安装apr来提高Tomcat 的可伸缩性和性能（针对Tomcat7） cd /root/install-lib/ 下载apr 和 apr-util最新版 1 wget http://apache.fayea.com...with-apr=/usr/local/apr --with-java- home=/usr/java/jdk1.8.0_201-amd64 5 make 6 make install 设置 apr 的环境变量...1 vi /etc/profile 2 3 #在文本的最后面添加以下内容 4 5 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/
若系统在负载增加时，响应时间只是缓慢增长，并且始终处于可接受的范围之内，这表明系统具备良好的可伸缩性；反之，如果响应时间在负载上升时急剧增加，那么系统很可能存在可伸缩性方面的问题。...合理的数据分布策略能够使数据处理和存储随着系统规模的扩大而灵活扩展，有效避免数据集中导致的性能瓶颈。通过将数据分散存储在多个节点上，可以提高数据的读写效率，增强系统的可伸缩性和容错能力。...可扩展性设计：应对业务增长的有力武器：评估系统是否采用了可扩展的设计模式和技术，如微服务架构、插件化设计等。...这些设计模式为系统提供了强大的扩展能力，允许系统方便地添加新功能、组件或节点，以满足不断增长的业务需求。它们体现了系统在架构层面的可伸缩性潜力，是构建高可伸缩性系统的重要手段。...四、实际场景测试：验证系统伸缩性能的有效途径 负载测试：探寻系统性能边界：利用专业工具模拟不同级别的负载，如逐步增加并发用户数、提高请求频率等，全面观察系统的性能指标和资源利用情况。
Flexibility Flex伸缩布局决定性的特性是让伸缩项目可伸缩，也就是让伸缩项目的宽度或高度自动填充剩余的空间。这可以以flex属性完成。...Flex属性 flex属性可用来指定 可伸缩长度 的部件：扩展比率，收缩比率，伸缩基准线。当有一个元素是伸项目时，flex属性将代替主轴长度属性决定元素的主轴长度。...flex 的常见值 flex的默认值：由于 flex-grow、flex-shrink、flex-basis三个属性值在不设置的情况下默认值分别为 0、1、auto，所以flex的默认值为：flex:0...1 0%;*/ } /*以父容器的宽度为基数计算，元素完全可伸缩*/ 当 flex 取值为一个长度或百分比，则视为 flex-basis 值，flex-grow 取 1，flex-shrink...0、 1 、auto； 当项目没有设置固定宽度（对于水平的情况，也就是宽度本身是auto的）时，flex-basis如果也是auto，那么flex-basis的使用值就是该项目的内容本身撑起来的宽度（对于水平的情况
网站架构的伸缩性设计 1.1. 不同功能进行物理分离实现伸缩 纵向分离（分层后分离）：将业务处理流程上的不同部分分离部署，实现系统伸缩性。...横向分离（业务分割后分离）：将不同的业务模块分离部署，实现系统伸缩性。 1.2....同时，许多 DNS 服务器还支持基于地理位置的域名解析，即将域名解析成距离用户地理最近的一个服务器地址，这样可以加快用户访问速度，改善性能。...负载均衡服务器（网关服务器）在操作系统内核获取网络数据包，根据负载均衡算法计算得到一台真实 Web 服务器 10.0.0.1，然后将目的 IP 地址修改为 10.0.0.1，不需要通过用户进程。...分布式缓存集群的伸缩性设计 一致性 HASH 算法 4. 数据存储服务器集群的伸缩性设计 4.1. 关系型数据库的伸缩性设计 主从复制 - 主流关系型数据库一般都支持主从复制。
