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  • 话题:计算机的应用领域分为哪六个方面回答:计算机应用领域 目前,计算机的应用可概括为以下几个方面。 1.科学计算(或称为数值计算) 早期的计算机主要用于科学计算。目前,科学计算仍然是计算机应用的一重要领域。...

    公告: 为响应国家净网行动,部分内容已经删除,感谢读者理解。

    话题:计算机的应用领域分为哪六个方面回答:计算机应用领域 目前,计算机的应用可概括为以下几个方面。 1.科学计算(或称为数值计算) 早期的计算机主要用于科学计算。目前,科学计算仍然是计算机应用的一个重要领域。如高能物理、工程设计、预测、气象预报、航天技术等。由于计算机具有高运算速度和精度以及逻辑判断能力,因此出现了计算力学、计算物理、计算化学、生物控制论等新的学科。 2.过程检测与控制 利用计算机对工业生产过程中的某些信号自动进行检测,并把检测到的数据存入计算机,再根据需要对这些数据进行处理,这样的系统称为计算机检测系统。特别是仪器仪表引进计算机技术后所构成的智能化仪器仪表,将工业自动化推向了一个更高的水平。

    参考回答:1.科学计算(或数值计算) 2.数据处理(或处理) 3.辅助技术(或计算机辅助设计与制造) 4.过程控制(或实时控制) 5.人工智能话题:计算机的应用领域包括哪些方面

    问题详情:计算机的应用领域包括哪些方面回答:大多数教科书上说法都不完全一致,主要是对领域的划分不一致。 一致认可的是:数值计算或科学计算,数据处理,辅助设计,实时控制,人工智能等方面。话题:计算机的应用领域为?

    问题详情:计算机的应用领域为?回答:计算机的应用领域:1. 科学计算(或称为数值计算) 早期的计算机主要用于科学计算。目前,科学计算仍然是计算机应用的一个重要领域,如高能物理、工程设计、预测、气象预报、航天技术等。2. 数据处理(管理) 用计算机来加工、管理与作任何形式的数据,如管理、物资管理、报表统计、帐目计算、检索,主要包括数据的采集、转换、分组、、计算、排序、存储、检索等。3. 辅助工程 计算机辅助设计、制造、测试(CAD/CAM/CAT)。①用计算机辅助进行工程设计、制造、能测试;②办公自动化;③经济管理;④检索;⑤自动控制;⑥模式识别等。4. 生产自动化 利用计算机对工业生产过话题:计算机的应用领域是什么?话题:计算机的应用领域包括哪些?回答:现在本来就是个时,计算机的应用是无处不在,从农业工业,达到科研事业,都要用到的,所以学好计算机了前途是无量的,,话题:计算机的应用领域主要有哪些?

    问题详情:共有点,是它的主要应用领域回答:1.科学计算(或数值计算)2.数据处理(或处理)3.辅助技术(或计算机辅助设计与制造)4.过程控制(或实时控制)5.人工智能(或智能模拟)6.网络应用

    参考回答:1.科学计算(或数值计算) 科学计算是指利用计算机来完成科学和工程技术中提出的数学问题的计算。在现科学技术中,科话题:计算机的应用领域

    问题详情:一道考试多选题回答:是不是计算机的用处啊?话题:计算机的应用领域分为,一道不明确的选择题

    问题详情:计算机的应用领域可分为 ABCD 。 A、科学计算 B、事务处理 C回答:有的话题:计算机的应用领域和发展趋势是什么?回答:计算机应用技术向集成化、综合化、智能化发展计算机应用技术是计算机技术、通讯技术、自动化技术、技术与各应用领域专业技术相互结合,多学科相互渗透的复合技术。近年来,计算机单项应用技术,如CAD、CAT、CAM、CAE、CNC、FMS、PLC、DCS、CAPP、MIS、OA、DSS、AI等,逐年扩大应用,并日益向集成化与综合化方向发展。断续生产过程计算机集成制造系统(CIMS),连续生产过程计算机集成生产系统(CIPS)是工业自动化的主要发展方向。我国“63”自动化领域CIMS主题已取得26项科研成果,已有一批试点正在建设CIMS,14年将取得实质进展。不少大中型和都以实现CIMS部集

    参考回答:这问题 你也问 悲催的话题:在计算机的应用领域中,

    问题详情:A) 计算机辅助设计 B) 计算机辅助教学 C) 计算机辅助制造 D回答:B 通过运行教学软件来实现教学的过程,称为计算机辅助教学(puter Assisted Instruction,简称CAI)。

    参考回答:CAI,被广泛译为“计算机辅助教学”,目前已基本得到教育界的认可。但从目前的实践来看,“计算机辅助教学”的范围远远大于英语中CAI(puter Assited Instruction)的本义,而随着现教育技术的不断深化,这一领域的概念的内涵和外延还在发生着变化。 实际上,“计算机辅助教学”包含的范围大体有如下几个内容: CAI——计算机辅助教学 CBE

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  • 系统性能优化的几个方面

    千次阅读 2015-03-23 13:41:03
    系统性能优化的几个方面 很早以前,做管理系统,对性能体会并不是特别明显。因为一些用户非常聪明,会通过调整自己的使用方式来适应系统的处理能力。现在想起来,有环境的原因也有能力的原因,没有做好性能的事情,...

