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用戶請求進(jìn)入系統(tǒng):當(dāng)用戶發(fā)起秒殺請求時,請求會首先進(jìn)入負(fù)載均衡服務(wù)器。 負(fù)載均衡:負(fù)載均衡服務(wù)器會根據(jù)一定的算法將請求分發(fā)給后端多臺服務(wù)器,以達(dá)到負(fù)載均衡的目的。負(fù)載均衡算法可以采用輪詢、隨機(jī)、最少連接數(shù)等方式。 業(yè)務(wù)邏輯處理:后端服務(wù)器接收到請求后,進(jìn)行業(yè)務(wù)邏輯處理,并根據(jù)請求的商品數(shù)量、用戶身份等信息進(jìn)行校驗。來自:百科Git在 代碼托管服務(wù) 實踐 Git在代碼托管服務(wù)實踐 代碼托管服務(wù)是基于Git提供分布式代碼管理和協(xié)同開發(fā)能力,我們基于CodeArts實踐所編寫,用于幫助已經(jīng)掌握或想要掌握Git的開發(fā)者,更好的應(yīng)用Git,以及更好的將Git與CodeArts結(jié)合應(yīng)用。 代碼托管服務(wù)是基于Git提來自:專題
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是華為推出的線上 AI開發(fā)平臺 ,點此鏈接進(jìn)入ModelArts:http://m.cqfng.cn/product/modelarts.html 4、 在Modelarts平臺,如下兩個實踐樣例均可選擇學(xué)習(xí)。 1) “使用MXNet實現(xiàn)Caltech 圖像識別 應(yīng)用” 實踐樣例鏈接: https://github來自:百科AI模型訓(xùn)練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實現(xiàn)過程。 課程大綱 第1節(jié)來自:百科
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