C/S模式优缺点优点：1.结构简单，系统中不同类型的任务分别由客户和服务器承担，有利于发挥不同机器平台的优势；2.支持分布式、并发环境，特别是当客户和服务器之间的关系是多对多时，可以有效地提高资源的利用率和共享程度

OpenHarmony5.0Beta1版本标准系统能力持续完善，ArkUI完善了组件通过CAPI调用的能力；应用框架细化了生命周期管理能力，完善了应用拉起、跳转的能力；分布式软总线连接能力和规格进一步增强

“区块链和智能合约能否实现分散式债券和股票市场？加密货币可以消除政府通胀的威力。增强隐私性的货币可能会扼杀收入所得税。像OpenBazaar这样的分散市场可以阻止收取销售税。是否可以有分散的金融市场来消除资本利得税。“我必须为我的答案作序5000多年来，主权政府带领人类进步。这些政府通过在其管辖的辖区内维持强制力的垄断行使权力。几乎所有这些君主都以压迫的方式进行管理。大多数人允许和支持各种形式的奴

1.单机多卡启动并行训练飞桨2.0增加paddle.distributed.spawn函数来启动单机多卡训练，同时原有的paddle.distributed.launch的方式依然保留。paddle.distributed.launch通过指定启动的程序文件，以文件为单位启动多进程来实现多卡同步训练。以前在aistudio脚本任务说明里，就是推荐这种方法启动多卡任务。launch这种方式对进程管理

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

方向一：人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能，

类似多机房部署，保证服务稳定性A:Availability，可用性C:Consistency，一致性对于任意一个系统只能同时满足两个，一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性、可用性和分区容错性CA单点集群

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.

下面是TM的定义：TransactionManager(TM):明确全局事务的范围：开始一个全局事务，提交或者回滚一个全局事务简单来说，就是分布式事务的业务发起方。

TiDB是由PingCAP开发的开源分布式SQL数据库，设计初衷是为了解决传统单机关系型数据库在处理大规模数据和高并发事务时的扩展性和性能问题。

Elasticsearch提供分布式存储和搜索能力；Logstash负责数据收集和处理，而Kibana则提供数据可视化和分析界面。

HBase是基于HadoopHDFS构建的分布式、列式存储的NoSQL数据库，适用于存储和检索超大规模的非结构化数据。它支持随机读写，并且能够处理PB级数据。

本人任职某运营商解决方案架构师职位，因工作需要考取了软考的系统架构师认证，并顺利的通过了考试一点点心得分享如下：选择题（就是刷，刷到你出肌肉记忆，闭眼就知道选项）案例题（就是背，很多简答题的回答都是公式化的比如看到活动图和状态图就知道它俩有啥区别，刚开始可能会有点恼火，准备的过程可能就像背面试题一样，很多东西是通的）论文题（最讲究技巧和套路的一门考试，相信很多高项的同学都是挂在论文上了，而架构师的

Celery是一个简单、灵活且可靠的分布式系统，用于处理大量消息，同时提供操作控制。在Celery中，delay和apply_async是两种常用的方法来调度异步任务。

对淘宝、美团、百度等互联网业务来说，传统单实例数据库很难支撑其性能和存储的要求，所以分布式架构得到了很大发展。

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在本文中，我们将探讨如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法。

如何在Java中实现高效的分布式系统：从CAP定理到最终一致性大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

在分布式系统中更有优势。如果是单机环境下，直接通过变量存储数据比用Redis更有优势。

三、Redis的使用场景1、热点数据的缓存2、限时业务的运用3、计数器相关问题4、分布式锁5、延时操作6、排行榜相关问题7、点赞、好友等相互关系的存储8、简单队列一、什么是Redis?