根据现有工具的使用经验，Tensorlang 的设计目标是解决以下需求： 用线性缩放使单个机器的本地 CPU 和 GPU 饱和的能力； 无缝扩展至机器集群； 将程序编译成可在主要操作系统和移动设备上快速运行的本地代码的能力...为达到以上目的，我们需要在多个方面进行改进： debug 维护 构建（基于小系统构建大系统） 清晰 这样，Tensorlang 可直接将程序编译为 TensorFlow MetaGraphDefs。...默认 Python 可并行执行，但这意味着大部分现有 Python 程序无法运行，使用 Python 的益处大打折扣。 2. 放弃 TensorFlow 并行模型的优势。...这将大幅降低语言的灵活性和可扩展特性。 所以我们需要和主流编程语言稍微不同的语言语义，那么为什么需要定义一种新的语法呢？...属性（Attribute） 有时你想为基于编译时已知信息的函数实现引入灵活性。可以在这些用例中使用属性。
没错，它的出现让构建可扩展环境变得非常轻松，但管理这类环境同样非常复杂——特别是考虑到由业务变动引发的自动缩放与服务增长问题。...相比之下，大型互联网站点则包含有大量物理服务器，而不必考虑当前实际负载——这是因为他们需要为时刻可能出现的峰值以及日常状态下的平稳资源需求做好准备。而在多数情况下，这些服务器设备都处于闲置状态。...如果我们的前端服务器开始出现峰值，那么我们则需要引入更多前端资源，但同一时间数据库服务器的负载强度可能并没那么大，这代表着我们需要在增加前端服务器数量的同时降低数据库服务器数量。...如果我们减少了数据库资源，那么应用程序服务器上的负载可能会因此出现瓶颈，同时前端服务器则不受影响——总之，我们需要对其关联保持高度关注。...如果基础设施的实际复杂程度超出我们之前设定的简单Web应用，那么可能还会涉及多种公共API集成、缓存与查询服务器、队列 NoSQL数据库服务器或者数量不等的现代服务组件，这将使得动态负载管理机制的复杂性呈指数级增长
如何打造一个可微分的 OpenCV？如何将图像处理嵌入到训练流程中？你需要 Kornia 这个开源可微的计算机视觉库。...但现在有一个问题，OpenCV 是不可微的，这意味着它更多的是做预处理等工作，而不能嵌入到整个训练流程中。...在这个项目中，开发者提出了一种新型开源可微分计算机视觉库 Kornia，并且它建立在 PyTorch 之上。 Kornia 包含了一组例程和可微分模块，并致力于解决通用计算机视觉问题。...在 Kornia 的核心代码中，它使用 PyTorch 作为主要后端，并高效地利用反向模式自动微分机制来定义并计算复杂函数的梯度。如下所示为 Kornia 可微分处理的一个示例： ?...因为这个示例展示的是经典图像处理方法，后面就需要加载预定义的检测特征： ? 后面就可以根据特征抽取一些图像块，并准备做后续的处理了。 ?
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来源：公众号 机器之心 授权转载 项目地址：https://github.com/arraiyopensource/kornia 目前最经典的图像处理库差不多就是 OpenCV 了，它从最经典的图像算法到非常前沿的...但现在有一个问题，OpenCV 是不可微的，这意味着它更多的是做预处理等工作，而不能嵌入到整个训练流程中。...在这个项目中，开发者提出了一种新型开源可微分计算机视觉库 Kornia，并且它建立在 PyTorch 之上。 Kornia 包含了一组例程和可微分模块，并致力于解决通用计算机视觉问题。...在 Kornia 的核心代码中，它使用 PyTorch 作为主要后端，并高效地利用反向模式自动微分机制来定义并计算复杂函数的梯度。如下所示为 Kornia 可微分处理的一个示例： ?...因为这个示例展示的是经典图像处理方法，后面就需要加载预定义的检测特征： ? 后面就可以根据特征抽取一些图像块，并准备做后续的处理了。 ?
