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OpenFOAM英文资料协作翻译项目状态第12次更新

爷,独闯天下 提交于 2020-12-12 16:20:49
项目目前已经进入正轨,将在每周更新一次状态,目前是第12次更新,欢迎大家持续关注项目进展! 项目名称:openFoamUserManual 协作翻译 (已获Gerhard Holzinger博士授权) 项目地址:https://gitee.com/poplee/openFoamUserManual (点击原文链接可进入项目) 项目贡献者(目前有12位,本周无新增): poplee Commits: 149 bjorn Commits: 29 zb Commits: 10 fanswords Commits: 9 skf0558 Commits: 6 chuanfeng Commits: 4 邵姝婧 Commits: 4 zhilong Commits: 2 luofq Commits: 2 涂涂 Commits: 1 长安 Commits: 1 小莫 Commits: 1 翻译章节认领情况(新增为红色): 1. Getting help----poplee 2. Lessons learned----poplee 3. Install OpenFOAM----bjorn 4. Updating the repository release of OpenFOAM----poplee 5. Updating OpenFOAM-6 source installation---

OpenFOAM英文资料协作翻译项目状态第10次更新

谁说我不能喝 提交于 2020-12-12 15:50:56
项目目前已经进入正轨,将在每周更新一次状态,目前是第10次更新,欢迎大家持续关注项目进展! 项目名称:openFoamUserManual 协作翻译 (已获Gerhard Holzinger博士授权) 项目地址:https://gitee.com/poplee/openFoamUserManual (点击原文链接可进入项目) 项目贡献者(目前有11位,标红为本周新增): poplee Commits: 144 bjorn Commits: 29 zb Commits: 10 fanswords Commits: 9 skf0558 Commits: 6 chuanfeng Commits: 4 邵姝婧 Commits: 4 zhilong Commits: 2 luofq Commits: 2 涂涂 Commits: 1 长安 Commits: 1 小莫 Commits: 1 翻译章节认领情况(本周无新增): 1. Getting help----poplee 2. Lessons learned----poplee 3. Install OpenFOAM----bjorn 4. Updating the repository release of OpenFOAM----poplee 5. Updating OpenFOAM-6 source installation---

OpenFOAM英文资料协作翻译项目状态第7次更新(20200930)

天大地大妈咪最大 提交于 2020-12-12 15:27:04
项目目前已经进入正轨,将在每周更新一次状态,目前是第7次更新,欢迎大家持续关注项目进展! 项目名称:openFoamUserManual 协作翻译 (已获Gerhard Holzinger博士授权) 项目地址:https://gitee.com/poplee/openFoamUserManual (点击原文链接可进入项目) 项目贡献者(目前有11位,标红为本周新增): poplee Commits: 130 bjorn Commits: 29 fanswords Commits: 9 skf0558 Commits: 6 chuanfeng Commits: 4 邵姝婧 Commits: 3 zhilong Commits: 2 luofq Commits: 2 涂涂 Commits: 1 zb Commits: 1 长安 Commits: 1 小莫 Commits: 1 翻译章节认领情况(红色为本周新增): 1. Getting help----poplee 2. Lessons learned----poplee 3. Install OpenFOAM----bjorn 4. Updating the repository release of OpenFOAM----poplee 5. Updating OpenFOAM-6 source installation---

太强了!京东首席架构师深邃洞察:服务化+云原生+微服务

谁都会走 提交于 2020-12-10 19:32:43
未来架构:现在从服务化到云原生应该是大势所趋。 架构是基础,当然更是所有技术人员对未来的共识。技术的发展日新月异,大家都是可以看到的,无论如何的更新迭代,总会有一些颠仆不破的基本原则。当然,如果要学习新的技术,还是需要掌握底层的知识,更可以的进行运用的,毕竟时代都是在进步的,你不能原地踏步! 互联网架构不断演化,经历了从集中式架构到分布式架构,再到云原生架构的过程。云原生因能解决传统应用升级缓慢、架构臃肿、无法快速迭代等问题而成了未来云端应用的目标。 那么你对云原生的认知有多少呢?下面LZ总结了有关云原生的两份学习笔记,都从学习目录大纲、主要内容进行介绍: 由于篇幅的限制,内容比较多,就没有一一进行展示,只是展示了文档中的的一部分内容,需要的小伙伴可以帮忙LZ进行转发+点赞,文末扫码即可~ p art1 未来架构: 从服务化到云原生 第1章 云原生 第2章 远程通信 第3章 配置 第4章 服务治理 第5章 观察分布式服务 第6章 侵入式服务治理方案 第7章 云原生生态的基石Kubernetes 第8章 跨语言服务治理方案Service Mesh 第9章 云原生数据架构 第10章 分布式数据库中间件生态圈ShardingSphere Part2 持续演进的Cloud Native云原生架构下微服务最佳实践 第1章 综述 第2章 微服务架构 第3章 敏捷基础设施及公共基础服务 第4章

