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InfoQ_我不喜欢Go语言的十个理由
« 回复 #3960 于: 六月 18, 2019, 04:16:04 am »
我不喜欢Go语言的十个理由

Go 语言有多火爆?国外如 Google、AWS、Cloudflare、CoreOS 等,国内如七牛、阿里、知乎等都已经开始大规模使用 Go 语言开发相关产品,可以说它是近来风头最盛的编程语言之一。但再好的编程语言也不会是完美的编程语言,本文作者 Lawrence 使用了三年 Go 语言,并在这三年间参与了几个大型 Go 语言项目,但三年后他彻底放弃 Go 语言,而且不打算在新项目中使用它。


Go 语言带给他的总体印象是:“好的方面非常好,不好的方面实在令人无法忍受”。Lawrence 在一篇博客文章中列出了他不再喜欢 Go 语言的十大理由,这篇文章很快在 HackerNews 上引发热议,下面就让我们一起来看看这十个理由到底有哪些。


不喜欢 Go 语言的十个理由


1. Go 语言使用首字母大小写来决定标识符的可见性


以小写字母开头的标识符在包内可见,以大写字母开头的标识符是公开的。这样做可能是为了省掉 public 和 private 关键字,但是,首字母大写已经被用来表示其他意思——比如类名的首字母是大写的,常量完全是大写的。对于我来说,使用完全小写的字母来定义全局常量实在是有点不适应。


如果你要定义私有结构体,情况会变得更加糟糕,因为你必须使用小写字母。例如,你可能有一个结构体叫作 user,那么你会怎么定义这个结构体的变量呢?你可能会把它叫作 user,这样看起来是不是有点奇怪?因为变量的名字跟结构体的名字是一样的,而且如果编译器也搞不清楚哪个是哪个,就会抛出编译错误。


type user struct {
  name string
}

func main() {
  var user *user
  user = &user{} // Compile error
}

Go 语言通常会使用比较短的命名方式,比如 u。但是,35 年前,当我还在使用古董机 TRS-80 Basic 的时候就已经不再使用这种单字母的命名方式了。


Source: 我不喜欢Go语言的十个理由

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InfoQ_七牛云许式伟:我所理解的架构是什么
« 回复 #3961 于: 六月 18, 2019, 04:16:04 am »
七牛云许式伟:我所理解的架构是什么


许式伟,七牛云 CEO,ECUG 社区发起人,国内 Go 语言实践圈子公认的语言专家,著有《 Go 语言编程》;超过 10 年互联网从业经验,曾在金山、盛大从事技术研究方面的工作,是 WPS 2005 的首席架构师,于 2011 年创办七牛云。本文整理自许式伟在GTLC全球技术领导力峰会上的演讲



从软件工程说起


大家好!


我已经很久没有做技术类的演讲了,因为我最近确实比较忙,很少会出来。为什么会突然又想谈一下架构呢?这是我个人的宿愿,我是技术出身,虽然现在比较少写技术相关的东西,但我在公司内部做了很多分享,分享课里我讲的东西与架构相关的占三分之二,基本都是和架构相关的。


所以今天借这个机会谈一谈我自己理解的架构到底是什么。


国内现在比较少真正意义上符合 “架构师” 这个词的定位的角色,我们的教育和工作氛围很难出真正意义上的架构师,比较凤毛麟角。我自己理解的架构师是从软件工程概念开始的,也许大家都学过软件工程,但如果我们把软件工程这门课重新看待,这门学科到底谈的是什么?是软件项目管理的方法论?


