为了使这些应用程序满足这两个目标，它们必须是有状态的，这意味着真实的来源来自应用程序内存，而不是外部数据库。...为了使有状态应用既具有容错性，和高可用性，它们也必须分散（decentralized），状态不能集中在一个区域，否则系统容易受到单点瓶颈和单点故障限制的影响。...这是我们发现OpenTracing特别有用的地方。 Akka.NET应用程序不作为单线程，单体进程存在，它们是高度并发且通常是分布式的进程。...我们在发布软件包之后发现，即便是微软本身也在使用OpenTracing和我们的Application Insights驱动程序来内部测试他们自己的一些云应用程序。...随着我们继续推动大规模.NET系统的规模和速度的界限，像我们这样的组织将继续投资OpenTracing等技术，以及其有前途的监控对手OpenMetrics，以限制运行这些系统的运营和管理成本。
观察者模式有很多其他称呼，比如发布订阅，监听回调等等，其实只要场景符合上面的描述，都可以叫做观察者模式。 Java API 内置了观察者模式，非常方便使用。...不带参的方式常用在观察者通过 pull 的方式来获取数据。 如下图所示，通过 push 的方式通知观察者。 那么通知的具体细节是怎么样的？ 说白了，就三步： 被观察对象，先判断自己状态是否有改变。...不调用可以吗？ 当被观察对象调用 notifyObservers 方法中，会判断状态是否有改变，如果没有改变，则不会通知观察者。 这样做的好处：可以在通知观察者时有更多的弹性。...来看下演员通知的代码： 执行结果如下，王勉的表现非常精彩，领笑员拍灯了！ 源码下载，在公众号后台回复：观察者。 好了，观察者模式还是挺有意思的。那在电商中如何应用的呢？...方案2：Google Guava EventBus 框架的设计思想 问题2：跨进程怎么通信？ 方案1：我们看到被观察者每次都要调用观察者的 update 方法来通知观察者，所以跨进程该怎么做？
比如说我们需要一种数据结构来储存电影和演员之间的关系：某一部电影肯定是由多位演员出演的，且某一位演员可能会出演多部电影。你使用什么数据结构来存储这种关系呢？...但是如果给出一个演员的名字，我们想快速得到该演员演出的所有电影，怎么办呢？这就需要「反向索引」，对之前的哈希表进行一些操作，新建另一个哈希表，把演员作为键，把电影列表作为值。...如果交易的金额大一些的话，赚的钱是很可观的，这种空手套白狼的操作就是套汇。 现实中交易会有种种限制，而且市场瞬息万变，但是套汇的利润还是很高的，关键就在于如何快速找到这种套汇机会呢？...如果是这个目的，那就学些基本的数据结构和经典算法，明白它们的时间复杂度，然后去刷题就好了，何必和习题、证明过不去？ 这也是我从来不推荐《算法导论》这本书的原因。...《算法导论》中充斥大量数学证明，而且很多数据结构是很少用到的，顶多当个字典用。你说你学了那些有啥用呢，饶过自己呗。 另外，读书在精不在多。
对外国人而言，父母的兄弟姐妹不外乎：uncle、aunt；而对于我们来说，父母的兄弟姐妹有：伯父、叔叔、姑姑、舅舅、姨妈； 不同地方对同个亲戚的称呼都是不一样的，以爸爸为例，别称包含有：爸爸、父亲、老爸...如果是5层关系，大概就有9x9x9x9x9 = 59049种关系了（当然，这其中有小部分是重复的）。如果想要把几万个关系，数十万个称呼全部尽收其中显然是不可能的，没人有那个精力去维护。...网络的寻址问题 既然是计算，那一定不是简单通过父、母、子、女等这些基础关系找对应称呼了。否则这就是简单的字典查询而已，谈不上算法。 如果问的是：“舅妈的儿子的奶奶的外孙”又该如何呢？...另一方面，如果把我置身于第三者，想知道我的两个亲戚他们之间如何称呼，就必须要同时站在两个亲戚的角度，看待他们彼此之间的关系了。比如：我的“舅妈”该叫我的“外婆”什么呢？...年龄排序的问题 前面说到的都是对不同关系链中的可能性推敲，那如果相同的关系如何判断年龄呢？如果你有3个舅舅呢？虽然不管哪个舅舅，他们对于你的关系都一样，他们的老婆你都得叫声“舅妈”。
