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【分布式技术专题】「架构设计方案」盘点和总结秒杀服务的功能设计及注意事项技术体系
分析秒杀的业务场景，最重要的有一点就是超卖问题，假如备货只有100个，但是最终超卖了200，一般来讲秒杀系统的价格都比较低，如果超卖将严重影响公司的财产利益，因此首当其冲的就是解决商品的超卖问题。 ......
Kafka技术专题之「性能调优篇」消息队列服务端出现内存溢出OOM以及相关性能调优实战分析
本篇文章介绍Kafka处理大文件出现内存溢出 java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory，主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面，希望对大家有所帮助。 ......
作者推荐 | 【分布式技术专题】「架构设计方案」图解学习法总结集群模式下的各种软负载均衡策略实现及原理分析
通常来说，负载均衡分为硬件负载均衡及软件负载均衡。硬件负载均衡，顾名思义，在服务器节点之间安装专门的硬件进行负载均衡的工作，F5或者A10便为其中的佼佼者。软件负载均衡则是通过在服务器上安装的特定的负载均衡软件或是自带负载均衡模块完成对请求的分配派发。例如，平时我们使用的Nginx或者API-Gat... ......
【秒杀购物商城业务服务】「分布式架构服务」盘点中间件服务的高可用模式及集群技术的方案分析
- 基于MySQL数据库集群技术实现服务的高可用
- 基于Tomcat的集群负载机制实现Tomcat服务器的高可用
- 基于Nginx负载均衡机制实现负载均衡（介绍和配置）
- 基于Redis缓存服务实现数据缓存控制相关介绍和技术点分析
- 对未来的分布式技术架构扩展和延伸介绍（包含云原生部分） ......
深度学习之残差网络
资料下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码：7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
详解redis网络IO模型
前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详。但它有一定的前提，redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作，它还有持久化、key过期删除、集群管理等其它模块，redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理。所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) ......
0停机迁移Nacos？Java字节码技术来帮忙
摘要：本文介绍如何将Spring Cloud应用从开源Consul无缝迁移至华为云Nacos。 本文分享自华为云社区《0停机迁移Nacos？Java字节码技术来帮忙》，作者：华为云PaaS服务小智。 1.市场迁移云环境痛点 市场微服务迁移云环境难主要有以下几点场景： • 微服务规模小，使用微服务引擎 ......
kestrel网络编程--开发Fiddler
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发类似Fiddler应用的过程，让读者了解kestrel网络编程里面的kestrel中间件和http应用中间件。由于最终目的不是输出完整功能的产品，所以这里只实现Fiddler最核心的http请求和响应内容查看的功能。本文章是KestrelApp项目里面的一 ......
聚焦技术，锐意创新，GaussDB给世界一个更优选择
摘要：从整个行业应用层面来看，现在，数据库的国产化时代已经到来。 本文分享自华为云社区《聚焦技术，锐意创新，GaussDB给世界一个更优选择》，作者： GaussDB数据库。 今天，以“数据智能，价值创新”为主题的第13届中国数据库技术大会（DTCC2022）在线上顺利举行，会上集合了数百位行业专家 ......
kestrel网络编程--开发redis服务器
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发实现了部分redis命令的redis伪服务器的过程，让读者了解kestrel网络编程的完整步骤，其中redis通讯协议需要读者自行查阅，文章里不做具体解析。 2 开发顺序 创建Kestrel的Redis协议处理者 配置监听的EndPoint并使用Redis ......
痞子衡嵌入式：我被邀请做科锐国际旗下数科同道主办的技术沙龙嘉宾
「数科同道」是「科锐国际」旗下的面向技术开发者的专属垂直招聘平台。《数科同道技术沙龙》是由数科同道主办的活动，每期活动邀请行业内及其他知名公司的技术专家分享来自一线的实践经验。自2022年12月起，数科同道将在苏州，聚焦嵌入式行业及人才发展，开展一系列线下分享活动。痞子衡有幸被邀请做12月17日首期 ......
高可用系列文章之二 - 传统分层架构技术方案
前文链接 高可用系列文章之一 - 概述 - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn) 三 技术方案 3.1 概述 单点是系统高可用最大的风险和敌人，应该尽量在系统设计的过程中避免单点。 保障系统的高可用, 方法论上，高可用保证的原则是「集群化」(或 「冗余」), 只有一个单点，该单点宕机所有服务 ......