无论如何,软件工程是一门最年轻的学科,相比其他动辄跨世纪的自然科学而言,软件工程只有 50 年的历史。这门学科的实践太少了,任何一门学科的实践时间短的话,都很难沉淀出真正有创意的实践总结,因为这些经验总结总是需要很多代人共同推动来完成。



Source: 七牛云许式伟:我所理解的架构是什么

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华为要求Verizon支付10亿美元专利费;中国在硅谷投资金额锐减;苹果加入CNCF;腾讯优化职级体系丨智Q新闻



本周要闻:华为要求 Verizon 支付 10 亿美元专利费;传阿里巴巴已递交香港上市申请;苹果加入 CNCF;中国在硅谷投资金额锐减;中国网民每天在娱乐应用上花 4.7 小时;西甲官方应用因非法监听用户被罚 25 万欧元。



科技公司


华为要求 Verizon 支付 10 亿美元专利费


媒体援引知情人士的消息报道,华为告诉美国电信运营商 Verizon Communications),它应该支付 230 多项华为专利的许可费,总计超过 10 亿美元。这些专利涵盖了 Verizon 20 多家供应商的网络设备,其中包括美国一些主要科技公司,但这些供应商将对 Verizon 进行赔偿。包括 Verizon 在内的有关公司已经通知美国政府。目前正值中国和美国之间的争端日益加剧之际。华为提出支付许可费要求,可能更多地是与中美之间的地缘政治斗争有关,而不只是索要专利费。


传阿里巴巴已递交香港上市申请


据彭博社(Bloomberg News)报道,知情人士透露称,阿里巴巴集团(Alibaba Group Holding Ltd.)已秘密申请在香港上市,预计筹集至多 200 亿美元,不过阿里巴巴尚未确定筹资目标。业内人士表示,此次交易可能会巩固香港作为中国科技股上市目的地的地位,并在阿里巴巴与美团点评大打外卖与旅游补贴战之际,提升阿里巴巴的现金储备。目前阿里巴巴方面对此事暂不予置评。


腾讯优化职级体系,总监级管理干部不再参与专业职级晋升


据多家媒体报道,腾讯于 2019 年 6 月 10 日发布内部邮件,对公司现有的职级体系进行了变革,取消了原有的 6 级 18 等(1.1-6.3 级),并将专业职级体系优化为 14 级 (4-17 级)。腾讯职级体系变革的内容还包括:将推动新通道与新职位的落实,拓宽更多专业赛道;总监级管理干部将默认在管理通道发展,不再参与专业职级申报与晋升;从专业、管理扩展出第三种角色,鼓励相关同事活水、轮岗、兼岗、兼项。


Source: 华为要求Verizon支付10亿美元专利费;中国在硅谷投资金额锐减;苹果加入CNCF;腾讯优化职级体系丨智Q新闻

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InfoQ_Azure受到Exim蠕虫攻击,为何云软件总是遭遇勒索软件?
« 回复 #3963 于: 六月 18, 2019, 04:16:04 am »
Azure受到Exim蠕虫攻击,为何云软件总是遭遇勒索软件?


外媒报道,上周五微软向Azure用户发送了一份警告通知,称有一种Linux蠕虫正在通过Exim服务器传播,也感染了一些Azure基础设施。




Azure基础设施受到Exim蠕虫攻击


据Cybereason团队的说明:“该蠕虫利用CVE-2019-10149漏洞感染了Exim电子邮件服务器,这是一种安全缺陷,可以让攻击者执行远程命令并接管未打补丁的系统。”蠕虫利用漏洞接管服务器,然后扫描互联网上的其他服务器,并尝试感染它们,在当前主机上删除加密货币挖掘程序。


蠕虫的目标Exim服务器是一种运行在基于Linux电子邮件服务器上的软件,用于将电子邮件从发件人转发给收件人。


上周五,微软表示Azure基础设施受到该蠕虫的攻击,不过,Azure基础设施可以通过适当的配置来限制蠕虫的传播,蠕虫无法通过扫描互联网和复制自己来自我传播,但是被黑客攻击的Azure机器仍然会受到加密货币挖掘者的感染。


Source: Azure受到Exim蠕虫攻击,为何云软件总是遭遇勒索软件?