    很早以前,做管理系统,对性能体会并不是特别明显。因为一些用户非常聪明,会通过调整自己的使用方式来适应系统的处理能力。现在想起来,有环境的原因也有能力的原因,没有做好性能的事情,觉得有些好笑也有些遗憾。
      现在做的程序,对响应速度、处理能力都有一定的要求,而且这些指标直接和效益挂钩。这个时候,性能问题就随着系统的运行不断显现出来,并在运行过程中作为一项重要任务不断改进、调优。
      性能优化的过程是一种辛苦又有趣的挑战。
      改进总是在事关厉害的时候才会有推动力。无关痛痒,不做又何妨?

    #来自业务上的简化
      很多时候,自己是一个理想主义者,公司的其他一些也是,所有在系统设计时:总试图考虑周全,试图具备很强的扩展性、试图一劳永逸。事实是,在对业务即没做到成竹于胸、又对设计没有深刻理解的时候,很难做到。所以往往过度设计、过度开发。
      多做事情,不是好事情,在一些关键流程上影响严重,尤其是那些高频执行的代码。多一个环节,都是意味着多消耗计算资源。
      很早前,我们做的程序在结算上,要求对交易账号三方进行资金划拨(一方减少,另外一方增加,第三方佣金增加),要记录资金变动明细,要有事务保护。这业务,在交易量不大的情况下,没有问题;小幅度的性能提升也可以通过提升硬件配置来解决。但是对于我们,运营一段时间后,真的很难再提升:1、业务逻辑写得很复杂,改动风险很大,2、所有瓶颈在数据库上,事务经常失败
      经过很长时间的观察,我们发现,我们并不需要三方划账,只需要单方扣款就可以了;我们也发现,资金做好变动日志就可以了,事务也可以不需要。这个业务以确定下来,砍掉了这个模块六成的代码,单台的服务大幅提高。
      事后感叹,真的想多了,业务没有想的复杂。业务上的简化,比其他方面的优化,我认为更加有效,也更加乐意去做:

    1. 可以删掉很多无用的东西,维护简单了,
    2. 以前不爽的代码终于可以说再见了

    #部署上的优化
      业务总是在上升的,单台服务器,总会有一个上限,这是常理。但在开始做程序的时候,只是想过,并没有做预案。那时的想法是先完成业务,在考虑性能。这个策略,仁者见仁,智者见智。
      部署上的优化,我的理解是有两个维度:

    1. 从业务流程上进行拆解,通过拆解,可以降低整体的复杂度,方便维护和部署;整个流程可以部署到不同的服务器上,可以达到分摊压力的效果;
    2. 单个环境多套部署,将单个环节部署到不同服务器上,做负载均衡

    就现在的情况看,增加硬件的成本,还是远低于开发、维护的人力成本的,所有这个方式的性能优化,是运维喜欢干的。

    #来自数据库上优化
      数据库的优化空间,还是挺大的,主要表现在表索引的合理使用、表字段设计、表关联查询、事务。
      个人认为:
      1、对于性能要求的程序,尽量避免使用事务、和表关联。
      2、好的索引能够很大程度上提高速度
      3、如果数据量大,要考虑表分区
      一些编码的人,对数据库了解不多,没有连主键、索引的都没有,也时常发生。所以优化这个,是程序员,尤其懂数据库的程序员喜欢干的事情。时常听到一些牛人将一些耗时巨大的数据库计算,瞬间提升数百、数千倍。

    #来自程序实现上优化
      一般公司的程序,只是完成某一些业务而且,没有什么大不了的技术攻关,所有也谈不上什么高深的技术。而我们写的程序,经常会因为各种各样的原因,多做一些没用的事情:
      1、没有用的for循环
      2、可以在一个循环里面搞定的,做了多个循环
      3、一个事情反复做,通常是代码相互调用(因为计算结果没有共享或传递)
      这个事情,程序员会比较喜欢做。程序员每隔一段时间都会回头看自己的过去,每每发现以前的幼稚表现,都有冲动去修正一下。

