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单体架构,SOA架构,微服务架构,分布式架构,集群架构

单体架构 什么是单体架构 一个归档包(例如war格式或者Jar格式)包含了应用所有功能的应用程序,我们通常称之为单体应用。架构单体应用的方法论,我们称之为单体应用架构,这是一种比较传统的架构风格。。 单体架构示例图 QQ截图20180517151958.png 单体架构的缺陷 1.复杂性高 整个项目包含的模块非常多,模块的边界模糊,依赖关系不清晰,代码质量参差不齐,整个项目非常复杂。每次修改代码都心惊胆战,甚至添加一个简单的功能,或者修改一个BUG都会造成隐含的缺陷。 2.技术债务逐渐上升 随着时间推移、需求变更和人员更迭,会逐渐形成应用程序的技术债务,并且越积越多。已使用的系统设计或代码难以修改,因为应用程序的其他模块可能会以意料之外的方式使用它。 3.部署速度逐渐变慢 随着代码的增加,构建和部署的时间也会增加。而在单体应用中,每次功能的变更或缺陷的修复都会导致我们需要重新部署整个应用。全量部署的方式耗时长、影响范围大、风险高,这使得单体应用项目上线部署的频率较低,从而又导致两次发布之间会有大量功能变更和缺陷修复,出错概率较高。 4.扩展能力受限,无法按需伸缩 单体应用只能作为一个整...

DCGAN 论文简单解读

DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络)。是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper. 关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:GAN mnist 数据生成,深度卷积GAN之图像生成,GAN tutorial等。这里不再赘述。 一. DCGAN 论文简单解读 ABSTRACT 1.1 摘要。作者说,这篇文章的初衷是,CNN在supervised learning 领域取得了非常了不起的成就(比如大规模的图片分类,目标检测等等),但是在unsupervised learning领域却没有特别大的进展。所以作者想弥补CNN在supervised 和 unsupervised之间的gap。作者提出了将CNN和GAN相结合的DCGAN,并展示了它在unsupervised learning所取得的不俗的成绩。作者通过在大量不同的image ...

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