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  • 这份报告主要聚焦于付款交割(DvP)这种证券结算方式,并得出结论认为,DLT可用来创建新的证券结算机制,例如互不相连账本之间的“跨链原子交易”。但报告中也提醒用户需要注意跨账本DvP系统可能会给结算流程带来的...
        
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    作者:Annaliese Milano    翻译:Clover

    欧洲央行与日本央行新发布的报告中认为,分布式账本技术(DLT)可用来创建新的证券结算机制,包括互不相连账本之间的“跨链原子交易”。

    各国央行在2016年发起了一场名为Project Stella的DLT联合研究计划,并得出了这一结果。

    该项目的这一特定阶段拟“促进围绕DLT实用性的更广泛讨论,”并仔细研究了“如何在DLT环境中从概念上设计并运行以现金交割证券的方式。”

    这份报告聚焦于付款交割(DvP)这种证券结算方式,其中各资产以当且仅当其他资产的转账发生之后才会执行一种资产转账的方式彼此关联。这种方式亦被称为资产的“原子性”。

    研发人员使用三大平台设计了三种原型:Corda, Elements以及Hyperledger Fabric。据报告显示,他们发现无论是现金与证券在单一账本上还是在单独账本之间的DLT系统中,都可以执行DvP。

    报告指出:

    “概念分析与试验已经证明即使两个独立账本间无任何关联,跨账本DvP也能够执行——这是一个如今组织机构中不存在的新模式。”报告中接着解释道:

    “‘跨链’原子交易等功能有潜力帮助确保(无论是同一个还是不同DLT平台上的)账本之间的互操作性,无需要求各账本之间必须相关联以及进行制度性安排。”

    然而,该报告还提醒用户需要注意跨账本DvP系统可能会给结算流程带来更多的复杂性以及操作上的挑战。比方说,互不关联账本之间的DvP交易需要经过“多个步骤,并需要买卖双方之间的互动。”

    同样的,此类系统可能影响交易速度并“需要提供流动性的临时经纪商。”如果两个对手方不能走完必要步骤,系统同步不足还可能使参与者暴露于主要风险之下。

    事实上,Project Stella去年九月发布的报告中就已经突出强调了这项技术尚未准备好替代现有结算系统这一结论。

    因此,该报告总结到,除进行充分的法律分析之外,“有必要对将DLT技术应用到DvP协议的个别方法的安全性与效率进行进一步分析。”但这超出了现有项目的研究范围。

    本文仅代表作者个人观点,不代表区块链铅笔的立场,不构成投资建议,内容仅供参考。

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  • 一些基本概念

    2011-04-25 22:09:00
    /* 说明:以下内容全部摘自Wikipedia */ 退火 (Annealing )在冶金学 ...退火过程中,多以原子或晶格空位的移动释放内部残留应力,透过这些原子重组的过程来消除金属或陶瓷中的差排 ,然而这项

    /* 说明:以下内容全部摘自Wikipedia */

     


    退火Annealing

    冶金学材料工程 中,退火是一种改变材料微结构,进而改变如硬度强度 的机械性质的热处理

    过程为将金属加温到某个高于再结晶温度的一点并维持此温度一段时间,再将其缓慢冷却。退火的功用在于回复因冷加工 而降低的性质,增加柔软性、延性韧性 ,并释放内部残留应力、以及产生特定的显微结构。退火过程中,多以原子或晶格空位的移动释放内部残留应力,透过这些原子重组的过程来消除金属或陶瓷中的差排 ,然而这项改变动也让金属中的差排更易移动,增加了它们的延性。

    钢铁黄铜 的案例中,退火需要历经很高的高温,通常都要让加热到金属炽热为止,并维持一段时间再冷却。不像其它含铁的合金需要缓慢冷却,铜、银[1] 和黄铜他们可以在空气缓慢冷却,也可以快速在水中淬火 。退火过后的金属之后可以再拿去做进一步加工,如冲压 、塑造、成形等。


    归纳偏置(Inductive bias) //这个概念我觉得很抽象...

