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脑网络通信: 概念、模型和应用

摘要:理解神经系统中的交流和信息处理是神经科学的中心目标。在过去的二十年中,连接组学和网络神经科学的进步为研究复杂大脑网络中的多突触通信开辟了新的途径。最近的研究对连接体信号仅通过最短路径发生的主流假设提出了质疑,这导致了大量替代网络通信模型的出现。本文综述了脑网络通信模型的最新进展。我们首先从图论的数学和神经信号传导的生物学方面(如传输延迟和代谢成本)之间的概念联系开始。我们将关键的网络通信模型和措施组织到一个分类法中,旨在帮助研究人员在文献中导航越来越多的概念和方法。该分类学强调了连接体信号传导不同概念的优点、缺点和解释。我们通过回顾在基础、认知和临床神经科学中的突出应用,展示了网络通信模型作为一种灵活、可解释和易于处理的框架来研究脑功能的效用。最后,对未来网络通信模型的发展、应用和验证提出了建议。

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C++ 高性能服务器网络框架设计细节

这篇文章我们将介绍服务器的开发,并从多个方面探究如何开发一款高性能高并发的服务器程序。需要注意的是一般大型服务器,其复杂程度在于其业务,而不是在于其代码工程的基本框架。大型服务器一般有多个服务组成,可能会支持 CDN,或者支持所谓的“分布式”等,这篇文章不会介绍这些东西,因为不管结构多么复杂的服务器,都是由单个服务器组成的。所以这篇文章的侧重点是讨论单个服务程序的结构,而且这里的结构指的也是单个服务器的网络通信层结构,如果你能真正地理解了我所说的,那么在这个基础的结构上面开展任何业务都是可以的,也可以将这种结构扩展成复杂的多个服务器组,例如“分布式”服务。文中的代码示例虽然是以 C++ 为例,但同样适合Java(我本人也是Java开发者),原理都是一样的,只不过Java可能在基本的操作系统网络通信API的基础上用虚拟机包裹了一层接口而已(Java甚至可能基于一些常用的网络通信框架思想提供了一些现成的 API,例如 NIO )。有鉴于此,这篇文章不讨论那些大而空、泛泛而谈的技术术语,而是讲的是实实在在的能指导读者在实际工作中实践的编码方案或优化已有编码的方法。另外这里讨论的技术同时涉及 Windows 和 Linux 两个平台。

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领券