大型网站技术架构:核心原理与案例分析阅读笔记一

网站架构概述:     网站架构是基于网站基础上的,随着网站规模的不断扩大,网站架构也随之调整。大型网站都是从小型网站发展而来,网站架构也是一样,是从小型网站架构逐步演化而来。下面简单概述一下网站架构的发展史:1、最开始的网站架构是应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。2、随着网站规模的不断发展,一台服务器显然不能满足需求,这时候的网站架构就将应用和数据分离,由最初的一台服务器变成了
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网络拓扑结构设计(三)

大型混合型网络结构设计示例所谓的混合型网络结构,通常是指星型网络与总线型网络这两种网络结构在一个网络中的混合使用。之所以在企业网络中要采用这两种基本网络结构,是因为星型网络和总线型网络都有各自不同的优缺点,如果把它们混合在一个网络中应用,则可在缺点上相互弥补。如星型网络的优点是便于扩展和维护,但距离较短,不便于工作于远距离连接(双绞线网络直径限制在200米);而总线型网络的优点(细同轴电缆最大长度
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搭建项目通用的网络框架

这里有Casa大神的文章: iOS应用架构谈 网络层设计方案 虽然挺多高端东西都都不懂,但是大概也弄一个试试水吧,记录一下过程: viewController中发送请求 业务层,在viewController中直接使用持有的manager调用方法进行请求的发送。 [self.exampleManager requestDataFromAPI]; 下面就看manager的这个方法内要做什么: ma
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iOS中自动登录的设计

1.//这是登录控制器页面 - (void)viewDidLoad {     [super viewDidLoad];       //lt.iSNextAutoLogin是单利中的一个属性,用来保存下次是否自动登录     //如果是第一次使用app登录,iSNextAutoLogin默认就时NO,之后有了缓存之后就从缓存中取iSNextAutoLogin的值     LTUserInf
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tableview个人中心-布局思路

开发中遇到记录,以备后期使用个人中心-设计思路 (图片为网络图片非本人开发项目)-目前项目在研发阶段还望网友谅解 1:cell 使用多类型作为区分配置文件方式:1.将cell,中 NAME,IDENTIFIERID,ACTION,DATA 以配置文件方式,同公共参数相同,在控制器中进行实现,封装环境中进行声明,2.CELL类型区分使用IDENTIFIER进行注册.3.调用代理选中单元格代理时,获取
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什么是开发 App 的正确步骤?

在 iOS 开发中,写一个 App 很容易,但是要写好一个 App,确是要下另一番功夫。首先,我们来看一个 App 的开发要求: 写一个 App,显示出 Spotify 上 Lady Gaga 相关的所有音乐专辑,相关信息可以通过以下网址查到: https://api.spotify.com/v1/search?q=lady+gaga&type=album 需求分析 首先拿到开发要求
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BurpSuite系列之----Scanner模块(漏洞扫描)

一、简介    Burp Scanner 是一个进行自动发现 web 应用程序的安全漏洞的工具。它是为渗透测试人员设计的,并且它和你现有的手动执行进行的 web 应用程序半自动渗透测试的技术方法很相似。   使用的大多数的 web 扫描器都是单独运行的:你提供了一个开始 URL,单击‖go‖,然后注视着进度条的更新直到扫描结束,最后产生一个报告。Burp Scanner 和这完全不同,在攻击一个应
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个人初次尝试NodeJS的一个小总结

这是因为SD卡等外部存储路径是一种可拆卸的(mounted)不可执行(noexec)的储存媒介,不能直接用来作为可执行文件的运行目录,使用前应该把可执行文件复制到APP内部存储下再运行。所以使用System.load加载so时要注意把so拷贝至/data/data//下。实现一个dep数组 ,能够订阅并收到每个属性变动的通知,执行指令绑定的相应回调函数,更新视图其实和集装箱很类似,就是把那些需要放
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加权并查集

洛谷P1196 银河英雄传说 题目描述创立宣言,同年改元为宇宙历元年,并开始向银河系深处拓展。宇宙历七九九年,银河系的两大军事集团在巴米利恩星域爆发战争。泰山压顶集团派宇宙舰队司令莱因哈特率领十万余艘战舰出征,气吞山河集团点名将杨威利组织麾下三万艘战舰迎敌。杨威利擅长排兵布阵,巧妙运用各种战术屡次以少胜多,难免恣生骄气。在这次决战中,他将巴米利恩星域战场划分成30000列,每列依次编号为1, 2
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心得笔记

