交叉二五码由美国的Intermec公司于1972年发明。初期广泛应用于仓储及重工业领域。1981年美国开始将其用于运输包装领域。交叉二五条码是一种密度较高的条码。由于条与空均表示信息,没有条码字符间隔,故是连续型条码。由于它可表示不同个数的数字字符,所以是一种非定长的条码。
矩阵25码是我国邮政快件和挂号信函上面使用的一种条形码。它是一种“段等距码”,每段由三根黑条二根空间组成五元素等距码,其中窄的条或空表示“1”、宽的条或空表示“0”。挂号信上的条形码,共有黑条37条左端两根窄条是起始字符,右端一根宽条和一根窄条是终止字符。下面我们就看看如何批量生成矩阵25码。
之前有位读者问我为什么服务器内存上有这么多的颗粒,今天我专门就这个话题成文一篇作为回复。
在冯诺依曼体系结构里,内存是除了CPU之外第二重要的设备。如果没有内存,服务器将完全无法运行。在这一节中,我们来了解下内存的物理结构。如下图的是一个 16 GB 的笔记本内存条实物的正面和反面图。其中的每个黑色颗粒也叫一个 Chip。
CODE 39是 Intermec公司在1975年研制成功的。包括数字、字母和一些符号在内,条形码共包括43个字符。由于可以处理字母,CODE 39在工业领域必不可少,用于汽车、电子等工厂自动化行业。
在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。
在上期,我们提到了,DRAM从FPM,EDO,EDO Burst,SDRAM一路进化,在SDRAM 133MHz时代,每片芯片(16bit)理论上可实现266MBps的吞吐性能。每内存通道64bit理论上最高(burst方式)可提供1066MBps吞吐性能,两个内存通道合计约2GBps。
早期内存通过存储器总线和北桥相连,北桥通过前端总线与CPU通信。从Intel Nehalem起,北桥被集成到CPU内部,内存直接通过存储器总线和CPU相连。
RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性的分布式数据集,又称Spark core,它代表一个只读的、不可变、可分区,里面的元素可分布式并行计算的数据集。
1.有一个数据A = [a_1,a_2,a_3.....a_n],n的大小不定,请设计算法将A中的所有数据组合进行输出
Spark作为一个开源数据处理框架,它在数据计算过程中把中间数据直接缓存到内存里,能大大地提高处理速度,特别是复杂的迭代计算。Spark主要包括SparkSQL,SparkStreaming,Spar
感谢您在百忙之中抽出时间来阅读此信。虽然未曾谋面,但我们关注您已经有很长一段时间了。
UniversalChiplet Interconnect Express (UCIe)® 是一个开放的行业互连标准,可以实现小芯片之间的封装级互连,具有高带宽、低延迟、经济节能的优点。能够满足整个计算领域,包括云端、边缘端、企业、5G、汽车、高性能计算和移动设备等,对算力、内存、存储和互连不断增长的需求。UCIe 具有封装集成不同Die的能力,这些Die可以来自不同的晶圆厂、采用不同的设计和封装方式。
赵某某2015年6月入职北京宽客网络技术有限公司(以下简称宽客公司),负责“音悦台”APP ios端开发及在苹果商店上架相关事宜,后于2017年5月离职。 音悦台”APP可通过收取会员费、植入广告等赢利,该APP于2018年八九月份因故下线。 2019年1月至12月间,赵某某利用其在宽客公司工作时所了解到的技术信息以及客户资源,结合自身专业能力,仿制了“音悦台—无广告高清纯净版”APP(以下简称仿制APP),并在苹果应用商店上架以供下载,并通过收取下载费用获利,通过赵某某的设计,该仿制APP的用户也可以访
NAS即网络附加存储(Network Attached Storage),通过网络提供数据访问服务。 本人不推荐自攒NAS,稳定性差,迷你主板和家用机电源不是for 24x7的。 本人也不推荐成品N
PM产品经理调研市场,分析需求,画出原型草图,召集相关技术人员开需求分析会,明确需求。
例如广告扣费系统,广告主向自己的账号充钱、设置自己的广告,用户浏览或者点击广告后就需要扣费,这个扣费操作的数量是极大的。
