存储就是根据不同的应用环境通过采取合理、 安全、有效的方式将数据保存到某些介质上并能保证有效的访问.
字符流：以字符为单位，每次次读入或读出是 16 位数据。其只能读取字符类型数据。
具有UFS 3.1的智能手机内部具有带有8b / 10b线路编码的MIPI M-PHY 4.1物理层和基于MIPI UniPro 1.8协议的互连层（IL），此外还支持HS-G4数据速率（11.6 Gbps）。另一方面，UFS3.1还支持三个新功能：Write Booster，Deep Suspension和Performance Limitation通知，UFS3.1 支持Host Performance Booster技术的规范。
对于遵循高可靠性的系统设计原则的举措有： IT元素 基本上所有的IT元素（网络设备、主机、应用软件）都采用冗余设计； 核心数据库 核心数据库采用RAC设计，实现负载分担与热备份 应用服务器 应用服务器采用HA设计，实现负载分担与热备份 Web服务器 WEB服务器采用硬件负载均衡设计，实现负载分担与热备份 存储系统 存储系统采用RAID0+1设计 --------------------------------------------------------------------
编程语言的内存模型是理解编程语言如何管理和操作计算机内存的关键。 它定义了编程语言中变量、数据结构和程序的存储方式，以及它们之间的交互方式。通过理解内存模型，程序员可以更有效地利用内存资源，优化程序性能，并避免常见的内存错误。
腾讯计费是孵化于支撑腾讯内部业务千亿级营收的互联网计费平台，其核心是帮助用户与产品，安全、便捷的完成支付和收款，在交易过程中帮助产品盈收实现最大化。
导语 ：云原生场景，多语言、多种协议兼容，任意多的消息 Topic、任意多的消费者，性能的按需快速扩展成为消息队列基本的要求。本文是对腾讯TEG技术委员会专家工程师刘德志老师在云+社区沙龙 online 的分享整理，介绍基于 Apache Pulsar 的新一代存储计算分离设计的消息队列 TDMQ，希望与大家一同交流。
通过使用异步编程，我们可以提高应用程序的响应性和吞吐量。C# 提供了一些内置的方案来处理异步编程，例如 async/await 关键字和 Task 类。然而，有时候我们需要处理更复杂的场景，比如处理流式数据或者实现生产者/消费者模型。这就是为什么 .NET Core 3.0 引入了 System.Threading.Channels 的地方。
1. 介绍 最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。 官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功
在 Go 语言中，Goroutine 和 Channel 是非常重要的并发编程概念，它们可以帮助我们解决并发编程中的各种问题。关于它们的基本概念和用法，前面的文章 一文初探 Goroutine 与 channel 中已经进行了介绍。而本文将重点介绍 select，它是协调多个 channel 的桥梁。
第二部分：数据集成 请让我首先解释 一下“数据集成”是什么意思，还有为什么我觉得它很重要，之后我们再来看看它和日志有什么关系。 数据集成就是将数据组织起来，使得在与其有关的服务和系统中可以访问它们。“数据集成”（data integration）这个短语应该不止这么简单，但是我找不到一个更好的解释。而更常见的术语 ETL 通常只是覆盖了数据集成的一个有限子集（译注：ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据提取、转换和加载）——相对于关系型数据仓库。但我描述的
消息是MQ中最小的概念，本质上就是一段数据，它能被一个或者多个应用程序所理解，是应用程序之间传递的信息载体。
简单认识一下Go的并发模型 简单聊一下并发模型，下一篇会单独全篇聊聊多种并发模型，以及其演进过程。 硬件发展越来越快，多核cpu正是盛行，为了提高cpu的利用率，编程语言开发者们也是各显神通，Java的多线程，nodejs的多进程，golang的协程等，我想大家在平时开发中都应该在各自公司的监控平台上看到cpu利用率低到5%左右，内存利用率经常80%左右。 软件运行的最小单位是进程，当一个软件或者应用程序启动时我们知道操作系统为其创建了一个进程；代码运行的最小单位是线程，我们平时编程时写的代码片段在程序跑起
