在行业数字化转型的背景下，在产业发展新机遇与国际国内发展新形势下，聚焦自主研发的操作系统、中间件、虚拟化等基础软件技术进入发展快车道，成为最核心的根技术之一。 11月8日，移动云TeaTalk线上直播活动成功举办。活动以“移动云基础软件技术架构创新与探索”为主题，邀请华为openEuler团队技术专家、移动云专家汇聚一堂，深度解读分级内存扩展方案、高性能存储实现方式、云硬盘备份新架构、RocketMQ消息队列核心能力等技术干货，共同探讨基础软件产品自主研发的架构优化和性能提升技术。 移动云基础软件 建设自
在时间敏感型网络中（例如在IEEE TSN和IETF Detnet中）使用流重塑，以减少网络内部的突发性并支持计算保证的时延边界。使用每流调节器（例如令牌桶过滤器）或交错式调节器（与IEEE TSN异步流量整形（ATS）一样）执行此操作。两种类型的调节器都是有益的，因为它们消除了由于网络内部的复用而导致的突发性增加。通过使用网络演算，可以证明它们不会增加最坏情况的延迟。但是，假设所有网络节点的时间都是完美的，则建立了调节器的属性。实际上，节点使用本地的、不完美的时钟。时间敏感型网络有两种形式：（1）在非同步网络中，本地时钟在每个节点上独立运行并且其偏差不受控制；（2）在同步网络中，本地时钟的偏差保持在很小的范围内使用例如同步协议（例如PTP）或基于卫星的地理位置系统（例如GPS）。在这两种情况下，我们都会重新审视监管机构的性质。在非同步网络中，我们表明忽略时序不正确可能会由于每流或交错式调节器的无限延迟而导致网络不稳定。为了避免此问题，我们提出并分析了两种方法（速率和突发级联以及异步双到达曲线方法）。在同步网络中，我们表明流量调节器没有不稳定，但是令人惊讶的是，交错的调节器会导致不稳定。为了建立这些结果，我们开发了一个新的架构来捕获非同步和同步网络中时钟的工业需求，并且我们开发了一个工具箱，该工具箱扩展了网络演算以解决时钟缺陷。
这是我在云服务器Windows Server2019系统的基础上用WinNTSetup安装的三合一系统
MQ（Message Queue）消息积压问题指的是在消息队列中累积了大量未处理的消息，导致消息队列中的消息积压严重，超出系统处理能力，影响系统性能和稳定性的现象。
线上 CPU 高负载是许多运维工程师和开发人员经常面临的挑战之一。当 CPU 使用率升高时，系统性能可能会受到严重影响，因此快速定位问题所在至关重要。本文将介绍一些常见的技术和方法，帮助你迅速找到线上 CPU 高负载问题的根本原因，并提供实际代码示例。
本文对北京理工大学、阿里文娱摩酷实验室合作的论文《RevisitingBilinear Pooling: A coding Perspective》进行解读，该论文发表在AAAI 2020，本文首先证明了常用的特征融合方法——双线性池化是一种编码-池化的形式。从编码的角度，我们提出了分解的双线性编码来融合特征。与原始的双线性池化相比，我们的方法可以生成更加紧致和判别的表示。
一种线程使用模式。线程过多会带来调度开销，进而影响缓存局部性和整体性能。而线程池维护着多个线程，等待着监督管理者分配可并发执行的任务。这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价。线程池不仅能够 保证内核的充分利用，还能防止过分调度。可用线程数量应该取决于可用的并发处理器、处理器内核、内存、网络sockets等的数量。
1、需要大量的线程来完成任务，且完成任务的时间比较短。WEB服务器完成网页请求这样的任务，使用线程池技术是非常合适的。因为单个任务小，而任务数量巨大，你可以想象一个热门网站的点击次数。但对于长时间的任务，比如一个Telnet连接请求，线程池的优点就不明显了。因为Telnet会话时间比线程的创建时间大多了。
