最近看到了一个很有趣的数据库 Procella ，它的架构图就和当初亚马逊公司发布的数据库论文 Aurora 里面的一样，一眼就吸引住我了。
今天，汽车上数以百计的ECU（电子控制单元）， MCU（微控制处理器单元）及其上面运行着的大量的嵌入式软件代码以及复杂的整车网络注定了汽车不同于其他的IOT设备和智能手机能够快速得追赶上信息技术发展的步伐。事实上汽车上的电子电气架构也一直在朝着为智能化体验服务这个方向在演化着，只是这个过程相比消费电子行业需要更长的时间。
今天我们还需要关注 DDD 吗？https://www.infoq.cn/article/should-we-focus-on-ddd
在云时代，容器化已经成为一种事实，把软件产品打包、构建成 Docker 镜像是最基本、最关键的一步。在信创的大背景下，云环境中会存在 x86、arm 等不同的架构，所以在构建镜像时需要构建出多种架构的镜像，以适配不同架构的服务器。
所谓指令集，可以理解成硬件对外的接口。我们运行程序是通过操作系统调度，操作系统然后让硬件去计算。
在热门的NoSQL数据库MongoDB中，还支持一种分片+副本集架构的集群。本文将介绍分片+副本集架构的集群的相关概念以及环境搭建工作，同时介绍了标签分片在这种架构中的应用。
作为一个重要业务，微信支付在客户端上面临着各种问题。其中最核心问题就是分平台实现导致的问题：
首先感谢面包板社区提供这本《手把手教你设计CPU——RISC-V处理器篇》书籍的试读机会。这本书和另外一本《 RISC-V架构与嵌入式开发 》是国内最先出版的两本关于RISC-V处理器的书籍，作者是胡振波先生，这里还要感谢胡老师。胡振波先生是国内最早开始研究RISC-V架构的，有超过8年的CPU以及超过10年的ASIC设计与验证经验，历任Marvell CPU高级设计工程师，Synopsys ARC系列处理器内核研发经理等职务，有着近20年的行业积累。
智能化、网联化和电动化是汽车未来的发展趋势，而正是这样的变化，将会给汽车E/E架构和软件架构带来巨大的革新，在以前哪怕现在，汽车仍主要作为一个代步工具以满足我们的出行需求，而与我们的信息娱乐生活所分离，在未来汽车将与我们的日常生活息息相关。
楼主基于自动驾驶应用场景分别从E/E架构、通讯方式、软件架构和流程标准等方面谈下与当前模式相比可能加强的方面和涉及的变化，当我扯淡，欢迎拍砖。
1、x86架构 x86架构是intel开发的一种32位的指令集。8个32位通用寄存器 eax,ebx,ecx,edx,ebp,esp,esi,edi。
Monorepository (简称 Monorepo) 概念虽然有一段历史了，但这个名词却是近几年才变得如此热门。自己公司也是这半年才导入这个架构，再尝到许多甜头后想写一篇来介绍它，希望多一点人认识此架构。这篇并不会有源代码，而是从现有架构痛点开始 (Single Repo Monolith、Multi-repo)、为什麽要用 Monorepo 等等。
今天，咱们就暂时不聊【精通高并发系列】了，今天插播一下分布式事务，为啥？因为冰河联合猫大人共同创作的分布式事务领域的开山之作——《深入理解分布式事务：原理与实战》一书正式出版了，于2021年10月20日开始在当当预售，当天即登上当当新书榜第一的位置！
微服务目前并没有比较官方的定义。微服务 Microservices 之父，马丁.福勒，对微服务大概的概述如下：
在运行任何 docker 镜像或 Kubernetes pod 时，您是否在服务器上看到过exec /docker-entrypoint.sh: exec format error错误消息？这很可能是因为您正在服务器上运行一些其他 CPU 架构的容器镜像，或者您是否曾经 在 Apple Silicon M1、M2 MacBook 上使用过--platform linux/x86_64选项？如果是，那么您无法获得 Apple 芯片的本机性能，并且可能会耗尽 MacBook 的电池电量。为了避免这种错误和性能问题，我们需要运行正确的多架构容器镜像，或者我们可能需要构建自己的镜像，因为所有容器公共镜像都没有可用的多架构镜像。
我在和小伙伴水触摸相关的坑，说到了上古的触摸，很难和小伙伴统一知识，于是就写了本文用于告诉大家，桌面端的触摸架构是如何一步步演进的
AMAX，AI和深学习发展高性能服务器的领先制造商，宣布推出的DL-E48A，可重新配置的单双根高密度GPU平台，专为AI训练和推理而设计。AMAX在CVPR 2018展示了其备受瞩目的解决方案。