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InfoQ_英伟达推出自动驾驶专用超算DGX SuperPOD,全球排名22
« 回复 #3964 于: 六月 18, 2019, 04:16:04 am »
英伟达推出自动驾驶专用超算DGX SuperPOD,全球排名22

为了清楚地展示人工智能领导层为何需要最佳计算能力,NVIDIA今天推出了全球排名第22的超级计算机:DGX SuperPOD,据英伟达官方介绍:它提供的AI基础设施可满足公司自动驾驶车辆部署计划的大量需求。


英伟达方面称:这套系统仅用三周时间就内置了96台NVIDIA DGX-2H超级计算机和Mellanox互连技术,具有9.4 petaflops的处理能力,可以训练安全自动驾驶车辆所需的大量深度神经网络。



而客户可以根据DGX SuperPOD设计从任何DGX-2合作伙伴购买该系统的全部或部分内容。


曾有专家表示:自动驾驶汽车的AI训练是计算密集型的终极挑战。


单个数据收集工具每小时产生1TB的数据,而相比之下,通过驾驶整个车队,可以快速获得数以PB计算的数据。这些巨大的数据会被用于训练关于道路规则的算法,并且在车辆中操作的深度神经网络中找到潜在的故障,然后在连续循环中重新训练。


Source: 英伟达推出自动驾驶专用超算DGX SuperPOD,全球排名22

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任正非对话实录:未来两年华为将减产30%,营收下降300亿美金



刚刚,任正非在深圳与数字时代三大思想家其中的两位《福布斯》著名撰稿人乔治·吉尔德、美国《连线》杂志专栏作家尼古拉斯·内格罗蓬特进行了100分钟的交流和谈话。以下来自InfoQ整理的对话实录:



现阶段的华为问题是技术问题还是文化问题?


乔治·吉尔德:从我的角度来说,我认为美国目前正在犯一个非常大的错误,美国用一些不正当的行为来禁止华为的业务,这将重塑整个网络的格局或者说让整个网络崩溃、瓦解,让人与人之间彼此不再互信。而这些技术的问题本身是华为能够解决的。


我觉得安全很重要,所有这些新的企业,都必须要有这种比较公平的安全的条件,这样的话创新才能够依赖于这个安全的环境,才能够让这些公司得到信任,而且在全球都能够得到这种信任和认可。因为在全球的互联网之中,所有这些不同的目标,3D、VR、智慧城市、时间戳包括区块链,都是一些必须关注安全、解决安全的技术。


尼古拉斯·内格罗蓬特:我认为我们目前所面临的问题是一个文化上的问题,而不是安全问题。不管怎么样,我们所同意的是美国目前正在犯一个非常大的错误。我其实也曾是摩托罗拉的董事会成员,华为和摩托罗拉也有建立合资企业,我的观点是,我们推崇的是开放信息、开放技术,我们不仅仅重视贸易、商务或是合作,我们更关注的还是知识,我们更多考虑的是人。


Source: 任正非对话实录:未来两年华为将减产30%,营收下降300亿美金

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大前端时代下的微前端架构:实现增量升级、代码解耦、独立部署

想做好前端很难,做出可扩展的前端,从而让多个团队可以同时投身于一项复杂的大型产品项目就更难了。本文将介绍前端领域最近的一项变革:单体前端架构正在过渡到许多较小、较易管理的前端架构。我们还会展示这种新的体系结构怎样提升前端团队的效率和表现。除了讨论这种新趋势的好处与代价外,我们还将介绍一些可行的实现方案,并深入分析一个完整的微前端应用案例。


微服务近年来大受欢迎,许多组织转向了微服务以克服大型单体后端架构的局限。但虽然微服务在服务端很流行,很多企业在前端代码库上仍然在沿用问题多多的单体架构。


也许你想构建一个渐进式或响应式的Web应用,但却找不到一种将这些功能集成进现有代码中的简单途径;也许你想尝试JavaScript语言的新功能(或者是其他可以编译为JS的某种语言),但你却无法将关键的构建工具融入已有的构建流程;或者你只是想扩展开发流程,让多个团队可以同时开发一种产品,但现有单体架构中的耦合度与复杂性让团队间的合作变得磕磕绊绊。这些都是很现实的问题,都会影响你们向客户交付高质量体验的能力。