文章目录redis常见使用场景全局ID位统计购物车用户消息时间线timeline抽奖商品筛选分布式锁限流redis实现计数器排行榜消息队列redis如何实现延时队列redis生产常用的场景redis常见使用场景

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。

kubelet组件简介kubernetes是一个分布式的集群管理系统，在每个节点（node）上都要运行一个worker对容器进行生命周期的管理，这个worker程序就是kubeletkubelet的主要功能就是定时从某个地方获取节点上

application.properties）五、注意事项已解决：com.alibaba.dubbo.rpc.RpcException:Noprovideravailablefromregistry一、分析问题背景在分布式系统中

文章目录一、分析问题背景场景示例：二、可能出错的原因三、错误代码示例错误分析：四、正确代码示例代码改进说明：五、注意事项在分布式消息中间件如ApacheRocketMQ的使用过程中，MQBrokerException

深入探讨RabbitMQ的整体架构：消息传递的核心机制引言在现代分布式系统中，消息队列（MessageQueue）是实现异步通信和解耦的重要工具。

1，分布式缓存简介分布式缓存能够处理大量的动态数据，因此比较适合应用在Web2.0时代中的社交网站等需要由用户生成内容的场景。

Databend的meta-service是一个基于Raft共识算法的分布式服务。其核心架构可以概括为一个Raft应用，如图中虚线框所示。

标题：服务发现的艺术：Eureka中实现分布式服务目录在微服务架构中，服务的动态发现和注册是确保系统高可用性和可扩展性的关键。

每日打卡题81-85答案81、【2014年真题】难度：一般某公司欲开发一个用于分布式登录的服务端程序，使用面向连接的TCP协议并发地处理多客户端登录请求。

pytorch实现单机多卡训练fromtorch.nn.parallelimportDataParallel#单机多卡的分布式训练（数据并行）模型训练加速'''三构建模型'''model=build_model

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

（2）Kafka:分布式流处理平台，适合处理大规模数

目录1与传统关系型数据库的对比1.1性能差异1.2数据模型差异1.3适用场景差异2与其他列式存储数据库的对比2.1ApacheCassandra2.2HBase3与分布式数据库的对比3.1GoogleBigQuery3.2AmazonRedshift3.3Snowflake4ClickHouse

一、Hbase介绍：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，由ApacheSoftwareFoundation开发，是Hadoop生态系统中的一个重要组件。

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

Redis是一个高性能的内存数据库，具有多种分布式部署和扩展能力。Redis的分布式架构包括主从复制、哨兵模式（Sentinel）、RedisCluster集群模式。

系统部署架构从应用部署的角度看：1、应用单机部署；2、应用主、备部署；3、应用分布式弹性部署；从服务器物理地址的角度看：1、单机房部署；2、同城双机房/多机房；3、跨城双机房/多机房；按照新数据治理平台的部署方案设计可能如下

文章目录部署ClickHouse集群1.1环境准备1.2安装ClickHouse1.3配置集群创建分布式表2.1创建本地表2.2创建分布式表2.3删除分布式表测试分布式表3.1插入测试数据。

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

TDSQLMySQL版（TDSQLforMySQL）是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分、SharedNothing架构的分布式数据库。

当用户量越来越大，则集群中某个group总会到达其极限，这时就得扩展集群的容量了。FastDFS的扩容分为对group纵向扩容和横向扩容纵向扩容指在同一个group组中增加服务器，实现数据冗余，数据备份。同一个group中最大容量取决于最小的storage的存储容量。因此如果还想继续使用此group，则需要对此group对应的所有服务器挂载同样容量的磁盘，指定store_path1……，但这样做的

如何拿下TCP认证需要掌握的知识掌握分布式OLTP数据库TDSQL（MySQL版）的产品架构与分布式特性掌握TDSQL（MySQL版）各组件的功能，以及启停方法掌握TDSQL（MySQL版）数据库实例的基本操作与使用方法掌握

TDsql的特点TDengineDistributedSQL（TDsql）是一个基于TDengine时序数据库技术的开源分布式关系型数据库管理系统。

mybatisLinuxnacosHadoopFlinkJAVAEE消息队列rabbitMQdocker数据库redisspringbootspringcloudsshstruts+spring+hibernate过时技术栈很少用JAVA虚拟机jvm分布式微服务高并发常见