该项目介绍了如何在 PL 中的 HDL 与 FPGA 中的处理器上运行的嵌入式 C 之间传输数据的基本结构。
本文描述了为Linux ext2fs文件系统设计和实现事务元数据日志的工作进展。我们回顾了崩溃后恢复文件系统的问题，并描述了一种旨在通过向文件系统添加事务日志来提高ext2fs崩溃恢复速度和可靠性的设计。
Go语言的内存模型规定了一个goroutine可以看到另外一个goroutine修改同一个变量的值的条件，这类似java内存模型中内存可见性问题（Java内存可见性问题可以参考拙作：Java并发编程之美一书）。
第一版红包功能上线后，收集到不少问题。核心问题是消息延迟，导致有些人先看到红包，有些人晚看到红包，同时导致消息顺序混乱。
传统的socket IO中，需要为每个连接创建一个线程，当并发的连接数量非常巨大时，线程所占用的栈内存和CPU线程切换的开销将非常巨大。使用NIO，不再需要为每个线程创建单独的线程，可以用一个含有限数量线程的线程池，甚至一个线程来为任意数量的连接服务。由于线程数量小于连接数量，所以每个线程进行IO操作时就不能阻塞，如果阻塞的话，有些连接就得不到处理，NIO提供了这种非阻塞的能力。
在顶点、曲面细分和几何着色器执行它们的操作后，图元被裁剪并设置为光栅化，如前一章所述。管线的这一部分在其处理步骤中相对固定，即不可编程但有些可配置。遍历每个三角形以确定它覆盖哪些像素。光栅化器还可以粗略计算三角形覆盖每个像素的单元格区域（第5.4.2节）。与三角形部分或完全重叠的像素区域称为片元。
7月29日，由杭州市萧山区人民政府、浙江省半导体行业协会主办，萧山经济技术开发区管理委员会、杭州国家“芯火”双创平台（基地）协办的“2021全球闪存峰会”在杭州国际博览中心开幕。在29日至30日，来自Intel、浪潮存储、新华三等国内外存储企业领军人物都将汇聚于此，交流思想理论、分享实践案例。
竞态问题可能是程序员面临的最困难最隐蔽的问题之一，作为一名Go开发人员，我们必须要了解数据竞争和竞争条件的关键点，出现了会产生什么影响以及如何避免。本节内容将首先讨论数据竞争问题以及竞争的条件，然后将深入研究Go内存模型，并分析它的重要性。
在《实例篇》给出的例子中，我实际上是通过对终结点的绑定进行相应的配置让整个消息的交换过程在一个可靠会话中进行，进而实现可靠消息传输的目的。由于整个可靠会话的机制是完全在信道层实现的，而整个信道层的最终缔造者就是绑定，所以可靠会话编程是围绕着绑定进行的。而从结构组成的角度讲，绑定本质上就是一组绑定元素的有序集合，没有个为了实现各自的目的对传入信道栈的消息进行消息的处理。在这里，实现可靠会话是一个特殊的绑定元素：ReliableSessionBindingElement. 一、从ReliableSession
消息队列的基本作用是提供可靠、高效、异步的消息通信机制，实现系统之间的解耦、异步处理、削峰填谷、数据分发和错误处理等功能。它在分布式系统、微服务架构和大规模应用中发挥着重要的作用。
熟悉消息中间件的同学应该对发布/订阅模式(Publish Subscribe Pattern)并不陌生。即使你不了解消息中间件，那么在平时生活中发布/订阅模式也是非常常见的场景。
高密度脑电图(HD-EEG)目前仅限于实验室环境，因为最先进的电极帽需要熟练的工作人员和大量的准备工作。我们提出并评估了一种带干式多针电极的256通道脑电图帽。本文介绍了以聚氨酯为原料，涂覆Ag/AgCl的干电极的设计。在一项有30名志愿者参与的研究中，我们将新型干式hd-脑电图帽与传统的凝胶型脑电图帽进行电极皮肤阻抗、静息状态脑电图和视觉诱发电位(VEP)的比较。我们用8个电极在真实的人体和人造皮肤上模拟帽子应用进行佩戴测试。256个干电极中的252个平均阻抗低于900 kΩ，就可以用最先进的脑电图放大器进行记录。对于干式脑电图帽，我们获得了84%的通道可靠性和减少69%的准备时间。在排除平均16%(干性)和3%(凝胶性)坏通道后，静息状态EEG、alpha活动和模式逆转VEP可以在所有比较的信号特征指标中记录到小于5%的显著差异。志愿者报告说，在EEG记录之前和之后，干帽的佩戴舒适度分别为3.6±1.5和4.0±1.8，凝胶帽的佩戴舒适度分别为2.5±1.0和3.0±1.1(1-10分)。试验表明，干电极的使用可达3200次。256通道的HD-EEG干电极帽克服了HD-EEG在制备复杂性方面的主要限制，允许未经医学培训的人员快速应用，从而实现了HD-EEG的新用例。
