图像/视频拼接处理器是大屏显示系统不可或缺的部分,负责将一个完整的信号画面划分为数个等分部分,分配给同样数量的画面显示单元,通过多个普通画面显示单元组成大规模的信号图像显示屏。对于现代控制室来说,大屏拼接显示系统已经与数据可视化密切相关,因此在数据信号源的收集能力与处理能力有比较高的要求,目前,对图像拼接处理器的需求可以总结为4个方面:稳定性、刷新率、可维护性、性价比。 我们分析拼接处理器这四个方面对控制室的影响: 1. 稳定性:拼接处理器的稳定性是保证控制大厅稳定的重要部分,特别是对于大型会议中心等场景; 2. 刷新率:刷新率决定了大屏的显示效果,更高的刷新率可以带来更好的视觉效果; 3. 可维护性:可维护性是大屏显示系统耐用度的重要指标,保持系统功能的持续更新; 4. 性价比:性价比决定着整个系统的建设成本,较低的性价比会让大屏系统挤占其他设备的成本空间。 从国家级的超大型高端控制中心,到小型的数据中心控制室,都离不开用于画面显示的大屏设备,各种不同规模和材质的大屏,都在控制室的信号显示、坐席协作的过程中发挥着重要作用。美凯股份的Triumpt凯旋,是非IP全光纤分布式拼接处理器,在稳定性、刷新率、可维护性、性价比、系统性能等方面优于传统拼接处理器,适用于超大规模指挥中心的大屏显示系统。 Triumpt 凯旋分布式非IP光纤拼接平台优势: 1. 采用了全光纤纯硬件模块的非IP专用系统,配合专用的协议,加强了系统的稳定性,保证指挥中心大厅大屏显示的持续可靠,对于进行高端会议的会议中心意义重大;
随着原本不相关的技术以令人兴奋的新方式融合在一起,数字融合正在我们周围发生。iPhone是一个完美的例子,将电话与计算机,相机和传感器结合在一起可提供出色的体验。
并行计算是一种计算方法,旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算性能和效率。与传统的串行计算不同,其中每个任务按顺序执行,并行计算允许多个任务同时执行。这种并行性通常通过将计算任务分解为较小的子任务,然后在多个处理单元上同时执行这些子任务来实现。
本书示例代码适用于Python 3.5及以上。 ---- 当代第一台数字计算机诞生于上世纪30年代末40年代初(Konrad Zuse 1936年的Z1存在争议),也许比本书大多数读者都要早,比作者本人也要早。过去的七十年见证了计算机飞速地发展,计算机变得越来越快、越来越便宜,这在整个工业领域中是独一无二的。如今的手机,iPhone或是安卓,比20年前最快的电脑还要快。而且,计算机变得越来越小:过去的超级计算机能装下整间屋子,现在放在口袋里就行了。 这其中包括两个重要的发明。其一是主板上安装多块处理器(每个
Hmily-TCC分布式事务解决方案是支持跨语言的场景的。其实现方式是使用了RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)来实现跨语言的通信。
开发大型语言模型需要大量的计算资源和时间,因此需要进行有效的资源管理和优化,以便提高计算效率和降低成本。同时,还需要进行不断的迭代和改进,以便提高模型的性能和效果。
PowerJob(原OhMyScheduler)是全新一代分布式任务调度与计算框架,其主要功能特性如下:
在分布式领域,我们难免会遇到并发量突增,对后端服务造成高压力,严重甚至会导致系统宕机。为避免这种问题,我们通常会为接口添加限流、降级、熔断等能力,从而使接口更为健壮。Java领域常见的开源组件有Netflix的hystrix,阿里系开源的sentinel等,都是蛮不错的限流熔断框架。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧、分布式等。
数据一致性这个单词在平常开发中,或者各种文章中都能经常看见,我们常常听见什么东西数据不一致了,造成了一定的损失,赶快修复一下。但是很多同学对一致性具体代表什么意思,他有什么作用依然不是很了解,今天我们就来聊聊一致性。
哈喽,我是狗哥。随着开发经验的累积,我越发觉得基础真的非常重要。比如:大部分框架 (如 Spring) 都使用了注解简化代码并提高编码的效率,掌握注解是一名 JAVA 程序员必备的技能。
1、数据保存在数据库中。处理时以处理器为中心,应用程序到数据库中检索数据再进行计算(移动数据到程序端)
最早的数据库是在单台支持多任务的物理机器上运行的,这种集中式的数据库系统仍然在被广泛使用,如今在集中式数据库系统上运行的企业级应用可能拥有成千上万的用户,数据库的规模从兆字节到数百G字节不等。
近年来,随着云、大数据、AI、区块链等技术的发展,分布式架构在IT市场持续火热,在存储领域,分布式存储蓬勃发展。 其中在AI应用最火热的汽车自动驾驶研发领域,每个车企都需要对数百PB数据进行采集、存储、分析训练、仿真。 根据预测,到2025年全球数据将增长到175ZB,其中非结构化数据占比将超过80%,分布式存储凭借高扩展性和易管理能力,成为承载海量数据的重要选择。同时,在政府、运营商、金融等大规模云化数据中心,各大云厂商、分布式存储厂商都在积极推动分布式存储更广泛地应用,替代部分传统存储阵列。 种种迹象
