分布式 现状 理论

数据库的历史-分布式数据库 分布式数据库 数据库承载的东西越来越多. 很容易进就超过了单机能够存放的极限. 并且就算没超过单机存放的极限, 插入/查询的性能也是无法保证的. 解决单机解决不了的问题, 其实就是scale-up 和 scale-out 之争 小型机,大型机就是典型的scale-up的方 ......

一、哈希表理论基础 学习： 1. 哈希法 当需要查询一个元素是否出现过，或者一个元素是否在集合里，首选哈希法 2. 实现哈希法的3种数据结构 数组：在哈希值个数比较小且范围可采用 集合：在哈希值个数或者范围较大时可采用 map：当既需要key，又要value时可采用 二、242.有效的字母异位词 题 ......

1.为什么要学zabbix-proxy https://www.zabbix.com/documentation/4.0/zh/manual/distributed_monitoring/proxies zabbix除了前面于超老师讲解的 zabbix-server / zabbix-agent模式 ......

1.监控系统的重要性 1. 无论是小公司，也会招聘专门的监控运维岗、或是对运维软件有一定的技术要求 2. 或者是大公司，假设北京总部有70个运维，里面可能有20个SRE高级运维，3个devops运维开发，3个监控运维（维护zabbix、prometheus）、剩下的就是桌面运维（维护硬件资产、发放笔 ......

P2P网络介绍 P2P是Peer-to-Peer的缩写，“Peer”在英语里有“对等者、伙伴、对端”的意义。因此，从字面意思来看，P2P可以理解为对等网络。国内一些媒体将P2P翻译成“点对点”或者“端对端”，学术界则统一称为对等网络(Peer-to-Peer networking)或对等计算(Pee ......

1. 简介 为什么需要分布式配置中心 分布式配置中心是为了解决在分布式系统中进行配置管理的需求而引入的。在传统的单体应用中，通常使用配置文件集中管理系统的配置信息。然而，在分布式系统中，由于系统规模变大、节点众多，并且可能部署在不同的服务器上，传统的配置文件方式会面临一些挑战。 首先，配置文件的修改 ......

使用分布式锁实现定时任务的精确调度 在分布式系统中，实现定时任务的精确调度是一项具有挑战性的任务。由于分布式环境中存在多个节点，传统的定时任务可能会出现并发执行、重复执行或者错过执行的问题。为了解决这些问题，我们可以使用分布式锁来实现定时任务的精确调度。 准备工作 在开始之前，我们需要准备以下环境和 ......

1、短程无线通讯（ SRD ）技术 近些年，随着电脑，手机，智能家居等电子产品的快速普及，无线通讯已经深入到人们日常生活的各个方面，成为人们迅速、方便地获取信息，和外界保持沟通的重要渠道。对于无线通讯而言，有多个因素会影响到系统的整体性能，其中通讯距离是非常关键的一项。在无线通讯过程中影响通讯系统性 ......

MongoDB 中的分布式集群架构 前言 Replica Set 副本集模式 副本集写和读的特性 Sharding 分片模式 分片的优势 MongoDB 分片的组件 分片键 chunk 是什么 分片的算法 哈希分片 范围分片 总结 参考 MongoDB 中的分布式集群架构 前言 前面我们了解了 Mo ......

Kylin&CDH理论基础 一、维度与度量 维度是观察数据的角度。比如电商的销售数据，可以从时间维度来观察，进一步细化时间和地区维度来观察。 度量是被聚合的统计值，也是聚合运算的结果。知道维度和度量，可以对数据模型上的所有字段进行分类，要么维度，要么度量，由此就出现了根据维度、度量做预计算的Cube ......

概述 大模型有两个流程：预训练和推理。 预训练是在某种神经网络模型架构上，导入大规模语料数据，通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等，输出权重，学习率，模型参数等超参数信息。 推理是在预训练的成果上，应用超参数文件，基于预训练结果，根据用户的输入信息，推理预测其行为。 GLM模型原理的理解 ......

在Windows电脑上，多开工具和分布式计算之间存在着一定的关系。多开工具是一类软件，可以帮助用户在一台电脑上同时打开多个相同或不同的应用程序实例，从而提高工作效率。而分布式计算则是利用多台计算机的闲置资源来共同完成复杂的计算任务，通过将任务分发到各个计算节点上并将计算结果汇总，从而加快计算速度和提 ......

一、链表理论基础 学习： 1. 链表定义 线性表的一种存储方式，在逻辑上连续的数据在物理存储中可以不连续。 class ListNode { int val; ListNode next; ListNode() { } ListNode(int val) { this.val = val; this ......

分布式锁代码 #region 秒杀业务测试 private static readonly string redisConnectionStr = "127.0.0.1:6379,connectTimeout=5000,allowAdmin=false,defaultDatabase=1"; /// ......

在人工智能的迅猛发展中，大语言模型和传统机器学习是不同发展阶段下的产物。大语言模型，如广为人知的GPT系列和BERT，主要依赖于复杂的神经网络结构，它们能够处理和生成人类语言，为自然语言处理带来了革命性的变化。这些模型的发展标志着从简单的任务特定模型向更通用、更灵活的解决方案的转变。相比之下，传统机 ......

