汇总 方案一（leaf-segment数据库方案） 方案二（leaf-snowflake雪花方案） 测试接口--多实例 12044qps 9997qps 测试接口--单实例 8469qps 13559qps 模拟db操作--多实例 854qps 885qps ps：多实例数据仅供参考 参考 leaf——美团点评分布式id生成系统[7] leaf[8] uid-generator[9] tinyid[10] !! @author saving@date 2021.07.14 参考资料 [1]双buffer优化: #双buffer优化 [2]结果汇总: #方案测试报告 [3]已解决: #解决时钟问题 [4]结果汇总: #方案测试报告 [5]uid-generator: https://github.com/baidu/uid-generator [6]tinyid: https://github.com/didi/tinyid [7]leaf——美团点评分布式id生成系统: https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html [8]leaf: https://github.com/meituan-dianping/leaf [9]uid-generator: https://github.com/baidu/uid-generator [10]tinyid: https://github.com/didi/tinyid

手把手教你开发easyswoole 接口网站:

基础开发示例demo地址基础开发示例已经开源,地址:https:github.comeasy-swooledemotree3.x安装框架安装我们先安装好swooole拓展，执行 php --ri swoole      框架全局事件├─easyswoole              框架管理脚本├─easyswoole.install      框架安装锁定文件├─dev.php                 开发配置文件

一周简报|云适配与微软达成合作 共推移动化智能解决方案:

有网上办事大厅了，但由于没有移动化，使用频率不高？几乎所有政府部门、教育机构、企业事业单位都已经「上网」，各地都在建设网上办事大厅，且很多机构不仅有自己的网站，还会通过网站发布各类信息和资源。 老百姓希望随时访问政府网站查阅最新公告和通知，可是用手机访问后却无奈地发现，整个版面乱做一团，文字和图片密密麻麻挤在一起，根本看不清，通过页面办理业务就更困难了……学校正在推行电子化教学，要求学生将电子版作业提交到班级门户网站 或者针对不同移动平台开发原生应用，以应用的形式提供原本通过网站即可提供的服务和功能。然而这种做法门槛高，耗时久，后期维护和更新负担重。 pc站群及门户移动化解决方案，解决网站移动化大问题云适配基于自主创新的前端适配技术，联合微软 azure云计算平台打造了一个专业的“pc 站群及门户移动化解决方案”，可迅速为政府和企业构建安全、便捷、跨平台的 在如何利用好大数据这一新能源，腾讯云也做出了多方探索。去年7月，腾讯云全面开放腾讯大数据能力，推出一站式数据分析与挖掘服务平台--数智方略，实现资源生态共享。

一起名不见经传的勒索事件的启示：“小心“第三方供应商:

早在2020 年2 月 25 日，doppelpaymer勒索软件运营商开发了一个网站，以此公布没有支付赎金的受害者所被盗的文件（勒索软件数据泄露已经成为现实，此前我们也提到类似maze、sodinokibi 而在3月的最后期限之前，因为visser precision一直拒绝支付赎金，黑客将窃取的文件选取了一部分上传到可在线公开访问的网站。 给钱是对勒索软件运营商的一种鼓励，让他们知道这种钱很好赚。给。为了挽回声誉、解密文件以正常开展业务和工作，一些企业选择交赎金。 提升企业自身安全的同时，如何防范供应链安全掉链子供应链安全，不仅要防范来自供应链上下游企业带来的安全漏洞，同样要防范他们遭受网络攻击后对自身带来的影响。 在供应链建立、合作、发展的过程中，企业的多个利益相关部门都会参与，因此，供应链安全的敏感和基本考虑应该通过内部标准传递给每个相关部门。

苹果4.3被拒问题；教你如何解决常见代码层次的4.3被拒问题:

纵观苹果4.3问题被拒邮件内容，总体的可以概括为以下三种4.3问题猜想，第三种更多是我个人猜想：一、代码层次的4.3问题二、设计层次的4.3问题三、设备、ip、开发者账户、联系人、银行卡绑定等信息关联上的 而设计层次上的4.3问题，被拒的邮件有不少比例会附上截图，一般多为首页。因为启动过，所以能查询到审核人员的设备、ip，浏览哪些页面等等信息。曾经试过，收到被拒邮件被附上与某某app的相似信息。 严格来说，这app已经通过机审了，不料其他设计上雷同，如itc后台的icon图标／送审截图／应用名后缀版本，又如整体app设计类同，首页一模一样等；很容易造成审核人员直接认为克隆包存在。 这也许就是为什么4.3问题被拒邮件内容会有首页截图的缘由。可能问题又来了，对于苹果审核人员，日均过审几百上千的产品，如何做到识别设计上的雷同。单纯说是对某app有印象的解释，很难让人满意信服。 app内关于产品能直接访问技术网站官网，在官网上能找到隐私协议等，虽然不知道会不会影响，作假作全套以下是臆想中苹果审核后台苹果4.3被拒问题，纯属是臆想，没有雷同。设计比较随意，没有经过严谨考虑。

程序员修神之路--高并发下为什么更喜欢进程内缓存:

从前有个机构，机构的主人叫做 cpu，这个机构专门派仆人取一些东西然后做相应的处理。下面是这个机构日常的场景。 cpu赶紧去我的仓库l1缓存取点东西仆人主人你要的东西，那里离我们最近，所以很快，但是空间比较小。 仆人主人你要的东西，磁盘这个地方空间太大呀，取点东西很慢呀 cpu居然用了5天，等你这段时间我都能抱团来一个周边游了 cpu有一个叫做互联网的国度，赶紧去取点东西 仆人主人你要的东西，互联网太远了，取点东西太费劲了 进程内缓存性能比较高，延迟会更小，更节省带宽，毕竟分布式缓存网络调用的性能和本地调用比起来慢太多，2. 由于和应用程序位于同一进程，共享相同的虚拟内存，所以在状态维护上更容易一些，3. 其次进程内的缓存不设计到网络传输，所以没有序列化的过程，在性能上更胜一筹。4. 进程内缓存的数据类型几乎可以是语言级别支持的任意类型，数据类型设计上比大多数分布式缓存设备支持要灵活许多。

基于自然语言处理(语义情感)的香水推荐:

自然语言处理(nlp)在推荐系统和信息检索中有许多有趣的应用。作为一名香水爱好者和数据科学家，利基香水社区使用的不寻常且高度描述性的语言启发我使用nlp创建一个模型，帮助我发现我可能想购买的香水。 我写了一个python脚本，从一个流行的沙龙香水网站上抓取数据。他们似乎并不介意。 圣诞节香水的建议下面是一些更有趣的例子:?查询“寻找我的标志性海滩气味”。我打算带着它去海滩或游泳池。” 返回香水与海盐，椰子和海藻的香调。 属于我自己的海滩香水——汤姆·福特的淡太阳香水，出现在第二名!我可以证明，这种香水闻起来确实像在热带度假的海滩上的一天!?“我在找一种香水，想去意大利的一个小岛度假。” 如果您想亲自尝试此模型并获得一些有趣的建议，可以克隆repo并在run_model.ipynb notebook中运行chatbot。

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