    #来自硬件的提升
      比较简单
      
    #一些小经验

    ##IIS行吗
      在开发现在这个程序的时候,有人提醒我们IIS容易崩溃,不稳定,性能不行。
      在系运行之初,我们的确也是碰到这两个问题,也怀疑IIS是否真的不行。遇到内存消耗居高不下、线程消耗居高不下、CPU满负荷,总是间歇性崩溃。
      随着问题的逐步解决,我们发现,其实大部分原因是代码编写不当,一小部分是不了解IIS的运行机制。
    ##内存问题
      .Net有垃圾回收机制,但也不能滥用,少New一点也许会好点
      .Net的垃圾回收,并不是一个对象释放了,就马上会回收的,内存占用高,不代表就是真的消耗了那么多

    ##线程消耗
      多线程是解决一些性能问题的良方,但是线程是有成本的,线程太多,CPU会把时间浪费在线切换上
      对于IO密集型的,最好采用异步的方式。同步方式意味着一个线程大部分时间消耗在等待上。
      对于cpu密集性的,除了升级增加硬件投入,好像没有办法。
      不要把ThreadPool中的线程耗光了,不然IIS就不响应了:1、asp.net也用这个线程池;2、每秒只会创建2个新线程;
    ##CPU满负荷
      多数情况下,是死循环了
      还有就是做了一些多余的事情

    ##MsSql之Nolock
      通常,在MSSQL中,有Nolock的提示符,表示允许脏读,这种情况下,避免使用锁,非常有效。多数情况下,我们的一些数据并没有那么严格要求,即便是脏读,也没有什么关系。
    ##MsSql之with(rowlock)
      使用Update语句,一些时候是明确只更新单行的,尤其是状态转换的,使用rowlock,会好一些(感觉,没有测试确认过)。

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  • 升级区块链认知的六个问题及行动路径 区块链到底是什么?开发人员,如何进入区块链?学习了区块链技术以后,如何能够在时代浪潮中脱颖而出? 通证派深度思考者 孟岩 重磅推出 《升级区块链认知的六个问题及行动...

    升级区块链认知的六个问题及行动路径

    区块链到底是什么?开发人员,如何进入区块链?学习了区块链技术以后,如何能够在时代浪潮中脱颖而出?

    通证派深度思考者 孟岩 重磅推出
    《升级区块链认知的六个问题及行动路径》

    大型公开课,独家3小时私货首次分享!

    时间在本周六,3月24日下午13点 地点在北京联合大学举办,具体位于学生公寓(1)号楼 7层报告厅

    针对区块链,我们在以往的开发者沙龙中,讨论过它的历史发展、应用现状,还重点介绍了通证派的设计思路,受到各界人士的广泛关注。本期区块链课程《迷局下的区块链技术人认知升级及行动路径》大型公开课,在深度讨论了区块链认知的思维以外,更是提出了行动路径,让开发者领跑区块链时代。

    升级区块链认知的六个问题

    1、区块链本质上是一种什么技术?

    2、区块链从根本上来说解决了什么问题?

    3、加密数字货币的价值从哪来?

    4、什么是加密数字通证?

    5、智能合约的意义是什么?

    6、什么是好的区块链经济系统?

    行动路径

    课程现场,将隆重揭晓,欢迎亲临现场参与。

    本课将于3月24日(周六)下午13点,在北京联合大学举办。座位有限,先报先得!门票1999元/张,首期内部名额免费!由CSDN与柏链道捷联合为大家带来的区块链思维认知升级课程,将为大家带来的更精彩内容分享和行动路径,关注区块链技术发展的朋友们不容错过。

    名额有限,先报先得:
    http://huiyi.csdn.net/activity/product/goods_list?project_id=3782

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  • 应用系统运维建设必备的几个方面

    千次阅读 2017-02-09 17:27:06
    从知乎上看到有一篇针对应用运维建设讲解的几必备的方面,个人觉得对运维的整体建设写的不错,特转载到此收藏参考。方便自己以后从下面几个方面参考建设运维体系。 结合现在云计算和DevOps的发展趋势,我...

    从知乎上看到有一篇针对应用运维建设讲解的几个必备的方面,个人觉得对运维的整体建设写的不错,特转载到此收藏参考。方便自己以后从下面几个方面参考建设运维体系。



    结合现在云计算和DevOps的发展趋势,我觉得一个成熟的自动化运维平台应该包括以下的特性:
    一、支持混合云的CMDB
    现在越来越多的服务器都转到了云上,而主流的公有云、私有云平台都拥有比较完备的资源管理的API,这些API也就是构建一个自动化CMDB的基础。
    新一代的自动化运维平台应该是可以基于这些API来自动维护和管理相关的服务器、存储、网络、负载均衡的资源的。
    通过API对资源的操作都应该被作为操作日志记录下来,以备作为后续操作审计的基础数据。

