7月29日，由杭州市萧山区人民政府、浙江省半导体行业协会主办，萧山经济技术开发区管理委员会、杭州国家“芯火”双创平台（基地）协办的“2021全球闪存峰会”在杭州国际博览中心开幕。在29日至30日，来自Intel、浪潮存储、新华三等国内外存储企业领军人物都将汇聚于此，交流思想理论、分享实践案例。
当消息队列遭遇英特尔傲腾持久内存会碰撞出怎样的火花？傲腾持久内存会对消息队列应用带来哪些革命性的变化。在2022存储峰会分布式存储论坛上，英特尔公司傲腾产品事业部云软件架构师胡风华进行了详细解读。
对于目标检测，两阶段方法(如Faster R-CNN)的准确率最高，而单阶段方法(如SSD)的效率较高。为了在继承两种方法优点的同时克服它们的缺点，本文提出了一种新的单阶段检测器，称为RefineDet，它比两阶段方法具有更好的精度，并保持了与单阶段方法相当的效率。RefineDet由两个相互连接的模块组成，即锚点细化模块和目标检测模块。具体来说，前者的目的是(1)过滤掉负锚点，减少分类器的搜索空间，(2)粗调锚点的位置和大小，为后续回归器提供更好的初始化。后一个模块以改进后的锚为输入，进一步改进回归，预测多类标签。同时，我们设计了一个传输连接块来传输锚点细化模块中的特征，以预测目标检测模块中目标的位置、大小和类标签。多任务丢失功能使我们能够以端到端方式训练整个网络。在PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012和MS COCO上的大量实验表明，RefineDet能够以高效的方式实现最先进的检测精度。
作者 | 张俊宝 大数据时代，数据体量和复杂性对于数据库提出更高要求，仅依靠关系型数据库难以处理这些数据，非关系型数据库得以快速发展壮大。主流的的非关系型数据库有 Redis、Memcache、MongoDB、HBase 等。 为了满足广泛的业务场景对于数据库提出的高可用、高效率、高可扩展性的要求，Redis 的应用场景也早已突破了缓存的范畴，并提供了持久内存的解决方案。业务数据量爆炸式增长，Redis 的内存消耗在不断增加。这意味着，作为一个基于内存的数据库，Redis 的内存是否被高效合理的利用至关
9月29日消息，据外媒报道，英特尔公司已经在一个多月前通知傲腾（Optane）内存业务部门员工停止相关业务，今后不再会有新产品，库存处理完之后也将不再生产，傲腾品牌将成为历史。
作为第一个大规模商用的、最有希望接续NAND的下一代存储介质，最近这两三年Intel在傲腾上的投入不可谓不大。Intel甚至在2020年10月宣布出售NAND业务产品线。Intel如此有把握和决心，让我不得不感觉NAND在PLC之后的路，会非常艰难。
容器存储的选择 时至今日，企业客户运行容器的，编排工具大多数选择K8S。 因此，我们先到社区里看看，目前K8S支持的持久存储，其实也就是PV支持的存储类型。 https://kubernetes.i
VSAN的虚拟机存储策略 VSAN的虚拟机存储策略有5种功能，或者说5种规则（Rule）。从各家磁盘阵列厂商对Virtual Volumes的支持，我们可以看到VMware SPBM所涵盖的规则要比VSAN的5个规则丰富得多，随着VSAN在数据服务（Data Services，也即存储功能）的不断发展，未来会支持更多的规则。在新的VSAN版本里，去重、纠删码、QoS（IOPS Limit），也放到了存储策略里。
本文提出了一个使用单一深度神经网络对图像中的目标进行检测的方法。本文的方法称为SSD，根据每个feature map位置不同的宽高比和尺度，将Bounding Box的输出离散为Bounding Box先验的集合。在预测时，网络产生置信度，认为每个先验对应感兴趣的目标，并对先验进行调整，以便更好地匹配目标的形状。此外，该网络结合了来自具有不同分辨率的多个特征图的预测，以自然地处理不同大小的目标。SSD模型相对于需要目标建议的方法(如R-CNN和MultiBox)是简单的，因为它完全抛弃了生成建议的步骤，并将所有计算封装在一个网络中。这使得SSD易于训练，并且易于集成到需要检测组件的系统中。在ILSVRC DET和PASCAL VOC数据集上的实验结果证实，SSD的性能与使用目标建议步骤的方法相当，但速度要快100-1000倍。与其他单阶段方法相比，SSD具有相似或更好的性能，为训练和推理提供了统一的框架。
Redis中国用户组（China Redis User Group），简称CRUG，是中国地区最大的Redis技术交流社区。社区成立有近3年的时光，是信仰、是信念、是信心、是坚守，让我们一起见证成长。感谢不离不弃、长久的陪伴！自2019年始，每一年的CRUG年会，都诚挚地邀请大中华地区所有的Redis用户都共襄盛举、畅谈梦想。
