阿里RocketMQ是怎样孵化成Apache顶级项目的？-低调大师

阿里RocketMQ是怎样孵化成Apache顶级项目的？

2018-01-14 623

写在前面

2016 年 11 月 11 号, 对阿里巴巴中间件消息团队来说，有着极其特殊的意义。这一天，在光明顶上奋战的小伙伴们见证了 RocketMQ 低延迟存储架构的成功试水，完成了保障双十一如丝般顺滑的既定目标。在另一个战场，历时 3 个月的开源重塑之后，Apache RocketMQ Champion Bruce 代表团队正式启动了 Apache 捐赠工程。至此，RocketMQ 开启了迈向全球顶级开源软件的新征程。

截止今天，RocketMQ 进入 Apache Incubator 已经 7 个月有余。在这半年多的时间里，团队走过很多路，也经历了很多事。

第一次按照 Apache Way 走通 Apache 软件发布流程，完成了在整个 IPMC 都极为罕见的 Rc3 发布壮举，体现了中国团队的严谨、高效，赢得了社区的赞誉。
第一

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一文读懂最近流行的CNN架构（附学习资料）

卷积神经网络（CNN）在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个不好的经验规则是：网络越深，效果越好。 AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好？它们是如何设计出来的？为什么它们设计成那样的结构？回答这些问题并不简单，但是这里我们试着去探讨上面的一些问题。网络结构设计是一个复杂的过程，需要花点时间去学习，甚至更长时间去自己动手实验。首先，我们先来讨论一个基本问题。 1. 为什么CNN模型战胜了传统的计算机视觉方法？图像分类指的是给定一个图片将其分类成预先定义好的几个类别之一。图像分类的传统流程涉及两个模块：特征提取和分类特征提取指的是从原始像素点中提取更高级的特征，这些特征能捕捉到各个类别间的区别。这种特征

2018-01-15

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原文: 一文教会你数据库性能调优（附某大型医院真实案例）前言微软工程师的一个工程师曾经对性能调优有一个非常形象的比喻：剥洋葱。我也非常认可，让我们来一层一层拨开外面它神秘的面纱。六大因素下面祭出的是我们在给客户分析数据库性能问题最常用的图。看完这个图，你是不是对性能调优有了个基本的概念了.通常来讲我们会依照下面的顺序来进行分析：硬件能力系统规模数据库内部因素软件环境这4个的顺序可以有所调整或者交换，但是对于系统的性能优化一定要从全局出发。切勿一来就深入到某一个SQL语句的优化，因为可能你花费大量的时间吧一个SQL从20s 优化到1s，但是整个系统的卡慢仍然存在。最后才是业务模型及架构代码设计实战案例不废话了，开整开整，直接上干货。时间：2018年1月某天事件：某医院客户下午4点突然出现大面积的卡慢。整个系统出现严重问题，信息中心电话打爆，医院工程师手足无措。万幸的是我们给数据库装了‘摄像头’，下面就从监控录像来看看发送了什么。然后加以解决硬件能力 CPU 在问题发生时间段内CPU使用率在20%以下，正常。 Memory 从下面的...

2018-01-15

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