微前端的定义


最近业界越来越关注复杂的现代化Web开发需要怎样的整体架构和组织结构这个问题。于是我们开始看到单体前端正在分解为更小、更简单的模块,这些模块可以各自独立开发、测试和部署,而它们组合在一起仍然对客户表现为一件单一完整的产品。我们将这种技术称为微前端,其定义为:



“微前端是一种架构风格,其中众多独立交付的前端应用组合成一个大型整体。”


Source: 大前端时代下的微前端架构:实现增量升级、代码解耦、独立部署

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腾讯联合华科推出基于深度强化学习的云数据库自动调优系统,效果优于数据库专家


腾讯与华中科技大学合作提出了一种基于深度强化学习的端到端的云数据库自动性能优化系统CDBTune,此项研究是基于AI技术的数据库性能调优结果首次全面超越数据库专家经验判断的传统方法。相关论文已经被国际数据库顶级会议SIGMOD收录。



随着云计算的迅速发展,越来越多中小型企业购买云数据库服务系统来代替自建数据库。然而,大多数用户在购买云数据库服务系统后仅仅停留在使用层面上,使用过程中经常遇到数据库系统性能下降的问题,由于缺少数据库管理系统性能优化的经验,用户很难发现导致数据库系统性能下降的原因并有效地解决,这就需要云服务提供商为用户及时地调整数据库系统参数,以保证数据库的性能维持在一个较优的状态。对于拥有数十万计用户实例的云服务提供商来说,完全依赖数据库专家进行数据库参数调优并不现实,如何利用AI技术解决数据库系统性能问题变得越来越重要和紧迫。


近日,腾讯与华中科技大学合作发布了最新研究论文《An End-to-End Automatic Cloud Database Tuning System Using Deep Reinforcement Learning》,该论文首次提出了一种基于深度强化学习的端到端的云数据库自动性能优化系统CDBTune,该系统可以在缺少相关经验数据训练的情况下建立优化模型,为云数据库用户提供在线自动优化数据库性能的服务,性能调优结果首次全面超越数据库专家,将大幅提高数据库运维效率。该论文已经被国际数据库顶级会议SIGMOD收录,将于6月30日在荷兰阿姆斯特丹召开的SIGMOD 2019国际会议上公开发表。该成果由华中科技大学武汉光电国家研究中心周可教授团队和腾讯技术工程事业群云架构平台部CDB数据库团队合作完成,博士生张霁为第一作者。


对于该论文,SIGMOD评审委员会给出了极高的评价:



The paper is on the exciting new area of tuning databases with machine learning. Specifically using reinforcement learning. It does not just throw machine learning techniques but it does a good effort to explain how the techniques exactly match to the particular problem, what are the analogies with more traditional machine learning terminology, etc. Given that not everyone is knowledgeable in these techniques in the DB community this works in an educational way as well and is very much appreciated.


(本文是关于利用机器学习方法优化数据库的技术,这是一个令人振奋的新领域。 特别是它使用了强化学习的方法。这篇文章不仅仅是简单地抛出一个机器学习技术,而且非常好地解释了机器学习是如何与特定的问题进行完全的匹配,同时也阐述了与传统机器学习术语之间的类比问题。鉴于在数据库社区中并非每个人都能对这些技术了如指掌,这也是一种教学方式,因此我们非常赞赏这篇文章。)


Source: 腾讯联合华科推出基于深度强化学习的云数据库自动调优系统,效果优于数据库专家

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InfoQ_Renaissance:比较 JVM 性能的新基准
« 回复 #3968 于: 六月 18, 2019, 04:44:36 pm »
Renaissance:比较 JVM 性能的新基准

