对数据进行持久化可以避免宕机带来的数据丢失问题，但是不能解决单机永久性故障的问题。存储系统作为基础设施，在单机上持久化是远远不够的，我们需要将数据复制到多台机器上以提升系统的可用性和可靠性。
机器之心报道 机器之心编辑部 扩散模型的时代结束了。 在 AI 画图的领域，人们一直关注的是扩散模型，人们一直在尝试不断改进，推出了 Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E 等技术，并在其基础上构建应用。不过最近，OpenAI 提出的全新生成模型看起来要让这一领域经历一场革命。 与高调推出 ChatGPT 、GPT-4 不同，这次 OpenAI 在上个月偷偷上传了一篇论文《 Consistency Models 》，也不能说是偷偷，只是这次没有媒体大张旗鼓的报道，就显得这项研究
在 AI 画图的领域，人们一直关注的是扩散模型，人们一直在尝试不断改进，推出了 Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E 等技术，并在其基础上构建应用。不过最近，OpenAI 提出的全新生成模型看起来要让这一领域经历一场革命。
对于分布式系统设计，数据的一致性 (consistency, 后文均用 consistency 指代) 是一个非常重要的考虑方面。我们来用几篇文章由浅入深的讨论这个问题。 朋友圈的点赞 Bug ? 如
distributed systems high level:scalability, availability, performance, latency and fault tolerance CAP theorem and the FLP impossibility result. time and order the replication problem:preventing divergence and accepting divergence 注意： Most things are trivial at a small scale - and the same problem becomes much harder once you surpass a certain size, volume or other physically constrained thing. Scalability： is the ability of a system, network, or process, to handle a growing amount of work in a capable manner or its ability to be enlarged to accommodate that growth. 一共有三种： Size scalability: adding more nodes should make the system linearly faster; growing the dataset should not increase latency Geographic scalability: it should be possible to use multiple data centers to reduce the time it takes to respond to user queries, while dealing with cross-data center latency in some sensible manner. Administrative scalability: adding more nodes should not increase the administrative costs of the system (e.g. the administrators-to-machines ratio). 当然这三可遇不可求，比如Geographic scalability也就google的spanner Performance： is characterized by the amount of useful work accomplished by a computer system compared to the time and resources used. 有三个标准： Short response time/low latency for a given piece of work High throughput (rate of processing work) Low utilization of computing resource(s) Availability (and fault tolerance)： the proportion of time a system is in a functioning condition. If a user cannot access the system, it is said to be unavailable. 备注：Distributed systems can take a bunch of unreliable components, and build a reliable system on top of them. Availability = uptime / (uptime + downtime). Fault tolerance： ability of a system to behave in a well-defined manner once faults occur 分布式系统的两个限制因素： the number of nodes (which increases with the required storage and computation capacity) the distance between nodes (information travels, at best, at the speed of light) 比如： an increase in the number of independent nodes increases
本文是Distributed systems for fun and profit的第二部分，本文是阅读该文后的一些记录。
在CAP理论中, 对partition tolerance分区容错性的解释一般指的是分布式网络中部分网络不可用时, 系统依然正常对外提供服务, 而传统的系统设计中往往将这个放在最后一位. 这篇文章对这个此进行了分析和重新定义, 并说明了在不同规模分布式系统中的重要性.
微服务架构：网关概念与 zuul 微服务网关：Spring Cloud Gateway —— Zuul
MySQL 8.0.26发布差不多两个月了，一直还没对它进行测评，看到release notes中涉及到几个MGR相关的Bug fixed，最近抽空对其简单测试一番，下面说说结果吧。
微服务架构：网关概念与 zuul微服务网关：Spring Cloud Gateway —— Zuul
