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我也要
高并发,大流量
高可用
海量数据
用户分布广泛,网络情况复杂
安全环境恶劣
需求快速变更,发布频繁
渐进式发展
1.应用程序,服务器,文件都在一台服务器上
2.应用服务和数据服务分离
3.使用缓存改善网站性能(本地缓存和分布式缓存服务器;网站访问高峰期,应用服务器为瓶颈)
4.应用服务器集群改善网站并发处理能力(解决高并发,海量数据常用手段;简单成熟)
5.数据库读写分离(写数据时访问主数据库,主数据库通过主从复制更新同步到从数据库)
6.使用反向代理和CDN加速网站响应(基本原理是缓存)
7.使用分布式文件系统和分布式数据库系统
8.使用NoSQL和搜索引擎
9.分布式服务
随网站所需灵活应对
驱动大型网站技术发展的主要力量是网站的业务发展
一味追求大公司的解决方案
为了技术而技术
企图用技术解决所有问题
从零开始玩转机械臂：用Matlab+Robotics Toolbox实现四自由度机械臂运动仿真
本文详细介绍了如何利用Matlab及其Robotics Toolbox工具箱，从零开始构建并仿真一个四自由度机械臂。通过D-H参数建模、正向运动学验证、交互式操控以及轨迹规划等实践步骤，帮助初学者在虚拟环境中直观理解机器人运动学核心概念，为后续硬件实现奠定坚实基础。
知名互联网公司网站架构图
引言 近段时间以来，通过接触有关海量数据处理和搜索引擎的诸多技术，常常见识到不少精妙绝伦的架构图。除了每每感叹于每幅图表面上的绘制的精细之外，更为架构图背后所隐藏的设计思想所叹服。个人这两天一直在搜集各大型网站的架构设计图，一为了一饱眼福，领略各类大型网站架构设计的精彩之外，二来也可供闲时反复琢磨体会，何乐而不为呢?特此，总结整理了诸如国外wiki...
树莓派4B+Ubuntu22.04+思岚RPLIDAR C1激光雷达应用
树莓派+Ubuntu22.04+思岚RPLIDAR C1激光雷达简单应用
大型网站架构演化总结
大型网站架构的演化是一个持续的过程，每个阶段都有其独特的挑战和优势。随着用户需求的不断变化和技术的不断进步，企业需要灵活调整架构，以提高系统的性能、可维护性和可扩展性。同时，架构的选择也需结合具体的业务场景、团队能力和技术栈来进行优化。【分析不同维度设计的技术】在软件架构设计中，分析不同维度的设计技术有助于选择适合特定需求和场景的解决方案。以下是从多个维度分析的技术，包括架构风格、技术栈、开发流程、部署方式和监控/治理等方面。1. 架构风格单体架构：所有功能模块在同一代码库中，适合小型应用或团队。
Remosaic 算法
在 4in1 传感器中，相邻的 4 个同色像素（如 4 个红色、绿色或蓝色像素）合并为 1 个“超级像素”，以提升低光环境下的感光能力。例如，在 RGGB 排列中，每个 2x2 的 Quad 单元需要恢复为 4 个独立的 R、Gr、Gb、B 像素1。：传感器通过硬件级 Remosaic 直接输出 4800 万像素的原始数据，每个像素独立记录颜色信息，解析力更高2。：传感器仅输出 1200 万像素数据，再通过软件算法插值放大到 4800 万像素，实际解析力无本质提升2。的原始数据转换为传统。
原子力显微镜AFM图像处理软件Gwyddion使用教程（图文）
Gwyddion使用教程Gwyddion简介Gwyddion user guide下载地址本次教程用的AFM扫描图像下载地址AFM/STM校准样品Gwyddion使用step1step2step3step4step5step6step7step8你没见过的CD磁道到底长啥样一张图总结 Gwyddion简介 &nbs...
大型网站技术架构：大型网站架构演化
这是《大型网站技术架构》的系列读书记录。 一，大型网站软件系统的特点 1，高并发， 大流量。 每秒7亿次请求，阿里新一代数据库如何支撑？ PV（Page View）访问量，即页面浏览量或点击量，衡量网站用户访问的网页数量；在一定统计周期内用户每打开或刷新一个页面就记录1次，是多次打开或刷新同一页面则浏览量累计。 UV（Unique Visitor）独立访客，统计1天内访问某站点的用户数。网站通过cookies判断来访客户端身份，如果访问时cookies不相同，计数会加1。 IP（Internet Pro
AI for Science：GNN预测分子性质全流程详解与工业实践
从分子表示到工业落地，一文掌握图神经网络在药物研发与材料设计中的核心实战近年来，的浪潮正深刻变革着传统科研范式。在药物研发与材料设计领域，作为核心环节，已从传统的实验试错转向基于图神经网络（GNN）的智能计算。本文将深入解析GNN预测分子性质的，涵盖数据准备、模型设计、训练优化到工业部署，并揭秘前沿技术与实战案例。
大型网站架构演化历程
摘自《大型网站技术架构》：第一章 大型网站架构演化 一、大型网站系统的特点 高并发，大流量 需要面对高并发用户，大流量访问。Google 日均 PV 35 亿，日 IP 访问数 3 亿；腾讯 QQ 的最大在线用户数 1.4 亿（2011年数据）。 高可用 系统 7 x 24 小时不间断服务。 海量数据 需要存储、管理海量数据，需要使用大量服务器。Facebook 每周上传的照片数量接近 10 亿，百度收录的网页数目有数百亿，Google 有近百万台服务器为全球用户提供服务。 用户分布广泛，网络..