Charles大学、Oracle实验室和其他几所大学的研究人员发布了Renaissance,它是一个用于Java虚拟机性能测试的新基准。这个基准让JVM开发人员能够测量不同JVM发行版之间的性能,从而更好地理解应用程序在特定的JVM上有怎样的表现。


Renaissance旨在对Java 8(2014)到Java 12(2019)这些版本之间发布的并发特性进行更多的测试。这些测试在诸如DaCapo和SpecJVM2008等基准使用过的一些测试基础上进行了扩展。总共有21个面向并行和并发的基准测试,覆盖了Java和Scala代码。另一个热门的JVM基准测试是SPECJB2015,IBM使用它来演示硬件更改对Java性能的影响


Renaissance白皮书的12位作者中,有5位与Oracle实验室合作开发GraalVM。GraalVM是一种新的多语种虚拟机,可以在一个运行时中运行包括Java在内的多种软件语言。GraalVM有社区版和商业企业版两个版本。每个版本都有两种模式:热点模式和本机镜像。热点模式是在OpenJDK的HotSpot实现之后命名的,且通过Java测试兼容性工具包(JCK)的测试,完全兼容OpenJDK。GRAALVM的另一种模式(本机镜像)将Java应用程序编译成本机机器码,由于一系列原因,它并不完全遵循Java SE的兼容性定义,但它可以运行符合其假设的应用程序。


来自Excelsior的高级软件工程师Nikita Lipsky对Sun Microsystems在2004年定义的本机镜像兼容性问题提出了质疑:“其中有一条规则要求产品的‘所有配置’都具备兼容性。我们不能使用特殊的配置来通过测试,然后鼓励客户使用其他实际上不兼容的配置。是的,那个把戏有人试过一次。”


InfoQ与Oracle进行了沟通,确认了在Renaissance基准中发布的数字是在兼容HotSpot模式下生成的,因此可以用它们来与其他JVM进行比较。


Source: Renaissance:比较 JVM 性能的新基准

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InfoQ_微软发布 Fluid:基于 Web 的文档协作平台
« 回复 #3969 于: 六月 18, 2019, 04:44:36 pm »
微软发布 Fluid:基于 Web 的文档协作平台

最近,微软在年度Build开发者大会上发布了最新的Fluid Framework。Fluid Framework是一个开发者平台,旨在帮助开发者构建高度协作、交互式的Web服务和应用程序。


Build 2019开场演讲中,微软介绍了Fluid Framework,并进行了实时演示。微软解释说:



这是一个新的基于Web的平台和组件化文档模型,专注于共享和交互体验。Fluid将打破我们熟知的传统文档模型障碍,开启自由流动画布的新时代。对于开发者来说,它是一个用于构建分布式Web应用程序的框架。



微软围绕三点阐述了自己的愿景。首先是Fluid Framework的协作维度。Fluid希望通过开发具有一定通信和交互性的协作应用程序来提高团队的工作效率,而微软声称这在业界还没有被实现。正如我们在Fluid Framework演示环节中看到的那样,本地用户和远程用户的操作之间的低延迟将催生新的用户行为和协作工作流。微软365应用程序营销高级总监Rob Howard提到:



实际上,我们确实看到了用户在这些协作工具中的行为发生了变化。


Source: 微软发布 Fluid:基于 Web 的文档协作平台

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InfoQ_ARKit 3 新增人物遮挡、动作捕捉等特性
« 回复 #3970 于: 六月 18, 2019, 04:44:36 pm »
ARKit 3 新增人物遮挡、动作捕捉等特性

ARKit 3最近在WWDC 2019大会上发布,新增把人物与虚拟物体相结合及将人物动作加入AR体验的支持,进一步向更具沉浸感的增强现实体验方向迈进。ARKit 3的其他新特性包括多人脸跟踪、支持同时使用前后摄像头以及协作会话。