一、网站架构的伸缩性设计 1.1 不同功能进行物理分离实现伸缩 （1）纵向分离：将业务处理流程上得不同部分分离部署，实现系统的伸缩性； image （2）横向分离：将不同的业务模块分离部署，实现系统的伸缩性...具体来说，集群伸缩性又分为应用服务器集群伸缩性和数据服务器集群伸缩性。这两种集群对于数据状态管理的不同，技术实现也有很大的区别。...三、分布式缓存集群的伸缩性设计 不同于应用服务器集群的伸缩性设计，分布式缓存集群的伸缩性不能使用简单的负载均衡手段来实现。...一般而言，NoSQL数据库产品都放弃了关系数据库的两大重要基础：①以关系代数为基础的结构化查询语言（SQL）②事务的一致性保证（ACID）；与之对应的是强化一些大型网站更关注的特性：高可用性和可伸缩性；...HBase的伸缩性主要依赖于其可分裂的HRegion及可伸缩的分布式文件系统HDFS（如果您不知道HDFS又对HDFS有兴趣，可以阅读我的另一篇博文《不怕故障的海量存储—HDFS基础入门》）实现。
这篇文章的目的是： 为什么可访问性很重要 使网站可访问 测试可访问性 关于可访问性的错误观念 可访问性影响所有用户，而不仅仅是那些有特定障碍的用户。...Web可访问性的四个关键 最广泛接受的可访问性规则是Web内容和可访问性指南2.0，或简称WCAG 2.0。它们是任何技术界面的通用规则，这也是它们如此受欢迎的原因之一。...Perceivable可感知 简单地说，可感知意味着不同的压力情况不会阻止用户阅读，观看或收听您的内容。 排版：可感知的内容必须是可读的！...对于网络，这意味着： 语义HTML标记 正确使用aria标签 逻辑上排序DOM元素 服务器端呈现以确保正确传递 如果CSS无法加载，这使得内容对键盘导航，屏幕阅读器甚至是可用的界面都很友好，还有更多！...语义，可访问的标记使您可以访问可访问的网站。
为了保障对业务扩张的支撑，以及维持架构的稳定性，Uber的可见性团队构建了一个健壮、可扩展的指标系统以及告警管道。...1.Uber的告警系统 ? 图表1：在我们的告警体系中，相关服务向M3发送指标数据，uMonitor会负责检查M3中的数据并产生基于指标的告警信息。主机检测信息会发送到Neris并产生聚合和告警信息。...基于对Carbon指标系统伸缩性的考量，我们决定建立一个自有的大规模度量平台，即M3。为了提升告警系统的可用性，我们自主研发了时序告警系统uMonitor，用于处理M3中存储的指标数据。...2.基于指标的告警系统：uMonitor uMonitor由三个独立组件组成：一个拥有告警管理API的存储服务，可以对Cassandra告警和状态信息进行打包存储；一个调度器，负责跟踪所有的告警信息，并时刻将报警检查任务分发到...3.主机告警组件：Neris Neris是一个基于主机的内部告警系统，用于解决M3指标系统以外的高精度的海量指标数据。将主机指标系统设置在M3之外，是基于两个原因。
尽管这个更改看起来不起眼，但它可以使大型群集中的可伸缩性得到显著改善。它还在将来的Kubernetes版本中启用了重要的新功能，例如拓扑路由感知。...EndpointSlices将可扩展性提高了10倍。该API大大提高了网络可伸缩性。现在，当添加或删除Pod时，只需更新1个小的EndpointSlice。...例如，这可以与拓扑路由感知结合使用，以便kube-proxy仅需监视包含同一区域内端点的EndpointSlice。这将提供另一个非常重要的可伸缩性改进。...为Endpoints API计划的最重要的更改将涉及开始截断Endpoints，否则将遇到可伸缩性问题。...为了利用EndpointSlices提供的新的可伸缩性和功能，当前使用Endpoints的应用程序可能在将来考虑支持EndpointSlices。
而推荐系统在该方向发展缓慢，期间虽然产生了一些预训练模型（如文献[1,2,3]），但始终都不是NLP与CV的味道，模型的可迁移性范围有限，通常只适用于一个公司内部业务场景，无法实现广义上的可迁移性和通用性...归根到底，推荐系统算法过度依赖用户ID与物品ID信息，基于ID的推荐算法虽使得推荐系统脱离复杂的内容建模，在神经网络的加持下，性能也是经历了一段提升期，甚至逐渐主导了推荐系统领域，然而“成也ID，败也ID...”，ID本身的不可共享性也导致了推荐系统故步自封，无法更好的拥抱NLP与CV领域的最新进展，使得基于ID的推荐系统性能出现严重瓶颈，甚至已经十分逼近ID本身的天花板；与此同时，ID的不可迁移性与难以共享性严重的拖了推荐系统大模型的后腿...本文将简要介绍一种最新的可迁移推荐算法，致力于探索可迁移推荐模型，实现更大范围的通用推荐系统。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2206.06190.pdf 一....因此，即便在一个平台经过充分训练的RS模型也只能用于服务当前的系统。
