分布式理论学习二:CAP定理

没有扣除金额,为了保证数据的一致性,只能抛弃订单系统的可用性,直接将此次请求返回失败 在一些需要保证数据一致性的分布式系统中,将无法保证服务的可用性 (CAP定理) AP AP是指在分布式系统中,保证服务的可用性,抛弃一定的数据强一致性 例如在非数据强一致性的场景(废话) 分布式文章系统

分布式理论学习一:微服务

将应用程序的不同功能单元（称为服务）进行拆分，并通过这些服务之间定义良好的接口和协议联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的，它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种各样的系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互。 微服务即是SOA的演进架构,但是SOA不绑定实际的技术

FPGA设计心得（3）Aurora IP core 的理论学习记录

通过在帧的开头添加一个2字节的SCP代码组来指示帧的开始（SOF）。 帧的结尾（EOF）通过在帧的末尾添加2字节的通道结束协议（ECP）代码组来表示。 只要没有数据，就会插入空闲代码组。 代码组是8B / 10B编码的字节对，所有数据都作为代码组发送，因此具有奇数字节的用户帧在帧

豆子不够啊

豆子太少了，完全不够用的，该怎么处理

码豆不够兑换

眼睁睁，干巴巴的望着你们兑换完，码豆还不够兑换任何一新品

Mindspore对稀疏矩阵的支持不够完善

在Mindspore中虽然有相关的稀疏矩阵的实现,但是针对性的算子大部分却还都没有实现,甚至是转至操作都没有找到.唯一一个类似的稀疏矩阵相乘的算子是SparseTensorDenseMatmul , 然而只支持CPU, 用起来还非常不方便.关于稀疏矩阵的处理, 能不能给一些解决方案呢?建议咱们的开发组能不能尽快完善关于稀疏矩阵算子支持呢

新出的新品都是不够豆子换的东西

价格对比码豆没个几万换不来。。还想要荣耀手表可惜无了

感觉自动学习里的使用指南不够详细

最近想体验一下自动学习功能里的“预测分析”和“文本分类”功能，但操作指南里讲的并不详细，而且发现所有操作指南里的内容都是一摸一样的，起不到指南的作用（如图），希望内容能够再详细一些，例如：至少告诉使用者准备什么样的数据去训练，要标注哪些内容，训练得到什么样的结果，最好在指南里附有案例。

任务不够呀

换个东西要做半年的任务，是不是太慢了呀

码豆福利来喽，码豆不够的看这里

扫描左下角二维码参与答题，答完题就能领200码豆，邀请5人还可以领1000码豆哦有图为证。

豆不够，只能眼馋

CDN加速不够爽快

CDN 只能加速一些图片读取 JS文件没办法加速  七牛云的CDN好用很多  后来 改去用七牛了  希望华为CDN 能改进一下 效果好的话 还是乐意用华为云的

【200dk】【tensorflow模型推理】出现内存不够的报错

【功能模块】atlas 200 dk  c73  20.0    <p ="margin-top: 0px; margin-bottom: 8px; padding: 0px; color: rgb(51, 51, 51); overflow-wrap: break-word; font-family:

通过AI Gallery订阅的服务如果精度不够，可以调整吗？

通过AI Gallery订阅的服务如果精度不够，可以调整吗？

Buffer Pool缓存页不够时，如何淘汰缓存？

都是全表扫描加载进来的。若此次全表扫描后，后续几乎没用到这个表里的数据呢？此时LRU链尾可能全都是之前一直被频繁访问的那些缓存页！ 然后当需要淘汰缓存页时，就会将LRU链表尾部一直被频繁访问的缓存页给淘汰掉了，而留下之前全表扫描加载进来的大量的不经常访问的缓存页。 为何MySQ

昇腾ascend入门的证书怎么考 每次都68 不够80

昇腾ascend入门的证书怎么考 每次都68 不够80 

排练不够，技术来凑

  现在所有的部件都准备起来，将它们连接起来，再编写相关的一小段软件，就完成了这个无线同步计时器。看起来比预想的稍微要大一些，将它装在透明小盒子，粘在诗稿夹子的一侧还是比较轻便的。   有了这个小小的同步器的帮助，大家在排练的时候就无需再去辨析那不易掌握的音乐节奏，只需要在固定的时间完成诗词的倾情朗诵即可。希望它

物联网俱乐部NB-IoT 端到端学习视频上线，理论学习的同时手把手教你开发一款物联网产品

视频链接：https://bbs.huaweicloud.com/videos/type_56e52804df7a4b43b7c94c2da970b2cb，欢迎大家学习提问视频目录：一级目录选择“开发者”，二级目录选择“IOT”，标签分类选择“物联网俱乐部系列教程”

【1024】体验不够好

嗯公主病

精度不够，噪声来凑

SNRdB​=6.02N+1.76 其中N是ADC的位数，也称为ADC的分辨率。当转换结果的SNR增加时，对应的ADC的 有效位数也增加了，一个ADC的有效位对应6dB的信噪比。所以前面提到的减少数字量化误差本质上是如何提高转换结果中SNR。 2. Nyquist定理和过采样