翻译自 How Adobe Uses OpenTelemetry Collector 。
本周特推的两个项目都是异常实用的项目,一个接棒上周的视频重制项目 video-retalking 这次则是直接将视频替换成另外一个语种;另外一个则是解决日志阅读问题的 tailspin,让你在成千上万条日志中快速定位特定的日志。
光纤传感技术是20世纪70年代伴随光纤通信技术的发展而迅速发展起来的新型传感技术,它以光波为载体、光纤为媒质感知和传输外界被测量信号。与常规传感器相比,光纤传感器具有测量灵敏度高、抗电磁干扰、抗辐射、耐高压、耐腐蚀、体积小、重量轻、适应恶劣环境等诸多优点,并且光纤元件本身既是探测元件又是传输元件,可以在光纤干线上连接许多光纤传感单元组成大范围的遥感系统,进行分布式监测与测量。
前段时间阿粉想着如何去优化我们公司中已经存在的分布式中的唯一ID,而提起唯一的ID,相信如果不是从事传统行业的人,肯定都有所了解,分布式架构下,唯一ID生成方案,是我们在设计一个系统,尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题,尤其是当我们进行了分库分表之后,对这个唯一ID的要求也就越来越高。那么唯一ID方案都有哪些呢?
并行计算机: 通常来讲,从 硬件 的角度来讲,当前所有的单机都可以被认为是并行的:
图成为日益重要的运算对象,图结构是对群体关系的一种抽象,可以描述丰富的对象和关系。图计算的核心是如何将数据建模为图结构以及如何将问题的解法转化为图结构上的计算问题,当问题涉及到关联分析时,图计算往往能够使得问题的解法很自然地表示为一系列对图结构操作和计算的过程。例如,使用基于网页链接的图结构的PageRank算法得到网页权重,作为搜索引擎排序的参考,利用图结构的用户行为数据来得到精确的群体偏好分析和个性化产品推荐结果。
我们知道Jmeter单机并发数并不高,一般配置也就支持1000左右。那么就引出了分布式压测的概念,Jmeter通过调度机(Master)与执行机(Slave)来实现。而Locust也支持分布式压测,类似Jmeter一样,当一台机器无法模拟所需的用户数量时候,可以通过多台Slave机器来实现,Master机器主负责分发任务和下达指令。
我们每个人都知道时间,也都在使用时间。同事之间要聚会了,会互相通知今晚七点不见不散,过了两小时,吃饱喝足了,聚会也就散了。“今晚七点”和“过了两小时”代表着日常使用时间的两个方面,时刻和持续时间。
今天,Google 发布了分布式 TensorFlow。Google 的博文介绍了 TensorFlow 在图像分类的任务中,100 个 GPUs 和不到 65 小时的训练时间下,达到了 78% 的正确率。在激烈的商业竞争中,更快的训练速度是人工智能企业的核心竞争力。而分布式 TensorFlow意味着它能够真正大规模进入到人工智能产业中,产生实质的影响。 Google 今天发布分布式 TensorFlow 版本! 即便 TensorFlow 在 2015 年底才出现,它已经吸引了全球机器学习开发者的目
最近有不少粉丝去阿里巴巴面试了,回来之后总结不少难题给我,以下是面试的真题,跟大家一起来讨论怎么回答。
这几天和朋友聊天时,聊到了他们公司在统一更换分布式调度服务的事情。之前使用的是基于 LTS 魔改的分布式调度系统,但是因为这个开源项目太久没有更新,且现在遇到了一些问题,因此公司在推动替换为 PowerJob。
以上案例需要用到的处理器有:“CaptureChangeMySQL”、“RouteOnAttribute”、“EvaluateJsonPath”、“ReplaceText”、“PutHiveQL”。
读一本好书《设计数据密集型应用》- Designing Data-Intensive Application
PowerJob是新一代分布式任务调度与计算框架,支持CRON、API、固定频率、固定延迟等调度策略,提供工作流来编排任务解决依赖关系,能让您轻松完成作业的调度与繁杂任务的分布式计算。
OpenHarmony是由开放原子开源基金会(OpenAtom Foundation)孵化及运营的开源项目,目标是面向全场景、全连接、全智能时代,基于开源的方式,搭建一个智能终端设备操作系统的框架和平台,促进万物互联产业的繁荣发展。
1.7中存在永久代,1.8中没有永久代,替换它的是元空间,元空间所占的内存不是在虚拟机内部,而是本地内存空间,这么做的原因是,不管是永久代还是元空间,他们都是方法区的具体实现,之所以元空间所占的内存改成本地内存,官方的说法是为了和JRockit统一,不过额外还有一些原因,比如方法区所存储的类信息通常是比较难确定的,所以对于方法区的大小是比较难指定的,太小了容易出现方法区溢出,太大了又会占用了太多虚拟机的内存空间,而转移到本地内存后则不会影响虚拟机所占用的内存
