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扩展适配
70
2024-11-19
《Apache Dubbo 3.3 教程》
扩展适配 一切皆可扩展 基于扩展点的微服务生态 协议通信层 Protocol Serialization 流量管控层 Filter Router Load Balance 服务治理层 Registry Config Center Metadata Center 自定义扩展示例 更多扩展点 扩展适配 扩展适配 Dubbo ...
高可用 FAQ
159
2024-06-16
《TiDB v8.1 中文文档》
高可用常见问题 TiDB 数据是强一致的吗? TiDB 是否提供三中心跨机房多活部署的推荐方案? 高可用常见问题 本文档介绍高可用相关的常见问题。 TiDB 数据是强一致的吗? 通过使用 Raft 一致性算法 ,数据在各 TiKV 节点间复制为多副本,以确保某个节点宕机时数据的安全性。 在底层,TiKV 使用复制日志 + 状态机 (State...
跨机房部署拓扑结构
429
2021-12-04
《TiDB v5.3 用户手册》
跨数据中心部署拓扑 拓扑信息 拓扑模版 关键参数配置 TiKV 参数 PD 参数 title: 跨数据中心部署拓扑 summary: 介绍跨数据中心部署 TiDB 集群的拓扑结构。 跨数据中心部署拓扑 本文以典型的两地三中心为例,介绍跨数据中心部署的拓扑以及关键参数。本文示例所涉及的城市是上海(即 sha )和北京(即 bja 和 bjb...
概述
1235
2021-01-10
《OceanBase v2.2.30 官方教程》
OceanBase 数据库是阿里巴巴和蚂蚁集团不基于任何开源产品,完全自研的原生分布式关系数据库软件,在普通硬件上实现金融级高可用,首创“三地五中心”城市级故障自动无损容灾新标准,具备卓越的水平扩展能力,全球首家通过 TPC-C 标准测试的分布式数据库,单集群规模超过 1500 节点。 产品具有原生分布式、强一致性、高度兼容 Oracle/MySQL 等特...
概述
1086
2021-06-02
《OceanBase v3.1.1 官方教程》
OceanBase 数据库是阿里巴巴和蚂蚁集团不基于任何开源产品,完全自研的原生分布式关系数据库软件,在普通硬件上实现金融级高可用,首创“三地五中心”城市级故障自动无损容灾新标准,具备卓越的水平扩展能力,全球首家通过 TPC-C 标准测试的分布式数据库,单集群规模超过 1500 节点。 产品具有原生分布式、强一致性、高度兼容 Oracle/MySQL 等特...
Dubbo
1407
2019-05-18
《Rainbond v3.7 文档手册》
Dubbo架构 说明 调用关系 特点 连通性 健状性 伸缩性 升级性 节点角色说明 其他微服务架构支持 1.Dubbo概述 2.Dubbo示例 3.部署到云帮 Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架,它最大的特点是按照分层的方式来架构,使用这种方式可以使各个层之间解耦合(或者最大限度地松耦合)。从服务模型的角度来看...
RBF算法
2612
2021-04-11
《Deeplearning Algorithms Tutorial(深度学习算法教程)》
Deeplearning Algorithms tutorial RBF神经网络 RBF的应用领域 RBF优点 RBF缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别...
应用级服务发现
17
2024-11-19
《Apache Dubbo 3.3 教程》
Dubbo3 应用级服务发现设计 Objective Background Proposal Dubbo3 应用级服务发现设计 应用级服务发现设计 Objective 显著降低服务发现过程的资源消耗,包括提升注册中心容量上限、降低消费端地址解析资源占用等,使得 Dubbo3 框架能够支持更大规模集群的服务治理,实现无限水平扩容。 适配底层基...
Docker compose部署
816
2022-06-29
《Seata v1.5 使用教程》
使用 docker-compose 部署 Seata Server 注意事项 快速开始 无注册中心,file存储 无注册中心,DB存储 nacos注册中心,db存储 高可用部署 环境变量 使用 docker-compose 部署 Seata Server 注意事项 避免直接拉取latest版本镜像,latest版本并不一定是relea...
k-means聚类算法
1453
2018-03-27
《面向程序员的数据挖掘指南》
k-means聚类算法 登山式算法 误差平方和(SSE) k-means++ k-means聚类算法 使用k-means算法时需要指定分类的数量,这也是算法名称中“k”的由来。 k-means是Lloyd博士在1957年提出的,虽然这个算法已有50年的历史,但却是当前最流行的聚类算法! 下面让我们来了解一下k-means聚类过程:...
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