用golang写了一个支持单机百万用户的系统，可以支持微信春节100亿红包这个强度的压力，欢迎github加星

im2web 2017-02-20 11:58:28

文字版全文：文字版
github项目：https://github.com/xiaojiaqi/10billionhongbaos

欢迎github 加星！谢谢

一篇习作，教你如何实现单机支持100万用户，同时模拟了2015年微信红包的1400万QPS的场景，让服务器在压力下，轻松地完成业务。

技术要点：

优化普通服务器的参数，巧妙设计代码做到单机支持百万用户
单机可以支持QPS达 6万，可以满足100亿红包的压力测试。
完善的监控体系，验证了模拟是真实可靠的
简单的代码实现，希望可以为你的开发做些参考

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qybao 2018-12-04

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来学习一下，有空研究研究

DavidSun2014 2018-12-04

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学习了，很不错的文章。

哈哈gogo 2018-10-05

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不知有没有加上获取用户id，摇到红包，则记录进数据库的功能。如果有，还能这么快，就真的很牛X了

Bird_1989 2018-01-26

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膜拜楼主

yi19861209 2017-07-24

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医手 2017-06-23

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不知有没有加上获取用户id，摇到红包，则记录进数据库的功能。如果有，还能这么快，就真的很牛X了

YOLOv11人物目标检测数据集目标类别：['Persona'] 中文类别：['人物'] 训练集：1683 张验证集：182 张测试集：0 张总计：1865 张该数据集提供了data.yaml文件，内容如下： train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 1 names: ['Persona'] YOLOv11城市街头与室内场景人物目标检测数据集该数据集涵盖了城市街头、商业街区、办公场所及室内生活等多种场景中的人物目标检测，具有广泛的应用价值。通过多样的场景设置和丰富的拍摄角度，能够有效提升模型在复杂环境下的目标识别能力，为智慧城市、安防监控及人机交互等领域提供高质量的训练数据支持。从数据分布来看，该数据集包含1683张训练集图像、182张验证集图像以及0张测试集图像，整体比例分配合理。训练集与验证集的比例约为9.25:1，能够充分满足模型训练与性能评估的需求，确保模型在不同场景下的泛化能力得到充分验证。该数据集的标注工作严谨规范，所有图像均经过人工精确标注，每个目标都配有清晰的边界框和统一的标签“Persona”。标注过程遵循严格的标准，确保了数据的高质量和一致性，为后续的模型训练和性能优化提供了可靠的基础。基于其多样化的场景覆盖和高质量的标注数据，该数据集可广泛应用于智慧城市管理、公共场所安防监控、智能零售分析以及家庭安防等多个领域。特别是在需要精准识别复杂环境中人物的目标检测任务中，该数据集能够显著提升模型的准确性和鲁棒性。

原创 Project WIP Limit Planner 工具，根据工作流阶段、团队人数和任务工作量估算在制任务上限与拥塞风险。压缩包包含完整源码、3 项自动化测试、可复现合成示例、离线 HTML/JSON/SVG 报告、1080×720 真实运行效果图、README、运行说明、功能清单、MIT License 及原创与授权声明。运行时零第三方依赖，不包含热点产品或开源项目源码、Logo、官方截图、论文、生产日志或其他受限素材。

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

适用对象：准备华为机考的程序员编程语言：C++（含STL）核心理念：通俗易懂 + 实战导向 + 可背诵模板

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