一份优秀的PRD能够帮助你获取资源，有效推进项目，获得团队成员的信任。 今天就和大家聊聊如何写好一篇PRD，希望能够提供给大家一些干货。...可以概括为，PRD是对产品需求以实际可落地方式进行细化描述的文档。...PRD的查看对象 一般来说，PRD是写给以下几种人看的： 1.产品同事 2.运营 3.设计师 4.开发工程师 5.其他需求方(相关业务部门等) 二、围绕用户体验要素的PRD编写 为什么要说围绕用户体验要素来编写...：这个不能忽略，尤其是C端产品，考虑需要更为全面，因为很可能就是一个小异常，就导致用户使用不爽而流失，比如上传文件没有考虑超出大小怎么办，用户上传后一直没反应，就会认为这个产品不好用，转而使用其他产品，...第六部分：效果评估方案及上线安排 对于C端产品，这块内容会更加重要，一般会有个灰度发布过程，因此需要说清楚灰度发布的方式，放量安排、节奏，需要关注的指标，这个指标如何进行评估，达到什么样程度可以全部上线
Kafka就是R3用来构建Corda 5(也称为Next-Gen Corda)的技术之一。...R3高级开发传道师Divya Taori表示: “在为Next-Gen Corda设计运行时基础设施时，主要目标是实现热备份、高可用的配置，实现工作分片以最大化吞吐量、降低成本。”...Divya Taori表示: “通过利用Kafka作为Corda通信基础设施的支柱，Corda 5实现了所需的高可用性、横向扩展性和降低总拥有成本，最终满足了客户的严苛需求。”...许多组织已经分享了他们如何以及为何要使用Kafka，使用的规模以及获得的好处——我建议你查看他们的经验。 Kafka有多复杂？ 首先，学习Kafka需要时间和专注。...Kafka仅针对Java开发者 Kafka使用Java(和Scala)编写，团队中至少1名熟悉Java和JVM的开发者大有裨益。但这不意味仅Java开发者可以使用Kafka。
对于EasyDSS录像存储的问题是大家咨询比较多的内容，EasyDSS平台内有默认的存储磁盘，当默认存储磁盘空间不足时就需要更改存储磁盘的地址或者对磁盘进行扩容，前文中我们分享过如何将RTMP协议视频直播点播平台...EasyDSS录像文件存储在其他的空闲磁盘内，本文我们讲一下如何在不更换地址的情况下扩容磁盘的大小。...1.首先需要安装一个lvm2的程序 Yum -y install lvm2 2.将磁盘进行分区格式化，并将需要扩容的和被扩容的两个磁盘进行格式化为物理卷 命令：pvcreate /dev/sdc1 /...dev/sdc2 3.创建完成物理卷之后需要创建卷组 命令：vgcreate vg0 /dev/sdc1 /dev/sdc2 4.创建逻辑卷 命令：lvcreate -L 逻辑卷大小(4T) -n...lv0 vg0 5.格式化逻辑卷 命令:mkfs.xfs /dev/vg0/lv0 6.此时就可以看到lv0的这个扩容后的磁盘了，我们将这个磁盘挂载到某一个目录就可以了（永久挂载可以写入fstab）
独立的module依赖corda和cordapps 在build.gradle文件添加corda和自行编写的cordapps的依赖，以及对于springboot的依赖 // build.gradle in...编写spring组件Connection RPC Corda Webserver模块也是通过RPC的方式和Corda节点进行交互的，所以需要使用springboot的@Bean封装对于Corda RPC...的Connection，然后通过依赖注入的方式启动springboot容器，进而编写API。...Integration test 虽然springboot容器可以通过gradle启动运行，但是如何通过API测试的方式来保证API的准确和稳定呢？...Corda测试包下的Node Driver给了一种测试方式，但是却无法支撑springboot的测试，所以需要增加辅助测试代码，以支持这种方式的测试。
