RPC原理

RPC 原理,Demo 演示,为什么 RPC 用动态代理 RPC 出现背景 现在很少有单机系统,复杂的系统有很多不同的服务组成,不同的服务部署在不同的机器上,包括数据库也是分布式存储的。不可避免地,会出现一个服务器调用另一个服务器的方法的场景。比如,服务器A想查询用户数据库,而提供数据查询的服务在服务器B上,如果A想使用B,就需要把查询请求发给B,B执行查询方法,再返回给A,这其实就是一次远程方法调用过程(Remote Procedure Call,RPC)。 这里有个问题,为什么服务器A查询B的数据,不是一次 http 请求就可以解决了吗?就像 web 浏览器 阅读详情

RPC

RPC(Remote Procedure Call)——远程过程调用,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。

RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。
RPC采用客户机、服务器模式。请求程序就是一个客户机,而服务提供程序就是一个服务器。

如何调用他人的远程服务?

  由于各服务部署在不同机器,服务间的调用免不了网络通信过程,服务消费方每调用一个服务都要写一坨网络通信相关的代码,不仅复杂而且极易出错。

  如果有一种方式能让我们像调用本地服务一样调用远程服务,而让调用者对网络通信这些细节透明,那么将大大提高生产力,比如服务消费方在执行helloWorldService.sayHello(“test”)时,实质上调用的是远端的服务。这种方式其实就是RPC(Remote Procedure Call Protocol),在各大互联网公司中被广泛使用,如阿里巴巴的hsf、dubbo(开源)、Facebook的thrift(开源)、Google grpc(开源)、Twitter的finagle(开源)等。

  要让网络通信细节对使用者透明,我们需要对通信细节进行封装,我们先看下一个RPC调用的流程涉及到哪些通信细节:
这里写图片描述

1)服务消费方(client)调用以本地调用方式调用服务;

2)客户端存根client stub接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体;

3)client stub找到服务地址,并将消息发送到服务端;

4)服务端存根server stub收到消息后进行解码;

5)server stub根据解码结果调用本地的服务;

6)本地服务执行并将结果返回给server stub;

7)server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方;

8)client stub接收到消息,并进行解码;

9)服务消费方得到最终结果。

  RPC的目标就是要2~8这些步骤都封装起来,让用户对这些细节透明。

流行的RPC框架

目前流行的开源RPC框架还是比较多的。下面重点介绍三种:

  1. gRPC是Google最近公布的开源软件,基于最新的HTTP2.0协议,并支持常见的众多编程语言。 我们知道HTTP2.0是基于二进制的HTTP协议升级版本,目前各大浏览器都在快马加鞭的加以支持。 这个RPC框架是基于HTTP协议实现的,底层使用到了Netty框架的支持。
  2. Thrift是Facebook的一个开源项目,主要是一个跨语言的服务开发框架。它有一个代码生成器来对它所定义的IDL定义文件自动生成服务代码框架。用户只要在其之前进行二次开发就行,对于底层的RPC通讯等都是透明的。不过这个对于用户来说的话需要学习特定领域语言这个特性,还是有一定成本的。
  3. Dubbo是阿里集团开源的一个极为出名的RPC框架,在很多互联网公司和企业应用中广泛使用。协议和序列化框架都可以插拔是及其鲜明的特色。同样 的远程接口是基于Java Interface,并且依托于spring框架方便开发。可以方便的打包成单一文件,独立进程运行,和现在的微服务概念一致。

RPC技术细节

要实现远程调用必须要面对如下问题:

  • 远程问题如何通信?通信
  • 客户端服务端之间以何种形式传输的信息?序列化
  • 客户端如何寻址服务端?服务注册中心

怎么做到透明化远程服务调用?

怎么封装通信细节才能让用户像以本地调用方式调用远程服务呢?对java来说就是使用代理!

下面简单介绍下动态代理怎么实现我们的需求。
在Java中动态代理(设计模式:代理模式)有三种方式:
- 静态代理(字节码生成)
- jdk动态代理(需实现接口)
- CGLIB动态代理(无需接口和实现类)

尽管字节码生成方式实现的代理更为强大和高效,但代码维护不易,大部分公司实现RPC框架时还是选择动态代理方式。

我们需要实现RPCProxyClient代理类,代理类的invoke方法中封装了与远端服务通信的细节,消费方首先从RPCProxyClient获得服务提供方的接口,当执行helloWorldService.sayHello(“test”)方法时就会调用invoke方法。

public class RPCProxyClient implements java.lang.reflect.InvocationHandler{
    private Object obj;

    public RPCProxyClient(Object obj){
        this.obj=obj;
    }

    /**
     * 得到被代理对象;
     */
    public static Object getProxy(Object obj){
        return java.lang.reflect.Proxy.newProxyInstance(obj.getClass().getClassLoader(),
                obj.getClass().getInterfaces(), new RPCProxyClient(obj));
    }

