腾讯云玩转Stable Diffusion 模型-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
私底下问了几位前同事，还有不少同行的大学同学，几乎他们公司都在用目前主流的分布式技术框架做开发。还记得几年前刚毕业那会，.net和php做各种企业管理系统和网站还很吃香，智能机普及安卓和ios客户端开发大势流行更胜一筹；硬件方面C作为底层开发的鼻祖，网游和手游风靡之下C++作为主流游戏服务端语言；再看看Java虽是不温不火，却仍然是应用最广泛的开发语言，从传统行业到通信和金融、再到移动互联网、支付和电商等；在各种技术框架下，仍然用着Java作为第一开发语言。今天，想做分布式开发，需要掌握的技术知识点也是非常得多。如果你所在的公司正在往分布式技术栈迁移，或者你自己有往这方面学习和深入的打算，而又有点迷茫不知从何学期。那么，接下来就让我们一起来看看，想做分布式开发，到底需要学会哪些技术？
随着互联网的快速发展，获取大量数据已成为许多项目的核心需求。而Python分布式爬虫是一种高效获取数据的方法。今天，我将个大家分享一下，想要极速上手Python分布式爬虫的一些知识，让你能够迅速掌握这一实用的技术。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我从事分布式系统架构相关工作十余年了，不仅熟悉常见的诸如Zookeeper等分布式框架，对于脑裂问题、CAP理论、Paxos和Raft算法也很熟悉，所以自认为略懂分布式系统。但江峰老师的著作《分布式高可用算法》让我对分布式系统和算法的理解更加系统、更加深入。 01 首先，自动机这个概念让我重新认识了分布式算法。 以前我以为所谓分布式算法就是为了解决一系列分布式问题而设计出来的一系列技巧，算法之间是独立的，并没有太多的内在联系，也从未想过所谓的算法模型
最近听了一首老歌《平凡之路》，感觉歌词写的不错。今天正好有位朋友一起聊起来学编程的哪些日子。他好像一提到学编程就有说不完的话那些过完的往事。
Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。本文介绍 Celery 的Lamport 逻辑时钟 & Mingle。
摘要: Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。简单的说，dubbo就是个服务框架，如果没有分布式的需求，其实是不需要用的，只有在分布式的时候，才有dubbo这样的分布式服务框架的需求，并且本质上是个服务调用的东东，说白了就是个远程服务调用的分布式框架（告别WebService模式中的WSdl，以服务者与消费者的方式在dubbo上注册） Dubbo是什么？ Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及
大家好，我是kaiyuan，周末愉快！今天分享一篇阿里林伟大佬的文章，关于深度学习框架的独到见解，希望对你有帮助
Hadoop起源：hadoop的创始者是Doug Cutting，起源于Nutch项目，该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。起初该项目遇到了阻碍，因为始终无法将计算分配给多台计算机。谷歌发表的关于GFS和MapReduce相关的论文给了作者启发，最终让Nutch可以在多台计算机上稳定的运行;后来雅虎对这项技术产生了很大的兴趣，并组建了团队开发，从Nutch中剥离出分布式计算模块命名为“Hadoop”。最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。
高并发编程、分布式框架、Spring等常用框架可以说是现在Java后端求职的必备技能。
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，ZooKeeper 框架最初是在 "Yahoo!" 上构建的，用于以简单而稳健的方式访问应用程序。 后来，Apache ZooKeeper 成为 Hadoop，HBase 和其他分布式框架使用的有组织服务的标准。 例如，Apache HBase 使用 ZooKeeper 跟踪分布式数据的状态。ZooKeeper 的设计目标，是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来，构成一个高效可靠的原语集，并以一系列简单易用的接口提供给其它系统使用。
互联网时代，数据的迅猛增长给数据库带来了可扩展性的挑战，Gen AI 带来的数据暴增更加剧了这种挑战。传统的数据分片已经不能承载新时代数据暴增的需求，更简单且具有前瞻性的方法则是采用原生分布式数据库来解决扩展性问题。在这种规模化场景的背景下，TiDB 的研发团队和开源贡献者们始终致力于解决事务一致性、数据持久性以及大规模扩展所带来的新挑战，以及保障关键应用的稳定性。
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1月22日，腾讯云正式发布微服务中间件TSF(Tencent Service Framework)。这个围绕应用和微服务的 PaaS 平台，将为企业解决IT系统复杂、升级迭代慢、运维扩展性差、海量用户支撑能力薄弱、数据孤岛等一系列难题，帮助传统企业快速构建面向互联网亿万用户的大规模分布式架构，降低企业IT成本，助力企业云化升级转型。
选择zookeeper3.5.7作为教程版本.Zookeeper 是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的 Apache 项目。也就是说zookeeper可以为其它的分布式框架提供服务，而它本身也是分布式项目。
既然是新手教学，肯定很多同学不明白什么是分布式和远程服务调用，为什么要分布式，为什么要远程调用。我简单画个对比图说明（图1看到图2。画板画的，勿喷）。
PS：另外分享一个心得：很多公司需要一套框架，业内有比较成熟的开源系统，但是技术经理还是要选择自主去开发一套，这是为什么呢？为了kpi，大公司kpi要求比较高，为了突显业绩。也是一种自我保护。做开发不能老开发，也要学会自我的保护。程序员也是要追逐利益的。说服一个人不要光讲道理，有句话是利益对了道理自然对了。自我成长的时候，学习只选择最对的。
对于分布式系统的理解不能光停留在理论上，本文旨在通过一个实际的案例来阐述分布式系统框架的基本概念，起到抛砖引玉的效果。
下一代AI应用需要不断和环境进行交互，并且在交互中学习。这些应用暴露了新的系统需求：性能和弹性。本文提出了Ray解决上述问题。
工作1-3年，当我们向老板提出加薪的时候，或者跳槽去“捡”offer的时候，我们底气够吗？
随着深度学习模型尺寸逐渐扩大、训练数据量显著上升，目前工业界的大多数场景都需要使用分布式的方式进行模型训练。今天来跟大家聊聊Tensorflow、Pytorch分布式训练的底层实现逻辑。有的算法同学可能会想，我只要深入研究模型就可以了，为什么还要了解这些工程上的东西，有专门的人搭好架子直接用不就行了？正是因为要用这些架子，才更应该了解这些架子的底层逻辑，这样才能在实验中快速排查运行效率低、数据读取错误、效果不符合预期等问题，上述问题和分布式的工程实现逻辑是息息相关的。
1：分布式协调服务，用于管理大型主机。 ZooKeeper是一种分布式协调服务，用于管理大型主机。在分布式环境中协调和管理服务是一个复杂的过程。ZooKeeper通过其简单的架构和API解决了这个问题。ZooKeeper允许开发人员专注于核心应用程序逻辑，而不必担心应用程序的分布式特性。 ZooKeeper框架最初是在“Yahoo!"上构建的，用于以简单而稳健的方式访问他们的应用程序。 后来，Apache ZooKeeper成为Hadoop，HBase和其他分布式框架使用的有组织服务的标准。 例如，Apache HBase使用ZooKeeper跟踪分布式数据的状态。
我想大家都不愿意自己被人家骂，说自己的技术太差是不是，但是在这个行业里面，当你没有主动权的时候，你只有靠技术去证明自己，并且你的技术千万不能太烂。
随着互联网的蓬勃发展，软件开发技术更新速度越来越快，程序员只有不断学习，充实自己，才能不被淘汰。那么我们如何了解国内最新的技术理念、服务框架、技术架构呢？为了节省时间，高效学习，小编已经为大家整理好了
【图文详解】企业级 Spring Boot 实战开发（陈光剑） Spring Boot 基础篇 Spring Boot 简介 Spring 家族图谱 Spring Boot 框架组成 为什么使用 Spring Boot 现代 Java 开发生态 快速开始 Hello World 环境准备 Java 环境安装 IDE安装 Maven配置 使用 Spring CLI Spring Initializr https://start.spring.io/ Spring Boot 核心原理 什么是自动配置
一、架构演进 1.开发环境、测试环境/沙箱环境、生产环境（Linux操作系统） 2.单体架构 All in One 2.1web2.0用户激增，基于单体架构集群 2.2问题： 1.用户到底要访问那台服务器 2.多台tomcat数据共享问题 3.涉及到了搜索操作时，数据库受不了 2.3使用中间件解决： 1.使用Nginx反向代理服务器，来解决用户请求问题 2.使用Redis来代替之前使用的JVM内存怒操作 3.使用Elasitcsearch来代替MySQL的模糊查询。
可以说，Java是现阶段中国互联网公司中，覆盖度最广的研发语言，掌握了Java技术体系，不管在成熟的大公司，快速发展的公司，还是创业阶段的公司，都能有立足之地。
欢迎留言，说出你常用的技术 技术选型 ---- 网关：Nginx、Kong、Zuul 缓存：Redis、MemCached、OsCache、EhCache 搜索：ElasticSearch、Solr 熔断：Hystrix ---- 负载均衡：DNS、F5、LVS、Nginx、OpenResty、HAproxy 注册中心：Eureka、Zookeeper、Redis、Etcd、Consul 认证鉴权：JWT 消费队列：RabbitMQ、ZeroMQ、Redis、ActiveMQ、Kafka ---- 日志收
通过上网查询以及看同行对会议的公共认识，数据挖掘领域的顶级会议是KDD(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)，公认的、排名前几位的会议是KDD、ICDE、CIKM、ICDM、SDM，期刊是ACM TKDD、IEEE TKDE、ACM TODS、ACM TOIS、DMKD、VLDB Journal等。会议及期刊的全称如下： 会议 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discov
不少候选人能力其实不差，但面试时没准备或不会说，这样的人可能在进团队干活后确实能达到期望，但可能就无法通过面试，面试官总是只根据面试情况来判断。
专注分享 Java、 Kotlin、Spring/Spring Boot、MySQL、redis、neo4j、NoSQL、Android、JavaScript、React、Node、函数式编程、编程思想、"高可用，高性能，高实时"大型分布式系统架构设计主题。
前段时间学习分布式作业调度中间件常看到这样一个概念：「作业分片」 。最初看到这个概念时，脑海中立刻浮现出这样一些问题：什么是作业分片？作业分片分片的对象是什么？为什么要进行分片呢？如何进行作业分片呢？不要问我问题为什么这么多，问了就是因为菜。
ZooKeeper是一种分布式协调服务，用于管理大型主机。在分布式环境中协调和管理服务是一个复杂的过程。
根据高端招聘平台100 offer发布的Java人才盘点报告，在过去的2018年，Java仍然是最流行、招聘供需量最大的技术语言。
在我们的项目中有很多需要存储的内容出现，比如图片，视频，文件等等，在早期的时候用户量不大，产生的文件也不是很多，这时我们可以把文件和服务程序放在一个服务器中。
百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1TEFQmfYSnIkG8RaJG5i0ew密码：oh9e
分类 分布式网络爬虫包含多个爬虫，每个爬虫需要完成的任务和单个的爬行器类似，它们从互联网上下载网页，并把网页保存在本地的磁盘，从中抽取URL并沿着这些URL的指向继续爬行。由于并行爬行器需要分割下载任务，可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。这些爬虫可能分布在同一个局域网之中，或者分散在不同的地理位置。 根据爬虫的分散程度不同，可以把分布式爬行器分成以下两大类： 1、基于局域网分布式网络爬虫：这种分布式爬行器的所有爬虫在同一个局域网里运行，通过高速的网络连接相互通信。这些爬虫通过同一个网络去访问外部互
