这是我最近刚弄完上线的一套比较有意思的比较大型的系统，因此特意记录一下。腾讯手握大量用户数据（我们注册时的性别/年龄/住址/姓名/学历/消费能力），又有微信QQ公众号朋友圈等等社交媒体，又有大量的游戏，收集了我们这些数据，能提供很精准的广告投放功能。所以他们有一套广告平台。这套东西是收费的广告投放系统，在交了“入场费”后，我们就可以进去填写我们的投放计划，我们的广告落地页，我们的广告图，广告...

万丈高楼平地起，经过前几篇的学习折磨，默认都是已经搭建起ClickHouse集群环境的了，现在这篇文件是简单介绍基本使用。注意ClickHouse的分布式，也摆脱不了CAP的束缚，所以数据写入都是异步的，做数据同步都是先写入本地磁盘，再同步到其他分片区，yum安装方式的可以在/var/lib/clickhouse/data/database/table/查看ClickHouse的数据是否同步完成。

前提是事先安装好JDK11或者JDK8，目前Jenkins不支持13，12之类的其他版本，还要记得安装好maven～由于我的代码仓库是Git，所以也安装一下Git接下来安装Jenkins：wget https://pkg.jenkins.io/redhat/jenkins-2.156-1.1.noarch.rpm再走：rpm -ivh jenkins-2.156-1.1.noarch.rpm发现安

概念：该方法网上很多很简洁但是很难懂的公式，本文章将会由简单例子入手，一步步去理解那些公式，但是不做代码实现，毕竟只要搞懂了这个算法的思想，代码的实现其实千变万化，甚至用CV库的话根本不用写代码。为啥出现这个二值化算法，OTSU的致命缺陷在哪里？在大津算法OTSU中，由于采取的都是全局均值求出最佳全局阈值，但是在图片光照不均匀的场景，很容易把稍微模糊的边缘目标图像当作背景，为了避免这种场景，我们就

若有第七层，则第七层最多有：2^7-1 = 64 个结点，且第七层的全部是叶子结点，但是第六层要有8个叶子，也就是可以想象成第六层有8个结点没有生育能力，无法生孩子，那么第七层就会少 2*8 = 16个结点。因为完全二叉树只有六层，第六层不满，前五层满，根据公式，第五层有 2^5-1= 16个结点，又因为第六层有3个叶子，3个叶子结点会占用第五层2个结点，所以第五层的叶子结点数： 16 - 2 =

首先上改良后的代码（改良前的代码和基本的配置使用在：RabbitMQ的介绍/安装和SpringBoot集成简单使用（MacBook版））：Application.yml：spring:application:name: cloud-purchase-servicerabbitmq:host: 127.0.0.1port: 5672username: guestpassword: 123456Con

Ribbon是什么？主要负责请求分发，例如一个服务节点集群：六台服务器部署着订单服务，用户请求过来了就要根据不同的负载策略分发请求到不同机器上，起到一个缓解请求压力的作用。其自身不会发起请求，这个在源码中可以到，它起到一个“选择”的角色。真正发起请求的还是Feign / OpenFeign 。Ribbon与Nginx的区别？看到上诉的描述跟nginx非常接近，两者都是做轮询，做负载分发请求。那么区

业务场景自己想，只分享技术实现。下面的演示由于我为了方便，直接在公司项目中写的，所以一些敏感信息专有名词我要注释，望谅解。首先我们都知道，Spring的IOC机制，所有的接口和service都存在一个map容器，通过BeanFactory和ApplicationContext可以拿。那么我们可以从这个开刀.方案一（1）想想有什么方法或者接口是能够获取到ApplicationContext的，答案当

（1）概念腐蚀与膨胀算法，是一种入门级基础的形态学处理算法，常见用于图形处理方面腐蚀操作可以消除噪点，同时消除部分边界值，导致目标图像整体缩小。膨胀操作可以使目标特征值增大，导致目标图像整体放大。他两组合起来使用，可以达到更好分割独立的图形元素的目的。核：腐蚀和膨胀算法的灵魂，也是最需要花心思设计的东西，根据目标图像的特征不同，要设置不同的核才能产生很好的效果更专业的叫法叫做“结构元素”，其中核心

ODSOperational Data Store 操作数据存储（贴源层）指的是从数据源中经过Extract(数据抽取)-Transform(数据转换)-Load(数据加载)获取到的数据存储到该层。不是简单的数据换个地方存，而是经过了一定的过滤，去重，还原，清洗工作后保存的一层数据。跟源数据最贴近，但不是源数据的一层数据存储层，为整个数仓的加工数据提供来源的一层。例如通过Kafka增量获取通过Fl