其实早在去年我们就已经开始接触并研究clickhouse了,因为当时进行多表关联测试性能并不是特别优秀,所以并没有在线上大范围使用,当时研究的是分布式部署 (感觉分布式会比单机好一些)最后发现性能并不怎么样 而且分布式的sql也有很多限制,不支持单条删除和更新操作、不支持in和join(当时的版本,18.12.14之前),直到前几天看了携程一篇关于clickhouse的文章,将clickhouse的性能描述的神乎其神,再次勾起了我研究的欲望,附携程公众号文章 干货 | 每天十亿级数据更新,秒出查询结果,ClickHouse在携程酒店的应用
首先,ELK是支持SIEM,一开始我也是用ELK进行数据收集、数据展示和数据分析,但是逐渐到后面,有一些功能需求使用查询语句是非常复杂,虽然ELK提供云SIEM,但是作为动手能力非常强的人(穷),就有放弃ELK这个想法。
当前数据仓库的主流架构:分为两个方向一个是 hadoop 体系,一个是 MPP 数据库
带宽是存储系统一个的一个非常重要的衡量指标,内存带宽指的是CPU从内存读取或写入数据到内存的速率。我们今天来思考一个问题,在你的应用程序里内存的访问带宽能够达到多少?
什么是WEB前端呢?就是用户电脑的浏览器所做的一切事情。我们来看看用户访问网站,浏览器都做了哪些事情:
软件用了那么多,你知道软件的 32 位和 64 位之间的区别吗?再来 32 位的操作系统可以运行在 64 位的电脑上吗?64 位的操作系统可以运行在 32 位的电脑上吗?如果不行,原因是什么?
这两个内存条中,为什么一个是 8 个颗粒,另一个是 9 个颗粒呢?这个故事还要从比特翻转说起。
Apache Spark是一个开源集群运算框架,最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中,Spark使用了存储器内运算技术,能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spark在存储器内运行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍,即便是运行程序于硬盘时,Spark也能快上10倍速度。[1]Spark允许用户将数据加载至集群存储器,并多次对其进行查询,非常适合用于机器学习算法。
蔡岳毅,携程酒店大数据高级研发经理,负责酒店数据智能平台研发,大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
以Intel为例,有酷睿(Core),赛扬(Celeron),奔腾(Pentium),至强(Xeon)这几大系列。对于CPU,大家可能对核心,线程数,频率这些性能指标比较熟悉,其实最重要的是需了解不同的CPU是针对不同场合设计的,好比你再追求速度也不会开着兰博基尼去跑越野吧[1]。简单来说,至强是给服务器用的,酷睿是主流家用的,奔腾和赛扬则是面向低成本低性能的配置,赛扬又是奔腾的简配版本。
最近工作上需要使用java完成高并发的服务器后台设计,因此对此作了一些研究,于是想把研究的心得,总结,经验写出来与大家分享,顺便巩固自己的认知。java通常用来开发大型网站,特别是用来开发应对高并发的后台服务器,例如淘宝就是依赖java后台来满足每天面临的海量数据请求。
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成 header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成。当magic的值为1的时候,会在magic和crc32之间多一个字节的数据:attributes(保存一些相关属性,比如是否压缩、压缩格式等等);如果magic的值为0,那么不存在attributes属性 body是由N个字节构成的一个消息体,包含了具体的key/value消息
php不仅仅局限于html的输出,还可以创建和操作各种各样的图像文件,如GIF、PNG、JPEG、WBMP、XBM等。
这篇文章主要介绍的是家用的深度学习工作站,典型的配置有两种,分别是一个 GPU 的机器和四个 GPU的机器。如果需要更多的 GPU 可以考虑配置两台四个 GPU 的机器。
主频也叫时钟频率,单位是MHz,用来表示CPU的运算速度。CPU的主频=外频×倍频系数。很多人认为主频就决定着CPU的运行速度,这不仅是个片面的,而且对于服务器来讲,这个认识也出现了偏差。至今,没有一条确定的公式能够实现主频和实际的运算速度两者之间的数值关系,即使是两大处理器厂家Intel和AMD,在这点上也存在着很大的争议,我们从Intel的产品的发展趋势,可以看出Intel很注重加强自身主频的发展。像其他的处理器厂家,有人曾经拿过一快1G的全美达来做比较,它的运行效率相当于2G的Intel处理器。