这说明，5G 网络切片的落地已经走在路上，我们距离描绘中的万物互联的世界又前进了一步。 那么，这里关键的 5G 网络切片技术到底是什么呢？是像切片面包那样切吗？今天IT之家就和大家一起了解了解。...于是运营商们就开始在 5G 这条 “通信道路”上修剪起了立交桥，这立交桥有很多层，运营商还给这些桥层进行了分类，总共有 3 大类。 为什么有 3 类呢？...5G 时代，基站数量会是 4G 时代的很多倍，不仅有外面的大基站，还有室内的微基站、皮基站、飞基站，如何对这这么多基站进行统一的管理而又不耗费非常高的成本呢？...同时，他还让演员把自己的档期都提报上来，他进行整理汇总之后，就可以掌握所有演员的整体安排，然后根据大家的情况和导演商量合理的拍摄时间。...这样一来，整个效率就上来了，不同演员也能很好的安排自己的任务，活动进行地有条不紊。 这大致就是 SDN 干的事情。
让我们来看看在.NET生态系统中我们有哪些工具可以使用。在接下来的几节中，我们将介绍流行的框架选择。Orleans, Proto.Actor, Akka.Net, 和Dapr。...我们将重点介绍它们的独特功能和方法。 Orleans Orleans框架是虚拟actor模型的前身。它来自于2010年开始的一个微软研究项目。它为《光环4》等知名游戏的后台服务提供了支持。...为另一个框架的近似移植，Akka.Net带来了原版的所有好主意，但也带来了有争议的设计决定（例如HOCON配置）。 Akka.Net主要集中在传统角色和监督层次的使用案例上。...特别是，集群分片机制类似于虚拟行为体的方法。从用户的角度来看，主要的区别是Akka.Net不处理单一的虚拟角色。它而是根据用户指定的分片策略将它们分组为分片，然后将这些分片分配给集群中的机器。...如果你使用Dapr SDK之一，状态会被缓存在内存中，否则你必须自己实现一个类似的解决方案。 缺点是，边车的方法会引入开销。看起来，Dapr的虚拟演员实现并不是为了高吞吐量的场景。
一个例子就是人类本身的奖励函数就只有活着这样，每多活一秒，我们就加一分。但人类有非常复杂的行为，但是这些复杂的行为都只是围绕着要从这个奖励函数里面得到分数而已。...它与环境交互以后，我们又会重新定义奖励函数，让专家得到的奖励比演员的大。 怎么让专家得到的奖励大过演员呢？如图 10.7 所示，我们在学习的时候，奖励函数也许就是神经网络。...例如，如果我们要操控机械臂，就需要花很多精力编写程序，这样才能让机械臂做一件很简单的事情。有了逆强化学习技术，我们自身可以做示范，机器人就通过示范来学习。...刚才是人拉着，假设我们要让机器人学会打高尔夫球，如果与上面的例子相似，就是人拉着机器人手臂去打高尔夫球，但是在未来有没有可能，机器人看着人打高尔夫球，它自己就学会打高尔夫球了呢？...实际上，极少数专家的行为是没有意义的，但是使用它们的示范至少不会产生较坏的影响。 （3）还有，在进行行为克隆的时候，训练数据和测试数据往往是不匹配的。我们可以用数据集聚合来缓解这个问题。