双十一的时候，各大电商的流量都是很大的，过年时候火车票也都是秒光，这些流量是可以提前预测的，可以提前加服务器，还有些流量无法提前预测，像微就博承受了太多压力，饭圈突然就来一个热点新闻，比如xxx pc被抓、xxx宣布离婚、xxx公布恋情。。。大家都懂的。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：The Latest Now~AI 翻译：陈超 校对：赵茹萱 获得只有< 1% 的人知道的出色结果的强大提示。 当您仅对以下四个问题回答“是”时，再阅读此博客文章。 1.您同意ChatGPT是一个极其有力的工具，每个人都可以使用？是/否 2.您是否同意越来越多的生成式 AI 应用程序/初创企业将很快出现在市场上，有些已经在 2022 年出现？是/否 3.您是否同意，如果您可以掌握像这样工具，就可以为您提供巨大的力量来提升任务速度并创造更多收入潜力？是/否 4.你是否同
恰逢双11即将到来，最近有不少同学在后台问说：有没有办法弄一个便宜点的云服务器（云主机）玩玩。
原文 https://blogs.akamai.com/2018/11/enhancing-network-performance-with-packet-pacing.html
来源：gitee.com/jd-platform-opensource/hotkey JD-hotkey 是京东 APP 后台热数据探测框架，历经多次高压压测和 2020 年京东 618 大促考验。 在上线运行的这段时间内，每天探测的key数量数十亿计，精准捕获了大量爬虫、刷子用户，另准确探测大量热门商品并毫秒级推送到各个服务端内存，大幅降低了热数据对数据层的查询压力，提升了应用性能。 该框架历经多次压测，性能指标主要有两个： 1 探测性能： 8核单机worker端每秒可接收处理16万个key探测任务，1
业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么？”，因此日常数据分析80%总是在围绕指标异动做分析，进行原因定位，常见的指标异动分析例如GMV、DAU等为何下降？
限速是大型服务里面必备的功能，目的是对并发控制和请求进行限速来保护系统，让系统不会因为单位时间内的请求数量太大，被打爆。对于超过了限速的那些请求，处理方法往往是：直接拒绝服务，排队等待，或者降级处理。
随着视频流服务的普及，用户对视频感知质量的要求越来越高，这对连接质量提出了更严格的要求。蜂窝网络的现有问题鼓励用户寻求替代连接，例如公共 Wi-Fi 网络；然而，Wi-Fi 网络的用户和所有者的期望并没有得到充分满足，各种问题还有待通过更好的 Wi-Fi 接入系统来解决。基于按需付费方案，我们设计并实施了 DiFi，这是一个基于每个用户的系统，具有动态资源分配和定价。除带宽外，DiFi 还提供满足用户对流量突发性的要求的数据突发。它更好地满足用户的各种个性化需求，更好地为所有者利用有限的网络资源。我们利用基于区块链的智能合约来解决对分散控制、隐私和信任的现实问题，我们的实施是在现有的 Wi- Fi 基础设施基础上完成的。
头脑敏捷的负责人会预见项目执行中的不确定性变化，并灵活应对，而不是固守原来的计划。实践中，他们深知预估性判断的局限性，因而更信赖自己的变通能力，即根据变化对项目的步骤和做法进行调整。 首先，看一下企业对“成功”是如何定义的。长期对软件项目进行“成功(或失败)”评级的斯坦希集团(Standish Group)认为，如果一个项目能够“在计划的时间、预算内完成，并达到所有计划之内的预期特征和功能”，便称之为成功。但是，这个定义不是以创造价值为基础的，而是以各种条条框框为基础的。按照这样的定义，项目经理们就只
在项目开发中，为提升系统性能，减少 IO 开销，本地缓存是必不可少的。最常见的本地缓存是 Guava 和 Caffeine，本篇文章将为大家介绍 Caffeine。
