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本专栏是以博主的亲身经历讲述博主从菜鸟到架构师的修炼之路。
为保障系统的可用性、可靠性以及性能，在分布式系统中，往往会设置数据冗余，即对数据进行复制。举例来说，当一个数据库的副本被破环以后，那么系统只需要转换到其他数据副本就能继续运行下去。另外一个例子，当访问单一服务器管理的数据的进程数不断增加时，系统就需要对服务器的数量进行扩充，此时，对服务器进行复制，随后让它们分担工作负荷，就可以提高性能。但同时，如何保障多个数据节点之间数据的一致以及如何处理分布式事务，将成为为一个复杂的话题。本文将介绍常用的事务处理机制。
Service(服务)是一个一种可以在后台执行长时间运行操作而没有用户界面的应用组件。服务可由其他应用组件启动（如Activity），服务一旦被启动将在后台一直运行，即使启动服务的组件（Activity）已销毁也不受影响。 此外，组件可以绑定到服务，以与之进行交互，甚至是执行进程间通信 (IPC)。 例如，服务可以处理网络事务、播放音乐，执行文件 I/O 或与内容提供程序交互，而所有这一切均可在后台进行，Service基本上分为两种形式。
即便对SELECT等数据库查询语句已经很熟悉了，但HAWQ里的查询有其自己的特点，还是需要研究一下。
首先要明确我们的任务。要想解数独，需要进行计算，图片格式的数字肯定是不行的，所以必须把图片上的数字转换为实实在在的数字才能进行计算。要得到实实在在的数字，我们需要做的是对图片上的数字进行提取和识别。本文先说第一步，图片中数字的提取。
“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，只有自己按照标准文档以代码的形式操作一遍，才能对视频压缩编码标准的思想和方法有足够深刻的理解和体会！
目前做神经网络加速的主要有这几个方面： 低秩分解，定点运算、矢量量化、稀疏表示、特殊的轻量级网络结构。
再介绍本文方法之前，需要了解一下常见的卷积是怎样实现的。以caffe中的卷积为例，首先通过im2col将输入展开重排成一个大矩阵，然后执行矩阵乘法。
一个复杂问题进行拆分，最后会形成一个数量巨大的细分问题群。如果没有严格的按照“逐层不漏不重”原则进行，细分出的问题将很难形成合力来完整有效地支撑解决原问题。本文以策划一个会议为例，来了解结构化思维的应用。
本文选自《数源思维：业务导向的数据思维秘籍》。
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