SpringCloud-微服务项目架构
Spring Cloud 微服务项目架构随着互联网技术的快速发展，微服务架构逐渐成为了构建复杂系统的一种主流方式。微服务架构将应用程序拆分为多个小的、独立的服务，每个服务都可以独立部署和扩展。Spring Cloud 是一系列工具的集合，它为基于 Spring Boot 的微服务架构提供了通用的解
分布式
![一次讲清模型并行、数据并行、张量并行、流水线并行区别nn.DataParallel[分布式]](http://img.makehui.com/584.jpg)
一次讲清模型并行、数据并行、张量并行、流水线并行区别nn.DataParallel[分布式]
在深度学习模型训练过程中，随着模型复杂度和数据集规模的增加，单一设备（如单个 GPU）往往无法高效地完成训练任务。为了解决这个问题，研究人员和工程师们提出了多种并行策略，包括模型并行、数据并行、张量并行和流水线并行等。下面我们将逐一介绍这些并行策略及其区别。一、模型并行模型并行是将一个模型的不同
大数据-78 Kafka 集群模式 集群的应用场景与Kafka集群的搭建 三台云服务器
Kafka集群模式及其应用场景Kafka是一种高吞吐量的分布式消息队列系统，广泛应用于大数据实时处理和数据传输的场景。在现代企业中，Kafka的集群模式通过将多个Kafka broker连接在一起，提供了更高的可用性和扩展性。以下是关于Kafka集群的应用场景及其搭建过程的详细说明。应用场景
CentOS7安装部署Nginx服务（超详细）
在本篇文章中，我们将详细介绍如何在CentOS 7上安装和部署Nginx服务。Nginx是一款高性能的HTTP和反向代理服务器，常用于提供静态内容和负载均衡等功能。下面我们将从环境准备、Nginx安装、配置及启动等多个方面进行介绍。环境准备更新系统 首先，我们需要确保CentOS系统是最
2018年系统架构师案例分析试题四
2018年系统架构师案例分析试题四案例背景某互联网公司计划上线一款新的在线教育平台，具备课程管理、用户管理、支付系统等基本功能。公司希望系统架构能够支持高并发请求，并具有良好的扩展性和维护性。为了实现这些目标，需要设计一个合理的系统架构。需求分析在设计架构之前，我们需要明确系统的主要功能模块
计算思维：串行、并行、分布式云计算、GPU
计算思维是一个重要的概念，它不仅仅涉及到计算机科学，还涉及到如何将计算的方法应用于日常生活和各个领域。在现代计算中，串行、并行和分布式计算是三个非常重要的概念。尤其是在云计算和图形处理单元（GPU）的快速发展下，这些计算方式得到了广泛的应用。本文将对这四个概念进行简要介绍，并给出相关的代码示例。1
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新
在现代大数据处理架构中，Apache Spark Streaming与Apache Kafka的结合使用，被广泛应用于实时数据流处理。Kafka作为高吞吐量的消息队列，能够有效处理大量实时数据，而Spark Streaming则提供了强大的流数据处理能力。然而，处理Kafka数据时，有效管理Offs
大数据-105 Spark GraphX 基本概述 与 架构基础 概念详解 核心数据结构
Spark GraphX 基本概述与架构基础概念详解在大数据处理的领域中，Spark GraphX 是 Apache Spark 的一个组件，专门用于图形处理和图计算。随着社交网络、推荐系统和知识图谱等应用的发展，图形数据的处理变得越来越重要。GraphX 提供了一个高效、灵活的框架，使得用户可以
并行哈希表的设计与实现：性能优化与分布式扩展
并行哈希表的设计与实现：性能优化与分布式扩展引言随着大数据时代的到来，高效的数据存储与访问变得尤为重要。哈希表作为一种高效的数据结构，因其优秀的查找和插入性能被广泛使用。然而，当我们需要应对大规模数据时，单个哈希表可能无法满足要求，因此并行哈希表的设计与实现成为了研究的热点。并行哈希表的设计
kafka配置多个消费者groupid kafka多个消费者消费同一个partition（java）
在Apache Kafka中，消费者组（consumer group）是一个重要的概念。消费者组可以让多个消费者共同消费同一个主题（topic）中的消息。每个消费者组可以拥有多个消费者，但在同一个消费者组内，每个分区（partition）只能被一个消费者消费。为了实现多个消费者消费同一个分区，我们需
