我们说软件体系结构的时候,常常说的是静态的体系结构。众所周知,静态的体系结构在运行的时候是不会发生结构上的变更的。而每当在结构上有变更的时候,比如给软件增加一个新的功能,新的模块,都需要重新编译相关的组件并部署。由于这个部署常常需要重启软件,这给一些软件的运行维护带来了极大的挑战,比如金融类的软件系统,正常情况下不能停止运行,哪怕数秒时间,否则会产生很多麻烦。而通过动态软件体系结构,使用可以“热插拔”的插件,我们就能够实现“给奔跑的汽车换零件”。
分类: 应用开发
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1. 概述
本文以淘宝作为例子,介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则。
特别说明:本文以淘宝为例仅仅是为了便于说明演进过程可能遇到的问题,并非是淘宝真正的技术演进路径
本文转载自微信公众号:阿里技术,作者:韩帅
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程序的世界飞速发展,今天所掌握的技能可能明年就过时了,但有些知识历久弥新,掌握了它们,你在程序的海洋中就不会迷路,架构思想就是这样的知识。
本文是《架构整洁之道》的读书心得,作者将书中内容拆解后再组织,不仅加入了个人的独到见解,而且用一张详细的知识脉络图帮助大家了解整本书的精华。如果你读过这本书,可以将本文当做一次思想交流,如果你还没看过这本书,更要阅读这篇文章,相信你会得到不同于以往的启发。
我们在需要跟用户使用语音进行交互的场景中,经常需要使用到录音的功能,比如网络语音通话和语音助手等,而完整的从底层实现录音功能往往是相当困难的,通常通过调用相关API来实现。这里我们介绍一种使用Python(3.x)中的PyAudio软件包来实现录音的方法。
我们在使用C++开发相关软件、实现一些算法的时候,不可避免的会使用到STL标准库,本文对这个标准库常用的几种数据结构和算法库进行了整理。代码样例来自HowieMen,感谢。
ASRT是一套基于深度学习实现的语音识别系统,全称为Auto Speech Recognition Tool,由AI柠檬博主开发并在GitHub上开源(GPL 3.0协议)。本项目声学模型通过采用卷积神经网络(CNN)和连接性时序分类(CTC)方法,使用大量中文语音数据集进行训练,将声音转录为中文拼音,并通过语言模型,将拼音序列转换为中文文本。算法模型在测试集上已经获得了80%的正确率。基于该模型,在Windows平台上实现了一个基于ASRT的语音识别应用软件,取得了较好应用效果。这个应用软件包含Windows 10 UWP商店应用和Windows 版.Net平台桌面应用,也一起开源在GitHub上了。
矩阵的计算是并行计算里的一个很重要的问题。矩阵是一种网格化的数据,是一组同类型数值的集合,矩阵的出现,使得代数系统更完善,对各种实际问题的求解产生了巨大的作用。但是其庞大的计算量往往令人生畏,稍微大一点的矩阵,计算就变得非常繁琐,不仅仅是人,而且串行计算的程序,也同样会变得非常缓慢。这时我们就需要并行计算来解决这些问题了。
本文使用分治思想,利用主从节点方式,实现了一个并行计算的矩阵相乘程序,并将结果跟串行程序做了对比,计算了其加速比。
圆周率PI是一个很神奇的数字,自古以来,包括数学家在内的很多人都曾使用过各种各样的算法去估算PI的真实值,并且都取得了一定的成就。古巴比伦人使用3.125作为PI的近似值,约公元前1700年的古埃及人则提出PI=3.1604,中国的祖冲之(430-501)则使用355/113作为近似值,使得PI值精确到了7位数。随着计算机的问世,以及科学技术发展的需要,PI的近似值目前精确位数早已突破万亿位。PI值除了有其每一位、每两位、每三位都符合均匀分布的统计规律特性之外,还可以用来检测计算机硬件的可靠性,而且,也可以用来入门并行计算。
在很多应用场景下,我们普遍需要进行并行计算,而不仅仅是并发。举个例子,比如机器学习中,我们常常使用GPU来并行训练神经网络;在例如Hadoop这种大数据计算平台等分布式系统中,不同的计算机之间,程序的执行也是并行的;同一台计算机中,多核处理器的不同CPU内核之间的计算也是并行的,系统可以此来均衡负载以及提高速度。那么,当我们有需要的时候,也可自己通过编写并行程序来进行计算,以实现我们所需要的功能,MPI就是这样的一个框架。
在计算机系统中,进程之间有时需要进行数据的通信,但是不同进程之间的数据存储是相互隔离的,每一个进程只能访问自己占有的数据,这时候,我们就需要使用用于进程间通信的机制了。不过,除了套接字外,进程间通信的前提是两进程必须是父子进程关系,没有这种关系的进程间不能直接进行通信,而是需要利用其共同的父进程进行信息的中转。文本为计算机专业学生和从业者必学的基础知识。
进程间有以下几种通信机制: