《微服务架构与实践》读书笔记

Swin Transformer注意力计算复杂度为何比全局注意力少那么多? 本文对比分析了Vision Transformer(ViT)和Swin Transformer的计算复杂度。ViT采用全局注意力机制,计算复杂度为4[hwc^2]+2[(hw)^2C],当图像尺寸较大时计算量显著增加。而Swin Transformer采用窗口注意力机制,将图像划分为M×M的窗口(如7×7),计算复杂度降为4[hwc^2]+2[(hw)(M*M)*C]。以224×224图像为例,Swin Transformer的计算量比ViT减少约900倍,大幅节省了计算资源。文章通过矩阵乘法运算详细推导了 阅读详情

     这本书主要回答了关于微服务的三个问题:微服务怎么来的,微服务是什么样的,微服务怎么做的。

     第一部分介绍了单体架构和微服务架构的区别,单体架构易于开发、测试、部署、水平扩展,微服务架构优势在于易于扩展、持续交付部署能力、进程隔离有效提升鲁棒性、对新人的培养成本更低,同时它也带来了降低系统的性能、可靠性、业务异步化后的复杂性、调试和问题定位难度增加、以及数据一致性问题。

    第二部分回答微服务是怎么做的,首先是业务拆分才会有服务化的需求,其次服务的注册和调用,再次代码的测试和部署,再次服务的容器虚拟化(docker)、服务持续集成,再次日志的搜集和监控报警,最后功能迭代。

    第三部分介绍了怎么改造一个遗留系统,以及微服务与持续交付的关系、微服务中的轻量级通讯机制怎么实现、微服务与测试的关系。其中重点说明如何改造一个基于SAGE CRM二次开发的产品。比如最小修改,我们应该在保证现有系统能正常的运行的情况下迁移到新服务的改造中,


    接着逐步剥离功能。


    然后数据解耦。

   

    再然后数据同步,解决一致性问题。

   

   最后迭代替换。


Windows 11 安装 Miniforge,配置国内源 本文详细介绍了在 Windows 11 系统中安装 Miniforge 的完整流程,包括下载、安装选项设置、配置国内镜像源(如清华大学源)以加速包管理,并启用 mamba 提升依赖解析与安装速度。同时涵盖 conda 与 mamba 的基本使用验证、PowerShell 初始化及环境提示符优化,帮助用户快速搭建高效、开源、免费的 Python 科学计算环境。 阅读详情

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学习实现程序转移的硬件机制//掌握堆栈寄存器的使用//手动方式实现子程序调用转移过程//手动方式实现子程序返回转移过程//编程实现`OUT`寄存器交替显示`11`和`55`//若要求`11`和`55`各显示`50`次后停机,应该如何修改程序?//根据实验指导书的相关内容,实验箱系统的程序转移硬件机制在于,当`LDPC`有效时,如果此时`DUBS`上的值就是转移的目标地址,则此目标地址被打入`PC`,从而实现程序的转移;若`LDPC`为`0`是附带条件的,就形成“条件转移”。

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