我有两个运行在不同机器上的go应用程序。我希望他们能够以原生的快速方式相互交流。如何做得更好？我使用Erlang工作，发现它在那里的实现方式非常方便。在Go应用之间通信的首选方式是什么？ 最佳答案 net/rpc-开箱即用且快速gRPC-快速且通用(imo方法)net/rpc/jsonrpc-当您需要人类可读的消息或想要集成时非常有用使用客户端js代码普通HTTP-对于go程序之间的通信来说太过分了，你必须自己规划路由和数据编码，这是不必要的努力消息队列-一种有点慢的方法，但您可以从它们提供的高级路由和持久性中受益
我有两个运行在不同机器上的go应用程序。我希望他们能够以原生的快速方式相互交流。如何做得更好？我使用Erlang工作，发现它在那里的实现方式非常方便。在Go应用之间通信的首选方式是什么？ 最佳答案 net/rpc-开箱即用且快速gRPC-快速且通用(imo方法)net/rpc/jsonrpc-当您需要人类可读的消息或想要集成时非常有用使用客户端js代码普通HTTP-对于go程序之间的通信来说太过分了，你必须自己规划路由和数据编码，这是不必要的努力消息队列-一种有点慢的方法，但您可以从它们提供的高级路由和持久性中受益
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。几年前，SO上有一些关于分布式错误跟踪系统的事件:DistributedProjectManagement/BugTrackingDistributedRevisionControl,Wiki,andBug-Trackingallinone有些系统似乎或多或少是活跃的:Fossil(看起来很成熟，特别是因为它有一个图形用户界面，但引入了它自己的版本控制系统
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。几年前，SO上有一些关于分布式错误跟踪系统的事件:DistributedProjectManagement/BugTrackingDistributedRevisionControl,Wiki,andBug-Trackingallinone有些系统似乎或多或少是活跃的:Fossil(看起来很成熟，特别是因为它有一个图形用户界面，但引入了它自己的版本控制系统
概述区块链的前提通过采用加密数据结构（不是加密数据），不需要一个可信中央机构就可以实现可信的去中心化的方式允许应用程序。区块链具有容错机制，可以排除受损节点。与中心化数据库相比的优势1、在难以确定受信的可进行强制授权和有效性证明的中心化仲裁机构这一约束情况下，能跨越不同的信任边界直接共享数据库。2、以经济实惠的方式提供健壮性，不需要昂贵的复制和灾难恢复基础架构。3、区块链以P2P的方式链接和同步节点。什么是区块？区块链的分布式数据库维护者一个不断增长的通过分布式存储和持续验证防止篡改和修订的记录列表，这个记录列表即是区块区块包含一个按时间排序的交易列表，交易使用一个持久不变，仅可追加的数据结构
我对共享内存和分布式内存之间的区别有点困惑。你能澄清一下吗？一个处理器是否共享内存并为多个(网络)分配内存？如果我们有共享内存，为什么还需要分布式内存？ 最佳答案 简答共享内存和分布式内存是用于特定类型并行编程的低级编程抽象。共享内存允许多个处理元素共享内存中的同一位置(即查看彼此的读取和写入)，而无需任何其他特殊指令，而分布式内存需要显式命令才能将数据从一个处理元素传输到另一个处理元素。详细解答关于术语共享内存和分布式内存，有两个问题需要考虑。一个是这些作为编程抽象的含义，另一个是它们在硬件实际实现方式方面的含义。过去有真正的共享
我对共享内存和分布式内存之间的区别有点困惑。你能澄清一下吗？一个处理器是否共享内存并为多个(网络)分配内存？如果我们有共享内存，为什么还需要分布式内存？ 最佳答案 简答共享内存和分布式内存是用于特定类型并行编程的低级编程抽象。共享内存允许多个处理元素共享内存中的同一位置(即查看彼此的读取和写入)，而无需任何其他特殊指令，而分布式内存需要显式命令才能将数据从一个处理元素传输到另一个处理元素。详细解答关于术语共享内存和分布式内存，有两个问题需要考虑。一个是这些作为编程抽象的含义，另一个是它们在硬件实际实现方式方面的含义。过去有真正的共享
我有一个问题，我必须分析某物的500C5组合(255244687600)。将其分布在一个10节点集群上，每个集群每秒处理大约10^6个组合，这意味着该作业将在大约7小时内完成。我遇到的问题是将255244687600个组合分布在10个节点上。我想为每个节点提供25524468760，但是我使用的算法只能按顺序生成组合，我希望能够传递一组元素和一系列组合索引，例如[0-10^7)、[10^7,2.010^7)等，并让节点自己找出组合。我目前使用的算法来自以下:http://howardhinnant.github.io/combinations.html堆栈溢出问题Efficiently
我有一个问题，我必须分析某物的500C5组合(255244687600)。将其分布在一个10节点集群上，每个集群每秒处理大约10^6个组合，这意味着该作业将在大约7小时内完成。我遇到的问题是将255244687600个组合分布在10个节点上。我想为每个节点提供25524468760，但是我使用的算法只能按顺序生成组合，我希望能够传递一组元素和一系列组合索引，例如[0-10^7)、[10^7,2.010^7)等，并让节点自己找出组合。我目前使用的算法来自以下:http://howardhinnant.github.io/combinations.html堆栈溢出问题Efficiently
我已阅读DistributedTensorflowDoc，并提到在异步训练中，eachreplicaofthegraphhasanindependenttrainingloopthatexecuteswithoutcoordination.据我了解，如果我们使用具有数据并行架构的参数服务器，这意味着每个工作人员计算梯度并更新自己的权重，而无需关心其他工作人员的更新以进行分布式训练神经网络。由于所有权重都在参数服务器(ps)上共享，我认为ps仍然必须以某种方式协调(或聚合)所有工作人员的权重更新。我想知道聚合在异步训练中是如何工作的。或者更笼统地说，异步训练在分布式Tensorflow中