    CMDB
    这个东西听上去是老生常谈,但这个确实是所有运维工具的基础设施。
    而基于开源工具做运维平台最大的麻烦,就是如何在各个工具之间把CMDB统一起来。
    CMDB
    不统一起来,就意味着一旦要增加一台服务器,可能要在各个运维工具里面都要同步一下,这个还是非常折腾滴。。。

    二、比较完备的监控+应用性能分析(APM
    能支持对平台的可用性、服务器的性能、各种服务(web服务、应用服务、数据库服务)的性能进行监控。做的好一些应该能进行更深入、或者关联性的性能分析。

    现在市面上一般都会将资源性能监控和应用性能监控(APM)混合着讲,这里面的产品确实也有很多都是重叠的,两方面都会涉及到。

    开源的性能监控系统主流有的ZabbixNagios,国产的开源监控平台有小米OpenFalcon,但这些基本都只是做基本的资源监控(服务器,磁盘、网络等)和简单的服务软件的性能监控(中间件,数据库等)。

    而市面上的APM系统更主打的功能是应用性能分析,比如能精确定位到某个应用的URL的访问速度快慢,某些SQL执行速度的快慢,这些对于开发人员和运维人员快速定位问题还是很有帮助的。
    APM
    这方面的商业工具,国外比较主流的有New ReclicDynatrace,国内的也就是透视宝、Oneapm、听云等,他们也提供了API进行集成。
    APM
    这方面的开源工具有pinpoint(一个韩国团队开源的),zipkintwitter开源),cat(大众点评开源)。

    三、有一个还不错UI的批量运维工具
    在业务发展比较快的情况下,从几台服务器,到几十台服务器,再到几百台服务器,批量运维的需求很自然就产生了,老板也希望越少的人干越多的活。

    现在也有不少开源的批量运维工具,也都比较成熟了,比如puppetchefansiblesaltstack
    puppet
    chef都是ruby做的,实话实说,ruby的熟手市面上很少,比python不是难招一点。

    我个人比较推荐使用ansible或者saltstack,这两个系统都是python写的,代码质量和社区活跃度都挺不错的。
    ansible
    有官方的web ui——Tower,但实话实说不好用,所以我们也在重新做一套自己用起来更顺手的WEBUI


    四、日志集中分析工具
    线上系统最常规的问题定位方式,就是日志分析了。
    随着服务器的增多,日志的分析定位也成为一个难点和痛点(想象一下,系统出故障之后,要去几十甚至数百个节点去上去查日志,是有多折腾)。

    国内有一家叫日志易的公司,是专门做日志分析方面的运维工具的。
    另外还有一家log insight,也是做这个领域,但产品好像还处于beta阶段。

    日志分析这个领域现在是一个热点,现在的开源方案也比较多了,比如著名的ELKStack,还有Flume+Kafka+Storm的体系。
    上面这两个方案相对重一些,部署比较复杂,网上介绍的文章也不少。

    比较轻量级的开源日志集中采集方案有python做的Sentry,他是通过改造各种语言的日志采集框架来实现日志的集中采集,各种主流的开发语言的日志框架都支持得很完整了,比如javalog4jlogpack
    Sentry
    的官网在此:Sentry - Track exceptions with modern error logging for JavaScript,Python, Ruby, Java, and Node.js

    五、持续集成和发布工具
    这方面其实比较难有统一的需求,很多公司集成发布的做法都差异挺大的。
    持续集成方面,一般用jekins的比较多,这方面网上介绍的文章也很多。

    而如何把打好的包发布至各台服务器,则可以通过批量运维工具或者脚本来完成了。
    版本发布的过程涉及到很多细节,包括了版本文件的上传、分发、版本管理、回滚等各种操作。
    对于一般不太复杂的项目,我比较推荐的做法是把打包好的文件上传到svn上,然后通过脚本在各台服务器上进行发布操作就行了,这样其实是利用了SVN来完成文件的上传、分发、版本管理、回滚等各种操作。

    六、安全漏洞扫描工具
    现在一个稍微有点知名度的系统,都会遭受各种各样的安全攻击的折磨。
    一般的公司不太可能请得起专职的安全工程师,所以运维工程师最好能自己借助一些安全扫描工具来发现自己系统的漏洞。
    安全工具方面我了解不多,不太熟这个领域的开源工具。
    之前乌云网推出过一个SaaS化的漏扫平台——唐朝巡航,有对外提供漏洞扫描的API,不过最近乌云网一直在升级,所以也就暂时无法调用了。

    个人觉得,如果上述功能都有了,基本上大部分中小规模企业的日常运维工作的高频操作都覆盖到了。
    如果是比较大的互联网企业,或者还有一些特殊的业务需求,那就具体问题具体分析了。


     


    
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