前言: 在介绍微服务时，首先得先理解什么是微服务，顾名思义，微服务得从两个方面去理解，什么是"微"、什么是"服务"， 微，狭义来讲就是体积小、著名的"2 pizza 团队"很好的诠释了这一解释（2...微服务的优势 大项目可以持续交付 微服务将一个大系统拆分成很多个互相独立的服务，每一个服务都可以由一个团队去完成，并且配备自己的开发、部署，而且可以独立于其他的团队。...更强的容错性 由于每一个微服务都是独立运行的，处理得当，我们在微服务架构中可以实现更好的故障隔离。当一个微服务发生问题时，例如内存泄漏，不会影响到其他的微服务。...而在微服务架构中，每一个服务都是独立运行的，单个微服务的技术升级则非常容易。你可以随意去尝试你喜欢的最新技术。因为试错成本很低，因此大家可以尽情的玩耍。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...终点即我们的最终目的是保护数据和资金的安全，而不是是保护服务器不被入侵，目的和手段不能搞混。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
对于业务服务的描述，我直接借用了描述用户故事的格式。一方面，这一格式要素直接涵盖了业务服务的角色与领域行为，另一方面还能促使编写人员思考它带来的服务价值。 我之引入触发事件，与业务服务的定义息息相关。...如此一来，对于业务服务的流程而言，一定是在收到服务请求之后开始执行的一系列连续的业务过程。因此，在业务服务的基本流程与替代流程中，根本不可能出现UI的操作，更不可能出现线下的流程。...按照我的经验，业务服务执行流程的第一步，往往是对服务请求的验证。至于服务请求包含哪些内容，则可以认为是对应服务契约的输入参数。...04 业务服务的价值 在我的领域驱动设计统一过程方法中，产生设计驱动力的就是业务服务。...业务服务强调执行的连续性，又突出了目标系统的边界，并由限界上下文来响应角色发起的服务请求，将其映射到解空间，站在服务设计视角，就是一个服务API，我将其称之为“服务契约”。
图计算之 nebula-plato [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] nebula-plato 的分享主要由图计算系统概述、Gemini 图计算系统介绍、Plato 图计算系统介绍以及...图计算系统 图的划分 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 图计算系统概述部分，着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以顶点为中心的编程模型） [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以边为中心的编程模型） 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 图计算系统 Gemini 图计算系统是以计算为中心的分布式图计算系统，这里主要说下它的特点： CSR/CSC 稀疏图/稠密图 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...图计算系统 Plato 介绍 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] Plato 是腾讯开源的图计算框架，这里着重讲下 Plato 和 Gemini 的不同点。
然而GitHub目前总共有3000000+的仓库！ 图片 如何在5分钟内发现有哪些我们感兴趣好项目？ 今天我们使用GeaFlow帮助我们实现SSSP(单源最短路径算法)，来试一试盲人摸象！...GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics)是蚂蚁集团开源的分布式实时图计算引擎，目前广泛应用于金融风控、社交网络、知识图谱以及数据应用等场景。...简单来说，标记出我们感兴趣的仓库，那些与我们感兴趣仓库距离最近的仓库就是推荐的好仓库。或者更进一步，STAR数更多的近距离仓库更值得推荐。...图片 在GitHub关系图上盲人摸象 话不多说，我们找到GitHub上目前星星数最多的项目，计算与它距离为2（即具有共同话题）的项目都有哪些？...，来看看GeaFlow都给我淘到了哪些好项目吧。
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...什么算是好的想法 2015年，我在微博上写过一个调侃的小段子： ML派坐落美利坚合众山中，百年来武学奇才辈出，隐然成江湖第一大名门正派，门内有三套入门武功，曰：图模型加圈，神经网加层，优化目标加正则。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
这个图真的太好了，所以copy一下分享给各位宝宝。
