梯度下降法是目前最常用的优化算法之一，也是目前最常用的神经网络优化方法。同时，每个最先进的深度学习库都包含各种优化梯度下降算法的实现。但大多数都是针对单个节点的训练——假设训练发生在单个GPU/CPU上。随着神经网络规模的日益增大，一些分布式和并行的训练算

http_load以并行复用的方式运行，用以测试web服务器的吞吐量与负载。但是它不同于大多数压力测试工具，它可以以一个单一的进程运行，一般不会把客户机搞死。ab是apache自带的一款功能强大的测试工具。企业通过LoadRunner能最大限度地缩短测试时

大厂面试机会难得，为了提高面试通关率，建议朋友们在面试前先复盘自己的知识栈，依据掌握程度划分重要、优先级，系统地去学习！如果不准备充分就去参加面试，既会失去进入大厂的机会，更是对自己的不负责。资料整理不易，请转发评论，最后，祝大家早日学有所成！

分布式架构的演进分布式服务面临的问题什么是分布式架构？也就是说，在分布式系统中，用户感觉不到数据是分布式的，不知道数据是否分割，有无副本，不知道数据存在于哪个节点上。如上图所示，分布式系统作为一个整体对用户提供服务，而整个系统的内部的协作对用户来说是透明的

ZooKeeper是一个分布式开源框架，提供了协调分布式应用的基本服务，它向外部应用暴露一组通用服务——分布式同步、命名服务、集群维护等，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务。ZooKeeper本身可以以单机模式安装运行，不过它的长处在

终于有人把“TCC分布式事务”实现原理讲明白了！之前网上看到很多写分布式事务的文章，不过大多都是将分布式事务各种技术方案简单介绍一下。很多朋友看了还是不知道分布式事务到底怎么回事，在项目里到底如何使用。所以这篇文章，就用大白话+手工绘图，并结合一个电商系统

随波逐流从 winform 年代到现在热火朝天的微服务，去年冬天看了 surging 项目，突然心血来潮想自己实现一个，于是网上阅读各式各样的博客、新闻、评论、代码，懂了点微服务的概念，结合网上开源代码和思想，勉强拼凑出一个没什么特色的微服务框架 - Ji

utm_source=tuicool&utm_medium=referral导读：在程序员面试过程中Redis相关的知识是常被问到的话题。作为一名在互联网技术行业打击过成百上千名的资深技术面试官，本文作者总结了面试过程中经常问到的问题。Re

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关于 Ceph 的介绍网上一大堆，这里就不重复了。Sage Weil 读博士的时候开发了这套牛逼的分布式存储系统，最初是奔着高性能分布式文件系统去的，结果云计算风口一来，Ceph 重心转向了分布式块存储和分布式对象存储，现在分布式文件系统 CephFS