因为工作原因，无暇更新，最近更新的技术文章还要追溯到去年9月份，近期会恢复更新，还是以spring系列为主，上一次讲述了spring-security-oauth2的相关应用，简单定制适合中小项目，最近正在学习spring-cloud微服务架构，遂决定记录在此以作学习交流之用。
Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。简单的说，dubbo就是个服务框架，如果没有分布式的需求，其实是不需要用的，只有在分布式的时候，才有dubbo这样的分布式服务框架的需求，并且本质上是个服务调用的东东，说白了就是个远程服务调用的分布式框架（告别Web Service模式中的WSdl，以服务者与消费者的方式在dubbo上注册）。
https://github.com/swagger-api/swagger-ui
分布式爬虫原理 27/10 周日 晴 在前面我们已经掌握了Scrapy框架爬虫，虽然爬虫是异步多线程的，但是我们只能在一台主机上运行，爬取效率还是有限。 分布式爬虫则是将多台主机组合起来，共同完成一
之前在因公司产品项目做微服务拆分时使用了dubbo和zokeeper但感觉对他们的认知还是不太清楚。所以最近重新复习看了一下。用通俗的方式些事一下（如有错误请指正）
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•④ 保证运行memberserver正在运行的时候，可以运行OrderClient
最近的几年中，HTAP 数据库成为了一个时髦词汇，言必称 HTAP 也成了很多数据库领域从业者的风潮。如何打造一款 HTAP 数据库，从架构层面出发，去应对未来的变化，拥抱变化，也是很多数据库公司所一直在探索的。
2019年Dubbo你掌握的如何？快看看这30道高频面试题！
ZooKeeper 通常用于：命名服务、配置管理、集群管理、分布式协调/通知、分布式锁和分布式队列等等。
EDAS支持语言Java，C++，PHP。EDAS支持Idea，Eclipse；Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理，不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架，能构建高可用的分布式系统，考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网（轻量配置中心）。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置，优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能，可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口，需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的，可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址}；通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS)，调用链查询(可查看慢业务和出错业务)，调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能，但目前只有短信与邮件通知的方式，报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型：中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上，仅允许部署单独一个应用)，Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例)，所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况，对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态，对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器，容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延，容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理，包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数，Tomcat参数，可对应用的实例分组(可按分组部署应用，添加实例到分组)，可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群：Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息，应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组（group、DataId、Content）组成。 EDAS 提供主子账号体系，付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源，所有权限)，但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建，子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权，EDAS授权(两种方式互斥，有了RAM授权，那么就不能在EDAS中授权)，主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB（Server Load Balancer）、专有网络VPC（Virtual Private Cloud）这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生，如果无客户访问网站，
正如吴恩达所言，当代机器学习算法的成功很大程度上是由于模型和数据集大小的增加，在大规模数据下进行分布式训练也逐渐变得普遍，而如何在大规模数据、大模型的情况下进行计算，还是一个挑战。
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