分层网络的解决方案可以通过以下几个步骤来实现:
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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 难题与方案 1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构 面临难题:对于每天上亿流量,拥有上亿页面的大型电商网站来说,能够支撑高并发访问,同时能够秒级让最
计算机网络是个非常复杂的系统。早在最初的ARPANET设计时就提出了分层的设计理念。
架构一直以来都被认为是高阶技术人员的代名词,但什么是架构,什么样的架构人员才称得上一个好的架构师,这是很难评判的。但是,要提高架构能力, 只寄希望于代码层级是远远不够的, 代码只能帮助我们解决执行力的问题,但架构的高度更多的是依赖战略(业务洞察力)以及战术问题(技术视野)来解决问题。
扩容一直是区块链社区讨论的热点话题,围绕如何在”更短的时间完成更多的交易”提出了包括增加区块大小、闪电网络(雷电网络)、分片、分层网络、平行链等数十种解决方案。千万不要被这些陌生的名词吓倒,其实这些方案都是在解决同一个问题:住在I区的小A如何快速的将10吨面粉运给住在河对岸II区的小B。
设计师们总是接到这种神奇的需求,但是受限于素材和工具的“想象力”,设计师无法凭空推理出背影女子的正脸是美女还是恐龙,这种需求根本无法达成。
设计师们总是接到这种神奇的需求,但是受限于素材和工具的“想象力”,设计师无法凭空推理出背影女子的正脸是美女还是恐龙,这种需求根本无法达成。不过,AI似乎把这个问题解决了。不过转过来的不是美女,而是香车。
Apache Kafka 自诞生之日起,就以其卓越的设计和强大的功能,成为了流处理领域的标杆。它不仅定义了现代流处理架构,更以其独特的分布式日志抽象,为实时数据流的处理和分析提供了前所未有的能力。Kafka 的成功,在于它能够满足各种规模企业对于高吞吐量、低延迟数据处理的需求,经过多年的发展铸就了极其丰富的 Kafka 生态,成为了事实上的行业标准。
【新智元导读】Yann LeCun日前在法国大学做了系列讲座。这篇演讲中他结合大量实例,全面系统梳理了深度学习关键知识点和待解决的问题。其中,LeCun简单讲解了如何有效实现无监督学习,并详细比较了不同深度学习的特点。LeCun指出目前实现强人工智能还是一个科学问题,并非技术挑战;同时,要区分“智能”与“自主”的概念,大部分的智能系统将不会是自主性的。 第一部分 LeCun以“我们应该拷贝大脑来发展智能机器吗?”这一问题作为开题,随后给出否定答案,对于智能机器的发展,我们“应该从自然中获得动力,但不
---- Docker 认识 在谈及Docker时,不得不牵扯到一个现在很重要的一个领域:云计算。云计算是一种资源的服务模式,该模式可以按需的从可配置计算资源共享池中获取所需的资源,并且资源能快速供应和释放,利于资源管理和资源的充分利用,说白了就是充分利用硬件资源并节省成本。 云计算分为IaaS、PaaS和SaaS三层服务 Iaas 基础设施即服务,为基础设施运维人员服务提供计算、存储和网络等资源。 PaaS 平台即服务,为应用开发人员提供支撑应用运行所需的软件运行时环境、相关工具与服务(数据库、监控、日
先说下自己的情况,17年在京东实习,19年7月离职。正式工作时间很短,就一年(算实习两年),而且19年有半年的时间准备考研所以有半年的空档期,这也是为什么我被很多HR挂了的原因。虽然Offer没拿几个,但是一半多都面到HR面了,所以对于两三年经验的感觉整理的问题还是比较有代表性的。
本文基于1.1 计算机网络在信息时代的作用_哔哩哔哩_bilibili 写的文档 在这篇文章中,我对老师讲的东西进行了一些微小的补充,比如 为什么不是用电路交换连接计算机,比如解释出现的图片为什么不是一个计算机网络这些老师在上课没有讲的东西
有很长一段时间没有做PHP开发了,最近有做PHP开发的小伙伴在个人微信公众号后台留言,能够分享一些PHP有关的面试题。于是给安排上。
当我们讨论一个比较复杂的系统时,总是将复杂的系统划分为多个小的、功能相对独立的模块或者子系统。这样我们就可以将注意力集中在这个复杂系统的某个特定的部分,这就是模块化的思想。因为计算机网络要解决的问题非常大,非常复杂,所以需要利用模块化的思想将其划分为多个模块来处理和设计。人们发现层次式的模块划分方法特别适合网络系统,因此目前所有的网络系统都采用分层的体系结构。
【读懂原理】网络模型详解(彻底明白 OSI 七层与 TCP/IP 四层模型关系)
作者: Dimitrios Michail, Lefki-Ioanna Panagiotou, Charalampos Davalas, Ioannis Prapas, Spyros Kondylatos, Nikolaos Ioannis Bountos, Ioannis Papoutsis