     

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    当学习器去预测其未遇到过的输入的结果时,会做一些假设(Mitchell, 1980)。而学习算法 中的归纳偏置 则是这些假设的集合。

    机器学习 试 图去建造一个可以学习的算法,用来预测某个目标的结果。要达到此目的,要给于学习算法一些训练样本,样本说明输入与输出之间的预期关系。然后假设学习器在 预测中逼近正确的结果,其中包括在训练中未出现的样本。既然未知状况可以是任意的结果,若没有其它额外的假设,这任务就无法解决。这种关于目标函数的必要 假设就称为归纳偏置 (Mitchell, 1980; desJardins and Gordon, 1995)。

    一个典型的归纳偏置例子是奥卡姆剃刀 ,它假设最简单而又一致的假设是最佳的。这里的一致是指学习器的假设会对所有样本产生正确的结果。

    归纳偏置比较正式的定义是基于数学上的逻辑 。这里,归纳偏置是一个与训练样本一起的逻辑式子,其逻辑上会蕴涵学习器所产生的假设。然而在实际应用中,这种严谨形式常常无法适用。在有些情况下,学习器的归纳偏置可能只是一个很粗糙的描述(如在人工神经网络 中),甚至更加简单。

     

    归纳偏置的种类

    以下是机器学习中常见的归纳偏置列表:

    • 最大条件独立性 (conditional independence):如果假说能转成贝叶斯模型 架构,则试着使用最大化条件独立性。这是用于朴素贝叶斯分类器 (Naive Bayes classifier)的偏置。
    • 最小交叉验证 误差 :当试图在假说中做选择时,挑选那个具有最低交叉验证误差的假说,虽然交叉验证看起来可能无关偏置,但天下没有免费的午餐 理论显示交叉验证已是偏置的。
    • 最大边界 :当要在两个类别间画一道分界线时,试图去最大化边界的宽度。这是用于支持向量机 的偏置。这个假设是不同的类别是由宽界线来区分。
    • 最小描述长度 (Minimum description length):当构成一个假设时,试图去最小化其假设的描述长度。假设越简单,越可能为真的。见奥卡姆剃刀
    • 最少特征数 (Minimum features):除非有充分的证据显示一个特征是有效用的,否则它应当被删除。这是特征选择 (feature selection)算法背后所使用的假设。
    • 最近邻居 :假设在特征空间 (feature space)中一小区域内大部分的样本是同属一类。给一个未知类别的样本,猜测它与它最紧接的大部分邻居是同属一类。这是用于最近邻居法 的偏置。这个假设是相近的样本应倾向同属于一类别。

    偏置变换

    虽然大部分的学习算法使用固定的偏置,但有些算法在获得更多数据时可以变换它们的偏置。这不会取消偏置,因为偏置变换的过程本身就是一种偏置。

     


    公理

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    (重定向自公設

    在传统逻辑 中,公理 是无法被证明或决定对错,但被设为不证自明的一个命题。因此,其真实被视为是理所当然的,且被当做演绎及推论其他(理论相关)事实的起点。当不断要求证明 时,因果关系毕竟不能无限地追溯,而需停止于无需证明的公理。通常公理都很简单,且符合直觉,如“若a = b,则a+c = b+c”。

    数学 中,公理 这一词被用于两种相关但相异的意思之下——逻辑公理非逻辑公理 。在两者之下,公理是用来推导其他命题的起点。和定理 不同,公理(除非过多)是不能由演绎原则来推导,也不能经由数学证明 来决定对错,只因为它们是起点;公理无法由任何其他地方推导而来(不然它们就会被归为定理 )。

    逻辑公理 通常是被视为普通真实的陈述(如 (A ∧ B) → A),而非逻辑公理 (如a + b = b + a )则实际上是在一特定数学理论(如算术 ) 中的规范性质。在后者的意思之下,公理又可被称为“ 公设 ”。一般而言,非逻辑公理并不是一个不证自明的事实,而应该说是一个被用来推导以建构一个数学定律 的形式逻辑表示式。要公理化一套知识,就是要去证明这套知识的主张都可以由一套少许明确的陈述(公理)推导出来。一般都可以有两种以上的方法来公理化一个 给定的数学领域。


