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    为什么我们进行微服务拆分?

    首先来回想下当初为什么选用了单体架构,在电商项目刚启动的时候,我们只希望能尽快地将项目搭建起来,方便将产品更早的投放市场进行快速验证。...三个火枪手原则 为什么说是三个人分配一个服务是比较理性的?而不是 4 个,也不是 2 个呢?...服务都拆了为什么还要合并? 古希腊哲学家赫拉克利特曾经说过:“人不能两次踏进同一条河流。”随着时间的流逝,任何事物的状态都会发生变化。线上系统同样如此,即使一个系统在不同时刻的状况也绝不会一模一样。...服务都拆了为什么还要合,就是要不断适应新的业务发展阶段,我这里做个类比看你是否清晰,拆相当于我们开发代码,合相当于重构代码,为什么要重构呢,相信你肯定知道。

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    优思学院|6西格玛为什么6西格玛?为什么不叫5西格玛?

    六西格玛为什么六西格玛?为什么不叫五西格玛?或者七西格玛呢?这的确是一些我们刚接触六西格玛学生早期的疑问。...简单来说,这当然是六西格玛一词的发明者比尔·史密斯(Bill Smith)的选择,但为什么他有这个选择呢?优思学院会在这里深入地探讨为你探讨一下。...这就是为什么6σ(六西格玛)过程比1σ、2σ、3σ、4σ、5σ过程表现更好的原因。...这就是为什么它是好的,它引起的超出规范上下限的缺陷也较少。西格玛水平 vs DPMO 每百万次机会的缺陷在上图中,你会发现,随着西格玛水平的提高,缺陷会减少。...这就是为什么缺陷不但不受欢迎,有很多過程更是不能容忍任何缺陷出現的,所以公司要努力达到更高的西格玛水平的唯一原因。

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    原创 | 好端端的数据结构,为什么它SB树呢?

    大家好,今天给大家介绍一个很厉害的数据结构,它的名字就很厉害,SB树,业内大佬往往叫做傻叉树。这个真不是我框你们,而是它的英文缩写就叫SBT。...那么为什么重新分配是把E分配给D而不是把C分配给E或者是D呢? 首先我们观察一下就知道,C子树的元素都是比B要大的,那么把它分配给D显然不合适。...def right_rotate(u): ul = u.left u.left = ul.right ul.right = u u = ul 旋转很好理解,但是我们为什么要旋转呢...我们搞清楚了这些之后,还有一个疑问没有解开,就是为什么旋转操作可以让二叉树趋向于平衡呢,而不是无穷无尽地旋转下去呢? 尽管我们已经知道了不会,但是还是想要来证明一下。...论文当中对于maintain这个操作还有详细的分析,可以证明maintain的均摊复杂度是 ,也就是常数级的操作,这也是为什么SBT运行效率高的原因。

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    没有人工智能的硬件,未来可能不配智能硬件

    之前被剧透得最彻底的,当属离手机发布还有半个月就已经开始被期待、“解密”以及吐槽的人工智能助手Bixby。Bixby背负着三星的超高期望,也体现着三星的一个信念:“AI是下一轮计算革命。”...随着各公司对人工智能的投入,手机的入口地位岌岌可危。一方面,是语音识别、自然语言理解、计算机视觉等AI技术不断进阶;另一方面,则是众多传统设备在搭载了人工智能助手之后,逐渐从边缘走到舞台中央。...以语音交互为代表的人工智能浪潮,正在让曾经雷声轰鸣的物联网概念,真正有机会暴雨侵盆。同时难以忽视的是,语音交互现在正在越来越大地展现其“自然交互”的威力。...在可以预见的情况下,人工智能对于硬件已经如此之重要,那未来缺少人工智能的硬件,是否还配得上“智能硬件”? 软件定义硬件的模式很可能再一次降临。...如果移动互联网时代只发生在以通讯和手机为核心的硬件领域,那在人工智能时代里,这种状况将发生在所有硬件领域。 一定程度上这是个大好事,意味着更多人享受到信息化的乐趣。

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    人工智能为什么是新基建

    新型基础建设,简称“新基建”,包括七大领域:5G、工业互联网、特高压、城际高铁和轨道交通、新能源汽车、大数据中心以及人工智能。...顶层设计会对股市有怎样的影响,我想任何一个股民都能比我讲得更清楚,而我和很多技术趋势的观潮者一样,最感兴趣的是一个问题: 人工智能为什么也被纳入新基建?...看来基建对经济发展很重要,但这和人工智能又有什么关系呢? 一下确实不好理解。基建总给人一种尘土飞扬的感觉,股民应该最清楚,以前一说发展基建,首先利好的就是水泥相关的股票。...为什么高?这需要仔细调研然后深入思考一个问题: 到底什么才是“基建”? 水泥工程吗? 太表面。 建厂房的配套设施? 太局限。 究竟是什么?...人工智能就是这么一种基础库。都知道现在是互联网+的时代,我想,下一个时代,该轮到人工智能+的时代了。

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    为什么现在人工智能掀起热潮?

    给了这么多例子,那么,为什么这些AI 技术会繁荣起来呢? 我们不可否认的是,“计算能力”是这AI发展中的中坚力量。虽说如此,但还有其他很多要素,多多少少也激发了AI和相关领域的潜能。...数据,人工智能的能量来源 ?...此外,近年来存储硬件的改进,与NoSQL[8]等非关系型数据库管理技术的惊人进步相关,这就允许拥有庞大的数据集来培训人工智能模型。...到目前为止,人工智能主要是亚马逊,百度,谷歌或微软等大型科技公司的玩具,以及一些拥有这些能力的新公司。对于许多其他业务和经济领域而言,人工智能系统迄今为止过于昂贵,难以完全使用所需的硬件和软件。...此外,云提供商现在提供所谓的作为服务的人工智能算法(AI-as-a-Service),通过云实现的人工智能服务,可以通过基于API的简单协议与公司的内部应用程序协同工作REST[38]。

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