    /**
     * 调用此方法执行
     */
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args)
            throws Throwable {
        //结果参数;
        Object result = new Object();
        // ...执行通信相关逻辑
        // ...
        return result;
    }
}
public class Test {
     public static void main(String[] args) {
         HelloWorldService helloWorldService = (HelloWorldService)RPCProxyClient.getProxy(HelloWorldService.class);
         helloWorldService.sayHello("test");
     }
 }

对消息进行编码和解码

确定消息数据结构

上节讲了invoke里需要封装通信细节(通信细节再后面几章详细探讨),而通信的第一步就是要确定客户端和服务端相互通信的消息结构。客户端的请求消息结构一般需要包括以下内容:

1)接口名称

在我们的例子里接口名是“HelloWorldService”,如果不传,服务端就不知道调用哪个接口了;

2)方法名

一个接口内可能有很多方法,如果不传方法名服务端也就不知道调用哪个方法;

3)参数类型&参数值

参数类型有很多,比如有bool、int、long、double、string、map、list,甚至如struct(class);以及相应的参数值;

4)超时时间

5)requestID,标识唯一请求id,在下面一节会详细描述requestID的用处。

同理服务端返回的消息结构一般包括以下内容。

1)返回值

2)状态code

3)requestID

RPC消息编码和解码

由于消息传输使用的是二进制数据流,在服务方和接收方需要对传输的消息体转换为自己能够识别的数据结构,因此就涉及到编码encode,解码decode问题。而在Java中就是把字符串或者二进制流转化为可识别的对象的过程——序列化和反序列化

一旦确定了消息的数据结构后,下一步就是要考虑序列化与反序列化了。

什么是序列化?序列化就是将数据结构或对象转换成二进制串的过程,也就是编码的过程。
什么是反序列化?将在序列化过程中所生成的二进制串转换成数据结构或者对象的过程。
为什么需要序列化?转换为二进制串后才好进行网络传输!
为什么需要反序列化?将二进制转换为对象才好进行后续处理!

现如今序列化的方案越来越多,每种序列化方案都有优点和缺点,它们在设计之初有自己独特的应用场景,那到底选择哪种呢?从RPC的角度上看,主要看三点:

  • 通用性,比如是否能支持Map等复杂的数据结构;
  • 性能,包括时间复杂度和空间复杂度,由于RPC框架将会被公司几乎所有服务使用,如果序列化上能节约一点时间,对整个公司的收益都将非常可观,同理如果序列化上能节约一点内存,网络带宽也能省下不少;
  • 可扩展性,对互联网公司而言,业务变化飞快,如果序列化协议具有良好的可扩展性,支持自动增加新的业务字段,而不影响老的服务,这将大大提供系统的灵活度。

目前互联网公司广泛使用Protobuf、Thrift、Avro等成熟的序列化解决方案来搭建RPC框架,这些都是久经考验的解决方案。

通信

 消息数据结构被序列化为二进制串后,就要涉及进行网络通信了,这是实现远程的基础。目前有两种常用IO通信模型:
 1)BIO;
 2)NIO。
 一般RPC框架需要支持这两种IO模型,原理可参考:一个故事讲清楚NIO。

如何实现RPC的IO通信框架呢?
  1)使用java nio方式自研,这种方式较为复杂,而且很有可能出现隐藏bug,但也见过一些互联网公司使用这种方式;
  2)基于mina,mina在早几年比较火热,不过这些年版本更新缓慢;
  3)基于netty,现在很多RPC框架都直接基于netty这一IO通信框架,省力又省心,比如阿里巴巴的HSF、dubbo,Twitter的finagle等。

服务注册中心-发布自己的服务

如何让别人使用我们的服务呢?有同学说很简单嘛,告诉使用者服务的IP以及端口就可以了啊。确实是这样,这里问题的关键在于是自动告知还是人肉告知。

人肉告知的方式:如果你发现你的服务一台机器不够,要再添加一台,这个时候就要告诉调用者我现在有两个ip了,你们要轮询调用来实现负载均衡;调用者咬咬牙改了,结果某天一台机器挂了,调用者发现服务有一半不可用,他又只能手动修改代码来删除挂掉那台机器的ip。现实生产环境当然不会使用人肉方式。

有没有一种方法能实现自动告知,即机器的增添、剔除对调用方透明,调用者不再需要写死服务提供方地址?当然可以,现如今zookeeper被广泛用于实现服务自动注册与发现功能!

