1.简述GitGit是一种分布式版本控制系统，它允许多个开发者在任何时间，从任何地点对代码进行编辑和分享，而不会互相干扰。Git通过跟踪和管理代码的历史版本，帮助团队协作开发复杂的项目。

cap理论：一致性(C)：指在分布式系统中，所有节点在同一时刻存储的数值是一样的。举例：访问a节点和访问b节点都能得到一致的响应结果。可用性(A)：指在访问服务器时能很快得到响应，但不保证数据正确性。

2PC：两阶段提交协议。事务分为提交和执行两个阶段。阶段一：协调者发送事务的请求到事务的执行方，执行方执行事务并记录undo和redo，但不提交事务。然后返回执行情况。阶段二：协调者发送提交事务请求到各执行方，让各方提交事务或者回滚事务。存在问题：1）协调者是个单点问题。2）如果第二阶段超时了会导致脏数据。3PC:两阶段协议的改进。二阶段一来就开始执行执行事务，如果有人不能执行这样会导致占用资源。

//git-scm.com本文主要是Git教程|廖雪峰的学习总结常用Git命令清单|阮一峰ProGitgit-cheat-sheetauthor:gyc514893758git简介什么是gitgit是分布式版本控制系统对于一个项目

RPC抽象了网络通信的细节，使得开发分布式系统更为简便。2.RPC的工作原理RPC的工作原理包括几个关键步骤：接口定义、客户端代理生成、服务端桩（stub）生成、通信、服务执行和返回结果。

Git是一个分布式版本控制系统，用于管理和跟踪计算机文件的变化。它最初是由LinusTorvalds开发的，用于管理Linux内核的开发。

该模式通常用于需要多线程服务器的分布式系统中。此外，客户应用，比如窗口系统和网络浏览器，采用主动对象来简化并发和异步的网络操

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深度学习和机器学习，作为人工智能领域的两个重要分支，常常被人们相提并论。虽然它们在很多方面都有共同之处，但也有各自的特点和优势。

从今天开始陆续连载一些深度学习的基础，包括概念，数学原理，代码，最近也确实没什么热点可以蹭先看机器学习和深度学习的对比："数据和特征决定了机器学习的上限，而模型与算法则是逼近这个上限而已"，机器学习和深度学习的本质区别之一是特征工程

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使用MinIO可以轻松地扩展存储容量，支持高并发、分布式的对象存储，并且拥有各种强大的功能（如访问控制、加密等）。

分布式锁的使用场景：超卖问题库存一定的商品，在并发请求时即存在超卖问题，例如：大促、秒杀单进程解决方案在同一进程下，只需要通过java内置的锁Synchronized和ReentranLock即可。

ZooKeeper是Apache的一个顶级项目，为分布式应用提供高效、高可用的分布式协调服务。ZooKeeper本质上是一个分布式的小文件存储系统。

文章目录分布式锁的应用场景及实现1.应用场景2.分布式锁原理3.分布式锁的实现3.1基于数据库分布式锁的应用场景及实现1.应用场景电商网站在进行秒杀、特价等大促活动时，面临访问量激增和高并发的挑战。

无论是在日常的数据处理、配置文件管理、大规模数据分析，还是在复杂软件开发、网络通信及分布式存储解决方案中，对文件的操作能力都是程序员必备的基本功。

随着技术的不断发展，区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术，正逐渐成为数字世界的核心。Web3作为区块链技术的重要组成部分，正在引领着数字化时代的变革，其影响已经开始渗透到我们生活的方方面面。

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门（ForgetGate）遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为：ft=σ(Wf⋅

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是，BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中，我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络（RNN），通过引入门控机制

循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息，并且

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题，研究人员提出了新的模型，其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现，并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验，最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种

一、服务端（Server-side）和客户端（Client-side）服务端和客户端是指在分布式系统或网络应用中相对的两个部分。是指在计算机网络中不同角色的两个主要实体。

