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从零入门 Serverless | 架构的演进

作者 | 许晓斌 阿里云高级技术专家 本文整理自《Serverless 技术公开课》第 1 讲,点击开始学习。 关注 “Serverless” 公众号,回复**入门**,即可获取 Serverless 系列文章 PPT。 传统单体应用架构 十多年前主流的应用架构都是单体应用,部署形式就是一台服务器加一个数据库,在这种架构下,运维人员会小心翼翼地维护这台服务器,以保证服务的可用性。 (单体架构) 随着业务的增长,这种最简单的单体应用架构很快就面临两个问题。首先,这里只有一台服务器,如果这台服务器出现故障,例如硬件损坏,那么整个服务就会不可用;其次,业务量变大之后,一台服务器的资源很快会无法承载所有流量。 解决这两个问题最直接的方法就是在流量入口加一个负载均衡器,使单体应用同时部署到多台服务器上,这样服务器的单点问题就解决了,与此同时,这个单体应用也具备了水平伸缩的能力。 (单体架构-水平伸缩) 微服务架构 1. 微服务架构演进出通用服务 随着业务的进一步增长,更多的研发人员加入到团队中,共同在单体应用上开发特性。由于单体应用内的代码没有明确的物理边界,大家很快就会遇到各种冲突,需要人工协...

Pytorch之Tensor大详解

导语 深度学习框架Pytorch发展势头惊人,这点小编也深有体会,翻翻Github上深度学习的开源代码,发现用Pytorch真的多了不少,所以小编最近也正在入坑Pytorch,顺便写写文章做些总结。认真看完这篇文章,你将收获: 理解Tensor的创建 理解Tensor的加速 理解Tensor的常用属性 理解Tensor的常用方法 Tensor创建 我们应该都知道Numpy是支持大量维度数组与矩阵运算的常用扩展库。但是对于计算图,深度学习或者梯度,Numpy似乎真的有心无力,因为它的计算无法像Tensor一样在GPU上加速。今天我们就一起来谈谈Pytorch最基本的概念Tensor。 Tensor是n维的数组,在概念上与numpy数组是一样的,不同的是Tensor可以跟踪计算图和计算梯度。 1.从Numpy中创建 import torch import numpy as np numpy_array= np.array([1,2,3]) torch_tensor1 = torch.from_numpy(numpy_array) torch_tensor2 = torch.Tensor(n...

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