一种常见的模式是在一个Map或多个FlatMap 中查询外部数据库或Web服务以渲染主数据流。 Flink提供了一个用于异步I / O的API， 以便更有效，更稳健地进行这种渲染。...将为流中的每个记录调用此分区程序，以确定应将记录发送到的目标主题的确切分区。...如果并发检查点的数量超过池大小，FlinkKafkaProducer011 将引发异常并将使整个应用程序失败。请相应地配置最大池大小和最大并发检查点数。...检查点常用参数 enableCheckpointing 启用流式传输作业的检查点。 将定期快照流式数据流的分布式状态。 如果发生故障，流数据流将从最新完成的检查点重新启动。...该作业在给定的时间间隔内定期绘制检查点。 状态将存储在配置的状态后端。 此刻未正确支持检查点迭代流数据流。 如果“force”参数设置为true，则系统仍将执行作业。
该平台首次成功完成了基于4个国家或地区央行数字货币的真实交易试点测试，来自4地的20家商业银行基于该平台为客户完成以跨境贸易为主的多场景支付结算业务。...目前全球大概有 233 个国家和地区，大大小小的银行加起来大概 25000 个，规模在腰部以上的银行几乎全部接入了 SWIFT。...其中mCBDC技术在改善跨境支付方面有巨大前景，并成为多家央行的探索主题，后来BIS在一篇发表的文章中提出了三个跨境支付模型[1]，并给出了实现规划是：工作流+区块链平台+外汇结算平台的方式。...图3 单一型mCBDC系统模型 2.2 SWIFT的跨境支付测试实例 SWIFT 如何通过 SWIFT 平台在网络级别将 CBDC 平台（无论技术如何）与现有支付系统互连？...AMQP消息使用Transport Layer Security (TLS)进行加密，以确保消息在传输过程中的完整性和私密性。
金融服务商以提供资金融通服务进行盈利，汽车金融公司的资金很大一部分是来源于汽车集团的财务公司，财务公司需要对现金流进出进行精准预测，以提高资金的利用率。...传统的财务记账方式，无法实时透明地彰显资金的实时利用情况：比如有多少现金流即将产生，有多少资金出现了低效的浪费（重复贷款），造成了多少潜在损失（坏账）等等。 第二，财务对账主体数量较多，且效率不高。...识别上链数据指的是如何识别哪些交易的事实值得记在链上；智能合约设计，指的是买卖车及其相关金融活动如何通过可编程的方式自动完成；API设计则是如何对外暴露平台能力，同时限制控制主体；部署单元和网络部署架构属于实施范围...在进入智能合约实现之前，我们得先了解一下Corda中flow和contract的概念。Flow是Corda中控制参与节点如何更新State的自动化流程，它对如何获取交易对手方的签名进行了封装。...Smart Contract in Corda API设计 有了智能合约之后，我们就得考虑如何暴露平台的合约能力了。换句话说，从消费者的角度，我们该怎么利用平台提供的能力完成自己的业务。
随着区块链技术的发展，越来越多的区块链平台涌现出来，其中包括Ethereum、Hyperledger和Corda等。...本文将对它们的优缺点进行比较，并探讨它们的适用场景，以帮助开发者和企业选择最适合自己需求的区块链平台。1.Ethereum优点：智能合约支持：Ethereum支持智能合约，可以实现自动化的业务逻辑。...智能合约支持：Corda支持智能合约，但不同于Ethereum，Corda的智能合约只能访问相关交易的数据，保护了交易的隐私性。...适合金融行业：Corda最初是为金融行业设计的，对金融交易和合规性有很好的支持。缺点：相对封闭：Corda相对封闭，生态系统相对较小，可用工具和库较少。...// 示例代码：使用Corda编写简单的智能合约import net.corda.core.contracts.CommandDataimport net.corda.core.contracts.Contractimport
通过阅读本文，读者将了解当前和未来AI存储领域的关键问题，以及如何构建高效、统一的存储架构，以应对不断增长的数据需求和复杂计算任务。...文件数量和大小还依赖于并行化的划分方式（parallelism shard）。 检查点过程： 创建文件写入序列检查点过程包括对文件的多次写入，以确保模型状态的持续保存。...检查点中的内容 模型参数（如权重、偏置） 优化器状态（如动量、方差、梯度） 可能还包括元数据，如数据类型、文件大小、迭代器、GPU排名、并行化方式等 随着模型参数数量的增加，检查点的频率和大小将急剧增长...目标： 存储生态系统（计算、网络和存储子系统）的目标是最大化GPU带宽利用率，并最小化加载和存储检查点所需的时间。...如何设计一个高效、统一且能够隔离性能的存储架构，以满足这些需求？ 在多租户环境中，如何有效监控和保障租户级别的计算、存储和网络服务质量（SLA）？
