什么是网站架构?谁能给网站架构下个定义?
回复内容:
什么是网站架构?谁能给网站架构下个定义?
有诗云『横看成岭侧成峰』,客观且全面的定义网站架构并不容易,不妨借鉴下 http://baike.baidu.com/view/1417314.htm 的说法,不同的人看问题的角度和需求是不同的,产品架构、信息架构、技术架构、代码架构、运维架构等正是对复杂事物的分解,分离关注点,通过局部认识整体。
世界是复杂的,这个问题就好象如何定义『人』一样,医生和哲学家也会给出不同的定义,一般会抽象出不同的概念,如骨骼、神经、内脏,对复杂的事物进行分层,界定边界,分离关注,各部分间去定义交互方式,细化可至细胞,再细化可至原子,此时人和万物又有何区别?
网站在不同的场景,复杂度是不同的,复杂的系统是一步步演化来的,曾经的复杂可能会是如今的基础,基于人类认知的限制,一般会通过分解、抽象、层次结构,协作来认识复杂,但一切都在变化之中,过不了多久,如今的复杂,又是未来的基础知识,就象如今很少有人觉得『电』是神奇的,但在人造闪电出现前,估计会觉得电是很神奇的。
好了,我可以不负责任的给网站架构下个定义:网站架构就是制造出网站简单的假象。
倒不如看看别人是怎么用这个词的: 从0到100——知乎架构变迁史

深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含有多个隐藏层的多层感知器是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示,以表征数据的类别或特征。它能够发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经之路。那么,各种深度学习的系统架构之间有哪些差别呢?1.全连接网络(FCN)完全连接网络(FCN)由一系列完全连接的层组成,每个层中的每个神经元都连接到另一层中的每个神经元。其主要优点是“结构不可知”,即不需要对输入做出特殊的假设。虽然这种结构不可知使得完

前段时间,一条指出谷歌大脑团队论文《AttentionIsAllYouNeed》中Transformer构架图与代码不一致的推文引发了大量的讨论。对于Sebastian的这一发现,有人认为属于无心之过,但同时也会令人感到奇怪。毕竟,考虑到Transformer论文的流行程度,这个不一致问题早就应该被提及1000次。SebastianRaschka在回答网友评论时说,「最最原始」的代码确实与架构图一致,但2017年提交的代码版本进行了修改,但同时没有更新架构图。这也是造成「不一致」讨论的根本原因。

面向视觉任务(如图像分类)的深度学习模型,通常用来自单一视觉域(如自然图像或计算机生成的图像)的数据进行端到端的训练。一般情况下,一个为多个领域完成视觉任务的应用程序需要为每个单独的领域建立多个模型,分别独立训练,不同领域之间不共享数据,在推理时,每个模型将处理特定领域的输入数据。即使是面向不同领域,这些模型之间的早期层的有些特征都是相似的,所以,对这些模型进行联合训练的效率更高。这能减少延迟和功耗,降低存储每个模型参数的内存成本,这种方法被称为多领域学习(MDL)。此外,MDL模型也可以优于单

这是一个AI赋能的时代,而机器学习则是实现AI的一种重要技术手段。那么,是否存在一个通用的通用的机器学习系统架构呢?在老码农的认知范围内,Anything is nothing,对系统架构而言尤其如此。但是,如果适用于大多数机器学习驱动的系统或用例,构建一个可扩展的、可靠的机器学习系统架构还是可能的。从机器学习生命周期的角度来看,这个所谓的通用架构涵盖了关键的机器学习阶段,从开发机器学习模型,到部署训练系统和服务系统到生产环境。我们可以尝试从10个要素的维度来描述这样的一个机器学习系统架构。1.

对于下一代集中式电子电器架构而言,采用central+zonal 中央计算单元与区域控制器布局已经成为各主机厂或者tier1玩家的必争选项,关于中央计算单元的架构方式,有三种方式:分离SOC、硬件隔离、软件虚拟化。集中式中央计算单元将整合自动驾驶,智能座舱和车辆控制三大域的核心业务功能,标准化的区域控制器主要有三个职责:电力分配、数据服务、区域网关。因此,中央计算单元将会集成一个高吞吐量的以太网交换机。随着整车集成化的程度越来越高,越来越多ECU的功能将会慢慢的被吸收到区域控制器当中。而平台化

eslint 使用eslint的生态链来规范开发者对js/ts基本语法的规范。防止团队的成员乱写. 这里主要使用到的eslint的包有以下几个: 使用的以下语句来按照依赖: 接下来需要对eslint的

人工智能(AI)已经改变了许多行业的游戏规则,使企业能够提高效率、决策制定和客户体验。随着人工智能的不断发展和变得越来越复杂,企业投资于合适的基础设施来支持其开发和部署至关重要。该基础设施的一个关键方面是IT和数据科学团队之间的协作,因为两者在确保人工智能计划的成功方面都发挥着关键作用。人工智能的快速发展导致对计算能力、存储和网络能力的需求不断增加。这种需求给传统IT基础架构带来了压力,而传统IT基础架构并非旨在处理AI所需的复杂和资源密集型工作负载。因此,企业现在正在寻求构建能够支持AI工作负

本文给大家介绍如何通过修改Nginx源码实现基于端口号的 Nginx worker进程隔离方案。看看到底怎么修改Nginx源码,还有Nginx事件循环、Nginx 进程模型、fork资源共享相关的知识。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

mPDF
mPDF是一個PHP庫,可以從UTF-8編碼的HTML產生PDF檔案。原作者Ian Back編寫mPDF以從他的網站上「即時」輸出PDF文件,並處理不同的語言。與原始腳本如HTML2FPDF相比,它的速度較慢,並且在使用Unicode字體時產生的檔案較大,但支援CSS樣式等,並進行了大量增強。支援幾乎所有語言,包括RTL(阿拉伯語和希伯來語)和CJK(中日韓)。支援嵌套的區塊級元素(如P、DIV),

MinGW - Minimalist GNU for Windows
這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。

SublimeText3 英文版
推薦:為Win版本,支援程式碼提示!

SecLists
SecLists是最終安全測試人員的伙伴。它是一個包含各種類型清單的集合,這些清單在安全評估過程中經常使用,而且都在一個地方。 SecLists透過方便地提供安全測試人員可能需要的所有列表,幫助提高安全測試的效率和生產力。清單類型包括使用者名稱、密碼、URL、模糊測試有效載荷、敏感資料模式、Web shell等等。測試人員只需將此儲存庫拉到新的測試機上,他就可以存取所需的每種類型的清單。

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用