传统的服务器是具有独立的CPU、内存条、硬盘，存储的数据安全性不高，硬盘的浪费率比较高，企业一旦扩张业务，原有的服务器资源不够，又得购置新的服务器，而且物理服务器还存在老化、损坏、维护等方面的问题，这样造成的成本加剧及时间耽误...而云服务器可以弥补这种不足，不仅如此，云计算还有一些其他方面的优势： 1、从技术方面来讲 云服务器使用了云计算技术，而云计算技术，整合了计算、网络、存储等各种软件和硬件技术，将这些资源进行合理的整合...传统的服务器，就是独立的了，不能整合这些资源。 2、从安全性方面来讲 云服务器具有天然防ARP攻击和MAC欺骗，快照备份，数据永久不丢失，保证数据的安全。而传统的服务器则不具有这方面的功能。...3、从可靠性来讲 云服务器是基于服务器集群的，因此硬件冗余度较高，故障率低;而传统的服务器则相对来说硬件冗余较少，故障率较高。...4、从灵活性方面来讲 用户可以在线实时增加自己的配置，可扩展空间较大，根据业务需要灵活部署;而传统的服务器则有这方面的局限性，如果有新的应用，只能再添加一台了。
图片图的排序计算一种流行的拓扑排序算法是Kahn算法，具体步骤如下：统计每个顶点的入度（即有多少个顶点指向该顶点）。将入度为0的顶点加入到一个队列中。...处理有环图的拓扑排序问题：如果一个图存在环，那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中，如果最后还存在入度不为0的顶点，那么说明图中存在环。...Markdown格式输出结果：拓扑排序的结果为：顶点1 -> 顶点2 -> 顶点3 -> ... -> 顶点n图中存在环。图的传播计算一种常见的图传播模型是SIR模型，该模型描述了病毒传播的过程。...预测信息在网络中的传播路径可以基于以下的图算法：广度优先搜索 (BFS)：该算法从某个指定的节点出发，在图中逐级扩展搜索，以找到特定节点或满足特定条件的节点。...总结：以上提到的BFS、DFS和PageRank算法是在图中预测信息传播路径的常用图算法。这些算法可以根据网络结构、节点状态和链接等因素，提供信息传播的路径推断。
图片图的社区计算社区发现是指在一个图中，将节点分割成若干个互不相交的子集，使得子集内节点之间的连接更加密集，而子集之间的连接较为稀疏。...以上是一种用于发现社区的算法，但并不是唯一的方法，还有许多其他的社区发现算法可以应用于不同的情况和图结构。图的嵌入计算图嵌入是将一个图映射到低维空间中的过程。...MDS可以用于对图的邻接矩阵计算节点的向量表示。局部线性嵌入（LLE）：LLE是一种非线性降维方法，它通过将每个节点表示为其邻居节点的线性组合的方式来进行降维。...Isomap可以用于计算图中节点的向量表示。图卷积神经网络（GCN）：GCN是一种基于深度学习的图嵌入方法，它通过在每个节点上应用卷积操作来学习节点的向量表示。...GAT可以通过多层注意力操作来计算节点的向量表示。通过使用这些图嵌入算法，我们可以将图中的节点映射到低维空间中，并且保留节点之间的关系。这些向量表示可以用于节点分类、图聚类、链接预测等应用场景中。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...什么算是好的想法 2015年，我在微博上写过一个调侃的小段子： ML派坐落美利坚合众山中，百年来武学奇才辈出，隐然成江湖第一大名门正派，门内有三套入门武功，曰：图模型加圈，神经网加层，优化目标加正则。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
一个机器学习任务的核心是模型的定义以及模型的参数求解方式，对这两者进行抽象之后，可以确定一个唯一的计算逻辑，将这个逻辑用图表示，称之为计算图。...计算图表现为有向无环图，定义了数据的流转方式，数据的计算方式，以及各种计算之间的相互依赖关系等。...2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...3.1 图的启动 启动计算图的第一步是创建一个会话（Session）对象，如果没有任何的创建参数，会话构造器将启动默认图。
2010年的中国IT领袖峰会上，BAT的当家人共同讨论云计算的未来，也拉开了中国云计算产业十来年快速发展的序幕，互联网巨头、运营商、ICT服务商等纷纷将云作为公司重大战略布局。...以最早发展的美国市场为例，早在2006年AT&T就斥资3亿美元收购IDC服务商Usi，构建IDC云服务网络，之后2009年推出了Synaptic Storage、Synaptic Compute等云服务...一方面运营商开始用公有云来增强自身IT系统能力，在电信网络云化过程中，选择公有云承载；另一方面也与公有云厂商合作建立各类云计算中心，开发新的产品和服务。...然而，云计算是技术密集型产业，在技术能力、人才资金等方面存在显著短板的运营商，在上层云服务等领域将面临更大挑战。...在全球市场，借助网络虚拟化技术，将物联网、移动蜂窝网络搬上公有云，拓展企业网络接入服务，给企业提供专属的云上网络服务（网络即服务NaaS）： Athonet在AWS云上部署4G虚拟核心网，推出针对企业的移动网络接入服务