网络编程与通信原理
应用层：HTTP超文本传输协议，基于TCP/IP通信协议来传递数据；传输层：TCP传输控制协议，采用三次握手的方式建立连接，形成数据传输通道；网络层：IP协议，作用是把各种传输的数据包发送给请求的接收方； ......
Backbone 网络-DenseNet 论文解读
在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。 ......
二阶段目标检测网络-FPN 详解
FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。原来多数的 object detection 算法（比如 faster rcnn）都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是... ......
二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解
backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像，首先缩放至固定大小 MxN，然后将 MxN 图像送入网络。 ......
二阶段目标检测网络-Mask RCNN 详解
Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进：
1，feature map 的提取采用了 FPN 的多尺度特征网络
2，ROI Pooling 改进为 ROI Align
3，在 RPN 后面，增加了... ......
二阶段目标检测网络-Cascade RCNN 详解
Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection。Cascade R-CNN 来解决 IoU 选择的问题。它由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组... ......
论文翻译：2022_DNS_1th：Multi-scale temporal frequency convolutional network with axial attention for speech enhancement
论文地址：带轴向注意的多尺度时域频率卷积网络语音增强 论文代码：https://github.com/echocatzh/MTFAA-Net 引用：Zhang G, Yu L, Wang C, et al. Multi-scale temporal frequency convolutional n ......
浅谈字节码增强技术系列1-字节码增强概览
作者：董子龙 前言 前段时间一直想参照lombok的实现原理写一篇可以生成业务单据修改记录插件的专利，再查阅资料的过程中，偶然了解到了字节码增强工具-byteBuddy。但是由于当时时间紧促，所以没有深入的对该组件进行了解。其实再我们的日常开发中，字节码增强组件的身影无处不在，例如spring-ao ......
浅谈字节码增强技术系列2-Asm与Cglib
作者：董子龙 前言 记得那是2022年秋天的第一场雨，比2021年来的稍晚一些，在那个秋雨朦胧的下午，正在工位上奋笔疾书的我突然听到了前面波哥对着手机听筒说出来的"温柔"的话语：说说你了解的spring-aop。话音刚落，aop这三个字便犹如一把利剑一样狠狠的扎到了我的心上，让我的脑海中顿时浮现了当 ......
Qt大型工程开发技术选型Part3:Qt调用C#编写的COM组件实例
Qt大型工程开发技术选型Part3:Qt调用C#编写的COM组件实例以及错误总结 ok，前面铺垫了那么多，现在来写一个开发实例，我会把其中隐藏的坑和陷阱简单谈谈，并在文章最后总结。 不愿意看长篇大论的可以直接看实例：CS_COM_Build 废话不多说直接起步。 先说场景，我这边是一个C#的DLL， ......
Graph Neural Network——图神经网络
本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，详细链接请见：零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】 该论文的标题为《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》，是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表 ......
【机器学习】李宏毅——类神经网络训练不起来怎么办
如何判断导数值为零的点的类型 当发现训练数据集误差不再下降的时候，不是只有卡在局部最小值的情况，还有另外一种情况是处于鞍点，鞍点位置处虽然其导函数为零，但是其既不是局部最大值也不是局部最小值，如图： 因此，我们把局部最小值和鞍点这种点统称为驻点（critical point），但这两种情况是截然不同 ......
【机器学习】李宏毅——Recurrent Neural Network(循环神经网络)
假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入： I want to arrive Taipei on November 2nd 那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属于 ......
VmWare安装Centos后配置Net网络SSH链接问题看这一遍就够了
由于个人的阿里云Linux云服务器快要到期，之前购买了3年才280元的样子， 目前涨价到1700~2600元，实在不划算，想省些钱给娃买玩具更香，决定重新在个人电脑上使用虚拟机， 方便测试使用Linux和Docker等。 1：首先安装VmWare(网络上教材比较多，这里不说明了) 2:启动时在安装对 ......
深度学习-网络训练流程说明
1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......
搞定实体识别、关系抽取、事件抽取，我用指针网络
PointerNet_Chinese_Information_Extraction 代码地址：https://github.com/taishan1994/PointerNet_Chinese_Information_Extraction 利用指针网络进行信息抽取，包含命名实体识别、关系抽取、事件抽 ......