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如何实现32.5万笔/秒的交易峰值?阿里交易系统TMF2.0技术揭秘

交易平台遇到的挑战 2017双11,交易峰值达到了32.5万笔/秒,这给整个交易系统带来了非常大的挑战。 一方面,系统需要支撑全集团几十个事业部的所有交易类需求:要考虑如何能更快响应需求、加快发布周期;如何能为新小业务提供快速支撑、降低准入门槛;是否足够开放使得业务方能做到自助式扩展;新需求是否已经在其他事业部有可复用资产等问题。 另一方面,整个电商体系涉及的应用高达7000+:要考虑需求的评估是否具有全链路视角;业务需求的技术评估是否分析全面、技术方案的影响范围是否评估到位;业务的全链路稳定性保障、调用链路监控、强弱依赖等问题。此外面对每天几百个业务需求,500+个独立的发布变更:要考虑各业务方的需求发布是否会相互产生影响;需求代码是否对平台有侵入、导致平台腐化;高频率的需求发布下如何管控质量;能否按业务维度进行业务监控、故障分析等等

计算机视觉下一个技术拐点?前端成像或将开启“视觉2.0时代”

目前国内AI视觉,几乎都把焦点集中在对图像的后端处理上。虽然算法足够优秀,但产品落地却困难重重,原因是忽略了前端成像的重要作用。 “计算机视觉的前端成像技术,背后是至少100亿数量级的庞大需求!” 在日前刚结束的2018 AWE现场,身为眼擎科技CEO的朱继志,满怀激动的下了这么一个结论。 朱继志说话的语气非常笃定,因为他们的eyemore X42芯片上市不到两个月,就已一路高歌,初露峥嵘。而业内对eyemore X42的看法是:这款全球第一款完全自主研发并正式对外发布的AI视觉成像芯片将“引领AI机器进入视觉2.0时代”。 既然这款芯片目前在国内甚至全球同领域内属于独一份,好奇之下,我们不禁就和他多聊了几句。 2018将是AI落地第一年,视觉市场规模潜力巨大 近几年,人工智能的火热是毋庸置疑的,上到国家两次将其写入政府工作报告,下到雨后春笋般出现的各种AI公司,所有这些都在昭示着一个崭新的人工智能时代即将到来。 同样的,在众多的AI技术和应用中,计算机视觉是最大的切入点和最具潜力的领域。毕竟,在我们获取的全部信息中,视觉信息的比例达到了80%以上,因此,这将是一个前景无限的市场方向。...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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