未病先防、大数据、互联网＋中医健康服务，市民可以有新期待
人民日益增长的美好生活需要，健康是最基本的需求，也是实现美好生活向往的基石。实施健康中国战略是十九大报告的重要内容之一，其中提到要完善国民健康政策，为人民群众提供全方位全周期健康服务。这恰与无锡中医领域的一个变化不谋而合。今年10月，无锡市中医健康管理中心成立，实现优质中医药治未病养生保健服务辐射全市、全民共享，突出对全人群、全生命周期的健康服务。看似简单的一个“全”字，正显露出这一目标的难点所在——这不仅对中医领域行业人士提出了更高的要求，而且关乎到全社会健康素养的提高。相对治病而言防病更加重...
教程 [2026-05-04]
微信支付兴起，万亿级用户交易记录存储的挑战
背景：2013年8月，微信红包上线。2014年春节微信红包引爆社交支付。2015年春晚红包摇一摇，推动微信红包在全国迅速普及。此后，每逢节假日或特殊日子，人们都会自主的兴起发红包，使微信红包成为热点。微信红包的火热带动微信支付的迅猛发展，按当时的发展速度预估，到2015年底，每天的微信支付交易记录会达到20亿。而原有的用户交易记录存储系统无法承受业务迅猛发展带来的冲击，一些瓶颈逐渐凸显出来。本文将就：微信支付背后的交易记录系统的重构优化历程进行一次全面的呈现。历年春节红包收发总量老交易系统面临的...
教程 [2026-05-04]
Kotlin学习之高阶函数和Lambda表达式的基础用法
Kotlin学习之高阶函数和Lambda表达式的基础用法一、定义和调用高阶函数的写法kotlin.collections._Arrays.kt中的mapTo()函数的源码如下：mapTo()是Array类型的扩展函数，它可以接受两个参数，第一个参数是表示C类型的MutableCollection，第二个参数是一个（T）->R类型的参数。mapTo()函数会遍历数组中的每个元素，对这个元素调用传入的函数transformation，再将transformation的返回值添加到可变集合destin..
教程 [2026-05-04]
时序数据库技术体系（二）–初识InfluxDB
在上篇文章《时序数据库体系技术–时序数据存储模型设计》中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑，其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化，Druid采用列式存储并实现了Bitmap索引以及局部字典编码优化，InfluxDB和Beringei都将时间线挑了出来，大大降低了Tag的冗余。在这几种时序数据库中，InfluxDB无疑显的更加专业。接下来笔者将会针对InfluxDB的基本概念、内核实现等进行深入的分析。本篇文章先行介绍一些相关的基本概念。Influx...
教程 [2026-05-04]
建设分布＆服务ERP系统
纯手工打造每一篇开源资讯与技术干货，数十万程序员和Linuxer已经关注。Linux技术交流QQ群：2659793（十二月最新！！）曾几何时，我混迹于电商、珠宝行业4年多，为这两个行业开发过两套大型业务系统（ERP）。作为一个ERP系统，系统主要功能模块无非是订单管理、商品管理、生产采购、仓库管理、物流管理、财务管理等等。作为一个管理系统，大家的一般开发习惯就是使用.Net或Java技术，建立一个单块（单进程）架构的应用，只有一个SQLServer或MySql数据库。然后在项目文件中分一下各个模...
教程 [2026-05-04]
使用influxDB＋telegraf＋grafana做php集群业务监控
最近因为部门需要做下线上PHP集群业务的监控，自己就研究了一下。开始在网上看了很多博客，都只是讲一些GRAFANA的很基本的应用，很少有完整讲讲业务应用监控的，自己研究了2天，总算测试通过了，就先写一篇文档记录下自己整理的一些东西，后面继续加深学习。一、环境：3台docker容器，安装centos7系统monitor_model:安装influxDB+telegraf+grafana+nginx+php7(由于自己测试，开始就安装一台上了)php-test01安装php7二、安装（参考http:...
教程 [2026-05-04]
代码管理工具SourceTree的用法
【第二篇】一、Git管理和Svn管理区别1、最核心的区别Git是分布式的，而Svn是集中式的。2、Git每一个电脑都可以看成一个服务器，而Svn只有一个服务器；在使用过程中，默认将一台电脑当成中央存储库，其他电脑从这获取最新的代码和把修改的文件推送到这。中央存储库24小时为其他电脑服务3、Git在无网络环境下也可以进行代码提交到本地服务器，Svn无网不能提交。二、Git使用工具安装及破解目前使用最普遍的Git管理工具是SourceTree,也可以使用终端，或者其他软件例如GitHub客户...