在我们的TORCS例子中，我们使用了SARSA作为我们的评论家模型，并使用策略梯度算法作为我们的演员模型。它们的关系如图： ? 关系图 回到之前的公式，我们将Q做近似代换，其中w是神经网络的权重。...Q值用于估计当前演员策略的值。 下图是演员-评论家模型的结构图： ? 演员-评论家结构图 Keras代码说明 演员网络 首先我们来看如何在Keras中构建演员网络。...Deepmind团队提出了该问题的解决方法——使用一个目标网络，在那里我们分别创建了演员和评论家网络的副本，用来计算目标值。...首先，我们如何确定奖励？其次，我们如何在连续的动作空间探索？ 奖励设计 在原始论文中，他们使用的奖励函数，等于投射到道路轴向的汽车速度，即Vx*cos(θ)，如图： ?...尽管DDPG能学习到一个合理的策略，但和人学会开车的复杂机制还是有很大区别的，而且如果是开飞机这种有更多动作组合的问题，事情会复杂得多。
---- Q&A Q1 99.95%的SLA是如何测量的，现在都有那些初始客户? 刘总: 我们自己实现了负载均衡组件，监控每个租户的服务可用性，后端服务不可用和错误返回码都会算到不可以用时间。...我们现在的用户有工行，天津滨海新区管委会，章鱼网，51talk，学霸君，好贷宝等。 Q2 依赖调整配置就生效吗，背后是如何做到的？...刘总: 高PV场景我们特别适合，因为我们非常容易伸缩。事务一致性我们有两种方式，一种大家可以选择自己喜欢的存储服务，各类数据有存储自己的方式。...刘总: 是的，每个微服务有自己的响应时间和吞吐率，表现在拓扑图里，可以粗力度分析出问题。...理论上它不是事务，但能实现事务的效果。 Q13 队列技术如何支持的呢？ 刘总: 我们平台支持任何开源的队列服务。 Q14 微服务之间如何通信，协议和数据格式是怎样的？
虽然结果令人印象深刻，但其制作成本高昂，而且通常需要数月的工作才能获得几秒钟的镜头。那么放在人工智能大行其道的今天我们又该如何去完成“荧屏复活”的任务呢？这个我们稍后再来揭晓。...你说这不就是又一个Deepfake吗，那它和以往的Deepfake系列方法有何区别呢？...怎么做呢？其实是学习动作捕捉的套路，让演技好流量小的演员去拍戏，再用这项技术把该演员的脸换成流量明星的脸，搞定。 有了这项技术，替身演员不需要再隐藏自己的面貌，也不用进行面部标记。...这样，演技好的演员有机会发挥自己的优势，流量明星也能轻松拿肖像版税，轻松扭转中国当下影视市场的扭曲局面，不香吗？（至于薪酬市场是否会重新分配那就是题外话了） 迪士尼动画会将这项技术派上用场吗？...我想这是有一定的困难呢，可能不只是数据集收集处理问题，由于人类和动物的脸部差异较大，脸部位置检测、定位与迁移都是一个难题，训练的核心模型框架也是关键。
如果是人来开车的话，自然不会考虑是否要遵循手势或标志，而是会平稳前进。 然而，这种情况可能会让自动驾驶汽车停下来。它会理解停止的标志并停下来，但是那个手势呢？这对于自动驾驶系统来说要复杂得多。...我们的汽车学习速度很快，因为它们正在旧金山的丘陵街道上行驶，旧金山是美国最复杂的驾驶环境之一。 但他们意识到，机器学习模型并不总是有足够的训练数据，因为汽车在现实世界中体验重要手势的次数不够多。...由于这些位置最初是三维捕获的，软件可以计算每个序列的多个二维透视图；该功能允许我们通过递增地旋转点来扩展手势设置，以模拟10个不同的视点。...这些干净的数据让他们更有效地训练机器学习系统。 一旦汽车接受了动作捕捉数据的训练，它们就能更好地驾驭城市驾驶呈现的各种场景。其中一个例子就是道路建设。...但是创造性地使用像动作捕捉这样的技术可以让研究人员更快地教会自动驾驶车更好地在城市中共存，让我们的道路更加安全。