    形式系统

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    逻辑数学 中,一个形式系统 是由两个部分组成的,一个形式语言 加上一个推理规则 或转换规则的集合。一个形式系统也许为了其目的,是纯粹抽象的方程式,但也可能是为了描述真实现象或实际物件的领域而设计的。


    元数学

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    一般来说,元数学是一种将数学作为人类意识文化 客体 的科学思维或知识。更进一步来说,元数学是一种用来研究数学和数学哲学的数学。“数学的数学”是于19世纪初由通常的数学分离出来的,它最初研究的对象是在所谓的数学危机 。将二者混为一谈会导致一些矛盾,典型例子有理查德悖论

    比如说,元数学的主题之一就是:分析某些数学要素是否在任意的数学系统中都是可证实或者证伪的。

    许多关于数学基础与数学哲学的论说都涉及元数学的概念,它们往往不能被当作我们通常所说的“问题”来处理。元数学的基本假设是:数学的内容可以由一个形式系统获得,比如一个序理论或一个公理化集合论。

    元数学与数理逻辑休戚相关,因而这两者的发展也大同小异。元数学的发端大概要追溯到弗雷格 的工作:《概念文字 》。大卫·希尔伯特 首先引进了带有正则性的“元数学”(metamathematics with regularity)这一说法(见希尔伯特计划 )。这也就是现在所说的证明论 。另一个重要的现代分支是模型论 。这一领域的其他重要人物有:伯特兰·罗素 ,斯科尔姆(Thoralf Skolem),普斯特(Emil Post),邱奇克莱尼蒯因 ,贝纳瑟拉夫(Paul Benacerraf),普特南 ,柴汀(Gregory Chaitin),以及最著名的塔斯基哥德尔 。特别地,哥德尔证明了:给定任意有限多条皮亚诺算术 的公理,都存在一些正确的命题,无法用所给公理来证明,即所谓的哥德尔不完备定理 。某种意义上来说,这一结果是迄今为止元数学与数学哲学的最高成就。

     

     

    不確定性原理

    摘自:http://zh.wikipedia.org/zh-hant/%E6%B5%B7%E6%A3%AE%E5%A0%A1%E6%B8%AC%E4%B8%8D%E6%BA%96%E5%8E%9F%E7%90%86

    海森堡不確定性原理英語 :Heisenberg Uncertainty Principle。有時也被譯成海森堡測不準原理 。)是指在一個量子力學 系統中,一個粒子位置 和它的動量 不可被同時確定。位置的不確定性 /Delta x/,/! 和動量的不確定性 /Delta p/,/! 是不可避免的:

    /Delta x /Delta p /ge /frac{/hbar}{2}/,/!

    其中 /hbar/,/!約化普朗克常數

    類似的不確定性也存在於能量時間角動量角度 等許多物理量之間:

    /Delta A /Delta B /ge  /left|/frac{/langle [A,B] /rangle}{2i}/right|/,/!

    換句話說,A/,/! 的不確定性與 B/,/! 的不確定性的乘積至少是 A/,/!B/,/!對易算符期望值 除以 2i/,/! 所得到的除商的絶對值。

    不確定性也是一種 的特性。在經典物理 中波也有不確定性。比如波的頻率 和波到達的時間之間就有不確定性。要測量頻率,就要等幾個波峰 的到達,但這樣一來波到達的時間就沒法被精確地測量了。

    1927 年,德國物理學家海森堡 首先提出了量子力學中的不確定性。

     


    觀察者效應

    不確定性原理時常會被解釋為:粒子位置的測量必然地擾亂了粒子的動量;反過來說也對,粒子動量的測量必然地擾亂了粒子的位置。換句話說,不確定性原理是一種觀察者效應的顯示。

    這解釋時常會導致一種錯誤的想法,在概念上,似乎這擾亂是可以避免的;粒子的量子態可以同時擁有明確的位置和明確的動量,問題是我們所設計的最尖端 實驗儀器仍舊無法製備出這些量子態。但是,在量子力學裏,明確位置與明確動量的量子態並不存在。我們不能怪罪於實驗儀器。所以,由於這方面的原因,我們最 好稱它為不確定性原理,而不是測不準原理。


