springcloud之Hystrix
如何使用Hystrix进行服务降级 1.服务提供者自身进行服务降级 //service中的服务 @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = { @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseco…
如何使用Hystrix进行服务降级 1.服务提供者自身进行服务降级 //service中的服务 @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = { @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseco…
文章目录 前言 屏幕旋转“预热” android:screenOrientation android:configChanges Acitvity onConfigurationChanged(newConfig: Configuration?) 代码控制方向 跟随系统 重力感应 总结 前言 关于app横竖全屏切换,大多数属于音视频播放类app,电子书、文档类的应用。那么对于王者荣耀、吃鸡等横屏模…
跟着代码随想录练算法——贪心 贪心算法 [455. 分发饼干](https://leetcode.cn/problems/assign-cookies/) [376. 摆动序列](https://leetcode.cn/problems/wiggle-subsequence/) [53. 最大子数组和](https://leetcode.cn/problems/maximum-subarray/)…
搭建SpringCloud微服务一整套完整项目(Eureka+Zuul+Hystrix+Feign+Ribbon) Eureka Zuul Hystrix Feign Ribbon(Zuul 、RestTemplate 、 Fegin都使用了ribbon负载均衡) 首先我的项目结构是一个父工程的pom文件中定义springboot和springcloud的依赖管理,其次让子工程聚合和继承父工程,这…
说明 线程池作为常用的并发工具重要性不言而喻,本文针对线程池进行了抽丝剥茧般的深入解析,希望大家看后会有帮助。 1 ThreadPoolExecutor结构关系图 2 参数结构 public ThreadPoolExecutor( int corePoolSize,//核心线程数量 int maximumPoolSize,//最大线程数 long keepAliveTime,//超时时间,默认超出…
我们知道,利用 SQL Server 2008 数据库可以实现数据库的 定期自动备份 。方法是用SQL SERVER 2008自带的维护计划创建一个计划对数据库进行备份,下面我们将SQL SERVER 2008定期自动备份的方法分享给大家。 首先需要启动SQL Server Agent服务,这个服务如果不启动是无法运行新建作业的,点击“开始”–“所有程序”–“Microsoft SQL Serve…
给定一些ArUco标记可见的图像,检测过程必须返回检测到的标记列表。 每个检测标记包括: 图像中四个角的位置(按原始顺序)。 标记的id。 标记检测过程包括两个主要步骤: 检测候选标记。在该步骤中,分析图像以找到作为标记的候选的正方形形状。 它首先进行自适应阈值处理以对标记进行分割,然后从阈值图像中提取轮廓,并丢弃那些非凸起或不接近正方形的轮廓。 还应用了一些额外的过滤(去除太小或太大的轮廓,去除…
这里总结出用IDEA打包jar包的多种方式,以后的项目打包Jar包可以参考如下形式: 用IDEA自带的打包形式 用Maven插件 maven-shade-plugin 打包 用Maven插件 maven-assembly-plugin 打包 用IDEA自带的打包方式: 打开IDEA的 file -> Project Structure ,进入项目配置页面。如下图: 点击 Artifacts …
package wf; import java.util.Scanner; public class test6 { public static void main(String[] args) { int [] score = new int [5]; Scanner scanner = new Scanner(System.in); for(int i =0 ;i<score.lengt…
摘要 自监督学习(SSL)可以从原始数据中自动生成真实样本,在改进推荐系统方面具有巨大的潜力。 现有的基于ssl的方法通过节点/边dropout干扰原始数据图,生成新的数据视图,然后对不同视图进行基于对比学习的自识别,学习通用的表示。 在该模式下,只在两个不同视图的节点之间建立一个双射映射,说明忽略了来自其他节点的自监督信号。由于在推荐系统中被广泛观察到的同质性,我们认为来自其他节点的监督信号也很…