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Yandex 开源 userver 框架,用于构建高负载应用程序

Yandex 近日公开了 userver 框架的源代码,它允许开发者创建在异步模式下运行的高负载 C++ 应用程序。该框架已经在 Yandex 内部进行了测试,并被用于 Yandex Go、Lavka、Delivery、Market 等服务。userver 是用 C++ 编写的,并在 GitHub 上以 Apache 2.0 许可发布。 根据官方介绍,userver 适合于开发具有微服务架构的应用程序。一开始它仅仅是为 Yandex Taxi 而开发的,在 userver 的帮助下,团队将 Yandex Taxi 从单体应用转为允许开发各个独立组件(微服务)并在不同应用中使用它们的架构。微服务各自独立,所以这样架构上的应用更容易更新,而且可以添加新的功能。 今天,我们发布了用于构建高负载应用程序的开源用户框架。对我们来说,这是分享我们所积累的开发微服务经验的一个重要途径。GitHub 仓库包含有源代码、文档、示例、创建自己服务的模板(配置了 CI、构建和测试环境),以及动态配置服务。所有这些都是在 Apache 2.0 许可下发布的。 Yandex 表示,单体应用程序有以下的这些缺点:...

18张图,直观理解神经网络、流形和拓扑

迄今,人们对神经网络的一大疑虑是,它是难以解释的黑盒。本文则 主要从理论上理解为什么神经网络对模式识别、分类效果这么好,其本质是通 过一层层仿射变换和非线性变换把原始输入做扭曲和变形,直至可以非常容易被区分不同的类别。 实际上,反向传播算法(BP) 其实就是根据训练数据不断地微调这个扭曲的效果。本文用多张动图非常形象地解释了神经网络的工作原理,相关内容也可参考知乎网友的讨论: https://www.zhihu.com/question/65403482/answer/2490040491 作者 |Christopher Olah 来源|Datawhale 翻译|刘洋 校对 |胡燕君(OneFlow) 大约十年前开始,深度神经网络在计算机视觉等领域取得了突破性成果,引起了极大的兴趣和关注。 然而,仍有一些人对此表示忧虑。原因之一是,神经网络是一个黑匣子:如果神经网络训练得很好,可以获得高质量的结果,但很难理解它的工作原理。如果神经网络出现故障,也很难找出问题所在。 虽然要整体理解深层神经网络很难,但可以从低维深层神经网络入手,也就是每层只有几个神经元的网络,它们理解起来要容易得...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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