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干货 | HOOK技术实战
2.PE头 PE头分为三个部分，分别是PE标识（IMAGE_NT_SIGNATRUE）、文件头(/images/hook技术/image_FILE_HEADER)、可选头(IMAHE_OPTION_HEADER
2.7K10发布于 2021-10-19 - 来自专栏API安全
【技术干货】Attacking SOAP API
SOAP（Simple Object Access Protocol）简单对象访问协议是交换数据的一种协议规范，是一种轻量的、简单的、基于XML（标准通用标记语言下的一个子集）的协议，它被设计成在WEB上交换结构化的和固化的信息。
1.3K20编辑于 2023-10-07 - 来自专栏加米谷大数据
技术干货 | Hive模式设计
分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。
93850发布于 2018-04-02 - 来自专栏加米谷大数据
技术干货 | hbase配置详解
为了能够让namespace支持使用配置属性，如：namespace下表个数（hbase.namespace.quota.maxtables）或者region个数（hbase.namespace.quota.maxregions） 需要设置hbase.quota.enabled为true或者设置 <property> <name>hbase.coprocessor.region.classes</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.namespace.Namespace
2K50发布于 2018-04-02 - 来自专栏MongoDB中文社区
技术干货| MongoDB事务原理
mp.weixin.qq.com/s/lWFvBkZ74smSjR7k7IN7wg 社区招募为了让社区组委会成员和志愿者朋友们灵活参与，同时我们为想要深度参与社区建设的伙伴们开设了“招募通道”，如果您想要在社区里面结交志同道合的技术伙伴 ，想要通过在社区沉淀有价值的干货内容，想要一个展示自己的舞台，提升自身的技术影响力，即刻加入社区贡献队伍~ 点击链接提交申请：http://mongoingmongoing.mikecrm.com/CPDCj1B 获取更多精彩内容点击社区网站www.mongoing.com 添加小芒果微信（ID：mongoingcom）进入中文用户组技术交流群 长按二维码加入我们
2.1K10编辑于 2022-05-27 - 来自专栏加米谷大数据
技术干货 | hive安装部署
解压hive压缩包 apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz（官网下载） 配置HADOOP_HOME环境变量 配置HIVE_HOME环境变量 在$HIVE_HOME/conf下创建hi
84980发布于 2018-04-02 - 来自专栏加米谷大数据
技术干货 | MapReduce作业调度
可以通过设置mapred.job.priority属性或JobClient的setJobPriority()方法来设置优先级（在这两种方法中，可以选VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,LOW,VERY_LOW中的任何值作为优先级）。在作业调度器选择要运行的下一个作业时，选择的是优先级最高的作业。然而，在FIFO调度算法中，优先级并不支持抢占，所以高优先级的作业任然受阻于此前已经开始的，长时间运行的低优先级的作业。MR1的默认调度器是最初基于队列的FIFO调度器，还有两个多用户调度器，分别为公平调度器
1.4K60发布于 2018-04-02 - 来自专栏腾讯云TI平台
技术干货 | 理解 Go 内存分配
如果你也是个 Go 开发者，你是否关心过内存的分配和回收呢？创建的对象究竟需要由 GC 进行回收，还是随着调用栈被弹出，就消失了呢 GC 导致的 Stop The World 是否导致了你程序的性能抖动呢？
6.9K40发布于 2021-08-13 - 来自专栏vivo互联网技术
【干货】容器Web Console技术实现
容器Web Console技术实现 1 Web Console背景 现如今，随着容器技术的普及，越来越多的公司都开始尝试将其与自身的业务相结合，以提高生产和运维效率。 2 Web Console技术原理 Web Console技术通过websocket实现。 目前专注于CaaS技术栈的开发工作。 本文章未经授权，禁止转载，授权请联系小助手微信： Labs2020
3.3K10发布于 2019-03-19 - 来自专栏加米谷大数据
技术干货 | Hbase的数据坐标
Hbase在表里存储数据使用的是四维坐标系统。分别是：行健、列族、列限定符和时间版本。 如： 列族A 行健 列限定符(name) 列限定符(email) 列限定符C(password) aaa 单元(value1) 单元(value4) 单元(value7) bbb 单元(value2) 单元(value5) 单元(value8) ccc 单元(value3) 单元(value6) 时间版本1：单元(value9),时间版本2：单元(value10) 行健按照字典排
1.3K40发布于 2018-04-02 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
大数据HDFS技术干货分享
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 1 HDFS前言 设计思想 分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析； 在大数据系统中作用： 为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务 重点概念： 文件切块，副本存放，元数据 重要特性如下： ⑴ HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( d
