专访阿里陈康贤：我所理解的网站架构
陈康贤（花名龙隆，博客），淘宝技术部技术专家，著有《大型分布式网站架构设计与实践》一书，在分布式系统架构设计、高并发系统设计、系统稳定性保障等领域积累了较为丰富的实践经验。
《大型分布式网站架构设计与实践》：由陈康贤编著的《大型分布式网站架构设计与实践》主要介绍了大型分布式网站架构所涉及的一些技术细节，包括SOA架构的实现、互联网安全架构、构建分布式网站所依赖的基础设施、系统稳定性保障和海量数据分析等内容；深入地讲述了大型分布式网站架构设计的核心原理，并通过一些架构设计的典型案例，帮助读者了解大型分布式网站设计的一些常见场景及遇到的问题。以下为专访正文：
CSDN：请先和大家介绍下你和目前所从事的工作，以及关注哪些技术领域？
陈康贤：目前在淘宝游戏负责阿里直播平台，包括整体的技术架构以及业务推广，阿里直播平台旨在提供直播的一站式解决方案
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MySQL数据库访问性能优化
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。欢迎访问我的博客 https://blog.csdn.net/smooth00/article/details/79399245 MYSQL应该是最流行的WEB后端数据库。大量应用于PHP，Ruby，Python，Java 等Web语言开发项目中，无论NOSQL发展多么快，都不影响大部分架构师选择MYSQL作为数据存储。 MYSQL如此方便和稳定，以至于我们在开发 WEB 程序的时候非常少想到它。即使想到优化也是程序级别的，比方不要写过于消耗资源的SQL语句。可是除此之外，在整个系统上仍然有非常多能够优化的地方。 1优化原理 说起MySQL的查询优化，相信大家会想到：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。 MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件...
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MIT深度学习最新进展：机器学会创作视频，预测人类行为
在本年度的NIPS上，MIT 计算机科学和人工智能实验室的研究员们提交了结合对抗学习和无监督学习两种方法的研究。 MIT计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的研究员开发了一个深度学习算法，能够自动生成视频，并预测出接下来的视频内容。 研究成果论文将在下周在巴塞罗那举行的NIPS（Conference on Neural Information Processing Systems）上发表。CSAIL的研究团队让该算法观看了200万条视频，这些视频加起来如果要回放的话，需要2年的时间才能播完。 视频包含了日常生活的常见场景，以让机器更好地适应正常的人类交流行为。更重要的是，这些视频是“野生”的，也就是说，它们都是非标签的。简单地说，就是研究员不会给算法提供理解视频内容的任何线索。 在这一视频数据集的基础上，算法将基于200万条视频中获得的观察，尝试从零开始生成视频，这和人类创作视频的步骤是一样的 。随后，生成的视频会被填入另一个深度学习算法中，新的算法负责判断哪些视频是机器生成的，哪些是“真实”的。这种训练机器的方法叫对抗式学习（adversarial learning）。 研究使用...
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