    奥卡姆剃刀

    奥卡姆剃刀Occam's Razor, Ockham's Razor ),又称“奥坎的剃刀”,是由14世纪 逻辑学 家、圣方济各会 修士 奥卡姆的威廉 (William of Occam,约1285年1349年 )提出。奥卡姆(Ockham)位于英格兰萨里郡 。他在《箴言书注》2卷15题说“切勿浪费较多东西,去做‘用较少的东西,同样可以做好的事情’。”

    应用

    今天,奥卡姆剃刀常用于两种假说的取舍上:如果对于同一现象有两种不同的假说,我们应该采取比较简单的那一种。

    [编辑 ] 科学

    对于科学家,奥卡姆剃刀原理还有一种更为常见的表述形式:当你有两个处于竞争地位的理论能得出同样的结论,那么简单的那个更好。这一表述也有一种更 为常见的强形式:如果你有两个原理,它们都能解释观测到的事实,那么你应该使用简单的那个,直到发现更多的证据。

     

    许多科学家接受或者(独立的)提出了奥卡姆剃刀原理,例如莱布尼玆的“不可观测事物的同一性原理”和牛顿提出的一个原则:如果某一原因既真又足以解 释自然事物的特性,则我们不应当接受比这更多的原因。奥卡姆剃刀以结果为导向,始终追寻高效简洁的方法,600多年来,这一原理在科学上得到了广泛的应 用,从牛顿的万有引力到爱因斯坦的相对论,奥卡姆剃刀已经成为重要的科学思维理念。

    日常生活

    作为一种思维理念,当然并不仅仅局限于某一些领域,事实上,奥卡姆剃刀在社会各方面已得到越来越多的应用。 奥卡姆剃刀同时也是一种生活理念。这个原理要求我们在处理事情时,要把握事情的本质,解决最根本的问题。尤其要顺应自然,不要把事情人为地复杂化,这样才 能把事情处理好。 爱因斯坦说:“如果你不能改变旧有的思维方式,你也就不能改变自己当前的生活状况。”当你用奥卡姆剃刀改变你的思维时,你的生活将会发生改变。 在运用奥卡姆剃刀时应牢记爱因斯坦的一句著名的格言:万事万物应该都应尽可能简洁,但不能过于简单。

    奥克姆剃刀原理,核心思想是说:在同一表象下,比较简单的那个理论更可能是正确的那一个。比如说:一个苹果掉下来,同时又两种解释:1.有些怪兽把 它弄下来了;2.一场暴风雨吹落了。第二种因为比较简单,或者换种说法,第一种比较复杂,因为还需要认证怪兽的存在性,所以更有可能是对的。但是,这里又 涉及到如何定义“简单”的概念,一般意义上来说:越少实体介入的,就是越简单的。

    例子:一个男孩在口袋里找到了一张钱币,解释缘由的理论有以下几种: 1. 他的朋友放到了他的口袋里; 2. 他的朋友为了感谢他放到了他的口袋里; 3. 昨天他的朋友为了感谢他放到了他的口袋里; 在这以上三种中,明显第一种是最简单的,因为第二,第三逐渐加入了更多的实体,如目的,时间等。因为介入了更多的实体,那理论正确的可能性就小了。虽然此 理论也不直接断定说最简单的理论就一定是正确的。例如此例子中,事实真正的原因可能就是:小男孩昨天晚上自己放进去的钱,但是忘记了。

     

    奥卡姆理论虽然在自然科学(如物理学等)领域有很广泛的应用性,但是在法律学,心理学,宇宙学方面普遍被认为不很适用。如法律学,讲究的是越多越好的证据,推断,假设等;至于心理学宇宙学等,都是偏向复杂解释的学科。

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  •  中性原子获取过程: 只有离子才能加速,因此采用离子源(氘)。离子加速后进入中性气体室,变为中性。少数没有变为中性的经过偏转体进入离子吸食器。变为中性的进入等离子体装置。注入到等离子体中的中性原子不...

