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每日一博 | 服务注册与发现的原理和实现

什么是服务注册发现? 对于搞微服务的同学来说,服务注册、服务发现的概念应该不会太陌生。 简单来说,当服务A需要依赖服务B时,我们就需要告诉服务A,哪里可以调用到服务B,这就是服务注册发现要解决的问题。 Service B 把自己注册到 Service Registry 叫做 服务注册 Service A 从 Service Registry 发现 Service B 的节点信息叫做 服务发现 服务注册 服务注册是针对服务端的,服务启动后需要注册,分为几个部分: 启动注册 定时续期 退出撤销 启动注册 当一个服务节点起来之后,需要把自己注册到 Service Registry 上,便于其它节点来发现自己。注册需要在服务启动完成并可以接受请求时才会去注册自己,并且会设置有效期,防止进程异常退出后依然被访问。 定时续期 定时续期相当于 keep alive,定期告诉 Service Registry 自己还在,能够继续服务。 退出撤销 当进程退出时,我们应该主动去撤销注册信息,便于调用方及时将请求分发到别的节点。同时,go-zero 通过自适应的负载均衡来保证即使节点退出没有主动注销,也能及...

谷歌开源 3D 舞蹈生成模型 FACT

谷歌开源了其基于AIST++ 的 3D 舞蹈生成模型 FACT。该模型不仅可以学习音乐-运动对应关系,还可以生成以音乐为基础的 3D 运动序列。 此前,谷歌层发布了大规模的多模态 3D 舞蹈动作数据集 AIST++,它包含了 1408 个序列中 5.2 小时的 3D 舞蹈动作,涵盖了 10 种舞蹈流派,每个序列都包括已知相机姿势的多视角视频。而 FACT 模型则可以使用使用这些数据从音乐生成 3D 舞蹈,甚至可以帮助增强一个人的编舞能力。 根据谷歌描述,该模型首先使用单独的运动和音频转换器对种子运动和音频输入进行编码,然后将嵌入连接起来并发送到跨模态转换器,该转换器学习两种模态之间的对应关系并生成 N 个未来的运动序列,然后使用这些序列以自我监督的方式训练模型。在测试时,将此模型应用于自回归框架,其中预测的运动作为下一代步骤的输入,从而使 FACT 模型能够逐帧生成长距离舞蹈动作。 此外,谷歌还解释了FACT 涉及的三个关键设计选择,这些选择对于从音乐中产生逼真的 3D 舞蹈动作至关重要,包括所有转换器都使用全注意掩码、训练模型会预测当前输入之外的 N 个未来而不仅仅是下一个动作以及...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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