By 大数据技术与架构 场景描述：本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序，并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。...本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序，并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。 案例 ? 让我们来编写一个从 Kafka 抽取数据到 HDFS 的程序。...实时处理与检查点 Flink 的检查点机制是基于 Chandy-Lamport 算法的：Flink 会定时在数据流中安插轻量的标记信息（Barrier），将消息流切割成一组组记录；当某个算子处理完一组记录后...显然，这种方式会引入额外的延迟，因此除了这种 EXACTLY_ONCE 模式，我们也可将检查点配置为 AT_LEAST_ONCE，以获得更高的吞吐量。具体方式请参考 官方文档。...这些中间文件会在符合一定条件后更名为正式文件，取决于用户配置的 RollingPolicy，默认策略是基于时间（60 秒）和基于大小（128 MB）。
通过不断迭代最小化误差来达到数据与直线的最佳拟合。...查看本文最后的链接资源以获取更多详细信息。 Saver 可以处理图的元数据和变量数据的保存和加载（又称恢复）。它需要知道的唯一的事情是：需要使用哪个图和变量？...这意味着「恢复」操作必须能够访问会话以恢复图内的权重。理解恢复操作的最好方法是将其简单地当作一种初始化。...元 chkp 文件包含模型的压缩 Protobufs 图以及所有与之关联的元数据（集合、学习速率、操作等）。 chkp 文件保存数据（权重）本身（这一个通常是相当大的大小）。...注意：TensorFlow 现在发展很快，这些文章目前是基于 1.0.0 版本编写的。
在此设置中，为了实现高吞吐量和低延迟，必须最小化各任务之间的网络通信。...另一方面，改变有状态operators的并行性要复杂得多，因为我们还必须(i)以(ii)一致的、(iii)有意义的方式重新分配之前的operator state。...然而，Flink中已经有一种机制允许以一致的方式在任务之间交换operator state，并且保证只交换一次——Flink检查点（checkpoint）!...您可以在文档中看到关于Flink检查点的详细信息。简而言之，当检查点协调器将一个特殊事件(所谓的checkpoint barrier)注入流中时，就会触发检查点。...首先，触发检查点并发送到分布式存储系统。接下来，以更改了的并行度重新启动作业，并可以从分布式存储中访问之前所有状态的一致性快照。
在恢复期间，多个pLCP的内容与REDO日志内容一起恢复，以将整个数据集返回到其内存中的恢复点。该算法减少了每个检查点写入的数据量，从而线性地影响检查点持续时间，影响REDO日志大小和同步延迟。...加上一些磁盘空间使用优化，还可以减少磁盘上检查点的总大小。...为了确保在所有情况下都将与LCP相关的同步延迟最小化，每个节点上的检查点执行已进一步分离，以确保数据节点恢复不会对LCP持续时间产生不利影响。这提高了系统的稳定性和健壮性。...遍历集群节点重新启动阶段，我们可以确定集群如何受益： 在初始设置阶段，将初始化内存。这花费的时间与要初始化的内存量成线性关系，并且与检查点算法无关。 在下一阶段，数据将从检查点还原到集群内存中。...在任何集群版本中，随后的同步阶段仅持续3-4秒。 下一阶段将实现最显着的改进。我们需要在重新启动期间执行（写入）本地检查点，以确保数据节点可以独立恢复数据。数据节点必须等待检查点完成。
在本文中，我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的，以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。...例如，可以在批处理引擎（例如，Spark）之上应用微批处理以提供流功能（这是Spark Streaming背后的基本机制），也可以应用于流引擎之上（例如，Storm）提供 Exactly-once 语义保证和状态恢复...Kafka（现在）不提供事务编写器，因此对状态和后续产生的流记录的更新不能作为原子事务一起提交。 事务更新体系结构具有许多优点。事实上，它实现了我们在本文开头提出的所有需求。...结论 下表总结了我们讨论的每个体系结构如何支持这些功能。...请注意，Flink在每个检查点都要备份算子的状态，而Storm则不支持。此示例中的状态相对较小（计数和摘要，每个检查点每个算子的大小小于1M）。