人物遮挡使在同一个AR场景中混合人与虚拟物体成为可能,实现了逼真的沉浸效果。ARKit 3能够理解人们在哪里,并将他们放置在虚拟物体前面,从而部分地遮挡它们。相对于ARKit 2,这是一个重大变化。在ARKit 2中,添加到场景中的虚拟对象总是出现在摄像机所捕获的图像的最前端,就像漂浮在场景之上一样。ARKit 3中的这个新特性将允许人们在AR世界中围着虚拟对象移动(甚至穿过虚拟对象)。


动作捕捉使跟踪和使用身体动作作为输入成为可能,从而进一步提高了对人体的觉察。在一个演示视频中,苹果公司展示了一个人工合成的机器人和一个真人在一起,这个机器人能够模仿真人的身体动作,具有良好的反应能力和精确度。从这个极其简单的演示来看,动作捕捉可能仍然处于起步阶段,但使用肢体动作作为增强现实场景输入的能力似乎带来了许多新用户体验的可能。正如苹果演示的一个游戏那样,人们可以在虚拟保龄球馆比赛,设法击中大球,使它击倒每个对手后面的保龄球瓶。


ARKit的另一个新特性似乎与以新颖的方式向应用程序提供输入和命令的可能性有关,那就是同时激活前后摄像头。例如,利用TrueDepth前置摄像头检测和跟踪面部运动的能力,使得使用用户的面部表情、头部动作,与在后置摄像头捕捉到的场景中创建的虚拟内容进行交互成为可能。说到人脸检测,借助TrueDepth前置摄像头,ARKit现在能够探测和跟踪设备上多达三张脸的动作。


ARKit 3也增强了创建共享增强现实体验的可能性,通过引入协作会话,即指示ARKit定期与他人分享你的世界地图,其中包含ARKit用来在真实空间中定位你的设备的所有空间映射信息的快照。使用ARKit 2,你必须选择合适的时间来创造自己的世界地图快照,并在发送之前将其序列化。使用ARKit 3,你只需要关心在网络上发送数据,框架会选择何时共享数据及序列化。


Source: ARKit 3 新增人物遮挡、动作捕捉等特性

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InfoQ_Apache ShardingSphere (Incubating)性能监控指南
« 回复 #3971 于: 六月 18, 2019, 04:44:36 pm »
Apache ShardingSphere (Incubating)性能监控指南

看过《Apache ShardingSphere(Incubating)对接京东白条实战》的同学应该都了解,对接白条过程中遇到的问题几乎全部是借助于SGM来定位并解决的,可见性能监控的重要性。相对于商业化的SGM产品,ShardingSphere也提供了开源的解决方案。近期,ShardingSphere的性能监控能力又得到了一次加强,为用户提供了多样化的选择,在此一并总结一下。


概念


APM (Application Performance Monitoring)


APM(Application Performance Monitoring)是应用性能监控的缩写。目前APM的主要功能着眼于分布式系统的性能诊断,其主要功能包括调用链展示,应用拓扑分析等。


ShardingSphere并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据,而是将SQL解析与SQL执行这两块数据分片的最核心的相关信息发送至应用性能监控系统,并交由其处理。 换句话说,ShardingSphere仅负责产生具有价值的数据,并通过标准协议递交至相关系统。ShardingSphere可以通过两种方式对接应用性能监控系统,下面分别介绍。


SkyWalking自动探针


ShardingSphere团队与SkyWalking团队共同合作,在SkyWalking中实现了ShardingSphere自动探针,可以将相关的应用性能数据自动发送到SkyWalking中。目前支持的版本的有:Sharding-JDBC 1.5.x和ShardingSphere 3.0.0,随后ShardingSphere 4.0.0-RC1也会很快得到支持。未来ShardingSphere的每个版本都会保证SkyWalking的自动探针可用,可以在SkyWalking的支持列表里查到具体版本:


