本文参考EricBrewer博客加上自己的理解整理。CAP定理又被成为布鲁尔定理，是加州大学计算机科学家埃里克·布鲁尔提出来的猜想，后来被证明成为分布式计算领域公认的定理。CAP定义，在高并发的场景下要做取舍，在大型集群中分区容错很难保证，一旦要确保容错性，那么就会损失数据一致性和高可用特性。所以可以认为CAP的P总是成立，剩下的C和A无法同时做到。1CAP理解C一致性（Consistency）系统由G1,G2两台服务器组成，两台服务器都有一个数据V，初始值为V0。G1和G2相互可以通信，也可以与客户端通信。如下图客户端向G1写入数据，将G1中的V值改成V1，并从G1中读取V的值。目前操作是具
本文参考EricBrewer博客加上自己的理解整理。CAP定理又被成为布鲁尔定理，是加州大学计算机科学家埃里克·布鲁尔提出来的猜想，后来被证明成为分布式计算领域公认的定理。CAP定义，在高并发的场景下要做取舍，在大型集群中分区容错很难保证，一旦要确保容错性，那么就会损失数据一致性和高可用特性。所以可以认为CAP的P总是成立，剩下的C和A无法同时做到。1CAP理解C一致性（Consistency）系统由G1,G2两台服务器组成，两台服务器都有一个数据V，初始值为V0。G1和G2相互可以通信，也可以与客户端通信。如下图客户端向G1写入数据，将G1中的V值改成V1，并从G1中读取V的值。目前操作是具
CAP理论FAQ0.关于这个文档没有其它比CAP理论更引人注意的话题了,这个FAQ的目的,是说明对于CAP,当前哪些是已知的,并帮助那些刚接触这个理论的人快速了解,并解决一些错误的观念和常见的误解.当然,很可能我的认知是肤浅甚至完全错误的,欢迎任何评论和纠正.1.CAP理论的来源是什么?EricBrewer博士在2000年的PrinciplesofDistributedComputing会议上作了一个报告,标题是"TowardsRobustDistributedSystems",在这个报告中,他提出了CAP理论-那时候这个理论还未被证明-描述了在分布式系统中一致性和可用性之间的矛盾.两年后,在
CAP理论FAQ0.关于这个文档没有其它比CAP理论更引人注意的话题了,这个FAQ的目的,是说明对于CAP,当前哪些是已知的,并帮助那些刚接触这个理论的人快速了解,并解决一些错误的观念和常见的误解.当然,很可能我的认知是肤浅甚至完全错误的,欢迎任何评论和纠正.1.CAP理论的来源是什么?EricBrewer博士在2000年的PrinciplesofDistributedComputing会议上作了一个报告,标题是"TowardsRobustDistributedSystems",在这个报告中,他提出了CAP理论-那时候这个理论还未被证明-描述了在分布式系统中一致性和可用性之间的矛盾.两年后,在
一、L2交换机的缺点L2带来了以太网技术的重大飞跃，彻底解决了困扰以太网的冲突问题，极大的改进了以太网的性能，并且以太网的安全性也有所提高，但以太网存在如下缺点： • 广播泛滥 • 安全性仍旧无法得到有效的保证其中广播泛滥严重是L2以太网的主要缺点二、自协商三、以太网接口的双工模式以太网电接口有下面三种双工模式： • 全双工：端口同时发送和接收数据包 • 半双工：端口同一时刻只能发送数据包或接收数据包 • 自协商：端口双工状态由本端口和对端端口自动协商而定以太网光接口只能工作在全双工模式下配置命令：duplex{full|half}设置双工模式undoduplex恢复双工模式为缺省
一、L2交换机的缺点L2带来了以太网技术的重大飞跃，彻底解决了困扰以太网的冲突问题，极大的改进了以太网的性能，并且以太网的安全性也有所提高，但以太网存在如下缺点： • 广播泛滥 • 安全性仍旧无法得到有效的保证其中广播泛滥严重是L2以太网的主要缺点二、自协商三、以太网接口的双工模式以太网电接口有下面三种双工模式： • 全双工：端口同时发送和接收数据包 • 半双工：端口同一时刻只能发送数据包或接收数据包 • 自协商：端口双工状态由本端口和对端端口自动协商而定以太网光接口只能工作在全双工模式下配置命令：duplex{full|half}设置双工模式undoduplex恢复双工模式为缺省
假设我们的模型只有一个参数\(w\)，损失函数为\(L(w)\)，加入L1和L2正则化后的损失函数分别记为\(J_1(w),J_2(w)\)：\[\begin{gathered}J_1(w)=L(w)+\lambda|w|\\J_2(w)=L(w)+\lambdaw^2\end{gathered}\]原损失函数\(L\)在\(w=0\)处的导数记为\(L'(0)\)，那么\(J_1\)在\(w=0\)处的左、右导数为：\[\begin{gathered}J_{-}'(0)=L'(0)-\lambda\\J_{+}'(0)=L'(0)+\lambda\\\end{gathered}\]当\(\l
假设我们的模型只有一个参数\(w\)，损失函数为\(L(w)\)，加入L1和L2正则化后的损失函数分别记为\(J_1(w),J_2(w)\)：\[\begin{gathered}J_1(w)=L(w)+\lambda|w|\\J_2(w)=L(w)+\lambdaw^2\end{gathered}\]原损失函数\(L\)在\(w=0\)处的导数记为\(L'(0)\)，那么\(J_1\)在\(w=0\)处的左、右导数为：\[\begin{gathered}J_{-}'(0)=L'(0)-\lambda\\J_{+}'(0)=L'(0)+\lambda\\\end{gathered}\]当\(\l
L2M-GAN:LearningtoManipulateLatentSpaceSemantics forFacialAttributeEditing2021CVPR L2M-GAN:LearningToManipulateLatentSpaceSemanticsforFacialAttributeEditing(thecvf.com)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction 本文是一篇面部属性编辑的文章，虽然与人脸匿名是两个角度，但是任务是相通的。 面部属性编辑有两点要求：1、目标属性特征应当正确出现在编辑后的人脸上；2、任何不相关的面部特征均不应当在编辑后被修改。针对以上
L2M-GAN:LearningtoManipulateLatentSpaceSemantics forFacialAttributeEditing2021CVPR L2M-GAN:LearningToManipulateLatentSpaceSemanticsforFacialAttributeEditing(thecvf.com)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction 本文是一篇面部属性编辑的文章，虽然与人脸匿名是两个角度，但是任务是相通的。 面部属性编辑有两点要求：1、目标属性特征应当正确出现在编辑后的人脸上；2、任何不相关的面部特征均不应当在编辑后被修改。针对以上
