- 冰洞三尺非一日之寒，长城筑成非一日之功 冰洞三尺非一日之寒，长城筑成非一日之功
- 鸿蒙原生应用通过分布式软总线技术实现跨设备协同，带来便捷智能体验。该技术作为核心纽带，统一通信机制，整合多设备资源，支持自动发现连接、高效数据传输与设备抽象管理。实际应用场景涵盖多屏协同办公、智能家居控制及游戏跨设备对战等，极大提升生活与工作效率。尽管面临复杂环境稳定性及资源优化配置等挑战，未来分布式软总线将加速连接速度、强化安全性并优化资源管理，推动万物互联的智能生活发展。 鸿蒙原生应用通过分布式软总线技术实现跨设备协同，带来便捷智能体验。该技术作为核心纽带，统一通信机制，整合多设备资源，支持自动发现连接、高效数据传输与设备抽象管理。实际应用场景涵盖多屏协同办公、智能家居控制及游戏跨设备对战等，极大提升生活与工作效率。尽管面临复杂环境稳定性及资源优化配置等挑战，未来分布式软总线将加速连接速度、强化安全性并优化资源管理，推动万物互联的智能生活发展。
- 在数字化时代，人工智能（AI）与鸿蒙系统的集成正推动各领域创新发展。分布式技术作为二者融合的桥梁，通过多设备协同计算和数据分布式存储，显著提升应用性能，打破性能边界，实现智能应用的新篇章。它不仅优化了智能家居、智能办公等场景的用户体验，还加速了数据流转，提升了决策效率。尽管面临网络通信延迟和数据安全等挑战，但随着技术进步，这些问题将逐步解决，为未来带来更多可能。 在数字化时代，人工智能（AI）与鸿蒙系统的集成正推动各领域创新发展。分布式技术作为二者融合的桥梁，通过多设备协同计算和数据分布式存储，显著提升应用性能，打破性能边界，实现智能应用的新篇章。它不仅优化了智能家居、智能办公等场景的用户体验，还加速了数据流转，提升了决策效率。尽管面临网络通信延迟和数据安全等挑战，但随着技术进步，这些问题将逐步解决，为未来带来更多可能。
- 在人工智能快速发展的今天，大语言模型的推理能力至关重要。DeepSeek致力于提升模型推理效率与准确性，而云原生技术为其提供了强大支持。通过容器化、微服务架构、任务调度、服务发现及分布式存储等手段，云原生确保了DeepSeek在不同环境下的高效部署与运行，极大提高了推理性能和系统稳定性，推动了分布式推理技术的进步。 在人工智能快速发展的今天，大语言模型的推理能力至关重要。DeepSeek致力于提升模型推理效率与准确性，而云原生技术为其提供了强大支持。通过容器化、微服务架构、任务调度、服务发现及分布式存储等手段，云原生确保了DeepSeek在不同环境下的高效部署与运行，极大提高了推理性能和系统稳定性，推动了分布式推理技术的进步。
- 什么是消息系统消息系统是专用的中间件，负责将数据从一个应用传递到另外一个应用。使应用只需关注于数据，无需关注数据在两个或多个应用间是如何传递的。消息系统一般基于可靠的消息队列来实现，使用点对点模式或发布订阅模式。数据实时在消息系统中传递，被看作流。为什么使用消息系统使用消息系统具有以下优势：解耦：发送方和接收方统一使用消息系统提供的接口进行通信，易修改易扩展。持久化：传递过程中消息存储到本地... 什么是消息系统消息系统是专用的中间件，负责将数据从一个应用传递到另外一个应用。使应用只需关注于数据，无需关注数据在两个或多个应用间是如何传递的。消息系统一般基于可靠的消息队列来实现，使用点对点模式或发布订阅模式。数据实时在消息系统中传递，被看作流。为什么使用消息系统使用消息系统具有以下优势：解耦：发送方和接收方统一使用消息系统提供的接口进行通信，易修改易扩展。持久化：传递过程中消息存储到本地...
- 一、引言随着数据量的不断增加，传统的Pandas单机处理方式已经难以满足大规模数据处理的需求。分布式计算为解决这一问题提供了有效的方案。本文将由浅入深地介绍Pandas在分布式计算中的常见问题、常见报错及如何避免或解决，并通过代码案例进行解释。 二、Dask简介Dask是Pandas的一个很好的补充，它允许我们使用类似于Pandas的API来处理分布式数据。Dask可以自动将任务分配到多个... 一、引言随着数据量的不断增加，传统的Pandas单机处理方式已经难以满足大规模数据处理的需求。分布式计算为解决这一问题提供了有效的方案。本文将由浅入深地介绍Pandas在分布式计算中的常见问题、常见报错及如何避免或解决，并通过代码案例进行解释。 二、Dask简介Dask是Pandas的一个很好的补充，它允许我们使用类似于Pandas的API来处理分布式数据。Dask可以自动将任务分配到多个...