汽车UDS诊断详解及Vector相关工具链使用说明——1.1 应用层协议整体介绍
本文我们先从整体的维度来介绍一下应用层协议，每个UDS服务都遵循本文中的协议。 一、SI（Service ID） SI是UDS指令的第一个字节，我们第一篇文章中提到的10等服务就是指这个服务的SI=0x10，它是服务的标识，每个服务的SI都是唯一的。 ...
量化交易 米筐 案例：市值因子选股策略
案例：市值因子的选股策略 1.结果 获得超额收益 年化 49% 2. 从股票中选择市值小的股票 选定财务数据筛选 进行每日调仓(多因子选股调仓 周期频率会小一些) 3. 代码 估值有关指标 # 在沪深300股票中，选出市值比较小的10只股票 # 在这个方法中编写任何的初始化逻辑。context对象将会在你的算法策略的任何方法之间做传递。 def init(context): # 沪深300组合 stocks = index_components('000300.XSHG') # 沪深3
《大型网站技术架构》读书笔记一：大型网站架构演化
一、大型网站架构演化 本篇文章是《大型网站技术架构》的笔记，感兴趣可以阅读该书。 1.1 大型网站系统特点 序号 特点 描述 1 高并发、大流量 需要面对高并发用户、大流量访问 2 高可用 系统7X24 小时不间断服务 3 海量数据 需要存储、管理海量数据，需要使用大量服务器 4 用户分布广泛，网络情况复杂 许多大型互联网都是为全球用户提供服务，用户分布广泛，各地网络千...
MicroPython学习：在STM32上进行移植
本文将介绍如何在STM32上移植MicroPython，并提供相应的源代码。通过以上步骤，你已经成功地将MicroPython移植到STM32上，并可以使用MicroPython语言编写和运行代码。你可以进一步探索MicroPython的功能和API，以利用STM32的各种外设和功能。使用STM32CubeProgrammer或其他适当的烧录工具，将编译生成的MicroPython固件烧录到STM32微控制器中。打开该文件，并根据你的STM32微控制器类型进行必要的配置更改。模块来控制STM32的LED。
8. 大型网站架构演化
1.1 大型网站软件系统的特点 1.2 大型网站架构演化发展历程 1.3 大型网站架构演化的价值 1.4 网站架构设计误区 1.5 小结
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
大型网站架构演化发展历程
大型网站架构演化发展历程一、大型网站系统的特点二、大型网站的演变过程1. 初始阶段的网站架构2. 应用服务和数据分离3. 使用缓存改善网站性能4. 使用应用服务器集群改善...
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
大型网站技术架构（一）大型网站架构演化
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
WINCC7.3破解文件
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TransUNet详解：融合CNN与Transformer的医学图像分割新范式
医学图像分割是精准医疗与影像分析的核心技术，CT、MRI等影像数据中器官与病灶的精确提取直接关系到诊断效率。传统U-Net通过编码-解码结构在像素级任务中表现优异，但受限于卷积核的局部感受野，难以捕捉跨区域的长距离依赖，导致在边界模糊或目标形态多变的场景下分割精度不足。Transformer凭借自注意力机制能够建模全局语义关联，但其在高分辨率医学影像上的计算开销却令落地受阻。TransUNet创新性地将CNN特征提取能力与Transformer全局建模优势相结合：以CNN骨干网络提取底层空间特征，将特征图切
《大型网站技术架构》笔记——1. 大型网站架构演化
文章目录前言1.1 大型网站软件系统的特点1.2 大型网站架构演化发展历程1.2.1 初始阶段的网站架构1.2.2 应用服务和数据服务分离1.2.3 使用缓存改善网站性能1.2.4 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力1.2.5 数据库读写分离1.2.6 使用反向代理和 CDN 加速网站响应1.2.7 使用分布式文件系统和分布式数据库系统1.2.8 使用 NoSQL 和搜索引擎1.2.9 业务拆分1.2.10 分布式服务1.3 大型网站架构演化的价值观1.3.1 大型网站架构技术的核心价值是随网站所需灵
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