Dragonfly 是一款基于 P2P 的智能镜像和文件分发工具.它旨在提高文件传输的效率和速率,最大限度地利用网络带宽,尤其是在分发大量数据时,例如应用分发.缓存分发.日志分发和镜像分发. 在阿里巴巴,Dragonfly 每个月会被调用 20 亿次,分发的数据量高达 3.4PB.Dragonfly 已成为阿里巴巴基础设施中的重要一环. 尽管容器技术大部分时候简化了运维工作,但是它也带来了一些挑战:例如镜像分发的效率问题,尤其是必须在多个主机上复制镜像分发时. Dragonfly 在这种场景下能…
基于ESP32的智能家居管理系统的设计与实现 ESP32的智能家居管理系统访问链接: https://www.cnblogs.com/easyidea/p/13101165.html 一.需求分析 1.1硬件需求 1.1.1 蓝牙收发数据 1.1.2 网络收发数据 1.1.3 传感器检测 1.1.4 开关控制 1.1.5 PWM电机控制 1.1.6 舵机控制 1.1.7 OLED显示 1.1.8 自动控制 1.2 微信小程序需求分析 1.2.1 用户登录 1.2.2 设备管理 1.2.3 数据修…
随着现代家庭用火.用电量的增加,家庭火灾发生的频率越来越高.家里一旦发生火灾,如果出现扑救不及时.灭火器材缺乏.以及在场人惊慌失措.逃生迟缓等不利情况下,最终就会导致产生重大的生命财产的损失. 消防部门的统计显示,在所有的火灾比例中,家庭火灾已经占到了全国火灾的30%左右.家庭起火的原因林林种种,可能在我们注意得到的地方,也可能就隐藏在我们根本就注意不到的地方.所以为了保护家庭人身财产的安全,为了悲剧不再上演,研究家庭火灾的特点及防火对策,对于预防家庭火灾,减少火灾损失具有很重要的现实意义. 本…
Dragonfly 是一个由阿里巴巴开源的云原生镜像分发系统,主要解决以 Kubernetes 为核心的分布式应用编排系统的镜像分发难题.随着企业数字化大潮的席卷,行业应用纷纷朝微服务架构演进,并通过云化平台优化业务管理.Dragonfly 源于阿里巴巴,从实际落地场景出发,前瞻性地解决了云原生镜像分发的__效率.流控与安全__三大难题. Dragonfly 目前承载了阿里全集团 90%以上的文件下载任务.日分发峰值达到 1 亿次,100%成功支撑双十一营销活动数据抵达数万台机器,github…
3月28日,云栖大会·深圳峰会现场,阿里云发布并现场演示了阿里视频云最新8K互联网直播解决方案.这是全球发布的首个8K视频云解决方案,也是全球首次8K互联网视频直播. 视频地址:https://v.qq.com/x/page/v0618atp7nr.html 舞台的屏幕上显示了从1300公里以外的阿里巴巴杭州园区传输回来的直播图像视频.现场观众清晰地看到了景泰蓝淘公仔的精致画面.海外的小伙伴也忍不住手动点赞. 下面我们将详细解读阿里视频云8K解决方案背后的技术是如何实现8K直播的. 8K是什么?…
本文为<Cube 技术解读>系列第三篇文章,之前上线的<支付宝新一代动态化技术架构与选型综述>与<Cube卡片技术栈解读>欢迎大家回顾. 魔方卡片(Cube)已在「支付宝」App 中被广泛应用,同时,现已支持在 mPaaS 侧对外商业化输出,欢迎广大开发者登录 mPaaS 控制台体验及使用. 而 Cube 小程序则是 Cube 技术除了魔方卡片(Cube)外的另外一种形态,将主要应用与智能电视.POS 机以及其他 IoT 领域,目前还在研发打磨中,欢迎广大开发者交流探讨…
基于循环神经网络(RNN)的智能聊天机器人系统 本设计研究智能聊天机器人技术,基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统,系统将由以下几个部分构成:制作问答聊天数据集.RNN神经网络搭建.seq2seq模型训练.智能聊天.经过实验,确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应,且回复可以模仿朋友的语气风格. 关键词: RNN神经网络: seq2seq模型: 聊天机器人:TensorFlow: 一.设计目标 1.掌握聊天机器人系统原理: 2.掌握循环神经网络(RNN)原理: 3.掌握循环神经…
#include <dht11.h>//dht11库 #include <MsTimer2.h>               //定时器库的 头文件 #include <Wire.h> #include <LiquidCrystal_I2C.h> //引用I2C库 LiquidCrystal_I2C lcd(0x3F,16,2);    //设置LCD1602设备地址,这里的地址是0x3F,一般是0x20,或者0x27,具体看模块手册 int PIRpin=…
摘要:本文提出一种基于局部特征保留的图卷积网络架构,与最新的对比算法相比,该方法在多个数据集上的图分类性能得到大幅度提升,泛化性能也得到了改善. 本文分享自华为云社区<论文解读:基于局部特征保留的图卷积神经网络架构(LPD-GCN)>,原文作者:PG13 . 近些年,很多研究者开发了许多基于图卷积网络的方法用于图级表示学习和分类应用.但是,当前的图卷积网络方法无法有效地保留图的局部信息,这对于图分类任务尤其严重,因为图分类目标是根据其学习的图级表示来区分不同的图结构.为了解决该问题,这篇文章提…