网格系统

作者 | 王夕宁 阿里巴巴高级技术专家 关注“阿里巴巴云原生”公众号，参与文末留言互动，即有机会获得赠书福利！ 本文摘自于由阿里云高级技术专家王夕宁撰写的《Istio 服务网格技术解析与实践》一书，文章从基础概念入手，介绍了什么是服务网格及 Istio，针对 2020 服务网格的三大发展趋势，体系化、全方位地介绍了 Istio 服务网格的相关知识。 你只需开心参与公众号文末互动，我们负责买单！技术人必备书籍《Istio 服务网格技术解析与实践》免费领~ 有 外文 指出，2020 年 Service Mesh 技术将有以下三大发展： 快速增长的服务网格需求； Istio 很难被打败，很可能成为服务网格技术的事实标准； 出现更多的服务网格用例，WebAssembly 将带来新的可能。 什么是服务网格 Gartner 2018 关于服务网格技术趋势分析报告，展示了一系列的服务网格技术，划分服务网格技术的依据是基于应用服务代码是否必须对其服务网格感知及其是否锁定，或锁定的程度。 基于编程框架的网格技术可以帮助开发人员构建一个架构体系良好的服务，但这会导致应用代码与框架和运行时环境的紧密耦合。而基于 Sidecar 代理的服务网格技术不会为开发人员设置这些障碍，并且使其管理和维护更加轻松，能够提供更灵活的方法来配置运行时策略。 在微服务环境中，可将单一应用程序分解为独立的多个组件

感谢参考原文- http://bjbsair.com/2020-03-27/tech-info/7202/ 前言 在本文中将会用Vue完成九宫格拖拽效果，同时介绍一下网格布局。具体代码以及demo可以点以下超链接进入 效果实例 Demo 简单了解Grid布局（网格布局） 什么是网格布局 CSS网格布局（又称“网格”），是一种二维网格布局系统。CSS在处理网页布局方面一直做的不是很好。一开始我们用的是table（表格）布局，然后用float(浮动)，position（定位）和inline-block（行内块）布局，但是这些方法本质上是hack，遗漏了很多功能，例如垂直居中。后来出了flexbox(盒子布局)，解决了很多布局问题，但是它仅仅是一维布局，而不是复杂的二维布局，实际上它们（flexbox与grid）能很好的配合使用。Grid布局是第一个专门为解决布局问题而创建的CSS模块. grid 简单说说网格布局的属性 display: grid: 生成块级网格 inline-grid: 生成行内网格 subgrid: 如果网格容器本身是网格项（嵌套网格容器），此属性用来继承其父网格容器的列、行大小。 grid-template-columns 设置网格列大小 grid-template-rows 设置网格行大小 grid-template-areas 设置网格区域 grid

本章节我们将讲解 Bootstrap 的网格系统（Grid System）。 Bootstrap 提供了一套响应式、移动设备优先的流式网格系统，随着屏幕或视口（viewport）尺寸的增加，系统会自动分为最多12列。 什么是网格（Grid）？ 简单是说，网页设计中的网格用于组织内容，让网站易于浏览，并降低用户端的负载。 什么是 Bootstrap 网格系统（Grid System）？ Bootstrap 官方文档中有关网格系统的描述： Bootstrap 包含了一个响应式的、移动设备优先的、不固定的网格系统，可以随着设备或视口大小的增加而适当地扩展到 12 列。它包含了用于简单的布局选项的预定义类，也包含了用于生成更多语义布局的功能强大的混合类。 让我们来理解一下上面的语句。Bootstrap 3 是移动设备优先的，在这个意义上，Bootstrap 代码从小屏幕设备（比如移动设备、平板电脑）开始，然后扩展到大屏幕设备（比如笔记本电脑、台式电脑）上的组件和网格。 移动设备优先策略 内容 决定什么是最重要的。 布局 优先设计更小的宽度。 基础的 CSS 是移动设备优先，媒体查询是针对于平板电脑、台式电脑。 渐进增强 随着屏幕大小的增加而添加元素。 响应式网格系统随着屏幕或视口（viewport）尺寸的增加，系统会自动分为最多12列。 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4