Source: Apache ShardingSphere (Incubating)性能监控指南

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InfoQ_知乎千万级高性能长连接网关揭秘
« 回复 #3972 于: 六月 18, 2019, 04:44:36 pm »
知乎千万级高性能长连接网关揭秘

实时的响应总是让人兴奋的,就如你在微信里看到对方正在输入,如你在王者峡谷里一呼百应,如你们在直播弹幕里不约而同的 666,它们的背后都离不开长连接技术的加持。


每个互联网公司里几乎都有一套长连接系统,它们被应用在消息提醒、即时通讯、推送、直播弹幕、游戏、共享定位、股票行情等等场景。而当公司发展到一定规模,业务场景变得更复杂后,更有可能是多个业务都需要同时使用长连接系统。


业务间分开设计长连接会导致研发和维护成本陡增、浪费基础设施、增加客户端耗电、无法复用已有经验等等问题。共享长连接系统又需要协调好不同系统间的认证、鉴权、数据隔离、协议拓展、消息送达保证等等需求,迭代过程中协议需要向前兼容,同时因为不同业务的长连接汇聚到一个系统导致容量管理的难度也会增大。


经过了一年多的开发和演进,经过我们服务面向内和外的数个 App、接入十几个需求和形态各异的长连接业务、数百万设备同时在线、突发大规模消息发送等等场景的锤炼,我们提炼出一个长连接系统网关的通用解决方案,解决了多业务共用长连接时遇到的种种问题。


知乎长连接网关致力于业务数据解耦、消息高效分发、解决容量问题,同时提供一定程度的消息可靠性保证。


Source: 知乎千万级高性能长连接网关揭秘

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InfoQ_一文读懂深度学习:从神经元到BERT
« 回复 #3973 于: 六月 18, 2019, 04:44:36 pm »
一文读懂深度学习:从神经元到BERT

一个神经网络结构通常包含输入层、隐藏层、输出层。输入层是我们的 features (特征),输出层是我们的预测 (prediction)。神经网络的目的是拟合一个函数 f*:features -> prediction。在训练期间,通过减小 prediction 和实际 label 的差异的这种方式,来更改网络参数,使当前的网络能逼近于理想的函数 f*。


神经元(Neural Cell)


神经网络层的基本组成成员为神经元,神经元包含两部分,一部分是上一层网络输出和当前网络层参数的一个线性乘积,另外一部分是线性乘积的非线性转换。(如果缺少非线性转换,则多层线性乘积可以转化为一层的线性乘积)



图一

浅层神经网络( Neural Network )


只有一层隐藏层的,我们称为浅层网络。



Source: 一文读懂深度学习:从神经元到BERT

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InfoQ_技术三板斧:关于技术规划、管理、架构的思考
« 回复 #3974 于: 六月 18, 2019, 04:44:36 pm »
技术三板斧:关于技术规划、管理、架构的思考

大约半年前,开始总结自己关于工程技术的一些核心要点,关于规划、技术管理以及架构,三个方面的一些心得。结合自己团队的现状、自己对于周边做得比较好的同学的观察,于是有了文中的这几张图。


一、关于技术规划三板斧


技术规划规划做得好,能起到比较好的正向引导作用,个人及团队的整体目标感会好很多,分为三个部分的内容:


第一部分是全局分析,这需要溯源历史,思考未来,要对未来有一定的预判。能够基于数据,基于专业,基于客户价值,同时结合顶层的战略、公司的战役情况和组织的现状做分析。


第二部分是定目标。这一部分非常关键,定义好目标以及非目标,哪些事情是不要做的也要讲明白,并且确认目标的实现路径,做好拆解。


最后一部分是以终为始,从最终结果的角度,来溯源开始。从技术支撑业务发展、平台能力输出或者赋能、平台研发效能以及技术数据驱动业务等不同的角度审视结果。


Source: 技术三板斧:关于技术规划、管理、架构的思考

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