一次集齐年度云原生技术干货,PingCAP 带你走进 2020 Cloud Native Day

烈酒焚心 提交于 2020-12-10 14:12:58
随着云原生技术的迅猛发展,IT 基础设施正在发生巨大变革,许多企业都将其架构迁移至云原生平台,通过云原生技术,使得企业在公有云、私有云和混合云等云环境中,构建和运行应用变得更加容易,更能充分利用云环境的优势。 作为早期的云原生技术布道者与实践者,PingCAP 联手 CNCF、VMware 、网易数帆与阿里云,共同举办 2020 Cloud Native Day(2020 云原生生态大会)。为期两天的线上主题分享,您将有机会听到云原生领军企业和组织分享的云原生战略与实践,剖析云原生技术带来的挑战和机遇,推进云原生技术与企业 IT 的融合,更有来自头部用户的技术实践和创新分享。 PingCAP 重磅议题抢先剧透 Is Shared-nothing dead?云原生数据库设计新思路 黄东旭 | PingCAP 联合创始人兼 CTO 云计算从 AWS 初创时的牛刀小试到如今巨大的行业和生态,显现出不可逆转的趋势。未来一切都会在云上,云上生态也需要新的基础软件。本次演讲将系统化分析云改变了什么?云基础设施和软件融合有哪些新方向? TiDB Cloud 可观测性 郑佳金 | PingCAP DBaaS 工程师 TiDB Cloud 依托于公有云提供开箱即用的云数据库托管服务,通过水平扩展拥有近乎无限的存储容量和计算能力,支持多云多租户。本议题主要分享如何在云上监控多个 TiDB 与

阿里 双11 同款流控降级组件 Sentinel Go 正式 GA,助力云原生服务稳稳稳

拈花ヽ惹草 提交于 2020-12-09 18:53:50
作者 | 赵奕豪(宿何) Sentinel 开源项目负责人 来源| 阿里巴巴云原生公众号 前言 微服务的稳定性一直是开发者非常关注的话题。随着业务从单体架构向分布式架构演进以及部署方式的变化,服务之间的依赖关系变得越来越复杂,业务系统也面临着巨大的高可用挑战。 在生产环境中大家可能遇到过各种不稳定的情况,比如: 大促时瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载,load 飙高,系统崩溃导致用户无法下单。 “黑马”热点商品击穿缓存,DB 被打垮,挤占正常流量。 调用端被不稳定第三方服务拖垮,线程池被占满,调用堆积,导致整个调用链路卡死。 这些不稳定的场景可能会导致严重后果,但很多时候我们又容易忽视这些与流量/依赖相关的高可用防护。大家可能想问:如何预防这些不稳定因素带来的影响?如何针对流量进行高可用的防护?如何保障服务“稳如磐石”?这时候我们就要请出阿里双十一同款的高可用防护中间件 —— Sentinel。在今年刚刚过去的天猫 双11 大促中,Sentinel 完美地保障了阿里成千上万服务 双11 峰值流量的稳定性,同时 Sentinel Go 版本也在近期正式宣布 GA。下面我们来一起了解下 Sentinel Go 的核心场景以及社区在云原生方面的探索。 Sentinel 介绍 Sentinel 是阿里巴巴开源的,面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,从限流、流量整形

3D打印神经电极有助于将大脑连接到电脑

一曲冷凌霜 提交于 2020-12-09 07:42:49
点击上面"脑机接口社区"关注我们 更多技术干货第一时间送达 混合打印平台 为了研究,启用和恢复神经肌肉系统的功能,由三个国家的高校研究人员组成的国际研究团队在《nature biomedical engineering》上发表了一项新研究,在该新研究,研究人员利用了混合打印平台的功能,将软材料和复合材料集成到适合各种解剖结构和实验模型的生物电子设备中。 个性化软神经肌肉界面的混合打印技术 通常仅在科幻小说中才能看到将人脑与计算机链接起来,但是现在,英国谢菲尔德大学(University of Sheffield),俄罗斯圣彼得堡国立大学(St Petersburg State University)和德国德累斯顿工业大学(Technische Universität Dresden)的由工程师和神经科学家组成的国际研究团队利用3D打印的强大功能让该技术离现实更进一步。 由三所高校研究人员组成的国际研究团队在《nature biomedical engineering》上发表了一项新研究,在该新研究,研究团队开发了一个原型神经植入物可以用于开发治疗神经系统的问题。 这种神经植入物已被用于刺激脊髓损伤的动物模型的脊髓,现在可被用于为瘫痪的人类患者开发新的治疗方法。这项研究表明,该技术也适用于大脑、脊髓、周围神经和肌肉的表面,从而为其他神经系统状况展现了可能性。