原文 三维图形概述 通过 Windows Presentation Foundation (WPF) 中的三维功能，开发人员可以使用标记代码和程序代码对三维图形进行绘制、转换和动画处理。 开发人员可以合并二维和三维图形以创建丰富的控件，提供复杂的数据图解，或者增强用户对应用程序界面的体验。WPF 中的三维支持并非旨在提供功能齐全的游戏开发平台。本主题概述了 WPF 图形系统中的三维功能。 本主题包括下列各节。 二维容器中的三维 三维坐标空间 照相机和投影 模型和网格基元 向模型应用 Material 照亮场景 变换模型 对模型进行动画处理 向窗口中添加三维内容 相关主题 二维容器中的三维 WPF 中的三维图形内容封装在 Viewport3D 元素中，该元素可以参与二维元素结构。 该图形系统将 Viewport3D 视为一个像 WPF 中的许多其他元素一样的二维可视化元素。 Viewport3D 充当三维场景中的窗口（即视区）。 更准确地说，它是三维场景所投影到的图面。 在传统的二维应用程序中，当您需要使用 Grid 或 Canvas 之类的另一个容器元素时，可以使用 Viewport3D 。 尽管您可以将 Viewport3D 与同一个场景图中的其他二维绘图对象结合使用，但是您不能在 Viewport3D 内部渗透二维和三维对象。 本主题重点讲述如何在 Viewport3D

有道难题之OO 有人提出要用OO的思路来解决算法问题，OK，没问题，eaglet 今天就尝试用OO来实现算法。既然谈OO，我们就重点讨论设计，不重点讨论算法的效率了。 在开始OO之前，我想先说说什么是OO设计。OO设计就是面向对象设计，有人说不要认为你用了C#就OO了，不错用C#照样可以写出面向过程的代码。不过eaglet 还有补充一下，不要认为你用了class 就OO了。程序是否OO，要看程序是否很好的体现了面向对象的思想。面向对象程序设计可以被视作一种在程序中包含各种独立而又互相调用的单位和对象的思想，这与传统的思想刚好相反：传统的程序设计主张将程序看作一系列函数 的集合，或者直接就是一系列对电脑下达的指令。面向对象程序设计中的每一个对象都应该能够接受数据、处理数据并将数据传达给其它对象，因此它们都可以被看 作一个小型的“机器”，或者说是负有责任的角色。 下面再简单列举一下面向对象的基本设计原则： 1） 单一职责原则 （The Single Responsiblity Principle，简称SRP） 2） 开放－封闭原则 （The Open－Close Principle，简称OCP） 3） Liskov 替换原则（The Liskov Substitution Principle,简称LSP） 4） 依赖倒置原则（The Dependency Inversion

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语义 Web 概述 现有互联网的飞速发展使它的缺陷逐渐暴露了出来，如网页功能单调、搜索引擎智能化程度低等，这是因为大部分 Web 上的内容是设计给人阅读的，而不是让计算机程序按其意义进行操作的。计算机能熟练地解析网页的版面，知道哪里是标题，哪里有与其他页面的链接。但是，它分辨不出个人主页和天气预报的区别，因为没有可靠的方法来处理其中的语义，没有办法智能地理解网页内容和进行操作。 语义 Web 就是想弥补这方面的不足 , 为网页扩展了计算机可处理的语义信息。语义 Web 中，各种资源被人为地赋予了各种明确的语义信息，计算机可以分辨和识别这些语义信息，并对其自动进行解释、交换和处理。但是语义 Web 与人工智能中的语义网络是两个不同的概念，它的研究对象和所采用的方法与传统自然语言处理也是不同的，它对现有的 Web 进行了语义扩展，从而使其能被计算机做一定的理解和处理，从功能上看它将是一个能够 “ 理解 ” 人类信息的智能网络。将语义 Web 融入现在 Web 结构的初步努力已经在进行中了。不久的将来，当机器有更强的能力去处理和 “ 理解 ” 数据时，我们将看到很多重要的新功能。例如，某人想报名参加一个研讨会，计算机就可自动地为其制定最佳日程和路线以及预定酒店等。 互联网的创始人 Tim Berners-Lee 在 2000 年提出了语义 Web 的概念和体系结构。 在其体系结构中 ,

