第一周笔记

本文探讨了散列加密的不可逆特性及其在防止数据篡改中的作用,并深入介绍了微信支付及银行卡支付中的安全措施。此外,还讲解了计算机逻辑运算的核心原理、不同语言的演变过程、操作系统的工作机制以及数据存储的相关知识。

散列加密不可逆 不规则 防止篡改身份标记

微信支付 银行卡支付 都要申请钥匙 避免重复支付

性能要求比较高的 安全性保证较小 ;例如游戏

光纤只要被窃取 就断了

为了更快速传输 要分成一段一段

电磁传输 远距离能量衰减很快

直接接受 直接监听 直接发送 不能从发送看 只能总数据看是谁发的

无人机 频率不断 变化 干扰不到

红绿蓝光学三原色

形状 颜色 亮度 颜色是比例

平面坐标 三原色 亮度 126,244 1:2:3 10:20:30 颜色一样 亮度不同

x16big y16bit =32bit 8 8 8 = 24bit =56bit 112000 平均一个形状 200个像素点

编码——>降低存储 asc 8 uno16 存文件内部二进制

周三下

计算机逻辑运算核心 两个电路输出电压 借助半导体电路 经过计算输出一个电压

机器语言经过压缩 汇编语言 有一个映射库 再压缩 衍生出C语言

通过汇编语言 或者C语言 来操作进出入电压

C或者汇编封装了响应的方法以及说明书——>驱动 硬件执行

硬件》》内核》》现代操作系统 底层都是C或汇编

JAVA经过 编译翻译成 操作系统可识别的C或汇编

对接操作系统内核 任何系统均可以识别

主方法可以接收外界刺激 外界刺激调度主方法

有自己主方法 靠自己的主方法 是个独立进程 main() 进程是有自己独立主方法可以独立运行 靠自己的主方法 .exe是windows可识别的压缩包

.exe 主方法路径 打开方式 图标路径 目录管理 支持程序执行 文件管理

CPU 内存 磁盘 计算机组成 固态读写三十万次报废 理论无线使用寿命:磁盘

断电 C 内是闪存 磁盘 永久化存储 持久化存储 对外 N -1 S -0

磁盘 切割磁感线运动 01010101010010101 产生相对位移 到

内存 然后编形状-码对应位置 显示到显示器 给一个基础电压 形成高低电压 从而使其从正反电压 变成 高低电压 每个扇区大小一样 实际并不存在扇区 逻辑上存在

5400 7200 10000+ r/min 或低于10ms 或高于10ms 旋转机械盘查找数据 平均查找时间5ms左右》 半圈+机械臂的摆动 CPU从内存 20ns CPU0.2ns 1ms=100wns cpu运算一次 64bit cpu 处理运算量决定操作系统位数

逻辑过滤 每个区都要有一个地址 只有地址 才能定位到位置 信息 高低电压bit和地址bit

先确定地址才能通数据 cpu下达地址指令

离散数学 半导体 在计算机的应用 cpu 与传达 地址信息一致形成闭合电路 传输信息

linux 成为了主流

相当于C盘 用户目录

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
### 吴恩达深度学习课程第一周笔记 #### 深度学习引言概述 在吴恩达的《深度学习》系列教程的第一门课中,第一周的内容主要集中在介绍深度学习的基础概念及其重要性。这其中包括了解神经网络的基本结构以及它们是如何工作的[^1]。 #### 主要知识点总结 - **机器学习与深度学习的区别** - 解释了传统机器学习方法和深度学习之间的差异,强调了当数据量增加时,深度学习算法的表现往往优于传统的机器学习技术。 - **监督学习中的应用案例分析** - 探讨了几种典型的监督学习应用场景,比如图像识别、语音识别等,并展示了这些领域内深度学习取得的成功成果。 - **二分类问题入门** - 讲解了什么是逻辑回归(logistic regression),作为一种简单而有效的解决二元分类问题的方法;同时说明了其局限性和为什么需要更复杂的模型来应对实际挑战。 - **激活函数的作用** - 提到了几种常用的激活函数(如Sigmoid, ReLU),并解释了为何引入非线性的激活机制对于构建多层感知器至关重要。 - **向量化的重要性** - 强调了高效计算对于大规模数据集处理的关键作用,特别是通过矩阵运算实现前向传播(forward propagation)过程中的参数更新操作可以极大提高效率。 ```python import numpy as np def sigmoid(z): """ Compute the sigmoid of z. Arguments: z -- A scalar or numpy array of any size. Return: s -- sigmoid(z) """ s = 1 / (1 + np.exp(-z)) return s ``` 上述代码实现了sigmoid函数,在后续章节会进一步探讨该函数的应用场景。 #### 学习目标设定 完成本部分内容的学习之后,应该能够掌握基本术语的理解,熟悉一些常见的应用场景,并初步具备动手实践的能力去尝试搭建简单的预测模型。
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