Lecture3CognitiveComputingwithCloudComputing（认知计算与云计算）云计算的含义什么是云：云指的是网络或互联网，存在于远程位置的东西。云可以通过公共网络或私人网络提供服务应用程序：电子邮件、网络会议、客户关系管理什么是云计算通过网络建立、配置、定制、使用APP通过网络访问数据库，无需担心数据的维护和管理云计算与软硬件计算资源有关，提供在线数据存储云计算的基本结构图片引用自东北大学郭朝鹏老师课件（后同）云计算的特点弹性和自动服务配置弹性：用户对资源使用的调整自动服务配置：自适应的资源配置扩展性水平扩展：提高资源水平垂直扩展：提高资源量分布式计算使用云进行
Lecture3CognitiveComputingwithCloudComputing（认知计算与云计算）云计算的含义什么是云：云指的是网络或互联网，存在于远程位置的东西。云可以通过公共网络或私人网络提供服务应用程序：电子邮件、网络会议、客户关系管理什么是云计算通过网络建立、配置、定制、使用APP通过网络访问数据库，无需担心数据的维护和管理云计算与软硬件计算资源有关，提供在线数据存储云计算的基本结构图片引用自东北大学郭朝鹏老师课件（后同）云计算的特点弹性和自动服务配置弹性：用户对资源使用的调整自动服务配置：自适应的资源配置扩展性水平扩展：提高资源水平垂直扩展：提高资源量分布式计算使用云进行
Spring-cloud-gateway路由配置方式及匹配规则文章目录Spring-cloud-gateway路由配置方式及匹配规则1、路由配置⽅式1.1基础路由配置⽅式1.2基于代码的路由配置⽅式1.3和注册中⼼相结合的路由配置⽅式2、路由匹配规则2.1Predicate断⾔条件2.1.1通过请求参数匹配2.1.2通过Header匹配2.1.3通过Cookie匹配2.1.4通过Host匹配2.1.5通过请求⽅式匹配2.1.6通过请求路径匹配2.1.7组合匹配2.2过滤器规则2.2.1PrefixPath2.2.2StripPrefix2.2.3RewritePath2.2.4SetPath2
Spring-cloud-gateway路由配置方式及匹配规则文章目录Spring-cloud-gateway路由配置方式及匹配规则1、路由配置⽅式1.1基础路由配置⽅式1.2基于代码的路由配置⽅式1.3和注册中⼼相结合的路由配置⽅式2、路由匹配规则2.1Predicate断⾔条件2.1.1通过请求参数匹配2.1.2通过Header匹配2.1.3通过Cookie匹配2.1.4通过Host匹配2.1.5通过请求⽅式匹配2.1.6通过请求路径匹配2.1.7组合匹配2.2过滤器规则2.2.1PrefixPath2.2.2StripPrefix2.2.3RewritePath2.2.4SetPath2
鸿鹄工程项目管理系统SpringCloud+SpringBoot+Mybatis+Vue+ElementUI+前后端分离构建工程项目管理系统1.项目背景一、随着公司的快速发展，企业人员和经营规模不断壮大。为了提高工程管理效率、减轻劳动强度、提高信息处理速度和准确性，公司对内部工程管理的提升提出了更高的要求。二、企业通过数字化转型，不仅有利于优化业务流程、提升经营管理能力和风险控制能力，还可强有力地促进企业体制机制的全面创新。三、以数据要素为核心，协同创新加快企业数字化转型、优化资源配置效率，是数字经济时代提升企业市场竞争力和价值创造能力的关键所在。四、在企业里建立一个管过程、提效率、降风险
鸿鹄工程项目管理系统SpringCloud+SpringBoot+Mybatis+Vue+ElementUI+前后端分离构建工程项目管理系统1.项目背景一、随着公司的快速发展，企业人员和经营规模不断壮大。为了提高工程管理效率、减轻劳动强度、提高信息处理速度和准确性，公司对内部工程管理的提升提出了更高的要求。二、企业通过数字化转型，不仅有利于优化业务流程、提升经营管理能力和风险控制能力，还可强有力地促进企业体制机制的全面创新。三、以数据要素为核心，协同创新加快企业数字化转型、优化资源配置效率，是数字经济时代提升企业市场竞争力和价值创造能力的关键所在。四、在企业里建立一个管过程、提效率、降风险
FoldingNet[1]提出了一种点云自编码器结构，属于自监督学习的范畴，可以将输入点云投影（即特征降维）至具有丰富语义信息的高维空间中，形成高维特征向量（文中用“codeword”指代），即编码过程。接着通过解码网络将高维特征向量恢复得到高维度的输入点云。如下图所示，对于input输入点云，首先经过特征编码形成codeword（不是图中的2Dgrid），接着进行两次folding操作，恢复得到与输入点云相似的输出点云：WhatisFoldingOperation？作者在文中指出，从直觉上来说，任何三维空间表面结构都可以通过“裁剪”，“挤压”，“屈伸”等操作转换成二维平面表示，因此以上操作的
FoldingNet[1]提出了一种点云自编码器结构，属于自监督学习的范畴，可以将输入点云投影（即特征降维）至具有丰富语义信息的高维空间中，形成高维特征向量（文中用“codeword”指代），即编码过程。接着通过解码网络将高维特征向量恢复得到高维度的输入点云。如下图所示，对于input输入点云，首先经过特征编码形成codeword（不是图中的2Dgrid），接着进行两次folding操作，恢复得到与输入点云相似的输出点云：WhatisFoldingOperation？作者在文中指出，从直觉上来说，任何三维空间表面结构都可以通过“裁剪”，“挤压”，“屈伸”等操作转换成二维平面表示，因此以上操作的
目录一、前言二、环境准备2.1部署sentinel管控台2.1.1官网下载sentinel的jar包2.1.2启动控制台 2.1.3 访问控制台2.2 整合springcloud-alibaba2.2.1引入相关依赖2.2.2修改配置文件2.2.3增加一个测试接口2.2.4 接口测试三、sentinel流控规则使用3.1实时监控3.2 簇点链路3.3 流控规则概述3.3.1流量控制原理3.3.2流量控制常用场景3.3.3 流控规则的详细参数3.4 常用流控规则3.4.1 QPS限流 3.4.2 自定义限流返回结果3.4.3 并发线程数限流3.4.4 自定义异常3.5 流控模式3.5.1
目录一、前言二、环境准备2.1部署sentinel管控台2.1.1官网下载sentinel的jar包2.1.2启动控制台 2.1.3 访问控制台2.2 整合springcloud-alibaba2.2.1引入相关依赖2.2.2修改配置文件2.2.3增加一个测试接口2.2.4 接口测试三、sentinel流控规则使用3.1实时监控3.2 簇点链路3.3 流控规则概述3.3.1流量控制原理3.3.2流量控制常用场景3.3.3 流控规则的详细参数3.4 常用流控规则3.4.1 QPS限流 3.4.2 自定义限流返回结果3.4.3 并发线程数限流3.4.4 自定义异常3.5 流控模式3.5.1