Go 内存模型可以保证一个 goroutine 可以读取在不同 goroutine 中修改同一指定变量的值。
在很久之前写过一篇Kafka相关的文章，你需要知道的Kafka，那个时候在业务上更多的是使用的是Kafka，而现在换了公司之后，更多的使用的是Rocketmq，本篇文章会尽力全面的介绍RocketMQ和Kafka各个关键点的比较，希望大家读完能有所收获。
原文链接：https://engineering.linkedin.com/distributed-systems/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying
上面一部分我们站在信道层的角度剖析了WCF为了实现可靠会话在信道层进行的一系列消息交换，或者说客户端和服务端的RS信道为了实现可靠消息传输所进行一轮又一轮的握手。这一切都是基于这样一个假设：两个RS信道均可以在适当的时机向对方发送消息，或者说两个RS信道之间是一个双工的通道。 如果我们站在传输层看待这个问题，该假设对于TCP传输是成立的，但是对于HTTP来说就有点问题了。HTTP本身就是一个基于请求|回复消息交换模式的应用层网络协议，并不能对双工通信提供支持。而WCF通过WSDualHttpBinding
(1) 基本原理 1.RAID 是由多个独立的高性能磁盘驱动器组成的磁盘子系统，从而提供比单个磁盘更高的存储性能和数据冗余的技术。 2.RAID是一类多磁盘管理技术，其向主机环境提供了成本适中、数据可靠性高的高性能存储。
日志是应用程序的重要组成部分，无论是服务端程序还是客户端程序，都需要日志作为错误输出或业务记录。非凸Rust高性能日志库ftlog，支持“受限写入”以及“时间分割”等功能，具备显著的性能优势。
位于传输层， 提供可靠的字节流服务。所谓的字节流服务（Byte Stream Service） 是指， 为了方便传输， 将大块数据分割成以报文段（segment） 为单位的数据包进行管理。 而可靠的传输服务是指， 能够把数据准确可靠地传给对方。 即TCP 协议为了更容易传送大数据才把数据分割， 而且 TCP 协议能够确认数据最终是否送达到对方。所以，TCP连接相当于两根管道（一个用于服务器到客户端，一个用于客户端到服务器），管道里面数据传输是通过字节码传输，传输是有序的，每个字节都是一个一个来传输。
Go语言内存模型规定了在一个goroutine中一个变量的读取的情况下，确保能够观察到在其他另外goroutine中写入同样变量的值。也就是说，如果在多个goroutine操作修改同一个变量状态情况下，Go内存模型能够保证一个goroutine对变量写入的数据能够被其他goroutine正常读取，类似多线程编程中两个线程对同一个变量读写保证一样。 建议 多个goroutine同时访问修改同一数据的编程必须是序列化访问。 为了实现序列化访问，使用channel操作或其他同步语法如sync和sync/a
官方又称其具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几十上百万。小伙伴们是不是有点困惑了，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间。那
来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/
一般来说，当在Hadoop集群上，有足够数据处理的时候，通常会有很多生产数据的服务器。这些服务器的数量上百甚至成千上万。小的数据还可以直接从应用程序写入HDFS，但庞大数量的服务器试着将海量数据直接写入HDFS或者HBase集群，会因为多种原因导致重大问题。
