简介 2013年2月11号,NASA 成功发射了 Landsat 8 卫星,为走过了四十年辉煌岁月的 Landsat 计划重新注入新鲜血液.LandSat- 8上携带有两个主要载荷:OLI和TIRS.其中OLI(全称:Operational Land Imager ,陆地成像仪)由卡罗拉多州的鲍尔航天技术公司研制:TIRS(全称:Thermal Infrared Sensor,热红外传感器),由NASA的戈达德太空飞行中心研制.设计使用寿命为至少5年. OLI技术指标 OLI陆地成像仪包括9个波

L3级自动驾驶 2020年开年 3月9日,工信部在其官网公示了<汽车驾驶自动化分级>推荐性国家标准报批稿,并拟于2021年1月1日开始实施. 按照中国自身标准制定的自动驾驶分级标准,在千呼万唤中终于落地. 中国自动驾驶分级(公示版) 行业的反应足够热烈.标准公示次日,长安正式发布量产L3级有条件自动驾驶系统,并宣布该系统将配备刚刚发布的全新车型UNI-T.掌门人朱华荣亲自出镜担当主播,表示"自动驾驶汽车已经能够让用户'脱脚'.'脱手'.'脱眼'." 长安打响头炮的同时,此前

 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的.什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像.更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见. 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力.这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构

CDN,全称为Content DeliveryNetwork,中文意为"内容分发网络"".通过将网络内容发布到最靠近用户的『边缘节点』,使不同地区的用户在访问相同页面.图片或视频时就可以就近获取. 这样能够减轻服务器的负载,也可以减少整个网络中流量分布不均的问题,既能够降低互联网公司的成本(硬件开销.能耗和管理成本),也能有效改善整个网络的性能. 所谓"边缘节点"指的是CDN服务商经过精心选择的距离用户距离最近的服务器节点,即在各地均有机房集群分布,变得仅

MemoryHierarchy  为了理解内核中的页替换算法,有必要认识linux中的存储体系分层架构.访问模式以及混合工作mixed workloads. 存储器分层架构  有两种类型的存储分层架构.第一种是我们熟知的架构:从最顶端的cpu cache 到 最顶层的RAM内存的层级结构.其中在金字塔模型的最顶端的L1级cache最靠近cpu,cpu访问它的速度也最快,但是容量却最小:而靠近金字塔底端的附近的其他cahces(这些caches可以作为L2级和/或L3级,但是仍然比RAM要快)容量

1 Varnish简介 Varnish是高性能且开源的反向代理服务器和HTTP加速器(cache server).其开发者Poul-Henning Kamp是FreeBSD核心的开发人员之一.Varnish采用全新的软件体系结构,和现在的硬件体系配合比较紧密. 当前计算机系统的内存除了主存外,还包括CPU的L1级缓存.L2级缓存,甚至还包括L3级缓存.硬盘也有缓存,而Squid的架构导致其无法做到 最佳存取,但操作系统可以实现这部分功能,所以这部分工作应该交给操作系统来处理,这就是Varnish

1.在开始多线程之前,我们先来聊聊计算机的缓存 计算机处理一个程序需要cpu处理器与存储设备的交互.但是在计算机发展的过程中,cpu处理器的处理速度不断提高,而存储设备的读写速度却没有得到与cpu同样速度的发展.为了解决这个问题,我们在处理器与存储设备之间加了一层缓存,基本上解决了cpu与存储设备速度的差别.现在的计算机缓存大体上分为三级,L1级缓存,L2级缓存,L3级缓存,其中L1,L2级缓存属于每个cpu独享,L3级缓存属于多个cpu共享.但是这也引发了一个问题,就是对于共享数据操作的一致性

参考:UG1181 Zynq-7000 Programable Soc Architrcture Porting Quick Start Guide                                                                                                                                           zynq处理器结构图 CPU MODE:At any given time

这是「解密 Stack Overflow 架构」系列的第一篇,本系列会有非常多的内容.欢迎阅读并保持关注. 为了便于理解本文涉及到的东西到底都干些了什么,让我先从 Stack Overflow 每天平均统计量的变化开始.下面的数据数来自 2013 年 11 月 12 日的统计: 负载均衡器接受了148,084,833次HTTP请求 其中36,095,312次是加载页面 833,992,982,627 bytes (776 GB) 的HTTP流量用于发送 总共接收了286,574,644,032

2017-06-12,靠着这个测试版我得以95分的成绩L0级晋级会员L2级(PS 测试两次分别获得 攻略组和 学霸组) 计划完善目标: 界面UI更新布局,现在这个布局真是** 答案和问题分开,增加语音报答案 识图的 选项 快速 识图 和普通识图 增加快捷键 百度知道答案搜索 1.3升级到1.4的测试版,计划1.5正式发布 视频获得硬币时得到的经验奖励,会在下个月的月初进行结算.结算的周期是上个月的25日凌晨0点到本月25日24点.25日后获得的经验,将在下一个结算周期进行 ping www.bi

hdu4966 GGS-DDU 有 \(n\) 个课程,每种课程有 \(a_i\) 级,一开始你每种课程都为 \(0\) 级,有 \(m\) 个升级方案:\((x,\ l1,\ y,\ l2,\ c)\) ,若你课程 \(x\) 已达到 \(l1\) 级,那么你可以花费 \(c\) 的价格,使得课程 \(y\) 达到 \(l2\) 级.求最小花费使得所有课程满级. \(n\leq50,\ m\leq2\times10^3,\ a_i\leq500\) 最小树形图 将每个课程拆为 \(a_i\)