同时，在交易数据的存储上，作为联盟链的 Corda 采用了每个节点只需存储与自己参与或需要知道的数据，全网共识由兼容区内的公证人（Notary）节点集群来保证。...如何阻止“双花”（double spend）？交给公证人节点吧。 交易可终结性 什么？我付了钱还要等6个区块才能确认交易达成？还会分叉？那交易到底是发生了还是没发生？我的交易是薛定谔的猫吗？...别担心，Corda 将网络分为不同的兼容区，并允许在每个兼容区内自主配置共识算法，以帮助兼容区内的节点以最快速度达成共识。...Corda 根据承载业务的不同将网络划分为不同的兼容区，每个兼容区内节点数量更少，性能要求更低；同时，Corda 选择将达成共识的职责与账本层解耦，由公证人节点负责达成共识；每个兼容区可以根据节点数量和所承载的业务自主选择更佳合适的共识算法...，让 Corda 可以满足真实商业需求的性能需求。
要更新的变量，以最小化损失。默认值为key GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES下的图表中收集的变量列表。gate_gradients: 如何对梯度计算进行gate。...参数:loss: 包含要最小化的值的张量。global_step: 可选变量，在变量更新后递增1。var_list: 可选的变量对象列表或元组，用于更新以最小化损失。...如果你希望稍后分析一个模型在长时间的训练过程中是如何进行的，那么这将非常有用。例如，传递keep_checkpoint_every_n_hours=2可以确保每2小时的培训中保留一个检查点文件。...否则，无论如何都要构造这个保护程序，使它成为一个no-op。write_version:控制保存检查点时使用的格式。它还影响某些文件路径匹配逻辑。...latest_filename:协议缓冲区文件的可选名称，该文件将包含最近的检查点列表。该文件与检查点文件保存在同一个目录中，由保护程序自动管理，以跟踪最近的检查点。默认为“关卡”。
而我们区块链要做的事情，一言以蔽之，汽车资产上链以及围绕汽车所发生的金融活动而产生的债务的记录。所以不难发现，分布式账本和信任机器在这个场景下都有涉及。...，旨在解答分布式账本如何真正运行在企业当中。...以IOU这个欠条为例，State其实就是欠条关键属性的集合，包含借款方，欠款方，金钱数量，还款截止日期。...在进入智能合约实现之前，需要先了解一下Corda中flow和contract的概念。Flow是Corda中控制参与节点如何更新State的自动化流程，它对如何获取交易对手方的签名进行了封装。...所以这里我们利用了REST api设计的思路，抽象出平台的能力作为资源呈现，定义以车为中心的URI，然后选择合适的HTTP动词，得出 REST api。 ?
本文为你介绍借鉴了区块链的部分特性的分布式记账技术，并分析其背后的原因。 什么是Corda? 最近我开始了一个需要使用到Corda的项目，那Corda究竟是什么呢？...为了更好的展开阐述，我们需要对Corda正在解决的问题进行适当的研究，这样才可以理解为什么选择Corda做这些基本的决策。 为什么使用分布式记账技术？...数据一致性是分布式账本的核心功能之一，也对Corda正在解决的问题起到关键的作用。我们来更进一步看看Corda为什么可以消除商业人员在保持各方数据一致性上花费的额外时间和工作。...一个商业或者金融结构，以银行为例，从一个客户的账户转一笔钱到另一家银行的接收者账户中，两家银行都需要检查这次交易是有效的，也就是客户的资金已经被转走，并且最后被正确接收。...如果这篇文章激起了你的兴趣，你想亲自看看Corda，那么去看看他们的文档，里面提供了关于Corda构建的概念以及如何使用这个平台的教程，这样你就可以自己拿来试验了： Corda文档地址： https:/
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