SOA、微服务与服务网格 SOA要解决的核心问题是系统间的集成【首要解决系统间通讯问题，从原来散乱无规划的网状结构梳理成星型结构，通过引入ESB等技术、服务管理规范解决核心的有序问题】，系统的服务化【解决的核心问题是复用】，业务的服务化【解决的核心问题是高效】。 微服务不再强调传统SOA架构里面比较重的ESB企业服务总线，同时以SOA的思想进入到单个业务系统内部实现真正的组件化。SOA注重系统间集成，而微服务关注的事完全的分离。 微服务更注重服务之间的生态， 专注于服务治理等方面，而服务网格更专注于服务间的通讯，以及和DevOps更好的结合。 从1998年刚开始到现在中国互联网20岁了，作为90后他发展成长太快了，从PC互联网到移动互联网再到物联网。下一代商业模式的核心要素是什么，除了流量、资本、技术和数据以及开放平台外，还有什么新的要素。 如何选开源协议，目前常见的就是要注意复用开源代码后自己的代码是否也必须开源，如果想不开源就不要用GPL等许可，而要用BSD、MIT等许可。 分层架构设计是常用的系统架构设计方法，尤其是MVC及其变现在现代很常用。虽然它可能有开发成本高、性能稍低，可扩展性低等问题，但它能通过关注点分离来降低系统的复杂度，满足单一职责、高内聚、低耦合、提高可复用性和降低维护成本。 单机系统性能总是存在瓶颈的，所以早年阿里要去IOE（IBM小型机、Oracle数据库

本文 转载自简书 ，仅用于个人学习，侵删 YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。 现在YOLO已经发展到v3版本，不过新版本也是在原有版本基础上不断改进演化的，所以本文先分析YOLO v1版本。 关于 YOLOv2/YOLO9000 的分析理解请移步 YOLO v2 / YOLO 9000 。 对象识别和定位 输入一张图片，要求输出其中所包含的对象，以及每个对象的位置（包含该对象的矩形框）。 图1 对象识别和定位 对象识别和定位，可以看成两个任务：找到图片中某个存在对象的区域，然后识别出该区域中具体是哪个对象。 对象识别这件事（一张图片仅包含一个对象，且基本占据图片的整个范围），最近几年基于CNN卷积神经网络的各种方法已经能达到不错的效果了。所以主要需要解决的问题是，对象在哪里。 最简单的想法，就是遍历图片中所有可能的位置，地毯式搜索不同大小，不同宽高比，不同位置的每个区域，逐一检测其中是否存在某个对象，挑选其中概率最大的结果作为输出。显然这种方法效率太低。 RCNN/Fast RCNN/Faster RCNN RCNN开创性的提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右

文章目录 YOLO发展概述 YOLO v1~v3的设计历程 Yolov1 1. 核心思想 2. **网络结构** 3. Loss函数 4. 训练过程 5 .总结 Yolov2 1. 核心思想 2. 网络结构 3. Loss函数 4. 训练过程 5. 数据增强 6. 总结 Yolov3 1. 核心思想 2. 网络结构 3. loss 函数 4. 训练过程 5. Darknet框架 # YOLOv3原理 YOLO发展概述 2015 年，R-CNN 横空出世，目标检测 DL 世代大幕拉开。 各路豪杰快速迭代，陆续有了 SPP，fast，faster 版本，至 R-FCN，速度与精度齐飞，区域推荐类网络大放异彩。 奈何，未达实时检测之，难获工业应用之青睐。 此时，凭速度之长，网格类检测异军突起，先有 YOLO，继而 SSD，更是摘实时检测之桂冠，与区域推荐类二分天下。然却时遭世人诟病。 遂有 JR 一鼓作气，并 coco，推 v2，增加输出类别，成就 9000。此后一年，作者隐遁江湖，逍遥 twitter。偶获灵感，终推 v3，横扫武林！ YOLO不断吸收同化对手，进化自己，提升战斗力：YOLOv1 吸收了 SSD 的长处（加了 BN 层，扩大输入维度，使用了 Anchor，训练的时候数据增强），进化到了 YOLOv2； 吸收 DSSD 和 FPN 的长处，仿 ResNet 的