背景：双11在即，手头的优惠券接口压测结果不理想，开发了一个降级开关，可以在双11接口压力大时配置关闭一部分用户的领券中心，降低接口压力，与扩容配合作为保障详情：配置中心(存放系统中一些可配置参数)配置两个参数，useCoupon和useCouponPercentuseCoupon：是否使用全量优惠券，true：使用，代表不降级false：不使用，代表降级，此时下面的useCouponPercen

接近实时(NRT):效率高索引(index):ES中必须全部是小写字母类型(type):类似数据库中的一个表，比如商品类型，员工类型映射(mapping):限定类型中的字段，相当于数据库表的约束(有哪些字段、字段类型、字段长度)类型和映射一般是一起创建的文档(document):一个文档代表一条记录，使用JSON格式表示ES就类似数据库，先创建索引，在索引中创建类型和映射，将文档放入ES的类型中，

下载路径：https://www.elastic.co/downloads/past-releases/kibana-5-2-0我使用windows zip版本，下载后直接解压，建议与es放在同一文件目录下启动:先启动es.bat,启动成功后再启动kibana.bat,否则会提示没有可用的连接启动kibana.bat后,浏览器启动http://127.0.0.1:5601/，出现如下则表示启动成功

使用Postman做接口测试时，接口入参格式如下：http://abc:80/Cart/getCart?body={"bmid":"1","pageNum":1,"pageSize":10,"shopId":000000001,"uuid":"*******”}&pin=teddy总是返回不了结果原因：body里存在不能解析的字符解决：http://www.jsons.cn/urlenco

代码和目录中间边栏处右键，选择Annotate

flink：Apache Flink 一种流式计算框架，高吞吐低延迟的数据处理方案原理：把所有数据视为流，由事件驱动，每次事件到达触发计算与传统批处理的区别：Hadoop/Spark batch 固定数据集处理任务，任务所有逻辑执行完成一次提交主要使用场景：高实时性业务(监控告警、风控、推荐、广告投放、实时数仓)在项目中集成flink-示例：动态统计5min内的点击数(强实时性统计，差一秒可能数据

它既包含一个 Python 解释器，也能 创建、管理多个不同版本的 Python 环境。等等等等跟着教程来，我有python环境了所以不再赘述，有问题可以直接和技术支持交流。Dive into Deep Learning 知名深度学习教材和代码示例。Miniconda 是一个带有 Python 的环境管理工具。教材https://zh.d2l.ai/

举例说明：图片分类、图片识别、图片滤镜、人脸识别、人脸照片合成、文字生成图片、文字生成(对话问询)、无人驾驶(计算机视觉将前方的物体识别、道路识别并规划行车路线)3-计算每个广告的点击率*用户点击广告平台的收益，按照这个进行排序，排名高的排在前面。1-会先根据输入的内容模糊查询所有关联的广告(通过文案模糊搜索、分类匹配等)数据科学家负责将用户对广告的展现和点击训练成数据模型。数据模型计算出更推荐的

将文件或者数据预处理为特征向量，类似数据字段平铺比如：表格中的数据转为特征向量转换为多维数组。

💡 底层原理：ClickHouse 通过 PostgreSQL 引擎或 postgresql() 函数，在查询时建立 TCP 连接，实时从 PG 读取数据并参与查询计算。它不是复制数据，而是“实时拉取 + 按需处理”。方案是否实时是否持久化适用场景PostgreSQL ENGINE✅❌实时跨库联查postgresql() 函数✅❌临时查询Dictionary定期刷新✅小表维度缓存定期同步❌（准实