在第一代微服务架构中,应用除了需要实现业务逻辑之外,还需要自行解决上下游寻址、通信及容错等问题。随着微服务规模的逐渐扩大,服务寻址逻辑的处理正变得越来越复杂,哪怕是同一种编程语言的另一个应用,上述微服务的基础能力也需要重新实现一遍。
今天的是讲一讲编程语言,为什么会有这么多不同的编程语言?为什么还会有新的编程语言?
近年来,以机器学习、深度学习为核心的AI技术得到迅猛发展,深度神经网络在各行各业得到广泛应用:
第一代:电子管 第二代:晶体管 第三代:集成电路 第四代:超大规模集成电路
译者:刘旭坤 原文链接:http://www.datanami.com/2015/08/10/will-scala-take-over-the-big-data-world/ 在进行大数据相关的应用开发时,开发人员对编程语言的选择相当有限。Python和R获得了数据科学家的青睐,而Java则是Hadoop开发人员的不二之选。随着Apache Spark和Apache Kafka这样基于Scala的大数据框架的崛起,相信Scala会逐步映入大数据从业者的眼帘。 Scala是JVM上的一种函数式编程语言,最初它
学编程的过程中,总是有小伙伴纠结我到底是该学C语言呢?还是Python呢?或者学Java?
【CSDN 编者按】API是Application Program Interface,应用程序连接接口的缩写,作为数据传输流转的重要通道,API网关更成为云原生时代的重要入口。 作者 | 温铭,Apache APISIX PMC主席 责编 | 张红月 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) API 是各个不同的应用程序和系统之间互相调用和传输数据的标准方式。在很多的开发团队中都是使用 API-first 的模式,围绕着 API 来进行产品的迭代,包括测试、Mock、文档、API 网关、Dev Po
学习python这类编程语言之前我们首先要对计算机的分类和发展史有一定的了解,不需要非常精通计算机的构造和运行原理,但是初步的了解有助于我们后面的学习,比如对于 处理器的原理了解对于我们Python教程中讲到的二进制,八进制,十六进制的学习有一定的帮助,其次对于硬件和系统的了解对我们后面的python自动化运维学习有很大的帮助。
前几天在悟空问答上看到一个正在做计算机二级考试的题目,然后软件报出了一堆错误,很典型的软件bug。 也有人私下问的说想学C语言编程Turbo C该从哪里下载 记得笔者在上大学的时候,上机写代码用的大
引言:SQL做为一种编程语言,能够满足各类数据处理的需要,关键就在于算法与思维方式。以SQL会友,希望结交更多的数据库、数据分析领域的朋友。 作者简介:牛超 10多年数据库技术积累,长期从事ORAC
开源大模型迭代速度真的是越来越快了。META 最近开源了新的 Llama2 模型,百花齐放!本文我将总结几个主流的开源大模型,分享我的使用体验,帮助各位初学者更快地使用这些大模型。
如何理解这个贪字,新手习惯于找最好的编程语言,最好的入门书籍,代码最完善的入门资料,现在国内软件行业已经非常成熟了,国内的编程软件书籍质量已经得到了极大的提升,所以在选择编程语言的书籍的时候是可以有很多种选择了,有关C语言国内最原始的书籍当属于谭浩强的C语言编程,而且因为当时由于条件限制这本书在很多细节方面值得商榷,但积极意义还是要大于本身的缺陷,国内第一代的程序员几乎都是看着这本书学习编程的,历史意义显得更加积极一些。
基础设施即代码(Infrastructure as Code)是软件开发中一个引人入胜的领域。虽然作为一门学科,它相对年轻,但在其短暂的存在期间,它已经经历了几次具有开创性意义的转变。我认为它是当今软件开发创新最热门的领域之一,许多参与者——从大型科技公司到初创企业——都在创造新的方法。如果完全实现,这些方法有可能彻底改变我们编写和部署软件的方式。
已经出过HDFS和MapReduce系列博客的小菌突发奇想,想拿一篇博客好好介绍一下它们的"老大哥"——Hadoop。为什么这么说,相信看完下面的内容你就知道了!
