新博科研学习计划及作息安排

本文详细介绍了作者一周内的科研和学习计划,包括压缩感知、计算机视觉、机器学习等领域的文献调研,以及PRML课程的学习安排。

我的时间很短,任务很重,一定要坚持。

 

本周计划

一、科研计划

    一周的时间调研,重点关注最新的领域。压缩感知、计算机视觉、机器学习等方向是关注点。

     1、压缩感知,继续读文献,把综述的内容完全搞通。

     2、计算机视觉,查看最新动态,几大会议和期刊最新的研究方向,选择阅读。

     3、机器学习,关注综述、及最近会议。

阅读论文数量:深度阅读 5篇,每天一篇。浅度浏览  20+篇。 深度阅读后写小结。因此白天须看完,晚上写小结。

 

二、学习计划

    重点学习PRML课程,学习张同学做笔记。

    1、PRML课程          每天一课

    2、多视图几何

    3、泛函+矩阵         

    4、稀疏表示

    5、小波

 

三、作息安排

上午

     6:30 起床 

     7:00  锻炼

      8:00-10:00 学习

     10:00-11:30 搜文献,浅度阅读

     12:00午饭

      12:30  午休

下午

      1:30   浅度阅读

      2:30   深度阅读文献

      7:00   写小结并思考

      11:00 睡觉

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。
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