特点: 它的生成多项式 g(x) 与最小码距之间有密切 的关系, 可以根据所要求的纠错能力 t , 很容易地构 造出 BCH码。
HotKey在618稳定版0.2版基础上，引入了protobuf序列化方式，并优化了传输对象。
近年来，我国信息技术水平不断提高，得到了全面发展，促使各行各业进一步发展，尤其是机电数控技术与设备。数控机械设备自动化有效促进了企业的生产能力，同时能保证生产的安全性和生产质量。然而，当前数控机床设备在运行过程中易出现电气故障，会影响到整个设备的运行效率。基于此，分析数控机床设备电气故障，加强研究电气故障的应急处理，能够有效保证数控机床设备的运行效率和使用寿命。
近年来，语言模型（LM）在自然语言处理（NLP）研究中变得更加突出，在实践中也越来越有影响力。一般来说，扩大模型的规模已被证明可以提升在一系列NLP任务中的性能。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】调查发现，89%的美国大学生已经在用ChatGPT写作业了，而其中的72%也同时支持封杀。对此，老师们的态度倒是褒贬不一，值得玩味。 ChatGPT诞生才两个月，但它给全世界投下的「重磅炸弹」就没停下来过。 虽然在很多学校，老师们防ChatGPT如洪水猛兽，却还是屡禁不止。 一项调查显示，现在美国89%的大学生都是用ChatGPT做作业的。 89%的学生用ChatGPT做作业 89%？没错，甚至，真实的比例更高。 虽然此前，纽约的教育
墨墨导读：在Oracle 11g 版本中可能出现由于JDBC bug导致sql绑定变量无法共享，过期游标过多的情况，此时如果发生大量并发业务，很有可能造成异常library cache lock等待事件，造成数据库突发性能问题。在此，我们分享一次由jdbc bug和绑定变量长度问题共同“作案”引发数据库性能故障的案例。
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2.您是否同意越来越多的生成式 AI 应用程序/初创企业将很快出现在市场上，有些已经在 2022 年出现？是/否
在PON网络中，OLT设备的一个PON口会下挂一堆的ONU，因此，PON口的上行带宽是所有ONU共享的，那么上行带宽是如何在各ONU之间分配的呢？
缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。
最近订阅学习了《深入浅出云计算》专栏，一口气学完之后，做了一些总结笔记形成此文，特分享与你，希望对你有所帮助！本文为上半部分，主要总结了IaaS篇的核心要点。
众所周知，腾讯云一直被大家称为良心云，而隔壁的套路云也已在举行双11的活动，但套路太多，反观腾讯云要良心很多，也更直接，跟着我一起来看看吧。
“抗疫两年以来最困难的时期，是漫长冬夜还是倒春寒？”——国家传染病医学中心主任张文宏 于3月14日凌晨
推荐序一 云原生与传统云计算最大的区别在于，传统云计算关注的是如何提供性价比最高的计算、存储、网络资源，而云原生关注的是 如何让产品能够支持快速验证业务模式 如何简化复杂的开发流程、提升研发效率 如何保障产品的高可用性让业务无需承受成长之痛 如何实现大规模弹性伸缩轻松应对业务爆发 ---- 内容简介 实现云原生应用面临的功能和非功能（高性能、高可用、可扩展、安全性、高可靠等）的不同阶段需求和实现方案进行了较为完整的梳理 ---- 第1章 互联网系统架构的挑战 1.1 云应用架构技术发展 简单的云主机创建也不
产业互联网高速发展，在各行各业深化数字化转型的关键节点，政企机构的网络安全建设面临着更高要求：