我们上文中介绍的ES内部索引的写处理流程是在ES的内存中执行的，而数据被分配到特定的主、副分片上之后，最终是存储到磁盘上的，这样在断电的时候就不会丢失数据。具体的存储路径可在配置文件 …/config/elasticsearch.yml 中进行设置，默认存储在安装目录的 Data文件夹下。建议不要使用默认值，因为若 ES 进行了升级，则有可能导致数据全部丢失。文件配置如下：
数据也有冷热之分，你知道吗？ 根据访问的频率的高低可将数据分为热数据和冷数据，访问频率高的则为热数据，低为冷数据。如果热、冷数据不区分，一并存储，显然不科学。将冷数据也存储在昂贵的内存中，那么你想，成本得多高呢？ 有趣的是，根据我们实际的观察，目前很多使用 Redis 的业务就是这样操作的。 得益于高性能以及丰富的数据结构命令，Redis 成为目前最受欢迎的 KV 内存数据库。但随着业务数据量的爆炸增长，Redis 的内存消耗也会随之爆炸。无论客户是自建服务器还是云服务器，内存都是一个必须考虑的成本问题，它
KeeWiDB，骨骼清奇，是万中无一的NoSQL奇才。现将KeeWiDB高性能修炼之路整理至此秘籍，见与你有缘，随KeeWiDB一同登顶吧！ 创新性分级存储架构设计，单节点读写能力超过18万QPS，最高可线性堆叠至千万级并发吞吐量，同时兼容Redis协议，访问延迟达到毫秒级，新一代分布式KV存储数据库KeeWiDB在NoSQL江湖中脱颖而出。 由内而外深入探索其成长史，可从三个角度讲起，为并发而生的架构、量身“自”造的引擎以及新老硬件的加持。修炼的过程有点长，且听我娓娓道来。 江湖 · 风云涌动 随着web
我们知道Redis是一款内存服务器，就算我们对自己的服务器足够的信任，不会出现任何软件或者硬件的故障，但也会有可能出现突然断电等情况，造成Redis服务器中的数据失效。因此，我们需要向传统的关系型数据库一样对数据进行备份，将Redis在内存中的数据持久化到硬盘等非易失性介质中，来保证数据的可靠性。
我们上文中介绍的ES内部索引的写处理流程是在ES的内存中执行的，而数据被分配到特定的主、副分片上之后，最终是存储到磁盘上的，这样在断电的时候就不会丢失数据。具体的存储路径可在配置文件 ../config/elasticsearch.yml 中进行设置，默认存储在安装目录的 Data文件夹下。建议不要使用默认值，因为若 ES 进行了升级，则有可能导致数据全部丢失。文件配置如下：
最近几年存储介质得到了快速发展，单位存储介质的性能越来越高，原来 HDD 机械硬盘读写速度不足 100 IOPS，如今 NVMe SSD 可以达上百万 IOPS，时延从毫秒压缩到微秒，系统的性能瓶颈也由存储硬件本身逐渐转移到网络及处理器上，传统文件系统、调度器等方法无法充分发挥新存储介质的性能，成为存储系统的新瓶颈。尤其对于大型互联网后端系统，这些瓶颈不仅会对业务系统带来低效率，而且会影响到系统可靠性。
我们早已进入大数据时代，但是大众更多关心的是数据有多大，而不是这些数据存放在哪里，虽然后者关系到存储和访问数据的性能与成本。
好了，你填写了所有的输入域，提交了这个表单（没有任何验证错误），瞧：你又回到了相同的表单，所有的格子里面都是空的。发生了什么，数据都到哪儿去了？
当涉及选择服务器存储方案时，硬盘驱动器（HDD）和固态驱动器（SSD）都是常见的选项。它们在性能、可靠性和成本等方面有所不同，因此需要根据实际需求做出明智的选择。本文将探讨HDD和SSD这两种服务器存储方案，以便更好地理解它们之间的区别和优劣势。
近年来人工智能和大数据的迅速发展正在深刻改变着这个世界和我们的生活方式。人工智能的核心是机器学习(Machine Learning) 算法，自 2006 年以来，在机器学习领域，以深度学习(Deep Lerning) 为代表的机器学习算法取得了突破性的进展，在2017年AlphaGo大战围棋冠军李世石后这一技术加速走向市场、落地应用。而SSD作为大数据的一种存储介质，正在取代HDD成为主流的存储设备。那么当机器学习遇上SSD，会擦出怎样的火花呢一、什么是机器学习机器学习是让计算机具有学习的能力，无需进行明确