你擅长的语言方面问一些语言实现机制之类的比较深入的问题。数据结构与算法问几个,基础的数据结构,一般hash表、二分法、贪心什么的,如果都答上来,会问一些比较偏的。数学思维,考一些概率问题、一些巧妙的转化什么的,考察一个人的智力水平,我会问两三道题,期待能做出来一道。网络原理、组成原理、操作系统。各问一些基础问题,比如多线程、多进程、网络编程之类的,都问你一下基础的接口长什么样,你以前用过没有,有用
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Windows环境 运行EasyDarwin

流媒体平台框架下载安装Github下载下载地址:https://github.com/EasyDarwin/EasyDarwin/releases解压安装选择Windows 安装平台的安装包(下载解压) 把解压生成的文件夹重命名放在本地磁盘,我这里测试放在E盘: 介绍其中的来个批处理文件:start.bat   Windows调试运行(这个批处理文件是用来做测试Debug服务的,下载安装包的时候
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传统的MapReduce框架慢在那里

为什么之前的MapReduce系统比较慢常理上有几个理由使得MapReduce框架慢于MPP数据库: 容错所引入的昂贵数据实体化(data materialization)开销。 孱弱的数据布局(data layout),比如缺少索引。 执行策略的开销[1 2]。而我们对于Hive的实验也进一步证明了上述的理由,但是通过对Hive“工程上”的改进,如改变存储引擎(内存存储引擎)、改善执行架构
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Dynamo论文介绍

http://catkang.github.io/2016/05/27/dynamo.htmlDynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。将从背景、定位、简介、问题及解决方案几个方面介绍Dynamo的整体设计思路。背景Dynamo是在Amazon所处的应用环境中因运而生的,其需要面对的问题和场景在互联网的业务中也是类似的:大多数场景并不需要复
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【网络流24题----14】孤岛营救问题

孤岛营救问题Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBDescription1944年,特种兵麦克接到国防部的命令。要求马上赶赴太平洋上的一个孤岛,营救被敌军俘虏的大兵瑞恩。瑞恩被关押在一个迷宫里,迷宫地形复杂,但幸好麦克得到了迷宫的地形图。迷宫的外形是一个长方形,其南北方向被划分为 N行,东西方向被划分为 M列,于是整个迷宫被划分为 N×M个单元。每个单元的位
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第八弹:DRN

这是微软方面的最新研究成果, 在第六届ImageNet年度图像识别测试中,微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中获得第一名。随着CNN网络的发展,尤其的VGG网络的提出,大家发现网络的层数是一个关键因素,貌似越深的网络效果越好。但是随着网络层数的增加,问题也随之而来。首先一个问题是 vanishing/exploding gradients,即梯度的消失或发散。这就导致训练难以收敛。但是
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C#.Net Socket 网络通讯编程

 1 、理解socket 1) 、 Socket 接口是TCP/IP 网络的应用程序接口(API )。Socket 接口定义了许多函数和例程,程序员可以用它们来开发TCP/IP 网络应用程序。Socket 可以看成是网络通信上的一个端点,也就是说,网络通信包括两台主机或两个进程,通过网络传递它们之间的数据。为了进行网络通信,程序在网络对话的每一端都需要一个Socket 。 2) 、 TC
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Android 常见的设计模式

Application 单例模式 public class User { private static User user; private User(){ } public synchronized static User getInstance(){ if (user == null) { user=new User();
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第五弹:VGG

接下来讲一个目前经常被用到的模型,来自牛津大学的VGG,该网络目前还有很多改进版本,这里只讲一下最初的模型,分别从论文解析和模型理解两部分组成。一、论文解析一:摘要……从Alex-net发展而来的网络主要修改一下两个方面:1,在第一个卷基层层使用更小的filter尺寸和间隔;2,在整个图片和multi-scale上训练和测试图片。二:网络配置2.1配置2.1.1 小的Filter尺寸为3*3卷积的
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OSI七层模型详解

OSI 七层模型通过七个层次化的结构模型使不同的系统不同的网络之间实现可靠的通讯,因此其最主要的功能就是帮助不同类型的主机实现数据传输 。完成中继功能的节点通常称为中继系统。在OSI七层模型中,处于不同层的中继系统具有不同的名称。    一个设备工作在哪一层,关键看它工作时利用哪一层的数据头部信息。网桥工作时,是以MAC头部来决定转发端口的,因此显然它是数据链路层的设备。具体说:物理层:网卡,
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[DL学习笔记]从人工神经网络到卷积神经网络_3_使用tensorflow搭建CNN来分类not_MNIST数据(有一些问题)

3:用tensorflow搭个神经网络出来        为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛。其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些。从tensorflow开始吧。        关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中goo
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