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架构设计之「服务隔离」

我们在做系统架构设计的时候,经常离不开的一个话题就是进行服务的隔离设计。 那什么是「服务隔离」呢? 顾名思义,它是指将系统按照一定的原则划分为若干个服务模块,各个模块之间相对独立,无强依赖。当有故障发生时,能将问题和影响隔离在某个模块内部,而不扩散风险,不波及其它模块,不影响整体的系统服务。 其实隔离设计并非软件行业独创,它是借鉴于造船行业。 如上图,造船行业有一个专业术语叫做「舱壁隔离」。利用舱壁将不同的船舱隔离起来,如果某一个船舱进了水,那么就可以立即封闭舱门,形成舱壁隔离,只损失那一个船舱,其他船舱不受影响,整个船只还是可以正常航行。 一、为什么要做服务隔离设计呢? 我们在做系统设计的时候,必须有一个清楚的认知是:任何软件系统,故障是不可避免的,并且大多数还是不可预测的,因此,我们只能在系统的设计之初就充分的考虑好应对措施,如何在故障发生时,去尽最大可能的止损和减少故障范围。 没有人敢说他的系统是百分百可用,我们能做的就是,使用一切方法去减少故障的影响面,尽可能的去提高系统的整体可用率。 而把系统分离成子服务,将子服务进行一定程度隔离的做法,能保证在有不可预测的故障发生时,缩小故...

胶囊网络到底是什么东东?

胶囊网络(CapsNets)是一种可能会对深度学习产生深远影响的热门新型神经网络结构,特别是在计算机视觉领域。那么问题来了:计算机视觉相关问题不是已经解决了吗?我们不是都已经见过卷积神经网络(CNNs)在各种计算机视觉任务(如分类、定位、目标检测、语义分割或实例分割)中达到超人水平的例子吗?(如图1) 图1:为一些主要的计算机视觉任务。如今,这些任务都需要一个非常不同的卷积神经网络(CNN)架构,例如用于分类的残差网络(ResNet)、用于目标检测的目标检测系统(YOLO)、用于实例分割的Mask R-CNN等等。 我们已经了解了卷积神经网络,但是:卷积神经网络要在大量的图像上进行训练(或者它们重复使用了神经网络的一部分),而胶囊网络可以很好地推广使用更少的训练数据。 卷积神经网络不能很好地处理模糊性,胶囊网络却可以,甚至可以在拥挤的场

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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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