阿里 双11 同款流控降级组件 Sentinel Go 正式 GA,助力云原生服务稳稳稳

假装没事ソ 提交于 2020-12-08 17:12:55
作者 | 赵奕豪(宿何) Sentinel 开源项目负责人 来源| 阿里巴巴云原生公众号 前言 微服务的稳定性一直是开发者非常关注的话题。随着业务从单体架构向分布式架构演进以及部署方式的变化,服务之间的依赖关系变得越来越复杂,业务系统也面临着巨大的高可用挑战。 在生产环境中大家可能遇到过各种不稳定的情况,比如: 大促时瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载,load 飙高,系统崩溃导致用户无法下单。 “黑马”热点商品击穿缓存,DB 被打垮,挤占正常流量。 调用端被不稳定第三方服务拖垮,线程池被占满,调用堆积,导致整个调用链路卡死。 这些不稳定的场景可能会导致严重后果,但很多时候我们又容易忽视这些与流量/依赖相关的高可用防护。大家可能想问:如何预防这些不稳定因素带来的影响?如何针对流量进行高可用的防护?如何保障服务“稳如磐石”?这时候我们就要请出阿里双十一同款的高可用防护中间件 —— Sentinel。在今年刚刚过去的天猫 双11 大促中,Sentinel 完美地保障了阿里成千上万服务 双11 峰值流量的稳定性,同时 Sentinel Go 版本也在近期正式宣布 GA。下面我们来一起了解下 Sentinel Go 的核心场景以及社区在云原生方面的探索。 Sentinel 介绍 Sentinel 是阿里巴巴开源的,面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,从限流、流量整形

Service Mesh 初体验

瘦欲@ 提交于 2020-12-06 07:40:21
前言 计算机软件技术发展到现在,软件架构的演进无不朝着让开发者能够更加轻松快捷地构建大型复杂应用的方向发展。容器技术最初是为了解决运行环境的不一致问题而产生的,随着不断地发展,围绕容器技术衍生出来越来越多的新方向。 最近几年,云计算领域不断地出现很多新的软件架构模式,其中有一些很热门的概念名词如:云原生、函数计算、Serverless、ServiceMesh等等,而本文将初窥一下ServiceMesh的面纱。下面结合自己的理解尽量以通俗的话进行叙述。 背景和定义 微服务及服务治理 在微服务之前的软件开发中,往往通过一个应用的方式将所有的模块都包括进去,并一起编译、打包、部署、运维。这种方式存在很多问题,由于单个应用包含的东西太多,其中某个模块出现问题或者需要更新那么整个应用就需要重新部署。这种方式给开发和运维带来了很大的麻烦。随着应用的逐渐复杂,单个应用涉及的东西就会越来越多,慢慢地大家发现了其中很多的缺点,开始对服务进行划分,将一个大的应用按照不同的维度进行划分从而产生很多个小的应用,各应用之间会形成一个调用关系,每个小的应用由不同的开发负责,大家各自部署和运维,这样微服务就出现了。 由于微服务中各应用部署在不同的机器上,服务之间需要进行通信和协调,相比单个应用来说会麻烦很多。在同一个应用内不同方法之间的调用由于在相同的内存中,在代码编译打包时已经进行了链接

Rendering in UE4(Gnomon School UE4 大师课笔记)

一曲冷凌霜 提交于 2020-12-05 22:07:34
Rendering in UE4 Presented at the Gnomon School of VFX in January 2018, part two of the class offers an in-depth look at the rendering pipeline in Unreal Engine, its terminology and best practices for rendering scenes in real-time. This course also presents guidelines and profiling techniques that improve the debugging process for both CPU and GPU performance. 分7个部分介绍UE4中的渲染管线。 Index 1.Intro 2.Before Rendering 3.Geometry Rendering 4.Rasterizing and Gbuffer 5.Dynamic Lighting/Shadows 6.Static Lighting/Shadows 7.Post Processing 1.INTRO Everything needs to be as efficient as possible Adjust