1.3K80发布于 2018-04-08 - 来自专栏携程技术
干货 | 前端常用的通信技术
作者简介 陈为平，携程市场部前端工程师，目前主要负责“携程运动”项目的大前端相关工作。 前段时间在忙开发携程运动项目和相应的微信小程序，其中和后端通信犹为频繁。get、post请求方法是很多前端童鞋使用最频繁的；websocket在11年盛行后方便了客户端和服务器之间传输，……and so on ，除了这些，还有很多我们不常使用的其他方式，但是在实际的业务场景中却真实需要。 本文总结了目前前端使用到的数据交换方式，阐述了业务场景中如何选择适合的方式进行数据交换( form ,xhr, fetch, SSE
2.5K60发布于 2018-03-16 - 来自专栏携程技术
干货 | 携程技术演进之路
作者简介 李小林，携程技术副总裁，平台研发中心负责人。从事IT互联网技术研发工作二十多年，目前负责携程基础设施平台。本文来自李小林在“2018携程技术峰会”上的分享。 二、携程技术演进路线 携程技术演进路线，可以大致分成三个阶段： 呼叫中心时代，主要是以线下业务驱动为主； 互联网+移动互联网时代，产品技术驱动为主； 数字化+AI时代，大数据驱动为主。 2.1.2 技术体系 这个时期的技术体系，具备初创企业典型特点。 首先是架构比较单一，主要的商业逻辑写在数据库层面。 2.2.2 技术体系 这个阶段的技术体系，跟大型互联网公司类似，以支持大流量并发访问和稳定性，扩展性为主，各个应用都是分层的。 2.3.2 技术体系 携程在这个阶段，技术体系主要是“ABC战略”。
2.4K51发布于 2019-04-22 - 来自专栏vivo互联网技术
【干货】容器Web Console技术实现
容器Web Console技术实现 1 Web Console背景 现如今，随着容器技术的普及，越来越多的公司都开始尝试将其与自身的业务相结合，以提高生产和运维效率。 2 Web Console技术原理 Web Console技术通过websocket实现。
3.6K10发布于 2019-04-19 - 来自专栏MongoDB中文社区
技术干货| MongoDB时间序列集合
社区招募为了让社区组委会成员和志愿者朋友们灵活参与，同时我们为想要深度参与社区建设的伙伴们开设了“招募通道”，如果您想要在社区里面结交志同道合的技术伙伴，想要通过在社区沉淀有价值的干货内容，想要一个展示自己的舞台 ，提升自身的技术影响力，即刻加入社区贡献队伍~ 点击链接提交申请：http://mongoingmongoing.mikecrm.com/CPDCj1B 获取更多精彩内容点击社区网站www.mongoing.com 添加小芒果微信（ID：mongoingcom）进入中文用户组技术交流群 长按二维码加入我们
2.3K10编辑于 2022-05-12 - 来自专栏数据社
干货，主流大数据技术总结
开源软件的成功使得大数据技术得以兴起。 互联网技术的发展让大多数企业能够积累大量的数据，而企业需要灵活快速地从这些数据中提取出有价值的信息来服务用户或帮助企业自身决策。 也因此，开发者需要利用多核甚至分布式架构技术来提高企业的大数据处理能力。这些技术随着开源软件的成功而在业界得到广泛应用。 ? 下面我稍微介绍一些大数据应用中通常出现的一些原理或者说是特征。 所以大数据技术会通过解除这些限制而提升性能。 除了分布式外，还可以利用 批量处理：单位是上百MB的数据块而非一条条数据，这样在数据读写时能够整体操作，减少IO寻址的时间消耗。 Elasticsearch 搜索引擎，它并不是基于 HDFS 建立的，而是自己实现了分布式存储，并通过各种索引和压缩技术来提高搜索的性能。 阿里在19年初开源了它修改过的 Flink，收购了 Flink 的母公司，并在各种线下技术论坛上推广 Flink，让 Flink 在 19 年的关注度极速上升。
86611发布于 2021-01-08 - 来自专栏沃趣科技
技术干货 | 漫游Linux块IO
在计算机的世界里，我们可以将业务进行抽象简化为两种场景——计算密集型和IO密集型。这两种场景下的表现，决定这一个计算机系统的能力。数据库作为一个典型的基础软件，它的所有业务逻辑同样可以抽象为这两种场景的混合。因此，一个数据库系统性能的强悍与否，往往跟操作系统和硬件提供的计算能力、IO能力紧密相关。
2.1K30编辑于 2022-12-31 - 来自专栏编程
技术干货 XGBoost原理解析
本文介绍了XGBoost算法在推荐系统中的应用，通过使用XGBoost算法对用户行为数据进行建模，从而预测用户的兴趣点以及行为趋势。主要内容包括XGBoost算法的基本原理、CART树模型、Boosting树模型以及xgboost算法在推荐系统中的应用。通过实验，文章展示了XGBoost算法在推荐系统中的有效性和优越性。
2.3K10发布于 2017-12-26 - 来自专栏达观数据
技术干货 | XGBoost原理解析
作者简介 刘英涛：达观数据推荐算法工程师，负责达观数据个性化推荐系统的研发与优化。 XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。他在研究中深深的体会到现有库的计算速度和精度问题，为此而着手搭建完成 xgboost 项目。xgboost问世后，因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注，并在各种算法大赛上大放光彩。 1.CART CART(回归树, regress
1.4K100发布于 2018-04-02 - 来自专栏腾讯云TI平台
技术干货 | 理解 Go 内存分配
如果你也是个 Go 开发者，你是否关心过内存的分配和回收呢？创建的对象究竟需要由 GC 进行回收，还是随着调用栈被弹出，就消失了呢? GC 导致的 Stop The World 是否导致了你程序的性能
63520编辑于 2022-01-27
腾讯云开发者
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