实时系统

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第一章 计算机操作系统（第四版）汤小丹编著 1．设计现代OS的主要目标是什么？ 答：（1）有效性 （2）方便性 （3）可扩充性 （4）开放性 2．OS的作用可表现在哪几个方面？ 答：（1）OS作为用户与计算机硬件系统之间的接口 （2）OS作为计算机系统资源的管理者 （3）OS实现了对计算机资源的抽象 3．为什么说OS实现了对计算机资源的抽象？ 答：OS首先在裸机上覆盖一层I/O设备管理软件，实现了对计算机硬件操作的第一层次抽 象；在第一层软件上再覆盖文件管理软件，实现了对硬件资源操作的第二层次抽象。OS 通 过在计算机硬件上安装多层系统软件，增强了系统功能，隐藏了对硬件操作的细节，由它们 共同实现了对计算机资源的抽象。 4．试说明推动多道批处理系统形成和发展的主要动力是什么？ 答：主要动力来源于四个方面的社会需求与技术发展： （1）不断提高计算机资源的利用率； （2）方便用户； （3）器件的不断更新换代； （4）计算机体系结构的不断发展。 5．何谓脱机I/O和联机I/O？ 答：脱机I/O 是指事先将装有用户程序和数据的纸带或卡片装入纸带输入机或卡片机，在 外围机的控制下，把纸带或卡片上的数据或程序输入到磁带上。该方式下的输入输出由外围 机控制完成，是在脱离主机的情况下进行的。 而联机I/O方式是指程序和数据的输入输出都是在主机的直接控制下进行的。 6

目录 前言 一、Comparison to Other Detection Systems（与其他检测系统的比较） 二、Experiments（实验） 1、Comparison to Other Real-Time Systems（与其他实时系统的比较） 2、VOC 2007 Error Analysis（VOC 2007误差分析） 3、Combining Fast R-CNN and YOLO（ Fast R-CNN与YOLO的结合） 4、VOC 2012 Results（VOC 2012结果） 5、 Generalizability: Person Detection in Artwork（概述：图像中的人物检测） 三、Real-Time Detection In The Wild（自然环境下的实时检测） 四、Conclusion（结论） 前言 昨天第一部分的笔记已经发布，第一部分介绍了YOLO的概述及其检测原理。如果大家第一次打开的是这篇博客，希望大家可以抽空先看一下 论文笔记1 ，如果大家对YOLO有了一定了解，对YOLO的原理也掌握的很好，可以跳过。 这篇博客中主要是讲如下几个方面： 1. YOLO与其他检测系统的对比 ，我们可以通过这一部分对YOLO和相关检测系统之间的对比：YOLO和已有的一些物体检测方法有什么区别，他们各自的优点和缺点是什么，YOLO比他们强在哪里。

　　分时系统是指在一个系统中多个用户分时地使用同一台计算机； 实时系统是指计算机及时响应外部事件地请求并在规定时限内完成对该事件地处理，控制所有实时设和实时任务协调一致地运行。 　　实时系统和分时系统的主要区别有两点：（1）分时系统的目标是提供一种通用性很强的系统，有较强的交互能力；而实时系统则大都是具有特殊用途的专用系统，交互能力略差。（2）分时系统对响应时间虽有要求，但一般来说，响应时间由人所能承受的等待时间来确定；而实时系统对响应时间要求很高，一般由控制系统或信息处理磁头所能接受的延迟时间来决定。 来源： https://www.cnblogs.com/chester-cs/p/11723463.html

<div id="cnblogs_post_body" class="blogpost-body "> <blockquote> <p>58同城作为中国最大的分类信息网站，向用户提供找房子、找工作、二手车和黄页等多种生活信息。在这样的场景下，推荐系统能够帮助用户发现对自己有价值的信息，提升用户体验，本文将介绍58同城智能推荐系统的技术演进和实践。</p> </blockquote> <p>58同城智能推荐系统大约诞生于2014年（C++实现），该套系统先后经历了招聘、房产、二手车、黄页和二手物品等产品线的推荐业务迭代，但该系统耦合性高，难以适应推荐策略的快速迭代。58同城APP猜你喜欢推荐和推送项目在2016年快速迭代，产出了一套基于微服务架构的推荐系统（Java实现），该系统稳定、高性能且耦合性低，支持推荐策略的快速迭代，大大提高了推荐业务的迭代效率。此后，我们对旧的推荐系统进行了重构，将所有业务接入至新的推荐系统，最终成功打造了统一的58同城智能推荐系统。下面我们将对58同城智能推荐系统展开介绍，首先会概览整体架构，然后从算法、系统和数据三方面做详细介绍。</p> <p>整体架构首先看一下58同城推荐系统整体架构，一共分数据层、策略层和应用层三层，基于58平台产生的各类业务数据和用户积累的丰富的行为数据，我们采用各类策略对数据进行挖掘分析，最终将结果应用于各类推荐场景。</p>

1分布式日志数据集中查询和管理 2系统监控,包含系统硬件和应用各个组件的监控 3故障排查 4安全信息和日志管理 5报表功能 Elasticserach: 实时分析 分布式实时数据存储,并将字段编出索引 高可用.易扩展支持集群 支持json 来源： https://www.cnblogs.com/903991226linux/p/11676133.html