关于Android架构,可能在很多人心里一直都是虚无缥缈的存在,似懂非懂、为了用而用、处处生搬硬套,这种情况使用的意义真的很有限。本人有多个项目重构的经验,恰好对设计领域较为感兴趣,今天我将毫无保留的将自己对架构、设计的理解分享给大家。
举几个典型的企业云平台示例,包括阿里云飞天,Azure Stack 和 AWS Outposts等,以及某国有银行的云管理平台。
机器之心编译 来源:Wired、OpenAI等 机器之心编译 参与:黄小天、路雪、刘晓坤 虽然只有 17 岁,但是 Gunn High School 学生 Kevin Frans 已经有 7 年多的编
OpenAI 成立近两年,发表了大量研究论文,而这周四的一篇论文却与众不同:其第一作者是名高中生。这位少年英才叫 Kevin Frans,就读于 Henry M. Gunn 高中,现为 OpenAI 实习生。两年前,他 15 岁,首次训练神经网络,一个语音或人脸识别系统。受到 Atari 游戏和 AlphaGo 有关报道的启发,他阅读了大量论文,并部分地复现了它们。「我喜欢让计算机去实现看起来不可能的事。」Frans 说,脸上泛着笑容。他创作过一个交互式网页,可以用漫画风格为线条素描自动上色。
前面的文章分享了性能测试中的核心术语和指标、常用测试策略、压测工具选型以及性能需求分析的内容。写这篇文章的初衷是昨天有同学咨询我,希望通过付费方式让我教她性能测试,可以达到独立owner项目的程度。
数据仓库的实施和落地需要团队中不同成员的参与和配合,因此也需要各种各样的规范,其中最典型的就是表命名规范,规范的表命名能让使用者轻而易举地明白该表的作用和含义。
架构设计是基于架构原则和目标给出问题解决方案的过程。架构和设计遵循相同的原则和方法,只是解决问题的规模和层次不同,而这规模和层次没有明显界限。
引言 现实中,视频监控和大家的生活密切相关,从家庭到户外、从小区到办公楼都有着它的身影。随着智能安防时代的到来,视频图片数据呈现爆发式增长,然而由此引发了多种问题。 “ 本地化数据存储集群安全保障性较低、规模化扩容问题等如何解决? 多协议,多厂商、跨地域的终端设备如何统一管理、数据共享? 端侧智能存在局限性,视图数据价值如何更高效地挖掘? ” 为了解决上述问题,我们面向视频监控场景推出了可提供设备接入联网、云存储及AI分析一体化PaaS服务——智能视图计算平台。(原 明瞳智控) 端云协调,全链路构建 基
本篇主要是对计算机网络一些核心思想理解,属于内功心法,初学者适合入门,非初学者可以学习其设计思想,总之希望帮助大家提高对网络的理解;
上一小节,我们以两台主机为例,讨论了一个理想化的物理层模型。 现在,我们将问题进一步延伸:多台主机如何实现两两通讯呢?我们以三台主机为例进行讨论:
MPLS VPN在SD-WAN之前曾是企业内网的中流砥柱,稳定性和大型组网的首选之作,但放到当下市场却显得非常尴尬。
如今硬件的性价比越来越高,网络传输速度越来越快,数据库分层的趋势逐渐显现,人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题,而是通过分层,让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
【新智元导读】研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法,来破解人类大脑。相关研究发表在最新一期Cerebral Cortex,研究人员构建了一个大脑如何解码信息的模型,根据参与者的大脑活动,该模型能够以50%的精确度预测她所看到的东西。 人工智能让我们离科幻小说里的“读脑机器”更近了一步。现在,研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法,来破解人类大脑。首先,他们建立了一个大脑如何解码信息的模型。三名女性花费了数小时观看几百条短视频,功能性核磁共振机器测量了视觉皮层和其他地方的活动信号。一个用于图像处理的人工
在辛普森悖论中,餐馆可以同时比竞争对手更好或更差,锻炼可以降低和增加疾病的风险,同样的数据集能够用于证明两个完全相反的论点。
作者:Francesco Ballerini, Pierluigi Zama Ramirez, Roberto Mirabella, Samuele Salti, Luigi Di Stefano
在重构一书里,将有问题的代码称作代码臭味(Code Smells,有些翻译成”代码异味”、”代码坏味道”),表示这份代码可能有设计上的问题、或是因为写得太凌乱而难以维护。总得来说,这份代码需要通过重构来改善。这样的场景往往是许多开发者的每日工作,因此,判定一位开发者的等级,往往就是看他的重构技巧是否熟练。本次网路研讨会特别邀请到 Odd-e 敏捷教练张博超(Jackson)为大家演示如何用 IntelliJ IDEA 的重构功能来改善 Java 代码臭味。
Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一,反向传播等神经网络经典算法发明人,他和他的团队提出了一种全新的神经网络,这种网络基于一种称为胶囊(capsule)的结构,并且还发表了用来训练胶囊网络的囊间动态路由算法。
