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阿里云王牌架构师杨曦:也谈系统缓存设计误区及高阶使用技巧

阿里云高级解决方案架构师 杨旭 世界最大混合云的总架构师,4年前,开始作为双11阿里云技术负责人,负责搭建全球最大的混合云结构,把 “双11”的电商业务和技术场景在阿里云上实现,并保障这个混合云在双11当天能够满足全球客户的购物需求。 正文 相信很多研发同学都有过引入缓存进入到应用架构设计中的经历,本文从几个角度阐述一些选型误区和使用误区以及高阶使用技巧等,供开发者参考。 1. 什么情况下开始考虑缓存? 缓存的主要目的是为了挡一些读多写少的用户请求,且数据在一定时间周期内保持不变,再且业务允许一定时间差而导致的脏数据。假设你的业务直接读写持久化存储(比如mysql)的压力不大,换言之持久化存储的水位还较低可控范围内,那么不建议引入缓存,不但增加了一道依赖提高了系统复杂度,而且并没有带来可观的解决问题收益。引入缓存是为了提高系统承载能力

【开源】2018中文机器阅读理解竞赛第四名代码开源

模型架构 针对一个问题,文档集里有多答案的情况非常普遍,我们认为‘一边提高某个答案作为答案的概率,另一边又降低其它答案作为答案的概率’是不合理的。 因此我们的模型采用先从每篇文章中独立抽取候选答案,再从候选答案集中抽取最佳答案的结构,以解决多答案致使神经网络难以学习的问题。架构的具体实现中,我们通过BiDAF+ Passage Self-Matching从单篇文章中抽取答案,构成候选答案集,再使用em和xgboost决策树从候选答案集中抽取最佳答案。 即模型分为以下两部分:候选答案抽取层——BiDAF+Passage Self-Matching答案选择层——em算法、xgboost 数据下载 数据移步比赛官网的数据下载页面,来自百度知道和搜索的真实场景数据集共包含30万问题,其中包括27万的训练集,1万开发集和2万测试集,分为4个部分供参赛用户下载。Em算法部分包含了百度知道集的tfidf模型文件,只需下载百度知道的数据文件便可用java运行,暂未做python实现。它在整个模型(Bidaf抽取答案、xgboost决策答案)作为特征扩充,交互答案之间的信息。 算法效果 原文发布时间为:...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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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。

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。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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