那为什么叫委托呢，这个名字似乎看似和它的职责不相干，但其实这是很“面向对象”的称呼，一个方法自己办不到的事情，去让另一个方法帮他做，这两者之间的关系不就是委托吗，这样的抽象关系不就是面向对象的一部分吗。...; } } 声明了委托，那如何使用呢？...注意，如果如果是有返回值的委托，执行多播以后，委托的返回值是最后添加的方法的返回值。...Action和Func泛型委托 Action和Func泛型委托是微软为我们实现定义好的两组委托，这两组委托，足以满足我们的日常使用，而无需自己去定义委托。...由此，以上我们自定义的委托就可以换为以下代码： 把参数类型或者返回值类型(如果需要它们)写在尖括号中，它的实现原理是泛型，如果不明白泛型，请留意后期的文章。
简介 Actor Model 及 Akka 的问题 通常来说，阅读代码的流程是首先了解自己要阅读的代码解决了什么问题，这个问题的现有解决方案是什么，有什么优势和缺点。...这些具体的概念和名词属于 Akka，我们会在后面看到它们如何在 Spark 和 Flink 中被一一对应。...我们的分布式系统例如 Spark 和 Flink 本身有自己的集群管理策略，在 Spark 中有 Driver 和 Worker 的概念，在 Flink 中有 JobManager 和 TaskManager...这样就有一个问题，Spark 和 Flink 的用户在使用它们的同时也很有可能使用 Akka，并且依赖的是另一个 Akka 的版本。这样，就会出现版本不同带来的不兼容性问题。...那么 runAsync 和这个玩意到底有什么区别呢？
人体的“模块”是五官四肢和内脏，还有最关键的——“大脑”。不管是走路、跳跃还是吃饭或者将来发展出更多的“功能”，都由这些“模块”协作完成。 那么，那些经常被称为“功能模块”的东西，应该怎么称呼合适呢？...怎样称呼这位副主任才正确，后文再说。 ? 图14 无人参与交互的收集过程 “用户”一词存在的问题： （1）很多时候我们口中的“用户”是随意推测的。 我们来看图8的餐馆的例子。我们把它搬到图15。...剧本应该由编剧向观众调研编写出来，然后由各路演员在台上演绎。 演员如果是人类，那么在观众席上也会有一个位置，不过在第几排就不知道了。范冰冰这样的大咖，可能有能力影响剧本的内容，跑龙套的就算了吧。...显然不是这样，医生只能把患者所说的一切当成素材，按照成熟的套路，该做什么检查就做什么检查，该如何治疗就如何治疗。 很多时候我们想涉众调研时，涉众直接给出解决方案——“我要一个像某某软件那样的！”...感兴趣的读者可以自己去看Rhapsody附带的例子。 “代码就是设计”可以，那么“代码就是需求”可以吗？当然也可以。
为此，我们将讨论AI是什么，它是如何定义的，以及其他领域或技术是如何紧密相关的。在我们这样做之前，我们将重点介绍AI的三个应用程序，它们展示了AI的不同方面。...我们完成整个课程并最后回到它们的身上，以加深我们的理解。 ?...可能很难理解这一切有多复杂，但当某个环节出现问题时你可能会发现，比如：你选择的物体比预期的要重或轻得多，或者在你握住手柄开门时，其他人正好打开门，然后你会发现自己严重失衡。...同样，当我们说计算机视觉系统能够理解图像是因为它能够将图像分割成不同的对象，如其他汽车，行人，建筑物，道路等等，“理解”这个词很容易暗示系统明白，即使一个人穿着印有道路照片的T恤，也不可能在该道路上行驶...我们甚至认为有可能根据人们的智力对人进行排名 – 这就是智商（IQ）做的。然而，在人工智能的情况下，很明显不同的AI系统不能在单一轴或维度上进行智能比较。