云服务器以及云硬盘的出现大大革新了传统的网站市场以及应用市场。许多互联网从业人员都看到了云计算市场的前景，认为在不久的将来，云市场必定取代传统的硬件市场。...之所以会这样断言，是因为云服务器和云硬盘的性能和优势更加突出。云服务器云硬盘哪个好呢？ 云服务器云硬盘哪个好？ 云服务器云硬盘哪个好这个问题并不是一个简单问题。云服务器可以取代传统服务器的功能。...企业或者网站只需要租用或者购买云服务器就可以进行网站的建设。而云硬盘是用来扩展计算机空间或者云服务器空间。硬盘和服务器这两者的关系是分不开的，云服务器的运行需要借助硬盘来实现。...因此这两者之间并不存在特点上的好坏，因为它们各有各的特点和性能，而且是需要相互依靠使用的。 如何选择好的服务器和硬盘？ 前面已经了解了云服务器云硬盘哪个好。在选购服务器和硬盘的时候该有哪些指标呢？...选择合适的大小内存以及空间。其次还要考虑网站的经济预算。 以上就是云服务器云硬盘哪个好的相关内容。不可否认，云产品已经渐渐取代了传统的硬件。这是因为云产品拥有更高的性能以及更安全更持久的保障。
图片图的度计算对于一个无向图，节点的度数表示该节点连接的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的度数：度数 = 与节点相连的边的数量对于一个有向图，节点的出度表示从该节点出发的边的数量，入度表示指向该节点的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量图的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...如果两个节点的邻居节点集合都为空，则相似度为0。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小，记为A。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小，记为B。...计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小，记为C。计算相似度：similarity = (A + C) / B。输出相似度结果。
在应用的使用和操作过程当中，常常会出现很多因素导致系统迟钝或者崩溃，这是任何一家企业都会遇到的问题。市面上的应用越来越多，各种类型的应用软件层出不穷，用户有了更多地选择权。...一旦一个应用的用户体验不好，用户就很难再使用这个应用。所以应用的性能监测试非常重要的。服务好售后好的应用性能监控有哪些呢？...服务好售后好的应用性能监控 服务好售后好的应用性能监控往往会受到更多企业的青睐和使用。这样的应用性能监控的功能是丰富的，对于应用的监控性能也是超前的全面的。...兼容各种主流的编程代码语言，并且可以自动化监控，可视化监控。 监控不及时带来的危害 服务好售后好的应用性能监控在网络上可以搜出好多，之所以应用性能监控如此重要，是因为如果监控不及时的话带来的危害太大。...问题排查不及时的话，后期的补救也是一笔很昂贵的花费。 以上就是服务好售后好的应用性能监控的相关内容，做好性能监控，才能够快速排查系统故障并得到妥善解决。
下面是The NIST Definition of Cloud Computing的具体内容： 云计算是一种模型，实现无处不在的、方便、通过网络按需访问的可配置的共享计算资源池（例如，网络、服务器、存储...云计算模型有五个基本特性，三个服务模型以及四个部署模型。 基本特性 按需自助服务 – 消费者能够单方面按需调配计算资源，例如服务器时间和网络存储，这些是无需人为干涉自动进行的。...可度量服务 – 云计算系统能够自动控制并优化资源的使用，通过适用于服务类型的某些抽象层级的度量机制（例如，存储、处理器、带宽以及活动的用户帐户）。...服务模型 Software-as-a-Service (SaaS) – 提供给消费者的资源是运行在云计算基础架构上的服务商提供的应用程序。...Platform-as-a-Service（PaaS） - 提供给消费者的资源是可以使用由服务商支持的编程语言、库、服务和工具，把由消费者创建或购买的应用程序部署在云计算基础设施上的能力。
去中心化系统 顾名思义，去中心化系统就是一组计算机为实现某一特定目标而共同运作，比如向世界各地的民众推送相同的内容（如 Twitter 新闻推送）。...为实现这一目标，必须克服以下困难： 准时：每个系统/电脑都是按照自己的速度和节奏执行相同的任务。 次序：由于每个系统都有自己事件的事件和时间线，试图在什么时间解决发生的什么事件还是相当困难的。...举个例子来说，人和人之间解决问题最好的方法就是良好的沟通。但这对计算机来说却比较困难，因为它可以是异步通信，也可以是同步通信。 该如何理解同步和异步呢？...以上这些步骤就可以确保每个块生成的次序是已知的（每提交一个区块，区块链的长度就会增加），每台计算机都可以计算出自己的结果并进行实时通报，还能够处理错误（恶意节点提出的区块）。...MakerDAO 就是一个很好的例子，MakerDAO 有足够的资源来创建自己的链，并且通过成为 Polkadot 平行链的一部分来获取足够的支持，如果无法保证足够的支持，它还可以在 Cosmos 上建立一个
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