简单来讲,zookeeper可以充当一个服务注册表(Service Registry),让多个服务提供者形成一个集群,让服务消费者通过服务注册表获取具体的服务访问地址(ip+端口)去访问具体的服务提供者。如下图所示:
这里写图片描述
具体来说,zookeeper就是个分布式文件系统,每当一个服务提供者部署后都要将自己的服务注册到zookeeper的某一路径上: /{service}/{version}/{ip:port}, 比如我们的HelloWorldService部署到两台机器,那么zookeeper上就会创建两条目录:分别为/HelloWorldService/1.0.0/100.19.20.01:16888 /HelloWorldService/1.0.0/100.19.20.02:16888。

zookeeper提供了“心跳检测”功能,它会定时向各个服务提供者发送一个请求(实际上建立的是一个 Socket 长连接),如果长期没有响应,服务中心就认为该服务提供者已经“挂了”,并将其剔除,比如100.19.20.02这台机器如果宕机了,那么zookeeper上的路径就会只剩/HelloWorldService/1.0.0/100.19.20.01:16888。

服务消费者会去监听相应路径(/HelloWorldService/1.0.0),一旦路径上的数据有任务变化(增加或减少),zookeeper都会通知服务消费方服务提供者地址列表已经发生改变,从而进行更新。

更为重要的是zookeeper与生俱来的容错容灾能力(比如leader选举),可以确保服务注册表的高可用性。

手写RPC资料

java版本
手写一个简单的RPC
http://blog.youkuaiyun.com/yinbucheng/article/details/70332363
http://blog.youkuaiyun.com/jijianshuai/article/details/78708220

python一个简单RPC框架是如何炼成的

http://blog.youkuaiyun.com/crylearner/article/list

RPC源码分析资料

现有的一些RPC框架中的源码分析资料
源码级强力分析hadoop的RPC机制 http://weixiaolu.iteye.com/blog/1504898

参考文档
大部分内容来自:RPC以及hadoop RPC源码分析 https://my.oschina.net/hosee/blog/711632

《UDS协议从入门到精通》系列——图解0x83:访问时间参数 详细介绍UDS协议0x83服务,目标ECU的时序参数设置有哪些注意点? 阅读详情

相关推荐

从SGX到TDX:英特尔机密计算的技术演进与选型指南

本文深入解析了英特尔两代机密计算技术SGX与TDX的核心差异与选型策略。SGX提供应用级飞地隔离,安全等级高但开发复杂;TDX提供虚拟机级信任域保护,兼容性好且易于部署。文章结合金融与医疗行业实战案例,为开发者提供了清晰的选型指南,帮助根据代码可改性、安全需求、部署规模及生态成本选择最合适的机密计算方案。

java5的博客 420

RPC 实现原理

近几年随着微服务化项目的崛起,逐渐成为许多公司中大型分布式系统架构的主流方式,而今天所说的 RPC 在这其中扮演着至关重要的角色。随着这段日子公司项目微服务化的演进,发现在日常开发中都在隐式或显式的使用 RPC,一些刚刚接触 RPC 的小伙伴会感觉无所适从,而一些入行多年的老手虽然使用 RPC 经验丰富,但有些对其原理也一知半解,缺乏对原理的深入理解,往往也会造成开发中的一些误用。

一叶知秋的博客 1万+

告别标注地狱!YOLO+CLIP多模态零样本检测全实战:图文联合推理,想检测什么直接输文字,不用训模型

这套方案我给朋友的超市用了快3个月,运行极其稳定,临期商品的检测准确率能到96%,后续加了“货架空货检测”“通道杂物堆积检测”,都是改一行文本就搞定,完全不用重新开发,朋友说省了十几万的定制开发费用。很多做计算机视觉的朋友,总觉得目标检测必须标数据、训模型,其实不是的。现在多模态大模型的能力已经足够强,把YOLO的定位能力和CLIP的图文泛化能力结合起来,就能用极低的成本,搞定绝大多数定制化检测需求。对于我们开发者来说,技术的价值从来不是炫技,而是用最简单的方案,解决最实际的问题。