大数据技术栈 Hadoop 历史： https://www.jikexueyuan.com/course/677_1.html?ss=1 1. Google大数据与Hadoop对比 功能 Google Hadoop 存储 GFS HDFS 计算 MapReduce MapReduce 查询 BigTable HBase 2. 大数据分类 2.1 根据数据类型分类 2.1.1 结构化数据 能够用数据或统一的结构加以表示，人们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型，行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。 2.1.2 半结构化数据 所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据（如关系型数据库，面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据（如声音、图像文件等）之间的数据，XML、HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。 2.1.3 非结构化数据 非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每隔字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本，图像，声音，影视，超媒体等信息）。 参考链接： https://zhidao.baidu.com/question/589302455243618045.html 2.2 根据处理时间跨度要求分类 2.2

场景 伴随着信息科技日新月异的发展，信息呈现出爆发式的膨胀，人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷，同时对于信息的时效性要求也越来越高。举个搜索场景中的例子，当一个卖家发布了一条宝贝信息时，他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来、点击、购买啦，相反，如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来，估计这个大哥就要骂娘了。再举一个推荐的例子，如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子，今天想买一副泳镜去游泳，但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子、鞋子，根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见，估计这哥们心里就会想推荐你妹呀。其实稍微了解点背景知识的码农们都知道，这是因为后台系统做的是每天一次的全量处理，而且大多是在夜深人静之时做的，那么你今天白天做的事情当然要明天才能反映出来啦。 实现一个实时计算系统 全量数据处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive，作为一个批处理系统，hadoop以其吞吐量大、自动容错等优点，在海量数据处理上得到了广泛的使用。但是，hadoop不擅长实时计算，因为它天然就是为批处理而生的，这也是业界一致的共识。否则最近这两年也不会有s4,storm,puma这些实时计算系统如雨后春笋般冒出来啦。先抛开s4,storm,puma这些系统不谈，我们首先来看一下，如果让我们自己设计一个实时计算系统，我们要解决哪些问题。 低延迟。都说了是实时计算系统了

IM系统实时音视频技术选型 背景 最近公司需要在自研IM项目中增加支持音视频通讯的功能，不但要实现微信那样的基础版两人通话的功能，还需要支持多人音视频通话乃至会议的功能。看到这里，大家可能会想， 增加音视频功能不是很简单的事情么？？直接从云平台上接入通讯sdk不就完事了么？没有什么难度的呀。 实际上一般的业务应用系统这样子去实现问题不大，但是公司一直以来有一个比较硬性的要求，所有的东西要求是自研，也就是说可以用开源的代码，但不能用sdk（至于为啥，这里就不多说了。。。）。包括当前自研的IM项目，全部都是基于自研的引擎和开源代码进行开发的，并没采用过其他的sdk。 技术选型 既然不能用sdk，那只能硬着头皮自己实现每个功能了。 考虑到团队之前很少做过音视频相关项目，缺乏相关实战经验，这是一个从0到1的一个项目，对团队来说，它是一个非常大的挑战，从技术上来说，也是一个对技术要求高，技术体系偏底层的项目。 所以直接pass自己去实现一个音视频系统了，我们选择了拥抱开源，选择了在开源项目的基础上进行二次开发。那么，如何选择合适我们团队的开源项目呢？考虑到项目是必须要支持多人音视频功能，因此我们在市场上进行了一系列的调研，最终得出了几个可选方案： ▸ webrtc ▸ h323plush ▸ live555 ▸ OpenMeetings 1 webrtc

传统数据基础架构 传统单体数据架构最大的特点便是集中式数据存储，大多数分为计算层和存储层。 存储层，主要是负责存储企业各种系统产生的数据，如 Web 业务系统、订单系统、CRM 系统，ERP 系统、监控系统，数据比如系统的订单交易量，网站的活跃用户数，每个用户的交易额。 所有的操作均需要借助于同一套数据库实现。 单体架构初期效率很高，但是随着时间的推移，业务越来越多，上线迭代很快。 但随着后期业务越来越多，系统逐渐变的臃肿。数据库变成了唯一准确的数据源，每个应用都需要访问数据库来获取对应的数据，如果数据库发生改变或者出现问题，整个业务系统都会受到影响。 微服务架构 微服务将系统拆分成不同的独立服务模块，每个模块有自己独立的数据库，不同的业务之间互相不干扰，微服务架构解决了业务系统拓展性的问题，但是随之也带来了新的问题。 就是业务数据过于分散在不同的系统中，很难将数据集中化管理。对于企业内部数据仓库，数据挖掘之类的应用，需要把各个业务系统数据库数据抽取到数据仓库之中，在数据仓库中进行数据的抽取、转换、加载（ETL），从而构建不同的数据集市应用，提供给业务系统用。 大数据数据架构 起初，数据是构建在关系型数据库之上，但随着企业数据量的暴增，关系型数据库已经无法支撑起大规模数据集的存储和分析，于是基于HADOOP构建企业级大数据平台便成为了共识。 后来，离线的高延迟渐渐的无法满足企业需求