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分布式系统关键点

分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性,所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此,网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件(特别是操作系统),而不是硬件。内聚性是指每一个数据库分布节点高度自治,有本地的数据库管理系统。透明性是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的,看不出是本地还是远程。在分布式数据库系统中,用户感觉不到数据是分布的,即用户不须知道关系是否分割、有无副本、数据存于哪个站点以及事务在哪个站点上执行等 一、分布式系统计算节点分布和计算节点一致性算法 1、 现分布式15个节点,计算任务分布如下: 计算任务ID 2i-1 (+节点编号)任务分配节点 1 1 2 2 2 3 3 4 5 4 8 9 即在计算节点1上的任务为2、3、5、9,以此类推出个计算节点负责的计算任务编号。 2、 当分布式节点中并未存在计算节点,或分配任务的计算节点挂了,寻找最近计算节点,如当20计算任务分配到18结算节点 3、 当分布式计算节点中加入新的节点后,各节点计算任务重分配问题 当加28计算节点后,2和20计算点首先进行重...

了解人工智能之基础概念-基本概念问答

在关注了机器学习一段时间以后,最近我开始投入到这个领域的研究中。 去年,我开始学习自然语言处理的相关知识,并撰写了一些这方面的文章。 同时我开始更广泛地接触机器学习理论,并主要专注于文本理解和文本处理。周围一些对人工智能有兴趣的朋友和同事时常会问我一些相似的问题,而我尽可能地就我所知道的给予他们回答。因为在理解以及真正运用那些高深的数学知识之前,还要具备一些必要的基本概念。因此我也越来越意识到普及这些基础知识的重要性和必要性。 “人工智能,机器学习,神经网络,深度学习,到底有啥区别”,这是我常常被问及的一个话题。人工智能,机器学习,神经网络,深度学习,它们是具有不同含义的四个术语。不过人们往往把它们交替使用。 就我的理解,这样的互换在大多数情况都没有太大的错误。不过准确的区分它们可以帮助我们了解行业的现状与发展方向。 人工智能(AI-Artificial intelligence )就是让计算机帮助人类解决问题,它可以被看成是这个领域的总称。 我将它区别于软件工程。在软件工程中,我们更专注于如何编程,从而让计算机执行某项任务。在今天,人工智能几乎包含现实世界的方方面面,毫不夸张的说人工...

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