| 作者 张鹏义，腾讯云数据库高级工程师，曾参与华为Taurus分布式数据研发及腾讯CynosDB for PG研发工作，现从事腾讯云Redis数据库研发工作。 ---- 存储体系结构 回顾一下计算机的存储体系结构。正如下图所示，计算机存储设备根据访问速度及容量等形成了一个金字塔形的层次结构。在这个层次结构中，从上到下，设备的访问时延越来越大，容量也越来越大，而每字节的造价也越来越便宜。在这个层次结构中，每一层都被看作是其下一层次的缓存。 同时在这个层次结构中存在一个明显的分界线，如图中绿色的虚线。在
云硬盘（Cloud Block Storage，CBS）是一种高可用、高牢靠、低本钱、可定制化的块存储设备，能够作为云服务器的独立可扩展硬盘运用，为云服务器实例供给高效牢靠的 存储 设备。云硬盘供给数据块级别的持久性存储，通常用作需要频频更新、细粒度更新的数据（如文件体系、数据库等）的主存储设备，具有高可用、高牢靠和高性能的特色。云硬盘选用三副本的分布式机制，将您的数据备份在不同的物理机上，防止单点毛病引起的数据丢失等问题，进步数据的牢靠性。
3月16日在北京举行的腾讯云自研数据库CynosDB交流会圆满落下帷幕。现将技术团队分享的内容整理如下。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.03950.pdf
本文由Ceph中国社区-穆艳学翻译、刘源校稿，英文出处：Red_Hat_Ceph_Storage-2-Ceph_Object_Gateway_for_Production 欢迎加入CCTG 目录 第1章 简介 1.1.适用人群 1.2.前题假设 1.3.涵盖内容 第2章 集群规划 2.1.识别应用场景 2.2.选择数据持久化方法 2.3.考虑多站点部署 第3章 硬件考虑 3.1.存储规模 3.2.存储密度 3.3.网络硬件 3.4.UPS 3.5.依业务场景的硬件选型 3.6.存储桶索引使用SSD 3.7
LSM-tree 是大数据时代一个经典的存储结构，是 Bigtable，Habse，LevelDB，RocksDB 等大数据存储的构建基础。LSM-tree 高效的设计建立在磁盘随机访问要比顺序访问慢两个数量级的基础上。但近年来 SSD 的大规模应用对此基础提出了挑战，而 WiscKey 正是基于 SSD 存储介质对 LSM-tree 的痛点：读写放大，进行了优化。
在大数据处理当中，核心指导思想始终是分布式，基于分布式思想，我们有了Hadoop等开源技术框架，能够以更低的成本完成企业大数据系统平台搭建，支持业务进展。今天大数据和分布式入门，我们主要来聊聊主流的大数据分布式缓存组件。
容器技术改变了应用交付、运行的方式，几乎各种Linux环境下的应用程序都可以使用容器来运行。但是否能在容器环境里运行数据库应用，以及数据库应用是否适合在容器里运行，一直都是大家很关注的问题，今天我们就来深入分析一下容器环境运行MySQL数据库的事。
Flash Memory又叫做闪存，是一种非易失性存储器。非易失性是指断电之后数据不会丢失，这里就涉及到断电保护（后面详细讲解）。
掉电分两种，一种是正常掉电，一种是异常掉电。不管是哪种原因导致的掉电，重新上电后，SSD都需要能从掉电中恢复过来，继续正常的工作。
固态硬盘（SSD）凭借超高速的读写速度在高端玩家中颇受欢迎，但是SSD硬盘也暴露出一些不成熟的表现，之前已有过固件门、性能下降等例子。Techgage网站最新的测试显示SSD硬盘在数据恢复方面遇到了新的挑战，这一问题在支持TRIM指令的固态硬盘上尤为严重。有鉴于此，编辑将这篇文章编译过来希望能引起玩家的重视。目前这一问题还没有别的评测加以佐证，笔者手头也没有固态硬盘可重复验证，希望正在使用固态硬盘的玩家在评论中多多探讨，并注意备份自己的重要数据。
以下内容节选自我的研究报告。 1. 背景 目标检测（object detection）简单说就是框选出目标，并预测出类别的一个任务。它是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，将目标的分割和识别合二为一
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
3月16日，由腾讯云云+社区主办的腾讯云自研数据库 CynosDB 交流会在北京圆满落幕，本次交流会全方位解读了CynosDB，揭秘技术内幕，解读兼容两大主流开源数据库的一主多读架构、高可用架构及快速恢复实现、可计算智能存储和分布式存储。
本文介绍了全面理解SSD和NAND Flash的重要性和评价标准，包括稳定性、性能、寿命等方面的指标。