现代信息系统应该是避不开大数据处理的。作为一个通用的系统集成工具也必须具备大数据存储和读取能力。cassandra是一种分布式的数据库，具备了分布式数据库高可用性（high-availability）特性，对于一个实时大型分布式集成系统来说是核心支柱。与传统的关系数据库对比，cassandra从数据存储结构、读取方式等可以说是皆然不同的。如：cassandra库表设计是反范式的（denormalized）、表结构设计是反过来根据query要求设计的，等等。幸运的是自版本3.0后cassandra提供
MySQL传统点位复制在5.7版本前是主要的主从复制模式，而随着MySQL5.6版本引入GTID，并且MySQL5.7进行各方面的优化以后，在mySQL5.7(尤其是MySQL5.7.6）版本后GTID模式的主从复制方式成为一个新的选择方式。要使用GTID模式，首先也需知其优缺点，其主要的优缺点如下：
提到一致性这个词，大家会想到外文中有几个单词，如CAP中的Consistency、Cache Coherence、区块链的Consensus。这三个单词在外文不同环境拥有不同的含义。但在汉字中统一可以翻译为“一致性”。因此在谈一致性之前，有必要对这几个概念做一个区分，否则很容易让人迷惑。
项目概要 机器人对话，根据上文得到下文这么个东西。推测也是使用滑窗来做的，但具体不清楚了。 我的任务 给 pred 进行打分，评分规则如下： 打分区间都是0–3，0最差，3最好 “input”: 这个输入文本，有非常多的种类。 “gold”: 参考的解释，可以和 pred 比较得到分数。 注意：gold只是一个参考，pred可以跟gold不同意思。 “pred”: 预测出来的内容。 “hs_specificity”: 具体性，是否给出了具体的内容。 没有任何有价值的信息的给0，如I
而基于 GTID 的方式在一主多从的架构下主从切换有着明显优势外，对于日常复制异常的故障诊断也更为方便，在日常运维或 MySQL 升级过程中我们免不了要做 GTID 的开启或关闭，从个人角度而言，我也更倾向于大家做在线开启或关闭 GTID 的操作，一方面该操作能尽可能小的影响数据库停机时间，另一方面在开启或关闭的过程中也顺便可以验证该参数的调整是否会对应用造成影响，从 MySQL 5.7.6 之后便开始支持动态开启和关闭 GTID 模式，其参数 GTID_MODE 有以下取值
两篇文章从不同视角来构造cycle-consistency约束，目标都是为了在不需要标注label情况下，学到更好的视频representation，这也是解决在real-world中大规模无标注视频数据的低利用率及高昂的frame-level人工标注成本等问题。
akka在alpakka工具包里提供了对cassandra数据库的streaming功能。简单来讲就是用一个CQL-statement读取cassandra数据并产生akka-stream的Source。这是一个支持reactive-stream协议的流： object CassandraSource { /** * Scala API: creates a [[CassandraSourceStage]] from a given statement. */ def apply(
这是因为在5.6及以上的版本内，开启了 enforce_gtid_consistency=true 功能导致的，MySQL官方解释说当启用 enforce_gtid_consistency 功能的时候，MySQL只允许能够保障事务安全，并且能够被日志记录的SQL语句被执行，像create table … select 和 create temporarytable语句，以及同时更新事务表和非事务表的SQL语句或事务都不允许执行。
CAP 理论，也被称为 CAP 协议，指的是在一个分布式系统中，最多只能同时满足「一致性（Consistency）」、「可用性（Availability）」和「分区容错性（Partition tolerance）」这三项中的两项，不可能三者兼顾。
BASE 理论是由 Dan Pritchett 在 ACM 上发表的一篇论文中提出的理论。是在 CAP 理论基础上提出的一种更实际的理论指导，和 PACELC 理论是有些相近的地方的。
系统：centos7 主库：192.168.225.128：3307 从库1：192.168.225.129：3307 主从复制传统复制已配置完毕
太平洋时间 11 月 8 日上午 6 点左右开始，ChatGPT 服务器宕机超过 90 分钟，用户访问会收到「ChatGPT 目前已满载（ChatGPT is at capacity right now）」的消息。
翻译内容： NoSQL Distilled 第五章 Consistency 作者简介： 本节摘要： 一致性向来是分布式的一大问题。本文主要讨论一致性中的更新一致性的内容。
1. 数据一致性模型 ---- 如果数据读取、写入、更新的结果是可预测的，我们称它遵循数据一致性模型。 严格一致性（Strict Consistency）（强） 不论在哪个节点，看到的资源都是统一的结果。 顺序一致性（Sequential Consistency）（弱） 节点的数据变动和操作的顺序保持一致。 最终一致性（Eventual Consistency）（弱） 所有的数据副本最终都会变得一致。 注：强弱划分比较粗犷，但是容易理解，并发编程和分布式领域有更多的细分模型。
Spring Data有很多配置的默认值，但不一定都适合你。如一个依赖Cassandra 的项目，有时写入数据后，并不能立马读到。这种错误并没有什么报错，一切都是正常的，就是读不到数据。
掌握了Sequential Consistency一致性模型之后，我们重新审视一下java的并发。
作为一位热衷于分享技术知识的博主，我深知在当今大数据时代，掌握分布式数据库尤其是Apache Cassandra的原理与实践对于提升个人技能和应对面试挑战的重要性。本篇博客将从我的面试经验出发，结合对Cassandra核心特性的理解，深入探讨其在实际应用中的关键知识点，同时辅以代码示例，帮助读者更全面地掌握这一高性能、高可用的分布式NoSQL数据库。
ACID和CAP定理中都有C，代表Consistent一致性，很多人容易将这两个C混为一谈，其实这两个一致性是有区别的。 事务的定义是一系列操作要么全部成功，要么全部不成功，数据库的事务机制是通过ACID实现的，数据库ACID的具体定义见这里，ACID中的一致性的定义是：一个事务可以封装状态改变（除非它是一个只读的）。事务必须始终保持系统处于一致的状态，不管在任何给定的时间并发事务有多少。 也就是说：如果事务是并发多个，系统也必须如同串行事务一样操作。其主要特征是保护性和不变性(Preserving an
When discussing the design principles underpinning distributed systems, the CAP theorem and BASE theory serve as essential foundations that warrant our understanding.