•一、新一代分布式架构•二、数据流通与数据交易•三、业务模型和数据模型•四、知识图谱数据生产•五、图数据研究中心实战案例•六、推荐链接
对于Adaptive AUTOSAR，经常会看到这句话：Write once, Adopt everywhere。但实际上理想很丰满，现实很骨感。毕竟Classic Platform（后面简称：CP）搞了这么多年大家都还没玩转，更何况这刚出没两年的Adaptive Platform（后面简称：AP），但楼主也相信随着Autosar标准的不断推进和应用，我们不断在向这个目标接近。
把所有需要的东西聚集在一起，审视问题。不停的提问，以至于我们可以明确使用场景和约束。讨论假设。（这也就是需求分析其中的一步）
介绍 Windows 10 春季创意者更新将于2018/04/30号正式推送更新，开发代号为Redstone 4，系统版本为Version 1803，OS 内部版本为17134.1 上星期在Insid
最近经常在项目或是社区里听到大家谈论微服务架构，但谈论的焦点更多集中在微服务拆分，分布式架构，微服务门槛，DevOps配套设施等话题上。
Docker Buildx 是一个 docker CLI 插件，其扩展了 docker 命令，支持 Moby BuildKit 提供的功能。提供了与 docker build 相同的用户体验，并增加了许多新功能。
AI 训练数据集持续增长，所以需要支持 TB 级带宽的加速器。HBM3E提供高内存带宽和高能效解决方案，已成为 AI训练硬件的首选。
陪伴了我 3 年的 Mac 在几个月前迎来了它的退休时刻，我将其置换成了公司新发的 Mac M1。对电子产品并不太感冒的我，并没有意识到 M1 是 ARM 架构的（除了个别软件的安装异常之外），显然，Mac M1 做地是不错的，我并没有太多吐槽它的机会。这也是我第一次近距离接触 ARM 架构的机会。
前几天就开始研究了关于新项目的架构，也研究了模块化架构和关于Cocoapods私有库的研究。
很多领域都要求从业人员具备整合能力，程序员也不例外，相信很多猿友们在接收项目或者任务的时候，总会被要求给出一份详细的技术方案或者设计思路，这毫无疑问需要我们输出大量的构思“图纸”，就像建筑行业的设计图纸一样。
最近几年，微服务架构越来越火爆，逐渐被企业所采用。随着软件架构的变化，对应的软件测试策略需要作何调整呢？本文将介绍微服务架构下的测试策略，并结合分享在业务和架构演变过程中，一个历经九年的项目测试策略的演进。
你有没有这样的印象，当你想要更新一款 APP 的时候，它的更新日志里总有这么一两句描述：
深度学习模型在生成图像上的表现，已经如此出色。很显然，它在未来会给我们更多的惊喜。
工地烟火AI监控识别分析系统通过yolov7网络模型技术，工地烟火AI监控识别分析系统对工地或者厂区现场监控区域内的烟火进行实时分析报警。工地烟火AI监控识别分析系统YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
在工作和生活中，我们可能经常需要将某个程序跑在不同的 CPU 架构上，比如让某些不可描述的软件运行在树莓派或嵌入式路由器设备上。特别是 Docker 席卷全球之后，我们可以轻松地在 ARM 设备上通过容器部署各种好玩的应用，而不用在意各种系统的差异性。
在使用 dotnet core 3.1 的 WPF 打包为 UWP 应用的时候，如果没有设置 PublishProfiles 那么将会在构建 x64 提示所生成项目的处理器架构“AMD64”与引用的处理器架构“x86”不匹配
随着数字化时代的全面到来，越来越多的企业开始尝试物联网、人工智能等新兴技术，用以加快自身的转型速度并积极开拓新的市场。互联网的兴起让各个行业的业务场景、用户行为、交互方式等都发生了巨大的变化。线上业务和移动端业务的激增，迫使企业研发团队不断的缩短研发周期和加快版本迭代，软件系统的功能难度也逐步增大，单体软件架构已经不堪重负。不破不立，研发管理模式的转型迫在眉睫。
机器之心报道 编辑：小舟、泽南 在 5-160 FPS 范围内速度和精度超过所有已知目标检测器。 在 YOLOv6 推出后不到两个星期，提出 YOLOv4 的团队就发布了更新一代的版本。 本周三，YOLOv7 的论文被提交到了预印版论文平台 arXiv 上，其三位作者 Chien-Yao Wang、Alexey Bochkovskiy 和 Hong-Yuan Mark Liao 是 YOLOv4 的原班人马。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02696 GitHub 链接：