02 基于肌电图的混合控制方法综述 基于EEG-EMG的混合控制接口的基本思想是在控制方法中融合EEG和EMG信号，信号的融合可以以许多不同的方式进行，并且可能取决于特定应用和用户能力等因素。在这个混合接口中，结合了EEG信号和EMG信号，混合方法的应用可能有所不同，从一个简单的游戏控制应用程序，到假肢手臂控制应用程序。 这篇综述的主要目的是研究生物机器人学的应用，例如假肢和外骨骼，因此范围缩小到研究混合EEG-EMG方法在生物机器人中的应用。如前所述，有许多可能的方法将肌电图和脑电图信号结合在一种特定的控制方法内，以提高有效性。 一般来说，EEG或EMG信号可用于操作应用程序的各个部分，例如辅助设备中的部件，或者，所有这些都可以组合起来。后者将允许用户根据自己的喜好从一个控制信号平稳地切换到另一个控制信号。 有几种方法可以用来对生物机器人应用中的脑电-肌电混合控制方法进行分类，如特定的应用/设备（如假肢、外骨骼、轮椅）或输入处理方法。作为一个双输入系统，混合EEG-EMG接口可以同时处理输入信号，也可以按顺序处理输入信号。 在这篇综述文章中，我们将把生物机器人应用中的混合控制方法的每一项研究分为两类，根据输入处理方法是同时的还是顺序的，EEG-EMG方法的比较和本文讨论的不同混合方法的重要特征总结如表1所示。重要的是，无论EEG-EMG信号的融合方法是什么，与单独使用EMG或EEG信号的方法相比，混合方法能获得更高的有效性。
####一、任务要求 编写程序实现实验板定期向PC机串口发送字符串“Hello ! I am CC2530 。\n”。实验板开机后按照设定的时间间隔，不断地向PC及发送字符串，报告自己的状态，每发送一次字符串消息，LED1闪亮一次。具体工作方式如下：
1、客户要求高可靠性：客户的数据最终存储到了磁盘，如SATA、SAS、SSD介质，如果磁盘损坏，数据不能丢失，怎么办？
https://www.zhihu.com/people/mu-mu-67-87-35
这是涵盖Unity的可脚本化渲染管道的教程系列的第11部分。它涵盖了后处理堆栈的创建。
这是关于渲染的系列教程的第13部分。上一部分涵盖了半透明阴影。现在我们来看一下延迟着色。
松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青，感兴趣的小伙伴戳这里-->Spring Boot+Vue+微人事视频教程
Java NIO(New IO)是从Java 1.4版本开始引入的一个新的IO API，可以替代标准的Java IO API。本系列教程将有助于你学习和理解Java NIO。
Go语言以容易进行并发编程而闻名，但是如果稍不注意，并发程序可能导致的数据竞争问题（data race）就会经常出现在你编写的并发程序的待解决Bug列表中-- 如果你不幸在代码中遇到这种错误，这将是最难调试的错误之一。
可靠的数据传输是系统的属性之一，不能在事后考虑，就像性能一样，它必须从最初的白板图设计成一个系统，你不能事后把系统抛在一边。更重要的是，可靠性是系统的属性，而不是单个组件的属性，因此即使在讨论apache kafka的可靠性保证时，也需要考虑其各种场景。当谈到可靠性的时候，与kafka集成的系统和kafka本身一样重要。因为可靠性是一个系统问题，它不仅仅是一个人的责任。每个卡夫卡的管理员、linux系统管理员、网络和存储管理员以及应用程序开发人员必须共同来构建一个可靠的系统。 Apache kafka的数据传输可靠性非常灵活。我们知道kafka有很多用例，从跟踪网站点击到信用卡支付。一些用例要求最高的可靠性，而另外一些用例优先考虑四度和简单性而不是可靠性。kafka被设计成足够可配置，它的客户端API足够灵活，允许各种可靠性的权衡。 由于它的灵活性，在使用kafka时也容易意外地出现错误。相信你的系统是可靠的，但是实际上它不可靠。在本章中，我们将讨论不同类型的可靠性以及它们在apache kafka上下文中的含义开始。然后我们将讨论kafka的复制机制，以及它如何有助于系统的可靠性。然后我们将讨论kafka的broker和topic，以及如何针对不同的用例配置它们。然后我们将讨论客户，生产者、消费者以及如何在不同的可靠性场景中使用它们。最后，我们将讨论验证系统可靠性的主体，因为仅仅相信一个系统的可靠是不够的，必须彻底的测试这个假设。
Go 内存模型指定了一个条件，在该条件下，在一个 goroutine 中一个变量的读取可保证能够观测到被其他 goroutine 对该变量写入的变化值。
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