HM-ANN: Efficient Billion-Point Nearest Neighbor Search on Heterogenous Memory 是一篇被 2020 年 Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020). 本文提出了一种基于图的相似性搜索的新型算法，称为 HM-ANN。
[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(一)WebHDFS
在进行数据存储的时候，最担心的莫过于数据丢失了，而数据丢失可以从很多层面来进行保障，但是最终数据都是存储在磁盘当中。
在TiDB中（TiDB是一个分布式SQL数据库，其存储引擎TiKV是一个分布式的key-value存储引擎），TiKV使用了RocksDB作为其底层存储引擎，利用RocksDB提供的键值存储与读写功能，以及LSM-tree架构来实现数据的持久化和高效读写。
在2019年的Oracle OpenWorld 大会上，关于Oracle Database 20c 的新特性已经逐步呈现出来。
最近几年点云的三维目标检测一直很火，从早期的PointNet、PointNet++，到体素网格的VoxelNet，后来大家觉得三维卷积过于耗时，又推出了Complex-yolo等模型把点云投影到二维平面，用图像的方法做目标检测，从而加速网络推理。
SSD网络是继YOLO之后的one-stage目标检测网络，是为了改善YOLO网络设置的anchor设计的太过于粗糙而提出的，其设计思想主要是多尺度多长宽比的密集锚点设计和特征金字塔，下面我将详细的解析SSD网络结构
如果现在的我们离开了互联网，生活会是什么样子？ 互联网++++，已经深刻渗透到人们的生活中。 不知道大家有没有想过？每一个互联网+结合的背后都是海量的存储需求。你查看的每一个商品、组建的每一个战队、阅读的每一篇文章，基于互联网的每一个兴趣爱好，都有它的key和value。 在 key-value 数据库领域，Redis 因其高吞吐、低延迟、丰富的数据结构一直受开发者欢迎，但 Redis 全内存方案无法解决海量数据所带来的规模与成本问题，数据可靠性也面临挑战。 目前业界也有很多基于磁盘的键值存储方案，比如Ro
这一年多的时间里，hdfs源码（原理）分析累计也写了30多篇文章了，来一篇文章进行汇总。这篇文章将按照自己的理解来系统的梳理下，应该如何系统的学习hdfs。
Hsqldb是一个开放源代码的JAVA数据库，其具有标准的SQL语法和JAVA接口，它可以自由使用和分发，非常简洁和快速的。
2016年2月9号《自然》杂志的《The chips are down for Moore’s law》写到即将出版的国际半导体技术路线图不再以摩尔定律（Moore’s law）为目标，芯片行业50年的神话终被打破。
GDCC 分 布 式 云 云智相生 GDCC 2023 4月20日，2023全球分布式云大会·北京站正式召开。作为本次AIGC数智中国科技周的重要组成部分之一，大会以“云智相生”为主题，着眼于分布式云和人工智能，以分布式云促进人工智能发展，以人工智能降低分布式云上云和用云门槛，为构建数智中国夯实基础设施和技术底座。 本次大会，全球分布式云联盟携手腾讯云等海内外云计算领军企业和运营商，共同开启分布式云智能化新纪元。 腾讯云 王登宇 在上午举办的分布式领袖论坛上，腾讯云存储专家架构师 王登宇发表了题为《
Receptive Field Block Net for Accurate and Fast ... 【ECCV 2018】
导读：多数读者们了解BookKeeper是通过Pulsar，实际上BookKeeper在数据库和存储场景都有着非常广泛的应用。BookKeeper是Pulsar的底层存储，Pulsar有着广泛数据入口，Pulsar跟Kafka及各类MQ（RabbitMQ、ACTIVEMQ）的较大区别是Pulsar是统一的云原生消息流平台，不但是分布式系统，而且做了存算分离，可以让用户在云的环境下，体验到云原生的优势，例如随意扩缩容、数据灵活迁移复制等。希望通过本文，让大家对Pulsar底层的BookKeeper有更深入的了解。
在这篇文章中，我将讨论用于目标检测任务的 Single Shot Multi-box Detector。该算法属于一次性分类器系列，因此它的速度很快，非常适合嵌入到实时应用程序中。SSD的关键特征之一是它能够预测不同大小的目标，并且为现在很多算法提供了基本的思路。 我们从讨论算法的网络架构开始这篇文章，然后我们将深入研究数据增强、锚框和损失函数。
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