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在本周的课本学习中，我学习了《计算机科学概论》的十五，十六章。在课下的学习中，我学习了有关word的排版，xampp的服务器和网站的设计，ssh、wireshark、nmap的基本运用。虽然在ssh的运行控制有不少问题，但还是学习到了很多有趣有用的网络工具

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概述Orchestrator是一款开源的MySQL复制拓扑管理工具，采用go语言编写，支持MySQL主从复制拓扑关系的调整、支持MySQL主库故障自动切换、手动主从切换等功能。相比于MHA，Orchestrator更加偏重于复制拓扑关系的管理，能够实现My

节点(主机)( node (host): 网络中任何可寻址的设备。数据传输率( 带宽): 数据从网络中的一个地点传输到另一个地点的速率。客户/服务器模型:客户发出对服务器的请求，服务器作出响应的分布式方法。

计算机网络的拓扑结构是引用拓扑学中研究与大小，形状无关的点、线关系的方法。网络的拓扑结构反映出网中各实体的结构关系，是建设计算机网络的第一步，是实现各种网络协议的基础，它对网络的性能，系统的可靠性与通信费用都有重大影响。拓扑在计算机网络中即是指连接各结点的

我国煤矿监控中心是提供对井下的实时监测、保障煤矿安全生产的重要部门。监控中心通过实时监测井下各地点环境参数的变化，将采集各监控点的监控数据和对危险故障的事先告警信息提供给管理部门，以便安排人员时排除危险。信息的准确、及时的反馈为保障煤矿安全和制定合理的安全

主要简单总结下，mysql在线扩容和缩容一般涉及到的内容，主要包括三个方面，1.在线也就意味着需要把增量的数据重新分布到新的拓扑结构中,我们一般称做增量复制，2.原有的数据需要一条不漏的扫出来重新分布到新的拓扑结构中,这个一般叫做全量复制，3.全量做完，增

目标了解kafka streams的架构。架构分析总体Kafka流通过构建Kafka生产者和消费者库，并利用Kafka的本地功能来提供数据并行性、分布式协调、容错和操作简单性，从而简化了应用程序开发。流分区和任务Kafka的消息传递层对数据进行分区，以存储

审计操作重构拓扑只需要简单的拖拽。Orchestrator 会保证安全,并且禁止非法复制拓扑。Orchestrator是高可用性管理工具，它提供了发现MySQL环境的复制拓扑能力，通过上下链接来识别主从。事实上，Orchestrator拒绝任何非法操作，以

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使用拓扑数据分析以紧凑且可理解的方式描述卷积神经网络的功能和学习过程。相关问题是对特定数据集经常存在某种过拟合现象，这会导致对抗行为的可能性。出于这些原因，开发用于发展对神经网络的内部状态的一些理解的方法是非常值得尝试的。由于网络中神经元的数量非常庞大，这

今天开始我们就从最基础解析如何构建 HTML5 Canvas 拓扑图应用，HT 内部封装了一个拓扑图形组件 ht.graph.GraphView是 HT 框架中 2D 功能最丰富的组件，其相关类库都在 ht.graph 包下。GraphView 具有基本图

前言作为阿里云底层提供的基础设施，内部的物理网络和许多网络产品在数据平面给客户的可操作性并不高，从一定程度上来说是个黑盒。当然，在传统的IDC环境，业务和物理网络之间也存在同样的隔阂。所以在遇到业务卡顿、延迟、不通等问题的时候，很容易怀疑到网络。因此如何抽

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Storm有大量的配置，可以调整Nimbus、Supervisor、拓扑运行的参数，其中有些配置是不能修改的系统配置，而其他配置是可以修改的。每个配置会有一个默认值，该值定义在Storm代码库的defaults.yaml文件中。使用StormSubmitt

哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院的研究人员徐殿国、李彬彬、周少泽，在2017年第20期《电工技术学报》上撰文指出，块化多电平换流器作为一种新型高压大功率拓扑结构，不仅在直流输电领域中获得广泛关注，也在高压变频领域颇具应用前景。与传统的高压变频器拓扑相比较

使用拓扑数据分析以紧凑且可理解的方式描述卷积神经网络的功能和学习过程。相关问题是对特定数据集经常存在某种过拟合现象，这会导致对抗行为的可能性。由于网络中神经元的数量非常庞大，这成为使得对其进行数据分析显得比较困难，尤其是对于无监督数据分析。

本文介绍了拓扑数据分析的基本原理，给出了案例展示，并指出该方法可以高效地进行可视化分析，有望为人工智能黑箱提供可解释性。近日，中科大潘建伟团队在光量子处理器上成功运行了 TDA 方法，量子版本的 TDA 能够实现对经典最优 TDA 算法的指数级加速。Aya