HBase 是一款面向列存储,用于存储处理海量数据的 NoSQL 数据库。它的理论原型是 Google 的 BigTable 论文。你可以认为 HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。
Druid(德鲁伊)是一个分布式的、支持实时多维 OLAP 分析、列式存储的数据处理系统,支持高速的实时数据读取处理、支持实时灵活的多维数据分析查询。在Druid数十台分布式集群中支持每秒百万条数据写入,对亿万条数据读取做到亚秒到秒级响应。此外,Druid支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析,在时序数据处理分析场景中也可以使用Druid。
本文作者高洋,目前在商汤科技高性能计算组担任总监,对于并行计算颇有心得。本篇为高洋写给高性能并行计算的初学者,核心内容是教初学者用科学手段测量硬件的理论指标。有了这个指标,就能对硬件的能力上限有更深入了解,知道优化工作做到了什么程度,是否还有上升的空间。 此篇干货满满,如果你对高性能计算感兴趣,本篇绝对不可错过。 这个系列的第一篇文章,先谈点轻松的,常用CPU架构浮点峰值的理论计算和实测。做性能优化,先要知己知彼,了解自己优化的CPU的能力上限。这样优化做到什么程度,心里会有数。 本文只介绍Inte
就像他的名字一样,服务器在网络上为不同用户提供不同内容的信息、资料和文件。可以说服务器就是Internet网络上的资源仓库,正是因为有着种类繁多数量庞大内容丰富的服务器的存在,才使得Internet如此的绚丽多彩。
作为全球电脑与数字技术首屈一指的领导品牌,华硕电脑一直致力于超算产品的开发,采用做工精良的超算级主机板及CPU+GPU协同计算架构,以领先业界的技术和严格的工业品质,为科研人员提供可单独使用的高性价比平台。至2009年设立超算用途的独立产品线以来,华硕ESC超算产品已被全球范围内众多顶级科研机构所采用,越来越多的科研人员正在通过华硕ESC超算平台实现计算效能的成倍提升。 解密一,极致的计算性能及支持能力 华硕ESC4000G2超算服务器采用了2U结构设计,基于Intel Xeon E5-
本篇文章着眼于 Linux 页面大小对数据库性能的影响,以及如何优化数据库 Kubernetes 节点。
我们当然很清楚,装软件的时候,一般64位的系统就选64位的软件,肯定不出错,但是这又是为什么呢?既然CPU,软件,操作系统,数值大小都有32位和64位,他们之间就可以随意组合成各种问题,比如32位的系统能装64位的软件吗?32位的系统能计算int64的数值吗?他们之间到底有什么关系?这篇文章会尝试解释清楚。
上节讨论了如何保障数据中台的数据质量,让数据“准”。除了“快”和“准”,数据中台还离不开“省”。随数据规模越来越大,成本越来越高,如不合理控制成本,还没等你挖掘出数据应用价值,企业利润就被消耗完。
在计算机与网络技术飞速发展的今天,医院信息系统的建设已经成为医院现代化管理的重要标志,同时也是医院管理水平的一种体现。尤其是医疗保险制度的改革,与医院信息系统形成了相互促进的态势,我国很多医院都建立了自己的信息系统。由于行业性质的缘故,医院信息系统必须7 X 24小时不间断运转,因此对网络系统的安全性和可靠性有很高的要求。 本文通过一个医院信息系统项目,阐述了医院计算机网络的安全性设计方面的一些具体措施,并就保障网络的安全性与提高网络服务效率之间的关系,谈了自己的一点体会。
刚开始主要是负责做平台相关的工作,后来做了⼀段时间的实时指标,离职前主要负责离线 指标这块的内容以及⼀些维护优化的⼯作;
《大数据面试题 V3.0》,这次不仅是之前自己收集的部分,还有就是把牛客上别人分享的经验贴给爬了,现在暂时做了个初步总结。
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成。
在选择电脑配件首先要确定用途,根据用途选择硬件。没有最好的,适合自己的才是最好的。
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