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 515

RPC原理与Go RPC详解

RPC(Remote Procedure Call),即远程过程调用。它允许像调用本地服务一样调用远程服务。RPC是一种服务器-客户端(Client/Server)模式,经典实现是一个通过发送请求-接受回应进行信息交互的系统。首先与RPC(远程过程调用)相对应的是本地调用。

m0_63230155的博客 1999

17、激光切割质量影响因素及优化研究

本文研究了激光切割过程中焦点位置、入射角、激光功率、切割速度和气体压力等因素对切割质量的影响,采用响应面方法(RSM)和Box-Behnken设计,基于三种不同喷嘴对SS 304不锈钢进行实验。通过建立切缝宽度比和条纹深度的回归模型,并结合方差分析验证模型有效性,深入分析各参数对切割质量的影响机制。研究发现喷嘴结构差异显著影响参数作用趋势,尤其在切割速度和气体压力响应上表现明显。最终通过多目标优化确定最小激光功率、适中切割速度和最大气体压力为最优组合,显著提升切割质量,为实际生产提供了理论依据和技术支持。未

grape的博客 129

openclaw通俗入门系列9——流式传输 + 分块

流式传输 = 不等写完就开始发。分块流式传输是把长回复切成几条消息发(所有渠道),草稿流式传输是像打字一样实时显示(仅 Telegram)。可以配置块大小、发送时机、合并规则、类人延迟。

m0_60605453的博客 506

从零开始实现RPC框架 - RPC原理及实现

RPC概述RPC(Remote Procedure Call)即远程过程调用,允许一台计算机调用另一台计算机上的程序得到结果,而代码中不需要做额外的编程,就像在本地调用一样。现在互联网应用的量级越来越大,单台计算机的能力有限,需要借助可扩展的计算机集群来完成,分布式的应用可以借助RPC来完成机器之间的调用。RPC框架原理在RPC框架中主要有三个角色:Provider、Consumer和Registr

Ricky 4万+

基于STC8G1K08A单片机的PCA捕获外部信号(100~1000HZ)程序实现

基于STC8G1K08A单片机的PCA捕获外部信号(100~1000HZ)程序实现

weixin_74013772的博客 254

RPC原理及其调用过程

RPC原理及其调用过程 远程过程调用,简称为RPC,是一个计算机通信协议,它允许运行于一台计算机的程序调用另一台计算机的子程序,而无需额外地为这个交互作用编程。 RPC与传统的HTTP对比 优点: 1. 传输效率高(二进制传输) 2. 发起调用的一方无需知道RPC的具体实现,如同调用本地函数般调用 缺点: 1. 通用性不如H...

HarvardFly的博客 4331

【x265编码器】章节6——x265的码率控制

对于CRF模式而言,右边这部分是是固定值m_rateFactorConstant,在初始化的时候确定,跟分辨率,qCompress这个参数是外部可设参数,默认值0.6,因此QP的选择只跟编码复杂度有关,跟码率无关,编码复杂度越高,QP值越高,因此可以一定程度上说CRF模式是恒定质量的编码模式。其中Complex表示当前帧的编码复杂度,x265中用lookahead模块计算的SATD作为衡量当前帧的复杂度,c为模型参数,qscale是率失真优化中的拉格朗日乘子,R为编码当前帧需要的比特数。

vcvdv123的博客 1万+

BlockUI专栏目录

BlockUI是一个设计NX对话框的工具,是官方推荐使用的对话框制作方法,能够与NX自身风格相统一,并且在实际开发中经常被使用。BlockUI可以帮助用户快速创建NX对话框,支持多种控件类型,如按钮、文本框、标签等。通过使用BlockUI,用户可以轻松地自定义对话框的布局、样式和交互行为。此外,BlockUI还提供了一些高级功能,如动态更新、条件显示和事件处理等,以帮助用户创建更加复杂和灵活的对话框。本专栏讲述了使用BlockUI制作NX对话框的方法,介绍了每个控件的功能,并且分享一些常用操作的源码。

王牌飞行员_里海的博客 1630

RPC原理简述

RPC(Remote Procedure Call):远程过程调用,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的思想。 RPC 是一种技术思想而非一种规范或协议,常见 RPC 技术和框架有: 应用级的服务框架:阿里的 Dubbo/Dubbox、Google gRPC、Spring Boot/Spring Cloud。 远程通信协议:RMI、Socket、SOAP(HTTP XML)、REST(HTTP JSON)。 通信框架:MINA 和 Netty。 目前流行的开源 RP

qq_39308587的博客 2059

贝叶斯地理统计模型R-INLA-1

贝叶斯地理统计模型R-INLA-1

学习中 2426

RPC原理以及RPC实例分析

RPC原理及RPC实例分析 出自:https://my.oschina.net/hosee/blog/711632   在学校期间大家都写过不少程序,比如写个hello world服务类,然后本地调用下,如下所示。这些程序的特点是服务消费方和服务提供方是本地调用关系。 public class Test { public s...

chixushuchu的博客 487

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

RPC的原理及Go RPC

本文介绍了RPC(远程过程调用)的基本原理及Go语言中的RPC实现

2402_88103396的博客 998

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

RPC原理及JAVA实现

RPC java实例 文章包括以下两个部分: - RPC基本原理 - RPC Java实例讲解 废话不多说,现在讲讲RPC到底是什么 RPC基本原理 RPC全程Remote Procedure Call Protocol,即远程过程调用协议,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机,而服务提供程...