根据监督工作的性质和失败的性质，监督者有以下四种选择： 恢复子级，保持其累积的内部状态 重新启动子级，清除其累积的内部状态 永久停止子级 使失败升级，从而使自己失败（译者说，即继续向上一级监督者发送失败消息...自 Akka 2.1 开始，可以使用akka.actor.guardian-supervisor-strategy来配置它，该设置采用了一个SupervisorStrategyConfigurator的完全限定类名...恢复演员 生命周期监控意味着什么？ 注释：Akka 中的生命周期监控通常被称为DeathWatch。...如果监督者无法重新启动其子级，并且必须终止它们（例如，在 Actor 初始化期间发生错误时），则监控特别有用。在这种情况下，它应该监控这些子级并重新创建它们，或者计划自己在稍后重试。...下面的 Scala 片段演示了如何创建一个退避监督者（backoff supervisor），在给定的 EchoActor 因故障停止后，该监督者将以 3、6、12、24 和最后 30 秒的间隔启动：
我们以前从未见过Atlas有这样的动作，您能谈谈你们是如何做到的吗？ 我们从和舞蹈演员和编舞合作开始，通过创作和编排一个套路，来为舞蹈创造一个初步的概念。...因此，它不是手动编写的，而是有一个可以可以让你设计各种动作的pipeline，你可以通过各种不同的输入来描述，并把它们推送到机器人身上。...我认为，和我们一起工作的人实际上有很多思考运动的天赋，思考如何通过运动来表达自己。我们的机器人动作非常好。我们发现人类舞者与机器人的运动方式是关联的，舞蹈指导会把这些统一起来，不管是两条腿还是四条腿。...两天拍完，未做剪辑 通过观看视频，很难知道这背后需要花费多少时间，以及它们在多大程度上代表了机器人的实际能力。你能谈谈吗？ 我试着在这个视频的背景下回答，我认为我们发布的所有视频都是如此。...Atlas目前的舞蹈表演使用了我们所谓的反射控制，这是对力的反应、在线和离线轨迹优化以及模型预测控制的结合。我们利用这些技术，因为它们是解锁真正高性能的可靠方法，并且我们知道如何很好地使用这些工具。
receiveBuilder定义了行为；Actor 应该如何响应它接收到的不同消息。Actor 可以有状态。访问或改变 Actor 的内部状态是线程安全的，因为它受 Actor 模型的保护。...通过这样做，我们可以在 Actor 中编写log.info()，而不需要任何额外的连接。 它只处理一种类型的消息Greeting，并记录该消息的内容。...这就启用了故障管理的“让它崩溃（let it crash）”模型，在该模型中，系统可以通过销毁有问题的 Actor 和重新启动健康的 Actor 来自我修复。...在本指南的最后一个主题，我们描述了如何在 IntelliJ IDEA 中运行该示例。但是，在我们再次运行应用程序之前，让我们先快速的查看构建文件。...Printer Actor 使用 Akka 的 Logger 吗？
这是需要花一个小时才完成了，但后来我意识到程序的运行时比创建程序花费的时间更长。因此，任务并不像看起来那么容易。那可以做些什么呢？当然，我意识到我需要并行完成任务。...现在我意识到在线程中处理异常非常困难，因为它们不会返回任何内容。他们还有其他任何办法吗？所以，是的，Java 1.5中有“可调用接口”功能，它作为一个线程运行但返回未来。但这是另一个故事。...我需要的是一个为我提供并发处理的框架，我只能专注于它的业务逻辑部分。我找到了这样一个框架：Akka。Akka基于Erlang actor模型。...如果您阅读上述问题的实现方式，则使用拉策略实现，消费者线程将在完成当前任务后执行新任务。所以我们需要等到生产者准备好了。如果系统更具反应性，那不是很容易吗？...非常轻量级的事件驱动进程（每GB堆内存数百万个actor）。 使用Akka非常容易。它可以作为依赖项添加到我们的project.Simple jar文件中。
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