WGCLOUD是一个高性能的分布式监控系统，server基于springboot架构开发，agent采用go开发，核心模块包括：主机监控，ES集群监控，CPU监控，CPU温度监控，大屏看板，docker

简单的最大似然法根本无法求出所有的参数，这样PM也就没法计算。**这里就要召唤出之前的EM大法，首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化，计算出各个PM（即γji，第i个样本属于j类），再最大化似然函数（即LL（D）分别对α、u和∑求偏导），对参数进行迭代更新**。高斯混合聚类的算法流程如下图所示：密度聚类则是基于密度的聚类，它从样本分布的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接性（密度可达

ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，由雅虎创建，是GoogleChubby的开源实现。

是一个以内存为核心的开源分布式存储系统，也是目前发展最迅速的开源大数据项目之一。

一、核心内容解析1、云计算与分布式架构的新发展随着云计算技术的不断成熟，分布式架构已成为大型系统建设的标配。本次

而在人工智能领域，像机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、数据科学家等方向的

开头jenkins主要用来做持续集成，原理是开发人员将代码提交到git后，点击jenkins构建会通过mvn将代码打包成war包，然后自己写一些脚本，发布到具体的应用，实现开发环境自动化部署搭建1.前提条件：已安装jdk已安装maven2.官方下载war将war部署到tomcat中，启动tomcat3.修改配置文件/var/lib/jenkins/config.xml1、这个权限对应“任何用户可以

目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法

下面通过开发一个HarmonyOS的多端分布式表白应用来实现设备之间的相互联动。项目介绍H5页面可以实现一些比较特殊的页面效果，所以选择在应用中集成H5页面。

万维网：WWW（worldwideweb）万维网并非某种特殊的计算机网络，是一个大规模的、联机式的信息贮藏库，使用链接的方法能非常方便地从因特网上的一个站点访问另一个站点（超链技术），具有提供分布式服务的特点

一、初识HBaseHBase是一个面向列式存储的分布式数据库，其设计思想来源于Google的BigTable论文。HBase底层存储基于HDFS实现，集群的管理基于ZooKeeper实现。

网站如何做分布式（集群）的大纲概念分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。分布式中的每一个节点，都可以做集群。而集群并不一定就是分布式的。

redis是什么redis能干嘛分布式缓存内存储存和持久化redis支持异步将内存中的数据写到硬盘上，同时不影响继续服务如果断电，redis可以自主把内存里的数据写入硬盘，下次有电直接找回，不用再从mysql

管理开发项目的人力资源代码资源文档资源基础功能：1.保存和管理软件2.提供客户端工具进行访问3.提供不同版本文件的比对功能不怕中央服务器出问题：分布式版本控制(git).git文件夹是本地仓库再次对本地文件修改

一.微服务1.单体架构和分布式架构单体架构分布式架构根据业务功能对系统进行拆分，每个业务模块作为独立项目开发，成为一个服务优点：缺点：服务拆分力度、服务集群地址如何维护、服务之间实现远程调用、服务健康状态如何感知微服务特点

蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方

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机器学习实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门机器学习的课程，于是使用jupyter写这门课的作业，顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客，并将专栏博客链接汇总到这里。

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。

点击进入专栏：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认，由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的

概要在大数据时代，处理高维数据集的需求越来越迫切，尤其是在机器学习、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索，即找到与给定数据点最接近的数据点。

CDN（ContentDeliveryNetwork）是一种分布式网络架构，旨在提供快速、安全和高效的内容传输和分发服务。

1.理解服务容错与熔断1.1服务容错的概念和重要性在分布式系统中，由于各种原因（例如网络延迟、服务故障等），服务之间的通信可能会出现故障或者延迟。

1.介绍SpringCloudRibbon1.1什么是SpringCloudRibbonSpringCloudRibbon是Netflix开源的负载均衡器，它为分布式服务提供了客户端负载均衡的功能。