持续感知系统在边缘计算的应用

随着边缘计算技术的兴起，各种各样的感知系统给人类带来了便捷高效的生活。以日常使用的手机为例，工程师为其置入了各种各样的传感器，并通过运行其上的机器学习算法，部署了很多便捷的功能。例如，很多手机正面有一个光学传感器，当监测到使用者抬起手机时，系统通过智能算法做出判断并自动亮屏。大部分手机还配备了麦克风和智能语音助手，用户可以通过语音指令解锁手机或者下达各种任务。除此之外，很多手机配备了磁力传感器，据此来获得手机姿态来自动调整屏幕方向。

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网易有数机器学习平台批调度与k8s调度系统的深度解析

近几年来，AI和大数据异常火热，伴随着AI经常出现的一个词就是机器学习平台，作为一个机器学习平台，平台提供训练所需要的硬件资源，平台支持使用tfjob分布式训练任务训练模型，由于平台部署在私有集群，所以集群内项目的资源是有限的，在项目初期，项目训练任务不多的时候，每个任务都能获取足够的资源进行训练。

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智能化战争与无人系统技术的发展

本文对军事领域无人系统技术的发展现状进行了综合评述，并对未来研究进行了展望。首先分析未来战争的发展趋势，指出未来战争将是智能化战争，并且无人系统是未来战争的主力军。随后通过列举美国在军用无人系统技术领域的发展现状，说明美国正在分布式、多域作战概念牵引下大力推动无人系统智能化技术的发展。最后从无人平台的智能化、武器系统的智能化及作战运筹的智能化三个方面对无人系统技术在未来智能化战争中的应用给出建议。综述表明，智能化协同的无人系统集群作战是未来战争的主要形态，人工智能、分布式是当前以及未来一段时间内无人系统技术的研究热点。

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主流微服务全链路监控系统实战

APM 组件服务的影响应该做到足够小。服务调用埋点本身会带来性能损耗，这就需要调用跟踪的低损耗，实际中还会通过配置采样率的方式，选择一部分请求去分析请求路径。在一些高度优化过的服务，即使一点点损耗也会很容易察觉到，而且有可能迫使在线服务的部署团队不得不将跟踪系统关停。

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深度学习加速综述：算法、编译器、体系结构与硬件设计

NeurlPS2019 大会的「Efficient Processing of Deep Neural Network:fromAlgorithms to Hardware Architectures」的演讲概括性地介绍了目前深度学习加速领域的进展，看后觉得这个演讲的逻辑清晰，于是想结合演讲ppt内容和近期调研的一些加速器相关内容，总括性地理一下深度学习加速领域的内容。首先关于深度学习加速，一般会想到的就是关于深度学习加速器的硬件设计，但其实更宽泛地讲，从算法顶层，到编译器，到体系结构，硬件最底层都有涉及。

2022-01-18
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分布式系统的一些基础理论

我们先从服务部署架构的发展历程说起，其实无非就是集中式和分布式，集中式就是说，什么我都是由一台机器搞定的。分布式就是多台服务器联合完成。所以在一开始的时候一般都是从一台服务器开始，将我们的服务部署上去，然后就是一些老套路，Web 应用就部署在 Tomcat 上开放 8080 端口提供服务，然后它需要的一个数据库服务就开放 3306 端口提供。它的优点就在于结构，部署，项目架构都比较简单。

2022-01-18
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抗住千万流量的大型分布式系统架构设计

对已知问题有有效的解决方案，对未知/潜在问题建立发现和防御机制。对于安全问题，首先要提高安全意识，建立一个安全的有效机制，从政策层面，组织层面进行保障，比如服务器密码不能泄露，密码每月更新，并且三次内不能重复；每周安全扫描等。以制度化的方式，加强安全体系的建设。同时，需要注意与安全有关的各个环节。安全问题不容忽视，包括基础设施安全，应用系统安全，数据保密安全等。

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分布式系统互斥性与幂等性问题的分析与解决

分布式环境下的业务场景纷繁复杂，要解决互斥性和幂等性问题还需要结合当前系统架构、业务需求和未来演进综合考虑。Cerberus分布式锁和GTIS也会持续不断地迭代更新，提供更多的引擎选择、更高效可靠的实现方式、更简捷的接入流程，以期满足更复杂的使用场景和业务需求。

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