本文针对群体运动描述的复杂性，提出了一个描述子collectiveness descriptor来定量分析群体运动的一些信息。该描述子基于群体运动的空间结构，利用图论的方法定义了一个描述子，可以描述群体中个体之间的行为一致性，进而从个体的行为相似性得到整体的collectiveness。同时，本文还提出了一个生成函数，可以综合不同的path similarities，进而得到一个可以用于检测群体运动的collectiveness descriptor。该描述子具有很好的可扩展性，可以用于大规模的群体运动检测。
本文转自：https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5328888.html
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。
GTID 是 MySQL 5.6 的新特性，可简化 MySQL 的主从切换以及 Failover。但是当我们开启 binlog 时，MySQL 并没有默认开启 GTID ，好在 GTID 可以在线开启，本篇文章我们一起来看下如何在线开启 GTID ，如果你的数据库实例原来未启用 GTID ，可以参考本篇文章来开启 GTID 。
CAP理论是分布式系统中最核心的基础理论，一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availablity)、分区容错性(Partition Tolerance)三项中的两项。
客户在集群中查看用户信息 list users 时，报错 Error from server:xxx 。其实是个简单的查看语句，但魔法失灵了？下面我们将集群中用户角色等信息的查看方式做一个统一的分析说明。
介绍一篇Manteia算法组的NeurIPS 2021 Spotlight文章。文章讨论的核心问题是，在医学图像生成领域，限制模型表现进一步提升的原因是什么？用什么方法可以打破该限制？我们希望通过这篇文章，给大家带来医学图像生成的新范式。
在这篇文章，我们将解读一下我们发表在CVPR 2021的工作CPS: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross Pseudo Supervision. 我们提出的半监督语义分割算法，在Cityscapes数据集中，使用额外3000张无标注的图像，可以在val set达到82.4% mIoU （单尺度测试）。
存储稳定性测试与数据一致性校验工具和系统：https://github.com/zhangyoujia/hd_write_verify
表示学习是机器学习中的一个重要研究方向，在NLP、CV领域有很多经典的表示学习工作。大多数表示学习利用无监督学习的方法，结合合适的正负样本pair构造、损失函数，学习便于让机器学习模型理解的样本表示。近期，表示学习也逐渐应用到了时间序列领域。今天给大家介绍一篇时间序列表示学习的前沿工作，是由北京大学和微软联合署名的一篇AAAI 2022工作TS2Vec。
文档地址 http://wiki.apache.org/cassandra/API06，实现了绝大部分示例
ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability）是传统关系型数据库的四个核心特性，这四个特性保证了数据库事务可靠的执行，确保了数据在发生错误时可以正确地恢复，保证了数据的一致性。
Mysql主从复制也可以称为Mysql主从同步，它是构建数据库高可用集群架构的基础。它通过将一台主机的数据复制到其他一台或者多台主机上，并重新应用日志（realy log）中的SQL语句来实现复制功能。Mysql支持单向，双向，链式级联，异步复制，复制过程中一台服务器充当主库（master），而一个或者多个服务器充当从库（slave）
想必各位开发者一定使用过关系型数据库MySQL去存储我们的项目的数据，也有部分人使用过非关系型数据库Redis去存储我们的一些热点数据作为缓存，提高我们系统的响应速度，减小我们MySQL的压力。那么你有听说过向量数据库吗？知道向量数据库是用来做什么的吗？
在历经 9 个 RC 版本的迭代与全球 1000 家用户的实战验证后，Milvus 2.0 正式 GA！Zilliz 质量保障团队负责人乔燕良撰文解析新功能、新亮点。 Milvus 2.0 背后，有哪些开发秘辛？文末预约直播，与开发者们在线畅聊！
关于CAP理论的介绍，其实网上已经有很多文章，大家可以自行查阅。这篇文章尝试从Kafka的角度来分析CAP理论。
NoSQL这个词语伴随着云计算和大数据的出现也有一些时日，对于NoSQL和SQL的区别到底是什么，NoSQL自己又是什么，往往很多人还有一些困惑。这篇文章主要阐述一下这些基本概念，做个简单的介绍。 SQL是国际标准化了的数据库的查询语言，由IBM发明，被Oracle抄袭，之后广泛被各大厂商支持。其最著名的SELECT FROM WHERE GROUP BY基本上就是路人皆知了。SQL有很多的标准，从当前环境来看，最重要的应该是SQL1998，基本上现在任何一个新的startup要想写个database，SQ
传统数据中心使用生成树来防止第 2 层环路，这已经使用了多年，但确实有局限性，为了防止环路，生成树会阻止一些链路并保持其他链路处于活动状态，如下所示，阻塞链路可以在活动链路出现故障时使用，如果链路确实发生故障，生成树会运行 SPF 算法来决定解除阻塞的链路，该链路然后在它处于活动状态之前通过几个状态转换。
BASE：全称：Basically Available(基本可用)，Soft state（软状态）,和 Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写
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