《大型网站技术架构》读书笔记：
1.1大型网站软件系统的特点
与传统企业应用系统相比，大型互联网应用系统有以下特点。
高并发，大流量
高可用
海量数据
用户分布广泛，网络情况复杂
安全环境恶劣
需求快速变更，发布频繁
渐进式发展
1.2大型网站架构演化发展历程
大型网站的技术挑战主要来自于庞大的用户，高并发的访问和海量的数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得很棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题
1.2.1初始阶段的网站架构
1.2.2应用服务和数据服务分离
1.2.3使用缓存改善网站性能
1.2.4使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力
1.2.5数据库读写分离
1.2.6使用反向代理和CDN加速网站响应
1.2.7使用分布式文件系统和分布式数据库系统
1.2.8使用NoSQL和搜索引擎
1.2.9业务拆分
1.2.10分布式服务
（转载请注明来源：http://zhanjia.iteye.com/blog/2038540）
，如果再深入详细一些会更好，啥时候百度、腾讯啊，也出一些类似这样的书，可以开开眼界。
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目标检测遥感数据集。包括训练集、验证集和测试集共1400张遥感图像及相应标注。已处理为适用yolov5的格式。
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RNN-LSTM（循环神经网络-长短期记忆网络）是一种在序列数据处理中表现出色的深度学习模型，特别擅长于处理和预测时间序列数据。卷积神经网络（CNN）则在图像识别和处理领域有着广泛的应用，以其局部感受野和权重共享特性而闻名。 "RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现"资源为用户提供了一个在Matlab环境中实现这两种网络的机会。该资源包可能包含以下内容： 1. RNN-LSTM网络的Matlab代码实现，允许用户对序列数据进行深入分析和预测。 2. CNN网络的Matlab代码，适用于图像数据的分类和特征提取任务。 3. 示例数据集和使用教程，帮助用户快速理解并应用这些模型。 4. 定制化接口，使用户能够根据自己的需求调整网络结构和参数。 5. 详细的注释和文档，方便用户学习和理解代码的工作原理。 通过这个资源包，研究人员和开发者可以在Matlab平台上，利用RNN-LSTM和CNN的强大功能，进行复杂的数据分析和模式识别任务。无论是在学术研究还是在工业应用中，该资源都能提供强大的支持。
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