Akka v2.4.17 发布，Actor 模型开发库 资讯
和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业。系统几乎不会宕机（高可用性 99.9999999 % 一年只有 31 ms 宕机）。 Actor模型并非什么新鲜事物，它由Carl
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Akka v2.5.0-RC2 发布，Actor 模型开发库 资讯
和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业。系统几乎不会宕机（高可用性 99.9999999 % 一年只有 31 ms 宕机）。 Actor模型并非什么新鲜事物，它由Carl
Akka v2.5.0-RC1 发布，Actor 模型开发库 资讯
和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业。系统几乎不会宕机（高可用性 99.9999999 % 一年只有 31 ms 宕机）。 Actor模型并非什么新鲜事物，它由Carl
P39 OSI 七层模型基础知识(v4.0) 文档
1. HL-001 网络基础知识ISSUE 4.0 2. 课程内容网络概述 OSI参考模型2 3. 网络概述网络定义 LAN 和WAN 网络拓扑 标准化组织3 4. 计算机网络InternetSOHOServerIP
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P7 大型系统架构一个架构模型 文档
大型系统架构一个架构模型 及相关问题 版本 创建（修订）者 日期 备注 1.0 殷剑 2010-6-11 1.1 殷剑 2010-6-21 增加关于软件工厂的问题的论述 一 总体架构 我在开发的过
企业应用开发模型工具 JR-Framework 经验
JRFramework 是一个基于 XML 模型的企业应用开发模型工具，独立于各种不同架构，例如 Web服务、J2EE和两层结构。 项目主页： http://www.open-open
socket阻塞与非阻塞，同步与异步、I/O模型 经验
操作完毕的通知,这可以使进程在数据读写时也不阻塞。(等待"通知") 1. Linux下的五种I/O模型 1)阻塞I/O（blocking I/O） 2)非阻塞I/O （nonblocking I/O）
浅谈语音识别、匹配算法和模型 经验
分则与下一个音素存在关联，这就是为什么在用HMM模型做语 音识别时，选择音素的三状态HMM模型。（上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响，从而使模型能更准确地描述语音，只考虑前一音的影响的称为Bi-
基于gevent和多线程模型的爬虫：Vulcan Spider 经验
基于gevent和多线程模型，支持WebKit引擎的动态爬虫框架。 特性 支持gevent和多线程两种并行模型 支持Webkit引擎 (dom parse,ajax fetch,etc...) 多个自定义选项设置
JSON 对象模型生成器：android-json-model-generator 经验
android-json-model-generator 是一个简单的 JSON 对象模型生成器，用于 Android 上映射 JSON 到 Java 对象。 项目主页： http://www
MapReduce-Hadoop分布式计算模型 经验
MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 MR由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map(
从概念理解Lucene的Index（索引）文档模型 经验
Lucene主要有两种文档模型：Document和Field，一个Document可能包含若干个Field。 每一个Field有不同的策略： 1.被索引 or not，将该字段（Field）经
Kubernetes应用部署模型解析（原理篇） 经验
s的应用部署模型的思想都起源于Borg,了解 这些模型是掌握Kubernetes的关键。Kubernetes的API版本目前是v1，本文以代码 0.18.2版为基础来介绍它的应用部署模型，最后我们用一个简单的用例来说明部署过程。
基于Webpy实现服务器策略模型 经验
execute: save_user_info("email", address) 不得不说这种模型有点像是协程（coroutine），但是不是用它来实现的，毕竟：一次请求完成了整个线程大大小小都结
面向服务体系架构的业务组件模型 经验
BC）的思考》（以下简称《 SOA 和 BC 》）一文中介绍了基于面向服务体系架构（SOA）的组件模型，本文按照“分离”的原则，通过比较当前多种流行的客户端和服务器端的通讯机制，进一步把业务组件进行分
基于深度机器学习算法DBNs的风险识别模型 经验
算法的风险识别模型。 一、传统机器学习与深度机器学习 传统机器学习最初是来源于Back Propagation算法的发明，因此人们在研究中发现可以使用BP算法和人工神经网络模型对大量的样本数据
使用Python训练SVM模型识别手写体数字 经验
Vector Machine)是有监督的分类预测模型，本篇文章使用机器学习库scikit-learn中的手写数字数据集介绍使用Python对SVM模型进行训练并对手写数字进行识别的过程。 准备工作
分布式队列编程模型、实战 经验
文章首先从最基础的需求出发，详细剖析分布式队列编程模型的需求来源、定义、结构以及其变化多样性。通过这一部分的讲解，作者期望能在两方面帮助读者：一方面，提供一个系统性的思考方法，使读者能够将具体需求关联到分布式队列编程模型，具备进行分布式
Fregata: Spark上支持万亿维机器学习模型 经验
大规模机器学习工程上最大的挑战是模型的规模。在计算广告，推荐系统的场景下，运用Logistic Regression算法时常需要做特征交叉。原来两组，三组特征的数量可能并不是太大，但是通过交叉后可能会
TensorFlow深度学习笔记 文本与序列的深度模型 经验
Context即Vector列表里的邻居 目标是让Window里相近的词放在相邻的位置，即预测一个词的邻居 用来预测这些相邻位置单词的模型只是一个Logistics Regression， just a simple Linear model