监控和数据采集- SCADA是指用于控制基础设施流程(水处理,污水处理,天然气管道,风电场等)的ICS(工业控制系统),基于设施的过程(机场,空间站,船舶等) )或工业流程(生产,制造,精炼,发电等)。 以下子系统通常存在于SCADA系统中: •操作人员使用的仪器;所有处理的数据都被呈现给操作员 •监督系统,收集有关流程的所有必要数据 •连接到过程传感器的远程终端单元(RTU),有助于将传感器信号转换为数字数据,并将数据发送到监控流。 •可编程逻辑控制器(PLC)用作现场设备 •通信基础设施将远程终端单
这是一个技术力量不可忽视的时代! 曾几何时,我们向世界发出第一封电邮,国人使用互联网的序幕从此揭开。 曾几何时,我们以自己喜爱的语言输出「Hello, World!」,编程之旅从此踏上。 后来的后来,计算机编程语言百家争鸣,从主流的 Java、C、Python、PHP、JavaScript……到新型的 Go、Go+、Taichi 等,给了技术爱好者们更多的选择。 无论是编程语言,还是操作系统、数据库、中间件等基础软件设施,还是应用层的百花齐放,都离不开一代又一代技术人的不懈努力。 每一个技术人,每一份力量,
面向服务的架构(SOA)是一个组件模型,它将应用程序的不同功能单元(称为服务)进行拆分,通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。
本文将打开一系列有关在Solidity中进行数值运算的文章。讨论的第一个主题是:数值。
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Hello Wold你造(知道)么?我知道啊,不就是你好世界么。呵呵..... 今天我们来讲讲到底什么才是Hello World!!别在很傻很天真的说你好世界了。 那到底什么才是Hello Wold呢
都2023年,才来回答这个问题,自然毫无悬念地选择PyTorch,TensorFlow在大模型这一波浪潮中没有起死回生,有点惋惜,现在GLM、GPT、LLaMA等各种大模型都是基于PyTorch框架构建。这个事情已经水落石出。
模型用起来太繁琐?没关系,除了模型本身的更新,CodeGeeX的插件版本很快也将全面升级至新版。
这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop、Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着。
计算机的发展历史有多长?真正意义上的计算机诞生,距今也只有80多年的时间。80年,对于每一个人来说,是很长的时间,但对于整个历史来说,只是短短的一瞬间。
Meta 正在不遗余力地想要在生成式 AI 领域赶上竞争对手,目标是投入数十亿美元用于 AI 研究。这些巨资一部分用于招募 AI 研究员。但更大的一部分用于开发硬件,特别是用于运行和训练 Meta AI 模型的芯片。
● JVM 是 Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,是 JRE 的一部分。它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。JVM 有自己完善的硬件架构,如处理器、堆栈、寄存器等,还具有相应的指令系统。Java 虚拟机 JVM 是属于 JRE 的,而现在我们安装 JDK 时也附带安装了 JRE (当然也可以单独安装JRE)。
本文为译文,原作者是 Chris ,它是Bitski的首席前端工程师,Ember.js核心团队成员,曾任LinkedIn、Addepar、Ticketfly(现为EventBrite)的前端工程师,反正是个厉害大佬就是了,本文的第一人称都指是的该大佬。
12 月 20 日,在第十六届「中国芯」集成电路产业促进大会上,燧原科技第二代人工智能训练芯片「邃思 2.0」 荣获最高奖——「中国芯 • 年度重大创新突破产品」,燧原科技由此成为国内第一家以同一系列芯片蝉联这一最高奖的企业。去年,「邃思 1.0」成为该奖项设立以来获奖的第一颗人工智能芯片。
Java 这门语言如今是互联网行业炙手可热的编程语言,像阿里、美团这些大厂,技术体系都是建立在 Java 之上。这些大厂又是很多新兴互联网企业的技术风向标,因此 Java 使用范围相当的广,对 Java 程序员的需求量就相当的大。
IDE华山论剑,天下第一非微软家的visual studio莫属。 visual studio以极佳的用户体验和高效的协助工程师工作而著称, 深得无数开发者喜爱。 今年是2017年,意味着visual
摩尔定律 : 价格不变 , 在集成电路上 电子元器件的数量 , 18 ~ 24 个月增加一倍 , 同时芯片性能也增加一倍 ;
在本文中,我将探讨软件设计原则及其优点,为什么设计原则对我们有用,以及如何在日常编程中实现它们。我们将探索DRY和KISS软件设计原则。 DRY(Don’t Repeat Yourself)原则——不
