如何用PyTorch进行语义分割？
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网关 在微服务架构中相信大家对“API网关”这个术语并不陌生。而在DOMA中我们的定义的网关其实与大家所熟知的“API网关”的概念相差无几，只是我们倾向于将网关专门视为 进入 基础服务集合（称为 域） 的 单个入口点****。 网关的成功取决于API设计的成功。 由于上游使用者仅在单一服务上运行，因此网关在迁移，服务发现以及整体系统复杂度方面提供了许多好处，上游服务仅需一个依赖项，而不是对域中可能存在的几个下游服务的依赖。如果我们从面向对象设计的角度考虑网关，那么它们就是接口定义，它使我们能够根据底层“实现”（在本例中为底层微服务的集合）做我们想做的任何事情。 扩展 扩展表示一种 扩展 域的机制。扩展的基本定义是，它提供了一种扩展基础服务功能的机制，而无需更改该服务的实际实现，也不会影响其整体可靠性。在Uber，我们提供了两种不同的扩展模型： 逻辑扩展 和 数据扩展 。扩展的概念使我们能够将架构扩展到能够独立工作的多个团队。 逻辑扩展 逻辑扩展提供了一种扩展服务的底层逻辑机制。对于逻辑扩展，我们使用 提供程序 或 插件 模式的变体，其接口是以服务为基础定义的。这样一来使得扩展团队可以在不修改底层平台核心代码的情况下，以接口驱动的方式实现扩展逻辑。 例如，一个驱动上线。通常，我们会进行各种检查以确保允许驱动上线（安全检查，合规性等）。这些都由一个单独的团队拥有。一种实现方法是让每个团队在同一端点编写逻辑，但这可能会增加复杂性。每次检查都需要自定义且完全不相关的逻辑。 对于逻辑扩展，“上线”端点将定义一个接口，他们希望每个扩展都符合预定义的请求类型和响应。每个团队都将注册一个负责执行此逻辑的扩展。在这种情况下，他们可能简单地获取一些关于驱动程序的上下文况，然后返回布尔值，来判断驱动程序是否可以上线。“上线”端点将简单地遍历这些响应，并确定它们其中是否有问题。 这就将核心代码与每个扩展解耦，并提供了扩展之间的隔离，它不知道其他逻辑在执行什么。围绕这一点，就能很容易建立更多的功能，比如可观察性或者是特征标志等。 数据扩展
数据扩展提供了一种将任意数据附加到接口的机制，来避免核心平台数据模型中的臃肿。对于数据扩展，我们利用Protobuf的 Any 功能，这样团队可以将任意数据添加到请求中。服务通常会存储这些数据或将其传递给逻辑扩展，这样核心平台就永远不会负责反序列化（从而 "知道"）这个任意上下文。Protobuf的任何实现都会有一些基础设施开销，以换取更强的类型化。为了更简单的实现，我们可以直接使用JSON字符串来表示任意数据。 集合的编码类型
有序集合的编码类型
由于不展开讲解，纯记忆的东西我觉得用最干净的办法描述给大家即可，无多余部分。具体数据结构的细节，我会用其他文章来讲解。 此时，经过一番修炼的小明，再次遇到了一位专业的面试官 专业的面试官：小明呀，redis 有几种数据结... 进化的小明：面试官面试官，你这个问题分两种情况，redis 的对象类型，也就是我们常说的对外暴露的数据类型，有 5 种，分别是.... 底层对应的编码类型，在 3.0.0 源码中有 8 种，分别是.... 专业的面试官：谁让你抢答了？ 进化的小明：... 专业的面试官：行了，今天的面试先到这里，你回去等通知吧
进化的小明：... （编辑：孝感站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
