你是哪块小饼干

本文基于 Netty 4.1 展开介绍相关理论模型，使用场景，基本组件、整体架构，知其然且知其所以然，希望给大家在实际开发实践、学习开源项目方面提供参考。 Netty 是一个异步事件驱动的网络应用程序框架，用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。 NIO 的类库和 API…

问题焦点：实时的web应用，Client 跟 Server 之间，实时的双向通信。 Client 定期向 Server 发送请求，以此保持与 Server 端数据的同步。典型应用场景： 目标：节省带宽，降低无效的网络传输。 节省带宽，效果有限：HTTP的数据包HEAD部分数据量…

数据库水平切分是一个很有意思的话题，不同业务类型，数据库水平切分的方法不同。本篇将以“订单中心”为例，介绍“多key”类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践。

很多开发者在看到自己感兴趣的项目时会使用 Star 功能，可以说 Star 的数量在一定程度上代表了开源项目的热门程度，本文整理了 Java 语言中 star 数最多的十五款开源项目，这些项目在 GitHub 上的 star 数均超过 15000。

本文的重点是实现，并不会从理论和概念上详细解释深度神经网络、卷积神经网络、最优化方法等基本内容。但是机器之心发过许多详细解释的入门文章或教程，因此，我们希望读者能先了解以下基本概念和理论。当然，本文注重实现，即使对深度学习的基本算法理解不那么深同样还是能实现本文所述的内容。

黄勇，从事近十年的 JavaEE 应用开发工作，曾任阿里巴巴公司系统架构师，现任特赞CTO。对分布式服务架构与大数据技术有深入研究，具有丰富的 B/S 架构开发经验与项目实战经验，擅长敏捷开发模式。国内开源软件推动者之一，Smart Framework 开源框架创始人。热爱技术…

本文将以「好友中心」为例，介绍「多对多」类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践。

很早之前写过一篇怎么利用微博数据制作词云图片出来，之前的写得不完整，而且只能使用自己的数据，现在重新整理了一下，任何人的微博数据都可以制作出来，即使是Python小白也能分分钟做出来。 准备工作 本环境基于Python3，理论上Python2.7也是可行的，先安装必要的第三方依赖…