    Charge eXchange Recombination Spectroscopy

    诊断原理:

       中性原子获取过程:

    只有离子才能加速,因此采用离子源(氘)。离子加速后进入中性气体室,变为中性。少数没有变为中性的经过偏转体进入离子吸食器。变为中性的进入等离子体装置。注入到等离子体中的中性原子不受磁场影响,沿直线向中心区域渗透。在前进过程中,跟等离子体中的粒子发生碰撞后变成离子而被捕获。

    诊断计算:

          主要利用CXRS求取nj

    诊断优点:

    诊断缺点:

     

     

     

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  • 每个处理器都有自己的高速缓存,而他们又共享统一主存缓存中数据不一致问题有一些协议(2)指令重排序处理器对输入的代码进行乱序执行优化,处理器在计算之后将乱序执行的结果重组,保证乱序执行的结果和顺序执行的...

    (1)高速缓存

    使读写速度尽可能快

    在多处理器系统中,每个处理器都有自己的高速缓存,而他们又共享统一主存

    缓存中数据不一致问题

    有一些协议

    (2)指令重排序

    处理器对输入的代码进行乱序执行优化,处理器在计算之后将乱序执行的结果重组,保证乱序执行的结果和顺序执行的结果是一致的

    Java内存模型JMM

    主内存(main memory)

    工作内存(working memory)

    屏蔽硬件和操作系统的内存访问差异,是Java程序在任何平台下都达到一致性的访问效果

    定义变量从内存中取出以及储存到内存的细节

    变量指的是共享变量(包括实例字段、静态字段、构成数组的元素,不包括局部变量与方法参数这些线程私有的变量)

    所有的共享变量都存储在主内存中

    每条线程都拥有自己的工作内存

    线程的工作内存中保存了当前线程使用到的共享变量的主内存副本拷贝

    线程不能直接操作主内存

    一个线程也不能访问另一个线程的工作内存

    主内存和线程工作内存的交互操作

    lock unlock(作用于主内存)

    read write(主内存)

    load store(工作内存)

    use assign(工作内存)

    上述操作都是原子性的

    (1)read之后必须load,store之后必须write(不允许一个变量从主存读取了,但是工作内存不接受;或者一个变量从工作内存发起了回写,但是主存不接受)

    (2)不能丢弃assign(不允许一个线程在其工作内存中修改了变量的值,但是又没有同步回主存;也不允许一个线程没有assign变量,但是又想同步回主存)

    (3)不允许在工作内存中新建变量(工作内存中use和assign的变量必须是从主从中read并load到的)

    (4)同一时刻,只允许一条线程对一个变量进行lock,但是,允许一个线程执行多次lock。每一个lock都必须有与之对应的unlock

    (5)在unlock之前,必须把变量同步回主存

    volatile关键字

    JVM提供的轻量级同步策略

    (1)可见性:保证主存中的共享变量对所有线程都是可见的,即当一个线程改变了变量的值,其它线程立即可知

    在各个线程的工作内存中,volatile变量可能存在不一致的情况,但是,由于每次使用之前执行引擎都要刷新volatile变量的值,因此看不到不一致的情况

    不能保证原子性(i++)

    (2)禁止指令重排序

    内存屏障

    在指令重排序时,不能把内存屏障后面的指令重排序到内存屏障之前

    性能:读操作跟普通变量差不多

    写操作慢一些

    (1)每次使用(use)volatile变量的时候,都必须先从主内存中load最新的值,用于保证当前线程看见其它线程对共享变量所做的修改

    (2)每次修改(assign)volatile变量之后,都必须立即将修改同步回主内存(store),用于保证其它线程能看见当前线程对共享变量所做的修改

    (3)禁止指令重排序,代码的执行顺序和程序中定义的顺序是一致的

    long&double变量

    long和double变量的非原子性协议

    允许虚拟机将没有被volatile修饰的64位数据类型的读写操作分为两次32位的操作进行

    即64位数据类型不用保证read、load、store、write操作的原子性

    (1)原子性

    read load use assign store write 操作都是原子性的

    long double类型的特殊规定

    (2)可见性

    一个线程对共享变量的修改,其它线程立即可知

    volatile保证可见性:修改数据之后,立即同步回主存;使用数据之前,从主存中刷新最新值

    synchronized保证可见性:对一个变量unlock之前,必须同步回主存

    final保证可见性:final字段在构造器中一旦初始化完成,构造器没有把this引用传递出去,其它线程中就可看见final变量的值

    (3)有序性

    在本线程内观察,所有操作都是有序的;但是,在线程外观察,所有操作都是无序的

    线程内表现为串行的语义

    指令重排序

    工作内存和主内存的同步延迟

    volatile保证有序性:禁止指令重排序(内存屏障)