多层次的cache结构解决了CPU和DRAM之间处理速度不一致的问题,在Intel体系架构下,CPU核心和主存DRAM之间有着三层的cache.其中一层缓存L1和二层缓存L2在CPU核心(core)中,第三层在核外.一般每个核心都有一个私有的L1级和L2级Cache,同一个物理CPU上的多个核心共享一个L3级缓存,这样的设计是出于提高内存访问性能的考虑.但是这样就有一个问题了,每个核心之间的私有L1,L2级缓存之间需要同步啊.比如,核心1上的线程A对一个共享变量global_counter进行了

原文来自:https://blogs.oracle.com/middlewareplace/entry/why_should_you_choose_oracle 1.多数据中心部署和集群 WebLogic Server 12c内置对灾难恢复架构的支持:JBoss EAP 6只能通过比较昂贵的第三方工具实现. WebLogic Server 12c支持高级LAN集群,对当机服务器的监测并内置通用的报警框架:JBoss EAP 6只有有限的LAN集群,不支持当机检测. WebLogic Server

http://mechanitis.blogspot.com/search/label/disruptor http://ifeve.com/disruptor/, 并发框架Disruptor译文 http://blog.sina.com.cn/s/blog_68ffc7a4010150yl.html, 论文译文   LMAX需要搭建high performance的交易平台, 所以需要基于并发编程模型 (并发编程模型和访问控制) 当然他们也关注类似Actor或SEDA模型, 并进行了测试, 从

缓存无处不在,所展示出的仅仅是服务器端的缓存,我们从细节层面一层层分析 但是在此之前,我们先要知道什么是缓存与为什么要使用缓存,是时候百度一波喽~ 缓存就是数据交换的缓冲区(称作Cache),当某一硬件要读取数据时,会首先从缓存中查找需要的数据,如果找到了则直接执行,找不到的话则从内存中找.由于缓存的运行速度比内存快得多,故缓存的作用就是帮助硬件更快地运行. 当然缓存不仅限于存储在内存当中,所以我们可以理解成将数据存储在快介质中并优先在快介质中查找 so,缓存的好处显而易见了,那就是查询速度变快

原文地 [伯乐在线补充]:Nick Craver 是 StackOverflow 的软件工程师 & 网站可靠性工程师. 这是「解密 Stack Overflow 架构」系列的第一篇,本系列会有非常多的内容.欢迎阅读并保持关注. 为了便于理解本文涉及到的东西到底都干些了什么,让我先从 Stack Overflow 每天平均统计量的变化开始.下面的数据数来自 2013 年 11 月 12 日的统计: 负载均衡器接受了148,084,833次HTTP请求 其中36,095,312次是加载页面 833,

NVIDIA GTC 2019在苏州金湖国际会议中心举行,由于同事有其他会议冲突,所以我代替他来参加了此次会议.作为刚接触GPU和机器学习不久的新人来说,感觉进入了一个新世界,深刻体验到技术的革新迭代之快,英伟达通过对GPU的全栈优化,实现摩尔定理的加速. 2019年12月16日~2019年12月17日 头两天主要是培训课,这个课程还比较贵,大概扫描了下,基本都在人民币1000元以上,培训有相当部分的学生.由于之前同事没有预定,但不能来了啥也不做吧,找路上认识的腾讯哥们儿用他的工牌进入了教室(迫

转自:http://www.infoq.com/cn/news/2018/05/luojisiwei 方圆 曾先后在 Cisco,新浪微博从事基础架构研发工作.十多年一直专注于后端技术的研发,在消息通信,分布式存储等方向有着丰富的经验.个人技术兴趣广泛,主要专注 Go/Java/Python 等编程语言的发展,尤其是在云计算等前沿领域的应用. 一.改造的背景 得到最早的APP就是一个单体的PHP的应用,就是图中最大的黄色块,中间蓝色块代表不同模块.下面的黄色部分代表passport 和支付系统,

阿里QA导读:新奥集团中台的陈磊为我们打开了AI测试驱动的视野,同时也深入浅出地介绍了如何打造智能化API测试框架.通过陈磊老师的分享,我们看到了AI-DT的无限可能性.以后,AI能不能代替大部分手动测试,还真说不定哦~ 大家好,我是来自于新奥集团中台的陈磊,我有可能今天是所有嘉宾里面唯一一个不是在互联网领域,我今天给大家演讲的题目是:自动的自动化,一种自动化测试装置的实现.我从以下几个方面介绍一下,我在前面先讲讲智能化测试框架现在是什么样,我们现在整个测试行业里面,付费和开源发展到什么状况.然

转自:http://www.sohu.com/a/160479216_121787 从技术和成本算笔账,自动驾驶L3过渡到L4有多难? 2017-07-28 09:34 英伟达解决方案架构师程亚冰认为,从 L3到L4则有50倍的计算量和数据量的提升,这基于现有的决策控制算法和学习技术是无法达到的.在成本方面,L4级无人驾驶汽车所需要的64线激光雷达成本高达8万美元左右,且生产技术要求水平极高.这些都为自动驾驶进入L4级别设置了短时间内难以突破的障碍. 李卓聪 / 文 民国“段子手”鲁迅先生曾说过

Surface Reflectance 高光谱图像 ↑ AVIRIS高光谱成像光谱仪采集得到的原始图像为辐亮度图像,经过校正后的L1级产品为地表辐亮度信息.但是许多时候,我们更希望知道地面目标物的反射率信息,并且这一信息应该与在地面使用地物光谱仪(如常见的ASD光谱仪)采集的反射率曲线应该一致.因此从原始的辐亮度(Radiance)图像转换生成反射率图像通常需要进行大气校正,水汽吸收校正等过程,最终消除大气传输过程中的各种干扰因素影响,得到最终的反射率曲线.需要注意的是,由于大气水汽吸收的影响,