[其它] 阿里P8架构师谈：高并发架构解决方案总结

说明：高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时访问URL地址，比如：淘宝的双11、双12，就会产生高并发。又如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求，也就是DDOS攻击。服务端：导致站点服务器/DB服务器资源被占满崩溃，数据的存储和更新结果和理想的设计是不一样的，比如：出现重复的数据记录，多次添加了用户积分等。用户角度：网站打不开服务器雪崩：通过表设计，如：记录表添加唯一约束，数据处理逻辑使用事物防止并发下的数据错乱问题。通过服务端锁进程防止包并发下的数据错乱问题。这里主要讲述的是在并发请求下的数据逻辑处理
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[其它] 连续时间不确定脉冲时滞差分方程的鲁棒指数稳定性

说明：本文研究了不确定脉冲时滞差分方程的鲁棒指数稳定性。 首先，针对不确定的具有连续时间的脉冲时滞差分方程，提供了一些鲁棒的指数稳定性判据，其中脉冲上的状态变量可能与时变时滞有关。 然后给出了离散时间不确定线性脉冲时滞差分方程的鲁棒指数稳定性结果。 还提供了一些示例，包括现有结果无法研究的示例，以说明所获得结果的有效性。
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[其它] 改进的递归神经网络的时滞相关稳定性结果

说明：改进的递归神经网络的时滞相关稳定性结果
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[其它] 服务端高并发分布式架构的演变过程

说明：本文以淘宝作为例子，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。在介绍架构之前，为了避免部分读者对架构设计中的一些概念不了解，下面对几个最基础的概念进行介绍：分布式系统中的多个模块在不同服务器上部署，即可称为分布式系统，如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上，或两个相同功能的Tomcat分别部署在不同服务器上高可用系统中部分节点失效时，其他节点能够接替它继续提供服务
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[其它] 具有参数不确定性的离散时滞脉冲系统的鲁棒指数稳定性

说明：具有参数不确定性的离散时滞脉冲系统的鲁棒指数稳定性
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[其它] 金属-绝缘体-半导体-绝缘体-金属结构二氧化钛紫外光电探测器

说明：通过原子层沉积技术制备了二氧化钛（TiO2）薄膜，并由该TiO2薄膜制备了金属-绝缘体-半导体-绝缘体-金属结构的紫外光电探测器。 同时，在相同条件下还制作了金属-半导体-金属结构的光电探测器以进行比较。 通过测量它们的光响应特性，发现绝缘层的存在对于改善光检测器的响应性是有效的。 改善机理归因于在高电场下在绝缘层中发生载流子倍增。
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[其它] 千万级高并发服务器架构之架构搭建演变及不同架构的缺点

说明：今天看了一遍文章，讲解了服务器如何架构，及架构的演变，感觉不错。针对高并发服务器架构有不明白的，可以参考关注下，反向代理层有什么用？架构实现时要注意什么？(1)作为服务端统一入口，屏蔽后端WEB集群细节，代表整个WEB集群；(2)保证WEB集群的扩展性，Nginx后端可随时加WEB实例；(3)实施负载均衡，反向代理层会将请求均匀分发给后端WEB集群的每一个实例；(4)保证WEB集群的高可用，任何一个WEB实例挂了，服务都不受影响；(5)注意自身高可用，防止一台Nginx挂了，服务端统一入口受影响
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[其它] 用于核酸分析的尺寸控制的Fe3O4SiO2磁性纳米粒子的合成

说明：我们对Fe3O4和Fe3O4 SiO2纳米粒子的制备，表征和潜在应用进行系统的研究。 通过调节pH值的溶剂热系统成功合成了直径可控制的Fe3O4纳米粒子。 通过振动样品磁力计测量纳米颗粒的磁性。 Fe3O4 SiO2纳米粒子是通过经典的斯托伯Craft.io获得的。 通过共价相互作用制备了链霉亲和素包被的Fe3O4 SiO2纳米颗粒。 通过UV-Vis光谱仪测定结合至纳米颗粒的链霉亲和素的量。 为了评估核酸在纳米颗粒上的结合效率和容量，通过荧光检测估计了生物素化寡核苷酸在链霉亲和素包被的F
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[其它] 分布式架构高可用与高并发那些在工作中常用到的那些变态应用

说明：以下是一个典型的高负载web应用示例：上图展示了一个典型的，三层架构的高性能Web应用。这种成熟的架构多年以来已被广泛部署于包括Google、Yahoo、Facebook、Twitter、Wikipedia在内的诸多大型Web应用中。位于三层构架中最外层的反向代理服务器负责接受用户的接入请求，在实际应用中，代理服务器通常至少还要完成以下列表中的一部分任务：连接管理：分别维护客户端和应用服务器的连接池，管理并关闭已超时的长连接。攻击检测和安全隔离：由于反向代理服务无需完成任何动态页面生成任务，所有
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[其它] 光折射晶体中单体积全息图的波长复用和解复用

说明：光折射晶体中单体积全息图的波长复用和解复用
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[其它] SparkStreaming：案例动手实战并在电光石火间理解其工作原理

说明：流（Streaming），在大数据时代为数据流处理，就像水流一样，是数据流；既然是数据流处理，就会想到数据的流入、数据的加工、数据的流出。日常工作、生活中数据来源很多不同的地方。例如：工业时代的汽车制造、监控设备、工业设备会产生很多源数据；信息时代的电商网站、日志服务器、社交网络、金融交易系统、黑客攻击、垃圾邮件、交通监控等；通信时代的手机、平板、智能设备、物联网等会产生很多实时数据，数据流无处不在。平时用户都有网上购物的经历，用户在网站上进行的各种操作通过SparkStreaming流处理技术
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[其它] 基于超像素分割和暗亮通道结合的单幅图像去雾

说明：针对暗通道先验去雾算法中透射率估值不准确以及天空区域或大面积白色区域去雾后存在颜色失真等问题,提出了一种基于超像素分割和暗亮通道结合的单幅图像去雾方法。首先采用超像素方法对有雾图像进行分割,将得到的超像素块代替暗通道固定方形滤波窗口;其次,采用暗通道与亮通道先验理论结合的方法获取透射率,使透射率估值更准确;然后,在天空区域通过阈值分割结合亮通道先验理论确定大气光值,并利用融合梯度信息的引导滤波方法优化透射率;最后根据大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明,所提方法得到的透射率和大气光值的估值准确
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