自建开源大数据平台会随着企业数据的增长遇到:性能慢、扩容周期长、平台稳定性差、运维难、投入成本高等问题。在这里我们将从 EMR 的简介、EMR与自建Hadoop对比优势、自建迁移上云的实践案例来介绍 EMR 是如何解决这些问题的。
南朝刘峻在《辩命论》中说:“自然者,物见其然,不知所以然;同焉皆得,不知所以得。”本书提供了一种理解网络的新方法,即从问题空间到方案空间的方法。通过解释计算机网络在架构设计方面必须克服的问题空间,思考常见的方案空间,并展示这些解决方案在新协议和成熟协议中是如何实现的。这样,作者不仅阐明了现代计算机网络的组件和协议,而且揭示了现代计算机网络为什么被设计成现在的样子。这不仅能够让读者对网络知识“见其然,知其所以然”,而且能够让读者在接下来要做的网络架构设计中“知其得,知其所以得”。
近期在ChinaUnix论坛有一场讨论,标题是——云计算时代:运维人员会踩到哪些坑? 整个讨论过程非常活跃,大概有50个答复,运维派这就给大家整理了一些讨论的优质内容分享给大家。 背景: 在云计算领
在专栏之前的几篇文章中,我们总结了缓冲池,缓存页,redo log,undo log,以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的,后续介绍了表空间,段,区等概念。这一节比较特殊,讲述的是和Linux有关的交互原理,因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面,本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的,以及linux系统会带来哪些问题
每一层有每一层的独立功能,大多数网络都采用分层的体系结构,每一层都建立在它的下层之上,向它的上一层提供一定的服务,而把如何实现这一服务的细节对上一层加以屏蔽。
技术群里,有同学聊起了各自在实践自动化测试时遇到的各种问题,最典型的就是落地难度和投入产出比。毕竟在当前这个时间节点,单纯的技术实践如果不能带来实际可见的业务价值,确实很影响个人绩效和团队产出。
从全球知名咨询公司麦肯锡宣称“大数据”时代的到来,时至今日,数据量已经几何倍数的翻增,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。 大数据的第一个特征是数据量大,大数据的起始计量单位至少是P、E甚至ZB级别;第二个特征是数据类型繁多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。同时,海量多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求,不仅要提供海量的数据存储空间,又要满足多种类文件的高效存储。 目前,解决这种需求最常用的方式就是采用分布式存储系统。 分布式存储存放的数据
在网络世界的纷繁复杂中,理解基础才能驾驭未来。本文踏上网络之旅,解析其『发展 ‖ 协议 ‖ 传输 ‖ 地址』四大方面,探寻阿帕网到商用互联网的发展,深入 OSI七层模型、TCP/IP五层模型,揭示数据传输的奥妙。透过实际案例,走进网络的心脏,洞悉通信的精妙之处,为探险网络世界的每一位旅者打开智慧之门
计算机数量更多了,通过交换机和路由器连接在一起。如下图,路由器的左右侧都是一个局域网,两个局域网用路由器连接起来,构成局域网LAN;在局域网内部,对应的主机用交换机可以互相转化消息;跨局域网经过路由器+交换机进行数据转化。数据经过交换机发现不是本网络的,直接交给路由器,路由器再在对应的子网当中,找到对应的主机。
架构设计流程:识别系统复杂度->设计备选方案->评估和选择备选方案->详细方案设计
日常生活中的互联网接入方式可以看到在这个过程中客户端的数据(流量)需要经过路由器和互联网(Internet)的正确转发才能到达服务器,而服务器返回的数据也需要经过互联网和路由器才能到达客户端,而在一些不安全的网络环境中,你所连接的路由设备很有可能被黑客所控制(如下图所示),那么黑客就可以通过流量分析出其中的信息从而造成信息泄漏的问题,甚至可以在你不知情的情况下用你的身份信息做一些别的事情(数据篡改、请求重放)。 了解过计算机网络的同学应该知道,计算机网络的核心部分是由许多的路由设备连接在一起构成的,Client产生的流量往往会在网络中途径许多路由设备才能到达Server。作为终端用户,即使我们可以保证自己的路由设备是安全的,但是仍然无法确保互联网中所有的路由器都是安全的。
在认清监控治理的现实的基础之上,需要实现监控建设的思路的转变:由产品化思路向平台化思路的转变。
其实我们之前学过的二叉树的层序遍历就是一种广度优先遍历,要借助一个队列来搞,下面对图的广度优先遍历也是一样
你会发现,这些问题其实都和 Web 协议密切相关。我常常听到身边人抱怨“学不动了”,之所以会这样,大多是因为没有掌握好互联网体系中的底层知识。
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