摘要：AIoT的使能技术有很多，本次主要讲云计算和分布式云，即Edge cloud，它带来了实时性。 本文分享自华为云社区《未来边缘计算：趋于分布式智能》，作者：曹建农 / 香港理工大学研究生院院长、IEEE Fellow、欧洲科学院院士。 在过去十几年中，云计算已经成为主流技术，改变了很多工业、政
一、写在开头 很久没更新喽，最近build哥一直在忙着工作，忙着写小说，都忘记学习自己的本职了，哈哈，不过现在正式回归！ 我们继续学习Java的IO相关内容，之前我们了解到，所谓的IO（Input/Output）就是计算机系统与外部设备之间通信的过程。 二、IO调用过程 接下来我们从应用调用的过程中
Java BIO 编程 一、I/O 模型 1、I/O 模型简单的理解：就是用什么样的通道进行数据的发送和接收，很大程度上决定了程序通信的性能 2、Java 共支持 3 种网络编程模型/IO 模式：BIO、NIO、AIO 3、Java BIO ： 同步并阻塞(传统阻塞型)，服务器实现模式为一个连接一个
TencentOS Tiny AIoT 应用创新大赛是腾讯 TencentOS 团队联合恩智浦半导体、安谋科技（Arm China）发起的线上开发者活动，主要面向中小企业嵌入式工程师、广大嵌入式开发者、物联网爱好者、创客团队等，期待广大开发者能参与到国内开源项目中，通过开源协同，基于 Tencent
https://zhuanlan.zhihu.com/p/149836046 Linux native aio一方面有其实用价值, 基本满足了特别业务比如大型数据库系统对异步io的需求, 另一方面却被总是被诟病, 既不完美也不通用, 究其原因在于设计异步系统的理念. AIO的需求 aio最核心的需求
一、BIO(Blocking I/O) BIO，同步阻塞IO模型，应用程序发起系统调用后会一直等待数据的请求，直至内核从磁盘获取到数据并拷贝到用户空间； 在一般的场景中，多线程模型下的BIO是成本较低、收益较高的方式。但是，如果在高并发的场景下，过多的创建线程，会严重占据系统资源，降低系统对外界响应
基于深度学习对运维时序指标进行异常检测，快速发现线上业务问题 时间序列的异常检测是实际应用中的一个关键问题，尤其是在 IT 行业。我们没有采用传统的基于阈值的方法来实现异常检测，而是通过深度学习提出了一种无阈值方法：基于 LSTM 网络的基线（一个 LSTM 框架辅助几个优化步骤）和无监督检测（神经
日志在 IT 行业中被广泛使用，日志的异常检测对于识别系统的运行状态至关重要。解决这一问题的传统方法需要复杂的基于规则的有监督方法和大量的人工时间成本。我们提出了一种基于自然语言处理技术运维日志异常检测模型。
一、写在开头 我们在上一篇博文中提到了Java IO中常见得三大模型（BIO，NIO，AIO），其中NIO是我们在日常开发中使用比较多的一种IO模型，我们今天就一起来详细的学习一下。 在传统的IO中，多以这种同步阻塞的IO模型为主，程序发起IO请求后，处理线程处于阻塞状态，直到请求的IO数据从内核空
在 Java 中总共有三种 IO 类型：BIO（Blocking I/O，阻塞I/O）、NIO（Non-blocking I/O，非阻塞I/O）和 AIO（Asynchronous I/O，异步I/O），它们的区别如下： 在 JDK 1.4 之前，只有 BIO 一种模式，其开发过程相对简单，新来一个
io_uring是 2019 年 Linux 5.1内核首次引入的高性能异步 I/O 框架，能显着加速 I/O 密集型应用的性能。但如果你的应用已经在使用传统 Linux AIO 了，并且使用方式恰当， 那io_uring并不会带来太大的性能提升—— 根据测试，即便打开高级特性，也只有 5%。除非你
通过深入探索Java通信面试的奥秘，我们将揭秘Java中的三种I/O模型（BIO、NIO和AIO）、选择器（select、poll和epoll）以及网络协议（如HTTP和HTTPS），帮助您了解在面试中必备的知识点。这些知识点对于网络编程和系统安全方面的求职者来说至关重要，掌握它们将为您的职业发展打下坚实的基础！
title: 深入理解Python协程：从基础到实战 date: 2024/4/27 16:48:43 updated: 2024/4/27 16:48:43 categories: 后端开发 tags: 协程 异步IO 并发编程 Python aiohttp asyncio 网络爬虫 第1章：协程
摘要：近日，华为云开发者日HDC.Cloud Day无锡站成功举行，开发者不仅聆听了华为云技术专家在生成式AI、元宇宙、AIoT、工业互联网等领域的前沿技术分享，还在KooLabs工作坊、展台等环节，亲身体验华为云产品的技术魅力。 3月21日，华为云开发者日HDC.Cloud Day无锡站成功举行，
AGI 的出现，给了我们一个新视角去审视我们做过的系统，尤其是研发效能平台。研发效能平台作为一个工具平台，本质就是提高公司整体产研的效率。AGI 的快速进步大家已经有目共睹，本文就是在项目协同，代码管理、测试、AIOps等方面来探讨 AGI 可以给研发效能平台带来的巨大变化效率提升。拥抱 AGI，吸
摘要：服务发生性能恶化时，需要投入大量人力分析性能异常根因，分析成本高，耗时长。我们提出了一种先在异常调用链内部分析候选根因，再在全局拓扑环境下对候选根因进行汇聚的二级分析方法，克服了调用链之间异常相互影响导致根因难以确定的问题，快速识别和定位恶化接口的根因。 本文分享自华为云社区《【AIOps专题
摘要：近日，华为云开发者日HDC.Cloud Day东莞站成功举行。 4月26日，华为云开发者日HDC.Cloud Day东莞站成功举行，吸引了400多位开发者前来参会，开发者不仅聆听了华为云技术专家在开源、低代码、软件开发、AI、AIoT等领域的前沿技术分享，还在KooLabs工作坊、展台、企业数