- 随着互联网和大数据技术的快速发展，分布式计算已经成为解决大规模数据处理和计算问题的重要方法。而 Python 以其简单易学、丰富的生态系统和强大的社区支持，成为实现分布式计算的理想选择。本文将围绕分布式计算的概念、基础理论、Python 的实现方法以及实际应用进行深入探讨。什么是分布式计算定义分布式计算是指通过多个计算节点协同工作来完成一个计算任务的计算模型。每个计算节点可能是物理机器或虚拟... 随着互联网和大数据技术的快速发展，分布式计算已经成为解决大规模数据处理和计算问题的重要方法。而 Python 以其简单易学、丰富的生态系统和强大的社区支持，成为实现分布式计算的理想选择。本文将围绕分布式计算的概念、基础理论、Python 的实现方法以及实际应用进行深入探讨。什么是分布式计算定义分布式计算是指通过多个计算节点协同工作来完成一个计算任务的计算模型。每个计算节点可能是物理机器或虚拟...
- 1 简介行家算法是一种用于避免系统进入死锁状态的资源分配算法。它通过模拟资源分配，确保系统始终处于安全状态。本文接下来以现实生活中的示例说明银行家算法在不同场景下的应用的. 2. 计算机资源锁系统中有多个进程需要使用有限的资源（如CPU、内存、I/O设备）。过程:初始状态: 计算系统的总资源量和各进程的最大资源需求。请求资源: 当一个进程请求资源时，系统判断是否满足该请求。安全性检查: 系... 1 简介行家算法是一种用于避免系统进入死锁状态的资源分配算法。它通过模拟资源分配，确保系统始终处于安全状态。本文接下来以现实生活中的示例说明银行家算法在不同场景下的应用的. 2. 计算机资源锁系统中有多个进程需要使用有限的资源（如CPU、内存、I/O设备）。过程:初始状态: 计算系统的总资源量和各进程的最大资源需求。请求资源: 当一个进程请求资源时，系统判断是否满足该请求。安全性检查: 系...
- 1 简介本文解释优先级策略（Priority-based Strategy）通过赋予进程不同的优先级，来控制资源分配，优先级高的进程可以先获取资源，从而减少死锁发生的可能性。这些算法和策略根据系统需求和资源特性来选择使用，以确保系统的稳定和高效运行。优先级策略（Priority-based Strategy） 是一种通过为不同的事务或操作设置优先级来避免死锁的策略。通过这种策略，较高优先级... 1 简介本文解释优先级策略（Priority-based Strategy）通过赋予进程不同的优先级，来控制资源分配，优先级高的进程可以先获取资源，从而减少死锁发生的可能性。这些算法和策略根据系统需求和资源特性来选择使用，以确保系统的稳定和高效运行。优先级策略（Priority-based Strategy） 是一种通过为不同的事务或操作设置优先级来避免死锁的策略。通过这种策略，较高优先级...
- 1 简介列锁的用途与解锁，列锁（Column-level lock） 是指在数据库中只对特定列施加锁，而不是对整行或整表进行加锁。列锁的主要用途是：避免过多的锁竞争：相较于行锁和表锁，列锁仅限制对特定列的访问，从而减少对其他列的阻塞。适用于部分数据更新：当仅对表中的某个列进行操作时，使用列锁可以保证操作的粒度更细，减少其他列的锁竞争。提高并发性能：因为列锁的作用范围较小，它通常能够提供比行... 1 简介列锁的用途与解锁，列锁（Column-level lock） 是指在数据库中只对特定列施加锁，而不是对整行或整表进行加锁。列锁的主要用途是：避免过多的锁竞争：相较于行锁和表锁，列锁仅限制对特定列的访问，从而减少对其他列的阻塞。适用于部分数据更新：当仅对表中的某个列进行操作时，使用列锁可以保证操作的粒度更细，减少其他列的锁竞争。提高并发性能：因为列锁的作用范围较小，它通常能够提供比行...
