Eureka注册中心：实现微服务架构下的服务发现与治理的艺术（一）
本系列文章简介： 在本系列文章中，我们将深入探讨Eureka注册中心在微服务架构中的应用和实践。我们将介绍Eureka的基本原理、关键特性以及配置和优化方法。同时，我们还将分享如何通过监控和日志分析来保障Eureka注册中心的稳定运行。希望通过本文的阅读，您能够更好地理解Eureka注册中心的艺术之美，并在实际项目中充分发挥其优势，实现微服务架构的高效、稳定运行。欢迎大家订阅《Java...
Appium环境安装与架构介绍
Appium架构 Appium 设计哲学 不需要为了自动化而重新编译或修改被测应用不应该让移动端自动化测试限定在某种语言或者某个具体的框架不要为了移动端的自动化测试而重新造轮子移动端自动化测试应该是开源的 Appium 架构 Appium 架构图如下： Appium 的核心是一个 Web 服务器，提供了一套 REST 的接口，接收到客户端的连接，监听到命令，在移动设备上执行这些命令，将执行结果放在 H...
MySQL的基础架构
文章目录 前言MySQL的基础架构总结 前言 你使用 MySQL 开发，你知道 MySQL 的基础架构吗？本文带你来入门MySQL 的基础架构 MySQL的基础架构 MySQL 是我们经常使用到的数据库。它的基础架构分为 server 层与存储引擎层。 server 层：用于存储除存储引擎以外的所有，比如，分析器，连接器，优化器，执行器，函数，视图等。存储引擎：用于存储读写数据的。 具体如下图，待我...
系统架构设计师-21年-上午答案
系统架构设计师-21年-上午答案 更多软考资料 https://ruankao.blog.csdn.net/ 1 ~ 10 1 前趋图(Precedence Graph)是一个有向无环图，记为:→={(Pi,Pj)|Pi must complete before Pj may strat}，假设系统中进程P={P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8}，且进程的前驱图如下，那么该前驱图可记为(...
【RISC-V DSP设计】基于CEVA DSP架构的指令集分析（二）-函数列表
目录 表3-1：定点滤波器功能 表3-2：定点快速傅里叶变换（FFT）函数 表3-3：定点数学函数 表3-4：定点三角函数 表3-5：定点向量函数 表3-6：定点矩阵函数 表3-7：浮点滤波器函数 表3-8：浮点快速傅里叶变换（FFT）函数 表3-9：浮点数学函数 表3-10：浮点三角函数 表3-11：浮点向量函数 表3-12：浮点矩阵函数 本文主要围绕数字信号处理（DSP）中的固定点滤波器函数进行了...
【RISC-V DSP设计】基于CEVA DSP架构的指令集分析（一）-总体介绍
CEVA-BX1™ DSP Library 概述 三、CEVA-BX1™ DSP Library 功能与特点 四、CEVA-BX1™ DSP Library 优势 今天开始我们继续对CEVA DSP的架构和指令集进行分析，基于对CEVA DSP的分析和了解，后续可以进行基于RISC-V内核架构的DSP指令集设计的分析。 一、引言 随着数字信号处理（DSP）技术的不断发展，越来越多的领域开始应用DSP技...
Java架构师面试篇互联网大厂数据库索引
目录 1 索引介绍和索引的种类 1.1 什么是索引？ 1.2 索引的种类 1.3 注意 1.4 在创建联合索引时，你是怎样考虑多个字段之间的顺序的? 2 什么情况下适合建索引? 3 MySQL索引具体采用的哪种数据结构呢? 4 InnoDB使用的B+树的索引模型，那么你知道为什么采用B+树吗?这和Hash索引比较起来有什么优缺点吗? 4.1 B+树的优点 4.2 和Hash索引比较起来有什么优缺点吗...
架构篇34：深入理解微服务架构 - 银弹 or 焦油坑？
文章目录 微服务与 SOA 的关系微服务的陷阱小结 微服务是近几年非常火热的架构设计理念，大部分人认为是 Martin Fowler 提出了微服务概念，但事实上微服务概念的历史要早得多，也不是 Martin Fowler 创造出来的，Martin 只是将微服务进行了系统的阐述（原文链接：https://martinfowler.com/articles/microservices.html）。不过不...
计算机网络——新型网络架构：SDN/NFV
SW/HW）：这里指的是交换机内部的软件和硬件，它们负责处理路由表、ACL规则等，以及所有决定网络流量如何通过交换机的逻辑。 1.2 SDN节点(SDN Node) 这幅图说明了SDN架构的基本组成部分。在SDN中，控制层（Control Plane）与数据层（Data Plane）是分开的。 SDN控制器：控制器是SDN架构的核心，它负责决定网络中的数据包如何流动。控...
深度学习的新进展：从模型架构到应用领域的创新
引言： 深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了令人瞩目的进展。通过模拟人类大脑的学习过程，深度学习模型能够从大量数据中提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。本文将探讨深度学习在模型架构、算法优化以及应用领域的新进展，展示其在人工智能领域的巨大潜力。 第一部分：深度学习模型架构的新进展（800字） - 卷积神经网络（CNN）的创新：近年来，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了重要突破。例如，...