    synchronized保证有序性:同一时刻只允许一条线程获得对象锁

    内存可见性问题

    指令都是在CPU中执行的,指令在执行过程中进行数据 的读取和写入

    程序执行过程中的临时数据是存放在主存中的

    线程在使用主存中的共享数据时,会复制一份到高速缓存中,对共享数据操作完之后,再将数据写入告诉缓存

    多个线程对共享数据的操作是在线程自己的缓存中进行的,线程之间彼此不可见

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  • Visual Basic快捷教程——数组与字符串

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  • 采用飞秒激光制备了无氢氧掺杂类金刚石膜,研究了环境气压对膜层红外性能的...提出了碳膜在含氧条件下的原子重组模型,丰富了氧掺杂类金刚石膜的研究,为提升类金刚石膜对红外窗口的增透保护提供了理论分析和实践依据。
  • 原子型数据按照一定的规则重组就是结构性数据。 C语言用结构体的形式将基本数据类型进行组合生成结构性数据;C++使用类和对象来产生新的数据类型。 2.数据结构 将原子性数据组织成结构型数据的过程使用的模型就是...
  • 利用原子力显微镜对活体状态的哺乳动物贴壁细胞和悬浮细胞的形貌结构进行了成像.利用时延AFM记录了MCF-7和Neuro-2a细胞在运动过程中细胞超微结构的动态变化.AFM连续成像结果直观揭示出在MCF-7细胞的收缩过程中会产生...
  • 通过密度泛函理论(DFT)MPW3PBE泛函,对甲基、甲氧基、氰基、氟原子、氨基及硝基取代的萤火虫生物发光底物酮式氧化荧光素进行了全优化。计算了它们的电离能(IP)、电子亲和势(EA)、空穴抽取能(HEP)、电子抽取...
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  • JGroups的可靠性体现在:1、对所有接收者的消息的无丢失传输(通过丢失消息的重发)2、大消息的分割传输和重组3、消息的顺序发送和接收4、原子性:消息要么被所有接收者接收,要么全不JavaGroups的成员关系管理体现...
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  • 为了使得处理器内部的运算单元能尽量被充分利用,处理器可能会对代码进行乱序执行优化,处理器会在计算机之后将乱序执行的结果重组,保证该结果与顺序执行结果是一致的 主要内容:Java内存模型:主内存和工作内存;...
  • JGroups是一个可靠的...1,对所有接收者的消息的无丢失传输(通过丢失消息的重发)2,大消息的分割传输和重组3,消息的顺序发送和接收4,原子性:消息要么被所有接收者接收,要么全不 JavaGroups的成员关系管理体...
  • JGroups的可靠性体现在:1,对所有接收者的消息的无丢失传输(通过丢失消息的重发)2,大消息的分割传输和重组3,消息的顺序发送和接收4,原子性:消息要么被所有接收者接收,要么全不JavaGroups的成员关系管理体现在...
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  • javaGroups(1)

    2013-03-26 20:14:01
    JavaGroups是一个可靠的群组通讯Java工具包。它基于IP组播(IP multicast),...2,大消息的分割传输和重组 3,消息的顺序发送和接收 4,原子性:消息要么被所有接收者接收,要么全不 JavaGroups的成员关系管理
  • JGroup多播协议

    2014-09-24 21:17:22
    2,大消息拆分和重组功能 3,保证消息有序性 4,消息原子性(某条消息要么全部成员都收到,或都收不到) 群组功能包括 1,群组成员知道群组内所有其他成员 2,当群组发生以下的事件,所有群组成员都...

空空如也

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原子重组