前面的分层都属于内部层,重点在于使计算机系统运转,而应用层的重点则是用计算机解决真实世界的问题。
天阳供能,地阴成形,古圣人察而用之。顺四时,因地宜,谓之无为。无为非不为,乃顺自然而为。
人们经常问到的一个问题是:“什么是可编程代理,我们为什么需要它?”本文试图从不同的角度来回答这个问题。我们将从代理的简单定义开始,然后讨论代理在不同阶段是如何演化的,它们满足了哪些需求,以及它们在每个阶段提供了哪些好处。最后,我们将讨论可编程性的几个方面,并概述我们为什么需要可编程代理。
所谓程序员,是指那些能够创造、编写计算机程序的人。不论一个人是什么样的程序员,或多或少,他都在为我们这个社会贡献着什么东西。然而,有些程序员的贡献却超过了一个普通人一辈子能奉献的力量。这些程序员是先驱,受人尊重,他们贡献的东西改变了我们人类的整个文明进程。下面就让我们看看人类历史上最伟大的12位程序员。
何谓计算引擎,一言以蔽之,就是专门处理数据的程序,在大数据之前,人们用数据库来处理数据,人们常说的SQL,它是一种DSL,它的背后正是数据库的计算引擎,但是数据库的计算和存储通常被集成在一起,统称为数据库引擎。
wintel联盟回忆上次内容上次 了解了IBM的 背水一战 IBM 已经不在乎 软硬一体全自主的设计 了而采用了 开放的架构任何硬件厂商和软件厂商 都可以来合作以丧失 自主控制力的方式 获得了 对于 PC架构定义的荣誉📷最终 后其身而身先外其身而身存ibm兼容机的开放架构里 有两个东西 是 不能被替代的 这也导致了新巨头的诞生到底 是哪两个东西呢?🤔wintelibm已经成为了一个开放的架构 谁都能来生产📷但是有两个东西不能被替代 一个是intel的cpu另一个是微软的操作系统微软成立 8080处理器 引发
del *.class 这个命令中的那个“.”不要特殊化,这个“.”其实就是一个普通的字母
什么是计算机程序? 答:所谓的程序就是计算机能识别和执行的指令,每一条指令使计算机执行特定的操作,程序和指令是计算机系统中最基本的概念。
最早Doug Cutting(后面被称为hadoop之父)领导创立了Apache的项目Lucene,然后Lucene又衍生出子项目Nutch,Nutch又衍生了子项目Hadoop。Lucene是一个功能全面的文本搜索和查询库,Nutch目标就是要试图以Lucene为核心建立一个完整的搜索引擎,并且能达到提到Google商业搜索引擎的目标。网络搜索引擎和基本文档搜索区别就在规模上,Lucene目标是索引数百万文档,而Nutch应该能处理数十亿的网页。因此Nutch就面临了一个极大的挑战,即在Nutch中建立一个层,来负责分布式处理、冗余、故障恢复及负载均衡等等一系列问题。
随着大语言模型 (Large Language Model, LLM) 的规模越来越大,在生产环境部署和使用这些模型来进行推理也变得越来越具挑战性。为应对这些挑战,无论硬件还是软件,都经历了多次创新。
Google资深系统专家Jeff Dean在最近的湾区机器学习大会做了 Large-Scale Deep Learning for Inelligent Computer Systems 的演讲。 在大会上,Jeff Dean 解密了谷歌未曾在论文上发表过的第二代深度学习系统TensorFlow。 【Jeff Dean】在过去的几年间,我们已经建立了两代用于训练和部署神经网络的计算机系统,并且将这些系统应用于解决很多在传统上来说对计算机而言很难的问题。我们对许多这些领域的最新技术做了很大的改进,我们的软件系
随着ChatGPT的火爆,AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能)逐渐看到了爆发的曙光。短短一个月的时间,所有的巨头都快速反应,在AGI领域“重金投入,不计代价”。
下面将会对机器学习算法的不同的实现范式进行讲解,既有来自文献中的,也有来自开源社区里的。首先,这里列出了目前可用的三代机器学习工具。 传统的机器学习和数据分析的工具,包括SAS,IBM的SPSS,Weka以及R语言。它们可以在小数据集上进行深度分析——工具所运行的节点的内存可以容纳得下的数据集。 第二代机器学习工具,包括Mahout,Pentaho,以及RapidMiner。它们可以对大数据进行我称之为粗浅的分析。基于Hadoop之上进行 的传统机器学习工具的规模化的尝试,包括Revolution Anal
选自Medium作者:Adi Fuchs 机器之心编译 在上一篇文章中,前苹果工程师、普林斯顿大学博士 Adi Fuchs 聚焦 AI 加速器的秘密基石:指令集架构 ISA、可重构处理器等。在这篇文章中,我们将跟着作者的思路回顾一下相关 AI 硬件公司,看看都有哪些公司在这一领域发力。 这是本系列博客的第四篇,主要介绍了 AI 加速器相关公司。全球科技行业最热门的领域之一是 AI 硬件, 本文回顾了 AI 硬件行业现状,并概述相关公司在寻找解决 AI 硬件加速问题的最佳方法时所做的不同赌注。 对于许多 AI
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