洪嘉铭，就职于世纪证券信息技术部，目前负责运维、监控系统的相关架构设计、开发工作。对操作系统、网络编程、服务器后台架构有丰富实践经验。
下个项目可能选型SpringCloud+VUE,做分布式系统，以前做过Demo和小项目，幸好是前后端分离，要不VUE我专门花一周学，就是没学会。
作业区域工服穿戴识别系统基于yolov7视频智能图像识别技术，作业区域工服穿戴识别系统利用深度学习技术，不需人为干预自动识别现场施工作业人员未按要求穿工作服行为，作业区域工服穿戴识别系统代替后台工作人员执勤时的人眼判断。YOLOv7 研究团队提出了基于 ELAN 的扩展 E-ELAN，新的 E-ELAN 完全没有改变原有架构的梯度传输路径，其中使用组卷积来增加添加特征的基数（cardinality），并以 shuffle 和 merge cardinality 的方式组合不同组的特征。这种操作方式可以增强不同特征图学得的特征，改进参数的使用和计算效率。
这篇文章是阅读YouTube的《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》后的一点总结，这篇文章值得详细阅读，因此将其中的核心点整理出来。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说winform能做出漂亮的界面吗_winform界面美化第三方控件,希望能够帮助大家进步!!!
【编者按】国家战略层面的重视与投入，云计算与大数据等技术的深入，“互联网+”驱动下私有云、混合云和公有云的发展，使得安全——软件安全、云计算安全、移动安全、物联网安全、大数据安全等，正在从某一技术领域应用演变为多企业间的全面行动。这也是2015年千人安全大会在北京频办的根本原因。高速发展的背后，是网络安全边界正在被无限拓宽且变得日益复杂的现状。我们可以看到，传统的固定边界在新信息攻防形式下 逐渐无效，Design for Failure、攻击面控制、纵深防御、实时安全情报感知等新安全体系建设开始崭露头角，更
攀高识别预警系统通过yolov7网络模型技术，攀高识别预警系统对人员违规抽烟、打架斗殴、异常倒地、翻越围墙、异常聚集、打电话、区域侵入等行为分析等立即抓拍及时触发告警。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
2. 分布式架构: 每个业务模块部署多个节点, 同一个模块之间节点是如何通信的. 不同模块之间节点是如何通信的
随着容器、芯片技术的进一步发展，以及绿色、节能、信创等方面的要求，多 CPU 架构的场景越来越常见。典型的应用场景包括：
Android模拟器常常被用来刷单，如何准确的识别模拟器成为App开发中的一个重要模块，目前也有专门的公司提供相应的SDK供开发者识别模拟器。 目前流行的Android模拟器大概分为两种，一种是基于Qemu，另一类是基于Genymotion(VirtualBox类)，网上现在流行用一些模拟器特征进行鉴别，比如：
选自arXiv 作者：Adrian de Wynter、Daniel J. Perry 机器之心编译 机器之心编辑部 提取 BERT 子架构是一个非常值得探讨的问题，但现有的研究在子架构准确率和选择方面存在不足。近日，来自亚马逊 Alexa 团队的研究者细化 BERT 子架构提取过程，并提取了一个最优子架构 Bort，它的大小仅为 BERT-large 的 16%，CPU 上的推理速度却提升到了原来的八倍。 在自然语言处理领域，BERT 是一个里程碑式的进展。只需要添加一个单层线性分类器和一个简单的微调
本文开始前，问大家一个问题，你觉得一份业务代码，尤其是互联网业务代码，都有哪些特点？
图片上 datacenter 分成上下两个部分， 但是这两个部分又不是完全隔离的。他们之间通过 WAN GOSSIP 进行报文交互。
http://www.blogjava.net/yongboy/archive/2014/03/05/410636.html
学校食堂互联网明厨亮灶智能监控系统通过yolov7网络模型深度学习技术，学校食堂互联网明厨亮灶智能监控算法对学校食堂餐厅现场画面开展实时检测，对现场人员没有按照要求佩戴厨师帽厨师服口罩，包括违规抽烟行为以及玩手机等行为。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
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