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浅谈小机下移之NUMACPU及应用部署

NUMA是NonUniform Memory AccessArchitecture非统一内存访问架构的缩写。在此之前是对称多处理器(SMP)架构,即服务器中各CPU都是对称的,共享相同的物理内存、IO等资源,每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的,SMP通常也被称为一致存储器访问架构(UMA)。SMP这种共享的架构决定了SMP的扩展能力有限,任何一个共享的环节出现瓶颈都会影响扩展能力,特别是内存资源,每个CPUCore都是通过共享的北桥控制器来访问内存,随着core数量的增加,内存访问冲突也会成倍增加,容易造成CPU资源的低效浪费, 即使增加CPU,性能也无法得到线性增长。

  • 2022-01-05
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系统安全漏洞修复认识思考

说到安全,大家经常谈的可能是网络安全、纵深防御、主动自适应防御这些偏宏观的话题,也深知系统安全漏洞的危害、及时修复的必要性。 本文将以微观角度,从G行系统安全漏洞修复实践出发,阐明漏洞修复分析评估及基本原则,经验总结思考及未来展望。抛砖引玉,希望能和大家重新认识和理解系统安全漏洞修复工作,更加重视安全漏洞工作,共同改进和提升漏洞修复工作方式、技术手段和效率。

  • 2022-01-05
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探索RocketMQ主备同步机制

RocketMQ是一款开源的分布式消息中间件,在互联网及传统行业中应用广泛。作为分布式系统,RocketMQ通常以集群模式建设,从而为上层应用提供消息生产、消费的负载均衡及消息系统的高可用性。RocketMQ通过Master-Slave间的数据复制实现了数据安全,从而保证了消息数据的高可用性。

  • 2022-01-05
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长纤维复合材料乘用车后排座椅骨架轻量化设计

以某款乘用车后排座椅骨架为例,采用长纤维复合材料(LFT)替换金属,在其初始结构无法满足GB15083-2006法规要求的前提下,采用拓扑优化方法分析座椅骨架的重点设计区域和传力路径,提出采用长纤维复合材料的座椅骨架新结构,并利用CAE 仿真技术进行了验证。结果表明,新结构不仅能很好地满足法规要求,且质量相对金属结构减轻了约10 %,轻量化效果明显。

  • 2022-01-04
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碳纤维复合材料汽车零部件开发与前景探讨

汽车工业的快速发展,给人们带来交通便利的同时,也面临着环境污染和能源紧缺等问题,为了应对这些问题,使汽车工业的可持续发展,节能减排已经成为汽车工业的重要研究课题。研究显示,若汽车整车重量降低10%,燃油效率可提高6%-8%;汽车整备质量每减少100公斤,百公里油耗可降低0.3-0.6升,二氧化碳排放可减少约10克/公里。因此,汽车轻量化是节能减排的重要手段,在保证汽车的强度和安全性能的前提下,尽可能地减轻汽车的整备质量,从而提高汽车的动力性,减少燃料消耗,降放排气污染。目前汽车轻量化主要有2种途径,一是结构设计优化,提供对车身的结构及骨架进行优化设计,优化结构形式,以达到减重目的。二是通过轻质高强材料替换传统材料,从而达到减重目标。自从1953年世界上第一台FRP汽车—GM Corvette制造成功以后,随着复合材料技术的不断进步,复合材料作为汽车轻量化中应用得到了快速发展,欧美日等汽车发达国家,都已在汽车中大量采用复合材料,碳纤维复合材料也在逐步进入汽车领域,必将成为汽车复合材料的发展趋势。

  • 2022-01-04
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混凝土表面蜂窝麻面的防制措施

混凝土外观质量是指以水泥和水组成的水泥浆体为粘结介质,通过振捣密实,将分散其间的不同粒径的粗细集料胶结在设计的容积内,使其硬化成为一种具有一定力学性能的人工石材,外表色泽一致,平整光洁,接缝平顺,棱角分明,防止出现蜂窝、麻面、露筋、裂缝、胀模、掉角等外观缺陷。

  • 2022-01-04
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6G的星地融合一体化组网展望

多层复杂跨域组网会导致网络架构设计困难,大尺度空间传播环境会导致传输效率低,以及卫星的高速运动会导致网络拓扑高动态变化,进而导致业务质量难以保障,这些都是 6G 星地融合组网所面临的巨大挑战。要解决这些问题,需要从星地融合的网络架构、星地融合的空口传输、星地融合的组网方式以及星地融合的频率管理这 4 个方面实现关键技术突破。

  • 2022-01-04
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万字详解5G车联网技术

5G车联网技术主要涉及车载设备、路侧设施、网络、云平台、安全和高精度定位。车联网车载设备有前装和后装不同的产品形态;路侧设施包括4G/5G蜂窝基站通信基础设备、C-V2X专用通信基础设施、路侧智能设施、MEC(多接入边缘计算/移动边缘计算)设备;网络层面在5G时代会重点部署网络切片;云平台考虑分级部署,并建设云控平台;安全方面将从网络通信、业务应用、车载终端和路侧设备三个方面保障;高精度定位通过GNSS或其差分补偿RTK、无线电(例如蜂窝网、局域网等)、惯性测量单元、传感器以及高精度地图实现。

  • 2022-01-04
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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