国家重大基础设施和关键区域的安全,对于保障经济发展、国家安全、社会稳定和人民生活具有极其重要的意义。
基于相位敏感光时域反射仪(Φ-OTDR)的分布式光纤振动传感系统在入侵探测、周界安防和基础设施安全监控等方面具有独特的技术优势,近年来受到各国科技界和工业界的广泛关注。
详述了本课题组近10年来在该领域的研究成果,包括Φ-OTDR定量化相位解调技术、信号干涉衰落的机理研究、超高频率响应带宽系统、超高空间分辨率系统、低噪声窄线宽单频激光器和激光扫频技术等方面的进展;介绍了Φ-OTDR系统在周界安防和铁路安全监测等领域的工程应用,并对Φ-OTDR的国内外发展趋势进行了简要的评述。

EpsagonGo追踪该软件包为Go应用程序提供了跟踪功能，以收集的分布式跟踪和性能指标。
内容安装要安装Epsagon，只需运行：gogetgithub.com/epsagon/epsagon-go或使用dep：depensure-addgithub.com/epsagon/epsagon-go用法标记痕迹您可以将自定义标签添加到跟踪中，以便于过滤和聚合。
在代码内添加以下调用：epsagon.Label("key","value")epsagon.Label("user_id",user_id)您还可以使用它来发

项目介绍 1、整体需求 达内云笔记，是达内在线教育平台(tmooc)中的一个子项目， 用于在学员学习时，随时的记录笔记、收藏笔记、分享笔记 以及参加笔记相关的活动。
期望达到一个无时不学习，不处 不笔记的目标。
2、技术架构 1）开发环境 WindowsXP+JDK1.6+Tomcat7+MySql5.5+MyEclipse8.5 2）采用技术 Java+MyBatis3.2+SpringMVC+Spring3.2+JQuery2.1 Java：基础的核心技术 MyBatis：访问数据库 SpringMVC：对代码分层，实现MVC，重点在于处理请求 Spring：管理组件、整合MyBatis、处理一些通用的业务 JQuery：处理客户端的逻辑，以及发送异步请求 3）设计思想 采用了MVC分层思想，将代码分为如下： 视图层V：JQuery2.1 控制层C：DispatcherServlet+Controller(SpringMVC) 业务层M：Java 持久层M：MyBatis 4）部署方案 采用分布式部署，如图

传智播客-29期-淘淘商城-张志君-Dubbo版-大型分布式电商项目

什么是消息消息是一个用于在组件和应用程序之间通讯的的方法。
消息之间的传递是点对点的。
任何终端之间都可以相互接受和发送消息。
并且每个终端都必须遵守如下的规则-＞创建消息-＞发送消息-＞接收消息-＞读取消息为什么要使用消息理由很简单，消息是一个分布式的低耦合通讯方案。
A发送一个消息到一个agent,B作为接受者去agent上获取消息。
但是A,B不需要同时到agent上去注册。
agent作为一个中转为A,B提供搞效率的通讯服务。
Java消息服务支持两种消息模型：Point-to-Point消息(P2P)和发布订阅消息（PublishSubscribemessaging，简称Pub/Sub）。
JMS规范并不要求供应商同时支持这两种消息模型，但开发者应该熟悉这两种消息模型的优势与缺点。
企业消息产品（或者有时称为面向消息的中间件产品）正逐渐成为公司内操作集成的关键组件。
这些产品可以将分离的业务组件组合成一个可靠灵活的系统。
除了传统的MOM供应商，企业消息产品也可以由数据库供应商和许多与网络相关的公司来提供。
Java语言的客户端和Java语言的中间层服务必须能够使用这些消息系统。
JMS为Java语言程序提供了一个通用的方式来获取这些系统。
JMS是一个接口和相关语义的集合，那些语义定义了JMS客户端如何获取企业消息产品的功能。
由于消息是点对点的，所以JMS的所有用户都称为客户端（clients）。
JMS应用由定义消息的应用和一系列与他们交互的客户端组成。

Zabbix安装不配置简单，学习成本低，支持多语言（包括中文）,免费开源，自动发现服务器与网络设备，分布式监视，良好的WEB界面交互等通知功能Zabbix主要监控服务器：CPU负载、内存使用、磁盘使用、网络状态、端口监视、日志监视。

Hadoop分布式文件系统.pdf

ZeroMQ（也说明ØMQ，0MQ或ZMQ）是一个高性能的异步消息库，旨在使用分布式或并行应用程序。
它提供了一个消息队列，但不同于面向消息的中间件，一个ZeroMQ系统可以在没有专用运行消息代理。
jzmq安装包，本人也有资源。

培训关于批处理AI的分布式培训此仓库是有关如何使用BatchAI以分布式方式训练CNN模型的教程。
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都

涉及到redis的重要知识点、分布式知识概念。
Redis包含多种数据类型，String、List、Set、Hash、ZSet，在新版本的Redis已经支持集群。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。