以图搜图系统工程实践 之前写过一篇概述: 以图搜图系统概述 。 以图搜图系统需要解决的主要问题是： 提取图像特征向量（用特征向量去表示一幅图像） 特征向量的相似度计算（寻找内容相似的图像） 对应的工程实践，具体为： 卷积神经网络 CNN 提取图像特征 向量搜索引擎 Milvus CNN 使用卷积神经网路 CNN 去提取图像特征...

以图搜图系统概述 以图搜图指的是根据图像内容搜索出相似内容的图像。 构建一个以图搜图系统需要解决两个最关键的问题：首先，提取图像特征；其次，特征数据搜索引擎，即特征数据构建成数据库并提供相似性搜索的功能。 图像特征表示 介绍三种方式。 图像哈希 图像通过一系列的变换和处理最终得到的一组哈希值称之为图像...

GitHub Actions 使你可以直接在你的 GitHub 库中创建自定义的工作流，工作流指的就是自动化的流程，比如构建、测试、打包、发布、部署等等，也就是说你可以直接进行 CI（持续集成）和 CD （持续部署）。

给库加上酷炫的小徽章 & ava、codecov、travis 示例 GitHub 很多开源库都会有几个酷炫的小徽章，比如： 这些是怎么加上去的呢？ Shields.io 首先这些徽章可以直接去 shields.io 网站自动生成。 比如： 就是 version 这一类里的一种图标，选择 npm 一栏填入包名，然后复制成 Markdown 内容，就会得到诸如： {代码...}...

make 是一个历史悠久的构建工具，通过配置 Makefile 文件就可以很方便的使用你自己自定义的各种指令集，且与具体的编程语言无关。例如配置如下的 Makefile :

memcached 本身并不支持集群，为了使用集群，我们可以自己在客户端实现路由分发，将相同的 key 路由到同一台 memcached 上去即可。路由算法有很多，这里我们使用一致性哈希算法。

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连续查询 Continuous Queries（ CQ ）是 InfluxDB 很重要的一项功能，它的作用是在 InfluxDB 数据库内部自动定期的执行查询，然后将查询结果存储到指定的 measurement 里。

InfluxDB 自带有一个监控系统，默认情况下此功能是开启的，每隔 10 秒中采集一次系统数据并把数据写入到 _internal 数据库中，其默认使用名称为 monitor 的 RP（数据保留 7 天），相关配置见配置文件中的：

所有数据先写入到 WAL（ Write Ahead Log ）预写日志文件，并同步到 Cache 缓存中，当 Cache 缓存的数据达到了一定的大小，或者达到一定的时间间隔之后，数据会被写入到 TSM 文件中。

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数据库种类有很多，比如传统的关系型数据库 RDBMS（ 如 MySQL ），NoSQL 数据库（ 如 MongoDB ），Key-Value 类型（ 如 redis ），Wide column 类型（ 如 HBase ）等等等等，当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB（ 如 InfluxDB ）。