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集群技术概述_集群计算机

集群并不是一个全新的概念,其实早在七十年代计算机厂商和研究机构就开始了对集群系统的研究和开发。由于主要用于科学工程计算,所以这些系统并不为大家所熟知。直到Linux集群的出现,集群的概念才得以广为传播。对集群的研究起源于集群系统的良好的性能可扩展性(scalability)。提高CPU主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段。但是这一手段对系统性能的提供是有限的。接着人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能,于是出现了向量机,对称多处理机(SMP)等。但是当CPU的个数超过某一阈值,像SMP这些多处理机系统的可扩展性就变的极差。主要瓶颈在于CPU访问内存的带宽并不能随着CPU个数的增加而有效增长。与SMP相反,集群系统的性能随着CPU个数的增加几乎是线性变化的。

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如何做好商业分析?—数据采集和分析项目文章汇总

做了项目的商业分析后,最近也一直在思考:商业分析具体意义在哪里,能够带来哪些价值呢?怎么样才能够更加有趣呢? 在很多人的理解中,商业分析貌似是高高在上,都是高难度的分析模型、数学算法,认为从事这项工作的人都是“精英”。然而事实上,商业分析无处不在,小到一个在哪儿吃饭的决定,大到买房子、理财投资的考量,都是属于商业分析的一种。 只是与从业者不同的是,从业者的商业分析是基于对业务的需求和问题,通过分析模型和算法,来解决、回答出现的或者潜在的问题,最终带来实际的效益。这是基于数据的分析、模型的运用,但是都逃不过是

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聊聊APP数据分析的那些思路

有一个朋友跟我说,他之前呆过的一家互联网公司,抗风险能力很弱,整个运营部门all in在新增上,完全不考虑留存和活跃等指标。2017年的日新增用户数单从应用市场靠ASO来的都能做到日均3W,还没有算上其他渠道。但是留存特别低,7日活跃留存率只能维持在10%左右。后来,公司新来了一个产品经理,这个产品经理看到公司的问题,他逐步完善整个公司的数据体系。后来,运营数据指标体系慢慢清晰了,公司的用户增长也步入健康的增长状态,比当时all in新增的利润要可持续得多。他感叹说,数据分析好的话,完全能够实现可持续性的利润增长,深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点,数据分析的价值潜力很大。今天,结合我多年的APP数据分析经验,给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住,只聊思路,不聊实操,希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。

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WWDC22总结:苹果头显「又鸽了」,M2芯片「终于来了」,系统全家桶「更加实用了」

两年前库克展示的“大一统”,如今来看慢慢成为了现实。 作者 | 来自镁客星球的家衡 北京时间凌晨1点,还是那个熟悉的苹果园,一年一度的苹果全球开发者大会(WWDC)它又来了。 与“略显乏味”的WWDC21相比, 本次WWDC在软件层面的依然缺乏亮点,四大系统均属于“缝缝补补”,更新的多为实用性功能。 但在硬件层面,这次苹果连抛出了三款新品,包括全新的M2芯片以及两款新电脑。不过,外界期待已久的苹果MR/AR头显因为性能和散热问题,最终还是无奈再度缺席。 下面就让我们直奔主题,来看看这届WWDC给我们带来了哪

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