- 1 简介表锁的用途与解锁，在数据库操作中，表锁是指对整个表施加的锁，意味着只有持有锁的事务可以访问该表，其他事务需要等待该锁释放。表锁通常用于以下几种情况：比如修改商品信息的表锁。防止其他事务对表进行修改：当你需要对表进行一系列操作，并且不希望其他事务在这期间修改表的数据时，可以使用表锁来确保数据的一致性。操作过程中不希望有其他事务插入或删除数据：如果你在操作一个表时，需要保证表的结构不被... 1 简介表锁的用途与解锁，在数据库操作中，表锁是指对整个表施加的锁，意味着只有持有锁的事务可以访问该表，其他事务需要等待该锁释放。表锁通常用于以下几种情况：比如修改商品信息的表锁。防止其他事务对表进行修改：当你需要对表进行一系列操作，并且不希望其他事务在这期间修改表的数据时，可以使用表锁来确保数据的一致性。操作过程中不希望有其他事务插入或删除数据：如果你在操作一个表时，需要保证表的结构不被...
- 1 简介乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control）它假设大多数事务不会冲突，允许事务自由地请求资源，之后通过检测和回滚解决冲突。在电商平台的下单高峰期，为了保证多个用户同时下单时不会发生冲突，可以采用**乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control，OCC）**算法。这种控制方法在数据库中通过避免使用过多的锁，允许在不直接加锁... 1 简介乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control）它假设大多数事务不会冲突，允许事务自由地请求资源，之后通过检测和回滚解决冲突。在电商平台的下单高峰期，为了保证多个用户同时下单时不会发生冲突，可以采用**乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control，OCC）**算法。这种控制方法在数据库中通过避免使用过多的锁，允许在不直接加锁...
- 1 简介分布式服务检查死锁，在分布式死锁检测中，如何检查分布式资源分配图是否正确，主要涉及通过跨节点的资源请求和分配关系来识别死锁。实现的关键在于如何有效地组织资源请求和资源分配信息，并如何将各个节点的信息整合起来进行检测。 2 分布式资源分配图在分布式死锁检测中，RAG资源分配图通常表示为一个有向图，其中：节点 代表资源或进程。边 表示资源请求和资源分配的关系。从进程到资源的边表示进程请... 1 简介分布式服务检查死锁，在分布式死锁检测中，如何检查分布式资源分配图是否正确，主要涉及通过跨节点的资源请求和分配关系来识别死锁。实现的关键在于如何有效地组织资源请求和资源分配信息，并如何将各个节点的信息整合起来进行检测。 2 分布式资源分配图在分布式死锁检测中，RAG资源分配图通常表示为一个有向图，其中：节点 代表资源或进程。边 表示资源请求和资源分配的关系。从进程到资源的边表示进程请...
- 1 分布式和单机的死锁检测异同分布式死锁检测（Distributed Deadlock Detection） 和 死锁检测与恢复（Deadlock Detection and Recovery） 是两种不同的死锁管理策略，主要区别在于它们的应用场景和处理方式。以下是它们在实现上的异同点分析：应用场景:分布式死锁检测: 适用于分布式系统，其中资源和进程分布在多个节点或服务上。需要协调不同节点... 1 分布式和单机的死锁检测异同分布式死锁检测（Distributed Deadlock Detection） 和 死锁检测与恢复（Deadlock Detection and Recovery） 是两种不同的死锁管理策略，主要区别在于它们的应用场景和处理方式。以下是它们在实现上的异同点分析：应用场景:分布式死锁检测: 适用于分布式系统，其中资源和进程分布在多个节点或服务上。需要协调不同节点...
- 1 简介分布式死锁检测（Distributed Deadlock Detection）在分布式系统中检测和解决死锁：边沿追踪算法: 跟踪资源分配边界，寻找分布式系统中的死锁循环。基于消息传递的算法: 通过消息传递机制检测和解决分布式系统中的死锁。在分布式系统中，分布式死锁检测 是一项复杂的任务，因为资源分配和依赖关系跨越多个节点或服务。要检测分布式死锁，需要协调多个节点的信息，以识别跨节点... 1 简介分布式死锁检测（Distributed Deadlock Detection）在分布式系统中检测和解决死锁：边沿追踪算法: 跟踪资源分配边界，寻找分布式系统中的死锁循环。基于消息传递的算法: 通过消息传递机制检测和解决分布式系统中的死锁。在分布式系统中，分布式死锁检测 是一项复杂的任务，因为资源分配和依赖关系跨越多个节点或服务。要检测分布式死锁，需要协调多个节点的信息，以识别跨节点...
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