在现代网络应用程序开发中，性能和可伸缩性是至关重要的。Node.js 是一个基于事件驱动、非阻塞 I/O 的 JavaScript 运行时环境，它以其高性能和高度可伸缩的特性而著名。...本文将详细介绍 Node.js 多进程的概念、原理、优势以及如何使用多进程来提高应用程序的性能和可伸缩性。...这使得我们能够利用多核 CPU 的优势，并且在应对高并发请求时提供更好的性能和可伸缩性。多进程的原理下面是 Node.js 多进程模型的基本原理：主进程启动时，它会创建一个监听特定端口的服务器。...多进程的优势使用多进程模型的 Node.js 应用程序具有以下优势：提高系统的负载能力：多进程允许我们并行处理多个请求，从而提高了系统的吞吐量，减少了请求的响应时间。...总结在本文中，我们详细介绍了 Node.js 多进程的概念、原理、优势以及如何使用多进程模块来提高应用程序的性能和可伸缩性。
气象业务系统，不论是观测、预报、数值模式还是预警、公共服务的各类系统平台，建设之初的实现目标以及建设完成之后的应用效果，有没有考虑清楚将“服务”能力作为该业务系统好坏的评价标准？...系统建设有没有真正履行“服务”的职责和要求？今天我们就简单来讨论一下气象业务系统建设中所遇到的这些问题。 为什么提出要“构建基于服务的气象业务系统”?这与开头说到的气象事业的涵义是分不开的。...不言而喻，基于服务的气象业务系统，是为真正的使用者（服务对象）而建设，不是为领导，更不是为了系统设计者而建设。...在申请财政经费支持的时候，为了能够获得项目审批部门的重视并得到经费支持，免不了要提高政治占位、提升科技含量、应用新技术新手段等，系统建设的目标以及任务考核方向就偏向了为项目获批而服务，为使用者而服务的设想自然而然的就被弱化了...系统的可扩展性、稳定性、实用性、响应速度等业务系统的性能指标，也应该以服务为基点，站在服务用户的角度去衡量才更有说服力。今天先聊到这儿。
可偏导性就像这条路上的一些局部路段有明确的坡度。 可微性就像这条路在某一点附近可以近似看成一条直线。...可微性 一个多元函数在某点可微，意味着该函数在该点附近可以用一个线性函数来近似。函数图像在该点附近可以看作是一个切平面。 可微一定连续: 如果一个函数在某点可微，那么它在该点一定连续。...这是因为可微性隐含了函数在该点附近的变化可以用一个线性函数来近似，而线性函数是连续的. 可微性是比前两者更强的概念，它描述了函数在某点附近的局部性质。...连续性是可微性的必要条件，因为如果一个函数在某点不连续，那么它在该点附近的变化就无法用一个线性函数来近似。 可偏导性是可微性的一个方面，但不是全部。...可微性要求函数在所有方向上的变化都能用一个线性函数来近似。 还有一个知识点是，在一点处的偏导数怎么求？
项目结构 公司项目基于.net core 2.1 + Vue， 后端有以下几个子系统： 基于IdentityServer4 的asp.net mvc，简称account 项目，配了域名account.xxx.com...前端有以下几个系统，都是基于Vue的SPA: A业务系统，域名a.xxx.com B业务系统，域名b.xxx.com 其他。 登录这块的逻辑实现方式是类似的。...用户登录A或B系统，就是调用A和B对应的webapi，webapi配置了自己的验证服务器是account服务器，account验证未通过，前端就得到401状态码，通过oidc-client-js的内部方法引导用户进行登录...跳转account的页面，用户输入用户名密码，登录成功，account服务器判断是A or B过来的登录请求，带上token回跳到配置的对应页面。业务系统再次用获取到的token请求api，调用成功。...openId=xxx，用户点击这个链接，系统引导用户登录，然后点击绑定按钮，实现绑定。 基于微信网页授权，这个在自动登录里面也用到了，所以下面解释。
在本文中，作者提出了一种新的基于神经网络的空间可伸缩图像压缩方法，称为COMPASS，它支持任意尺度的空间可扩展性。...目录 引言 提出的方法 总体框架 LIFF：层间任意尺度预测 实验 固定比例因子为2 任意比例因子 结论 引言 在多媒体系统中，不同的终端设备需要不同分辨率大小和不同质量的图像，但大多数现有的基于神经网络的图像压缩方法必须将同一图像的不同版本单独压缩为多个比特流...为了解决上述问题，本文提出了一种新的基于神经网络的具有任意尺度空间可伸缩性的图像压缩网络，称为COMPASS。...基于其卓越的层间预测能力，与现有的可扩展编码方法相比，COMPASS显著提高了编码效率，并在各种尺度因子下实现了与单层编码相当甚至更好的编码效率。而单层编码的编码效率可视为可缩放编码效率的上限。...因为SOTA的空间可扩展编码方法不支持除 2.0 \times 以外的放大因子，这里使用双三次插值来提高或降低输出图像的比例，以与其他比例因子相匹配。具体结果可见表2和表3。
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