教程 [2026-05-04]
模型算法基础——决策树剪枝算法（二）
在上一篇模型算法基础——决策树剪枝算法（一）中，我们介绍了误差降低剪枝(REP)，今天我们继续介绍另一种后剪枝算法——悲观错误剪枝(PessimisticErrorPruning/PEP)。悲观错误剪枝也是根据剪枝前后的错误率来决定是否剪枝，和REP不同的是，PEP不需要使用验证样本，并且PEP是自上而下剪枝的。由于还是用生成决策树时相同的训练样本，那么对于每个节点，剪枝后错分率一定是会上升的，因此在计算错分率时需要加上一个经验性的惩罚因子1/2。假设T表示考虑是否剪枝的某节点，t表示该节点下的...
教程 [2026-05-04]
推荐两个bash环境下的Git插件
情景在使用Git时，常遇到这样的情况：使用子命令时必须完全输入，并不能像shell那样有命令补全的功能；Git鼓励大量使用分支，当在分支之间切换时，常常需要使用来查看当前所在的分支；解决方案提供两款插件，可以分别解决上述问题。下载地址插件1：补全命令git-completion.bashhttps://github.com/git/git/blob/master/contrib/completion/git-completion.bash插件2：显示当前分支名称git-prompt.shhttp...
教程 [2026-05-04]
开发者不可错过，10个简单的开源项目——人工智能篇
AIUNION人工智能产业技术创新战略联盟这里是人工智能联盟，汇聚了最新的AI新闻资讯，还有最前沿的国内外AI开源技术，最具价值的AI创新企业，最具权威的行业导师，和最具实力的创投机构！如果你身处AI圈，那么在这里你不但能找到你最需要的，还能发现你意想不到的。推荐10个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，...
教程 [2026-05-04]
三问我国首款嵌入式人工智能视觉芯片
视觉识别迎来“中国大脑”：三问我国首款嵌入式人工智能视觉芯片中关村前沿技术企业地平线机器人技术团队２０日发布首款嵌入式人工智能视觉芯片。在人工智能视觉识别领域，该类芯片每帧中可同时对２００个视觉目标进行检测，为智能驾驶、智能城市发展提供基础支撑。近年来，地平线机器人技术、中科寒武纪、深鉴科技……一批新型人工智能企业依托人工智能领域技术和算法优势向芯片行业渗透，加强人工智能芯片基础层研发。此次嵌入式人工智能视觉芯片的发布成为我国在芯片领域又一阶段性进展。——一块芯片能解决哪些问题？摄像头实时甄别在...
教程 [2026-05-04]
一周 Go World 新鲜事Asta 优选
01ServiceMesh时代选边与站队（附PPT）在2017年，ServiceMesh技术在快速成长。我们看到在年中的时候，Istio非常霸气的登场。如果大家有关注ServiceMesh这个技术，就会知道大概10天前，Conduit这个产品突然发布了。实际上在这过去的一年当中，ServiceMesh历经了非常多的事情。在经过2017年的酝酿过程后，ServiceMesh技术接近一个爆发的状态。而2018年很有可能就是ServiceMesh全面爆发的一年，它的目标其实就是一个：重新塑造整个微服务...
教程 [2026-05-04]
深入机器学习系列3-逻辑回归
1二元逻辑回归回归是一种很容易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题如医生治病时的望、闻、问、切，之后判定病人是否生病或生了什么病，其中的望、闻、问、切就是获取的自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。最简单的回归是线性回归，但是线性回归的鲁棒性很差。逻辑回归是一种减小预测范围，将预测值限定为[0,1]间的一种回归模型，其回归方程与回归曲线如下图所示。逻辑曲线在z=0时，十分敏感，在z>>0或z逻辑回归其实是在线性回归的基础上，套
教程 [2026-05-04]
关于正则表达式的5个小贴士
正则表达式是一个非常强大的处理字符工具，但有时可读性很差、晦涩难懂，JamieZawinski说道：Somepeople,whenconfrontedwithaproblem,think,“Iknow,I’lluseregularexpressions.”Nowtheyhavetwoproblems.本来是一个问题，引入正则表达式之后就成了两个问题。其实并不是任何场景都需要正则表达式。在简单场景，能用字符串自己提供的方法解决问题就没必要用正则表达式，比如字符替换判断字符串是否以某字符开头re.m...
教程 [2026-05-04]
东京大学史上最逼真人形机器人堪比健身教练，技能满满还会流汗
人形机器人总是硬邦邦的，无论做任何动作都透露着经过计算的机械运动的笨拙感，而东京大学在科学机器人（ScienceRobotics）活动上展示的Kengoro和Kenshire机器人却能给人完全不一样的感觉。这款完全模仿人类的身体比例制造的人形机器人，不仅有能模仿人类骨骼的金属结构，还有模仿人类肌肉收缩的软体结构，所以它的动作看上去并没有那样硬邦邦而是酷似人类运动时的柔韧。这款机器人的研究人员说，Kengoro和Kenshire一个基于人体系统的人形机器人，它被设计成完全模仿人类的身体比例、骨骼结...