许保殿的博客 1万+

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

深入浅出RPC原理

远程过程调用RPC,就是客户端基于某种传输协议通过网络向服务提供端请求服务处理,然后获取返回数据(对于ONE WAY模式则不返还响应结果);而这种调用对于客户端而言,和调用本地服务一样方便,开发人员不需要了解具体底层网络传输协议。简单讲,就是本地调用的逻辑处理的过程放在的远程的机器上,而不是本地服务代理来处理。目前,Java界的RPC中间件百家争鸣,国内开源的就有阿里的Dubbo(当当二次开发的DubboX),新浪Motan;国外跨语言的有Facebook的Thrift, Google的gRpc等。

攻城狮不是猫 1377

rpc框架都有哪些_RPC框架实现原理

一、什么是RPC框架?RPC,全称为Remote Procedure Call,即远程过程调用,是一种计算机通信协议。比如现在有两台机器:A机器和B机器,并且分别部署了应用A和应用B。假设此时位于A机器上的A应用想要调用位于B机器上的B应用提供的函数或是方法,由于A应用和B应用不在一个内存空间里面,所以不能直接调用,此时就需要通过网络来表达调用的方式和传输调用的数据。也即所谓的远程调用。...

weixin_39830323的博客 830

一文搞懂RPC原理

了解RPC: RPC(Remote Procedure Call Protocol)——远程过程调用协议: 一般用于实现部署在不同机器上的系统之间的方法调用,使得程序能够像访问本地资源一样,通过网络传输去访问远端系统资源。 描述: 通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OS...

抛弃幻想,准备斗争 2013

RPC框架实现原理

RPC非常重要,很多人面试的时候都挂在了这个地方!你要是还不懂RPC是什么?他的基本原理是什么?你一定要把下边的内容记起来!好好研究一下!特别是文中给出的一张关于RPC的基本流程图,重点中的重点,Dubbo RPC的基本执行流程就是他,RPC框架的基本原理也是他,别说我没告诉你!看了下边的内容你要掌握的内容如下,当然还有很多: RPC的由来,是怎样一步步演进出来的; RPC的基本架构是什么; RPC的基本实现原理,就是下边的这张图,重点中的重点; REST 和 SOAP、RPC 有何区别呢?

Ruishine的博客 2807

01 什么是RPC?原理是什么?

介绍了什么是RPC?原理是什么?

qq_63353796的博客 1305

RPC原理及RPC实例分析

在学校期间大家都写过不少程序,比如写个hello world服务类,然后本地调用下,如下所示。这些程序的特点是服务消费方和服务提供方是本地调用关系。 public class Test { public static void main(String[] args) { HelloWorldService helloWorldService = new HelloW...

artaganan8的博客 341

rpc原理

rpc原理 rpc 什么是 RPC RPC 是远程过程调用(Remote Procedure Call)的缩写形式,Birrell 和 Nelson 在 1984 发表于 ACM Transactions on Computer Systems 的论文《Implementing remote procedure calls》对 RPC 做了经典...

Frankltf的博客 1470

RPC的核心原理

上线一个服务前,经常需要考虑以下问题:任务类型分类计算密集型(CPU-bound)I/O 密集型(IO-bound)1. CPU 状态指标(通过 命令观察)指标含义us用户态 CPU 占用sy内核态 CPU 占用ni优先级调整后的 CPU 占用id空闲 CPU 时间waI/O 等待时间hi硬件中断 CPU 占用si软件中断 CPU 占用st被宿主机偷走的 CPU 时间(虚拟机)2. 平均负载指标(Load Average)3. 网络通信指标(查看 )指标含义bytes收发字节数packets数据包数err

2301_81948543的博客 1076
上一篇: 线程池ThreadPoolExecutor、Executors参数详解与源代码分析
下一篇: 什么是DSL和GPL
牧竹子
博客等级 码龄17年 572粉丝 233原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值