03 2018 档案
摘要：一、磁盘 I/O 的概念 I/O 的概念，从字义来理解就是输入输出。操作系统从上层到底层，各个层次之间均存在 I/O。比如，CPU 有 I/O，内存有 I/O, VMM 有 I/O, 底层磁盘上也有 I/O，这是广义上的 I/O。通常来讲，一个上层的 I/O 可能会产生针对磁盘的多个 I/O，也就是
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摘要：Hype cycle The hype cycle is a branded graphical presentation developed and used by the American research, advisory and information technology firm Ga
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摘要：拜占庭将军问题（Byzantine Generals Problem），是由莱斯利·兰波特在其同名论文[1]中提出的分布式对等网络通信容错问题。 在分布式计算中，不同的计算机通过通讯交换信息达成共识而按照同一套协作策略行动。但有时候，系统中的成员计算机可能出错而发送错误的信息，用于传递信息的通讯网络
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摘要：CAP定理的常规解释是任何分布式系统只能在一致性(Consitency)，可用性(Availability)和分区容忍性(Partition Tolerance)中三选二。这个解释很让人费解，笔者在看了一些文章后谈谈我对它的理解，还请斧正。 从问题出发 假设我们用一台服务器A对外提供存储服务，为了避
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摘要：一直弄不懂，管道不就是把前一个命令的结果作为参数给下一个命令吗，那在 | 后面加不加xargs有什么区别NewUserFF 写道:懒蜗牛Gentoo 写道:管道是实现“将前面的标准输出作为后面的标准输入”xargs是实现“将标准输入作为命令的参数” 你可以试试运行： 代码:echo "--help"
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摘要：http://server.51cto.com/sCollege-198840.htm 从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构(SMP：Symmetric Multi-Processor)，非一致存储访问结构(NUMA：Non-Uniform Memory Access
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摘要：一 . 为什么需要Vxlan 1. vlan的数量限制 4096个vlan远不能满足大规模云计算数据中心的需求 2. 物理网络基础设施的限制 基于IP子网的区域划分限制了需要二层网络连通性的应用负载的部署 3. TOR交换机MAC表耗尽 虚拟化以及东西向流量导致更多的MAC表项 4. 多租户场景 I
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摘要：Weighted Sum Approach 该方法给出的表达式为： 首先，λ被称之为权重向量，观察和式，这完全就是m维向量的点乘公式嘛。具体的说，在目标空间中，把算法求出的一个目标点和原点相连构造成一个向量，此时，该方法的做法是将该向量与对应权重向量点乘，由向量点乘的几何意义可知，所得的数为该向量在
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摘要：http://blog.51cto.com/linkinsds/416738 HA全称High Availability。它是VMware的企业应用环境中用来保障企业级应用的不间断运行需求所产生的一个组件。 HA允许一个集群中在资源许可的情况下，将出现故障的ESX主机上面的VM在其他的主机上启动起来
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摘要：技术途径 业界就该问题定义为虚拟机内存复用（复用干嘛？ 当然是为了跑更多的虚拟机呀！） :memory overcommit.围绕次问题主要有4种技术手段,下面简要介绍和分析: 1 气泡驱动（ballooning driver） 利用预装在用户虚拟机中的前端驱动程序，偷取guest os的内存贡献给
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摘要：均匀访存模型UMA 均匀访存模型（UMA）中，所有的物理存储器被均匀共享，即处理器访问它们的时间是一样的。这种系统因为高度的资源共享也被称为紧耦合系统（Tightly Coupled System）。 非均匀访存模型NUMA 非均匀访存模型（NUMA）的特点是：被共享的存储器物理上是分布式的，所有这
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摘要：Petri网是一种适合于系统描述和分析的数学模型，主要描述异步和并发关系。（或者Petri网是对离散并行系统的数学表示，适用于描述异步的，并发的计算机系统模型。） Petri网模型自然，直观，简单易懂的描述了在分析并行系统的状态行为的技术。 Petri网主要用于：计算机协议模型、柔性系统模型、计算机
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摘要：In cryptography, forward secrecy (FS), also known as perfect forward secrecy (PFS), is a property of secure communication protocols in which compromis
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摘要：问题描述 这几天在用TensorFlow搭建一个神经网络来做一个binary classifier，搭建一个典型的神经网络的基本思路是： 定义神经网络的layers(层)以及初始化每一层的参数 然后迭代： 前向传播（Forward propagation） 计算cost（Compute cost）
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摘要：搭建普通的卷积CNN网络。 nan表示的是无穷或者是非数值，比如说你在tensorflow中使用一个数除以0，那么得到的结果就是nan。 在一个matrix中，如果其中的值都为nan很有可能是因为采用的cost function不合理导致的。 当使用tensorflow构建一个最简单的神经网络的时候
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摘要：Returns the index with the largest value across axis of a tensor. input is a Tensor and axis describes which axis of the input Tensor to reduce across
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摘要：In this step-by-step Keras tutorial, you’ll learn how to build a convolutional neural network in Python! In fact, we’ll be training a classifier for h
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摘要：A z-score (aka, a standard score) indicates how many standard deviations an element is from the mean. A z-score can be calculated from the following f
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