本文介绍了如何通过优化生成主机的方式，提高应对突发访问压力的能力。通过制作系统盘镜像、关机打包CBS系统盘、确保弹性伸缩的启动配置等方式，实现了快速生成新主机以应对突发压力。具体实现了在原来需要7.5分钟生成主机的情况下，优化后仅需1.15分钟即可生成。
1.什么是Hacklab WebIDE1.1 优势1.2 趋势2. 使用方法2.1 功能介绍2.2 编译第一个程序2.3 搭建esp32的开发环境2.4 建立开发板与云平台的连接M5Stack串口驱动Device Agent简介远程串口打印3.优势与特点
待CPU将事件B处理完毕后，再回到原来事件A被中断的地方继续处理事件A（中断返回），这一过程称为中断。
森林是地球上最重要的生态系统之一，对环境、气候、水循环和空气质量具有重要影响。森林火灾会造成巨大的经济损失，具有发生面广、突发性强、破坏性大、危险性高、处置扑救特别困难等特点，严重危及人民生命财产和森林资源安全，甚至引发生态灾难。保护森林资源和减少火灾刻不容缓。由于森林地势复杂，人员稀少，管理困难大，发生事故和火灾时不能及时发现处理，需要投入大量的人力物力进行日常巡查监测。
一次EDI项目实施通常需要经历需求分析、制定实施计划、前期准备、EDI连接测试、数据映射实施（含与后端系统集成）、本地集成测试、业务集成测试、交付验收、用户培训、试运行&调试、正式上线，共11个阶段。期间需要客户与其EDI提供商协同配合，才能顺利地完成EDI项目实施。本文主要介绍客户及其EDI提供商如何分工，帮助客户理解EDI项目实施中自身以及EDI提供商的主要工作内容，从全局角度理解EDI项目实施过程，并提前做好人员安排。
热点通常意义来说，是指在一段时间内，被广泛关注的物品或事件，例如微博热搜，热卖商品，热点新闻，明星直播等等，所以热点产生主要包含2个条件：1.有限时间， 2流量高聚。
经常有同学抱怨，在公司里，总被催着问：通过数据，你看到了什么？可实际数据就几个曲线而已，也不知道咋解读。也没有人教，自己好不容易写了几句，又被嫌弃：“你这都是废话，我们要深层次含义”。咋办？今天系统解答一下。就举个最简单的例子，下边是某公司一周销量数据，你看到了什么？
实际信道中传输数字信号时，由于信道传输特性的不理想及加性噪声的影响，我们接收到的数字信号不可避免地会发生错误。
2020年的春节，陈老师和所有同学们都经历了超级大突发风险。相信过去的一个月，很多人都已经宅到怀疑人生了。面对突发的疫情，相信很多同学的第一反应都是：早点知道就好了！如果能早点知道，不说能力挽狂澜扭转局势，起码自己也屯点口罩酒精干粮电视剧什么的。
最近接触到数据管理、数据治理、数据管控，三个数据相关的专业词汇，对于他们的理解，也是不断加深中。
编者按：OpenAI研究工程师Vicki Cheung, Jonas Schneider , Ilya Sutskever, and Greg Brockman在本文中分享了从事Deep Learning研究工作所需要的基础设施（软件、硬件、配置和编制），举例说明如何运用开源Kubernetes-ec2-autoscaler自动扩展深度学习研究中的网络模型，将有助于广大深度学习研究爱好者构建自己的深度学习基础设施。 深度学习是一门实证科学，一个研究团队的基础设施建设将对未来的研究工作产生重大影响。所幸，当今
收到研发反馈，TCP重传严重。主机报文重传是TCP最基本的错误恢复功能，它的目的是防止报文丢失
在系列文章《数据透视篇》中我们提到，安全设备每天所产生的告警量非常庞大，常常达到上千万量级，而绝大部分的告警都是由正常流量造成的，本文为系列文章的第二篇，浅谈这些误报的形成原因，并且阐述过滤这些误报的方法，经过一系列过滤方法，90%以上的告警都会被当成正常流量过滤掉，高威胁度告警全部在残留的不到10%的告警当中。告警过滤机制为我们后续的分析打下了良好的基础。
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