分布式存储 分布式存储的思想是什么 分布式存储的思想是将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。它基于以下几个核心思想： 数据分散：将数据切分成多个块或对象，并将它们存储在不同的节点上。这样可以避免单点故障，提高系统的可靠性。 冗余备份：为了保证数据的可靠性，每个数据块通常会有 ......

SpringCloud Seata【解决分布式事务的问题】安装 1. 问题引出 1.1 单机单库（多表）处理事务示意图 1.2 分布式微服务架构下的数据库事务示意图 图片梳理：用户购买商品的业务逻辑。整个业务逻辑由3个微服务提供支持： 仓库服务：对给定商品 扣除商品数量 订单服务：根据采购需求创建订 ......

使用场景 分布式锁的业务场景涉及到并发控制、任务调度、缓存更新、分布式事务和防止重复操作等方面，能够保证分布式系统的数据一致性和正确性。 并发控制：当多个线程或进程同时访问共享资源时，使用分布式锁可以确保只有一个线程或进程能够访问该资源，避免数据竞争和并发冲突。 分布式任务调度：在分布式系统中，多个 ......

在上一篇文章中，介绍了 如何在 k8s 中无侵入安装 Otel 探针 并实现了无侵入（某些语言还无法实现，比如 Go 的 eBPF 对内核的苛刻要求）的分布式跟踪。 这篇文章发出后有读者评论 javaagent 的“无侵入”一说，这里有必要解释下。“无侵入”主要指的是不需要修改应用程序的业务逻辑代码 ......

目录前提Seata的AT模型流程梳理一阶段：二阶段-回滚二阶段-提交脏写问题写隔离读隔离优缺点AT与XA的区别实现AT模式 https://seata.io/zh-cn/docs/dev/mode/at-mode AT模式同样是分阶段提交的事务模型，不过缺弥补了XA模型中资源锁定周期过长的缺陷。 前 ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到 ......

一、数组理论基础 学习前： 1. 数组定义 一些在内存上连续存储的相同数据类型的数据的集合 2. 数组特征 便于查询数组元素，不便于增删数据元素 学习后： 对于Java，二维数组不一定在内存上连续。如int[i][j],唯一确定的是int[i][]在内存上连续 二、704. 二分查找 LeetCod ......

方法：Lorenz特征判断 Lorenz混沌轨道和非混沌轨道在相空间中占据不同的吸引区域，动态生成图（代码见下）。要判断一个轨迹是否为Lorenz混沌轨道。通过计算主成分分析，按特征值大小排序，从而判断出混沌性。 input: % Lorenz混沌轨道和非混沌轨道在相空间中占据不同的吸引区域,动态生 ......

洛伦兹方程用于生成y变量的图。这是对三种y初始条件敏感依赖的一个例子。 1.洛伦兹吸引子的y敏感依赖的着色图 input: % 洛伦兹方程用于生成y变量的图。x和z的初始条件保持不变，但y的初始条件在1.001、1.0001和1.00001之间变化 % 定义洛伦兹方程 sigma = 16; bet ......

双摆杆运动模型。初始条件的微小差异，会导致千差万别的运动现象，这是混沌理论重要体现。主要考虑初始条件有两摆杆长度、质量、初始摆杆角度、重力加速度。 input: % 参数定义 L1 = 1; % 第一根摆长 L2 = 0.5; % 第二根摆长 m1 = 1; % 第一根摆质量 m2 = 0.5; % ......

【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型 双摆杆是混沌理论的典型运动模型之一。涉及重力加速度、摆杆长度和质量。 1.双摆杆的摆角分析 input: % 已知物理参数 L1 = 5;L2 = 3; %两摆杆长度和质量 m1 = 3;m2 = 5; g = 9.80665; % 物理重力加速度m/ ......

​ 【matlab混沌理论】1.2.洛伦兹吸引子 Lorenz洛伦兹吸引子。定义洛伦兹函数组后，通过ode45函数求解此微分方程方程。 input: % Lorenz函数的洛伦兹吸引子 % 2.定义模型参数 sigma = 10; beta = 8/3; rho = 28; % 定义一组初始条件和一 ......

​混沌理论 1.简介 混沌理论是一个跨学科的科学研究领域和数学分支，专注于对初始条件高度敏感的动力系统的基本模式和确定性定律，曾被认为具有完全随机的无序和不规则状态。混沌理论指出，在混沌复杂系统的表面随机性中，存在潜在的模式、互连、恒定反馈回路、重复、自相似、分形和自组织。蝴蝶效应是混沌的一个基本原 ......

// mapper，注意，这里的参数最好就是主键或者唯一键，否则产生的是表锁 @Select("<script> select* from foo where id = #{id} for update</script>") Foo selectForUpdateById(@Param("id") ......

通常来说，多进程没有涉及到梯度同步的概念。 分布式则设计梯度同步。分布式中，如果用cpu，则指定gloo后端。用gpu，则指定nccl后端。 多进程训练 只需要mp.spawn即可，每个进程只负责自己的模型训练，不涉及梯度同步。 例子 https://www.geeksforgeeks.org/mu ......