在单个处理器上处理图所需的时间是T_1 = W,在无限多个进程上处理图所需的时间是。计算中的平均并行度是,在个处理器上的执行时间受限于:
seata-server 启动方法 io.seata.server.Server#main,默认启动端口 SERVER_DEFAULT_PORT = 8091。main方法主要是解析并设置一些配置,初始化几个线程池,启动DefaultCoordinator和Netty服务等,源码如下:
随着计算机系统规模变得越来越大,将所有业务单元集中部署在一个或者若干个大型机上的体系结构物,已经越来越不能满足当今计算机系统,尤其是大型互联网系统的快速发展,各种灵活多变的系统架构模型层出不穷。同时,随着微型计算机的出现,越来越多廉价的PC机成为了各大IT企业架构的首选,分布式的处理方式越来越受到业界的青睐----计算机系统正在经历一场前所未有的从集中式到分布式架构的变革。
在 Unix编程艺术 中,提到了尽量避免多线程编程模型, 认为这样只会增加复杂度, 提倡使用多进程, 这样本质上就可以避免多线程『共享内存数据』产生的 “corruotped memory” 问题。
分布式算法是并行算法的一个子类型,通常同时执行,算法的不同部分在独立的处理器上同时运行,并且对算法的其他部分正在做什么的信息有限。开发和实施分布式算法的主要挑战之一是在面对处理器故障和不可靠的通信链路时成功地协调算法的独立部分的行为。解决给定问题的适当分布式算法的选择取决于问题的特征,以及算法将运行的系统的特征,例如处理器或链路故障的类型和概率,可以执行的进程间通信,以及不同进程之间的时间同步级别。
还记得Redis使用场景、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、Redis持久化、数据过期策略、数据淘汰策略吗?如果忘记可以到这里重新温习, Redis常见面试题(一):Redis使用场景,缓存、分布式锁;缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩;双写一致,Canal,Redis持久化,数据过期策略,数据淘汰策略。
用思维导图学习java真的是一个不错的方式!今天,我们用导图的方式来梳理一下一个网站从0到1流量逐渐增加的过程中会涉及到的技术与知识体系。
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进入大数据学习当中,相关的专业词汇很多,尤其是涉及到技术概念,对于概念词汇的理解,对于后续的技术学习和掌握,也是有好处的。今天我们来着重讲解大数据当中的两个重要概念,分布式计算以及服务器集群。
Unix的分布式设计哲学 Simplicity of both the interface and the implementation are more important than any other attributes of the system — including correctness, consistency, and completeness. 保持接口与实现的简单性,比系统的任何其他属性,包括准确性、一致性和完整性,都来得更加重要。 —— Richard P. Gabriel,The
目前我司的物联网平台是基于云原生架构的,目前主要用来对接第三方弱电子系统,比如海康ISC、大华ICC等。 弱电子系统会提供人员、空间等开放接口,物联网平台通过调用开放平台的增删改接口,将我方数据同步到多个弱电子系统中。 由于这多方系统都是独立的系统,具有独立的事务,当其中某个子系统发生异常后,前面调用的子系统并无感知,于是造成子系统产生脏数据,并且导致该类数据无法再次处理成功。
写这篇文章,想和大家从头到脚说说任务调度,希望大家读完之后,能够理解实现一个任务调度系统的核心逻辑。
AMD继成功拿下FPGA芯片厂商赛灵思之后,前天发布公告,为了扩展其数据中心解决方案能力,以约 19 亿美元收购 Pensando。在满足惯例成交条件后,此次收购预计将于 2022 年第二季度完成。
与其直接用些抽象、晦涩的技术名词去给分布式下一个定义,还不如从理解分布式的发展驱动因素开始,我们一起去探寻它的本质,自然而然地也就清楚它的定义了。
可靠性:是存储系统的基石,一款存储系统至少需要提供99.99%的数据可靠性,数据丢失或者错乱对于存储系统是致命的,对大数据、云存储这样大规模的分布式集群
1.软件架构是一个系统的草图。 2.软件架构描述的对象是直接构成系统的抽象组件。 3.各个组件之间的连接则明确和相对细致地描述组件之间的通讯。 4.在实现阶段,这些抽象组件被细化为实际的组件,比如具体某个类或者对象。 5.在面向对象领域中,组件之间的连接通常用接口来实现。
SkyWalking 是一个开源 APM 系统,包括针对 Cloud Native 体系结构中的分布式系统的监视、跟踪、诊断功能。核心功能如下:
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