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2.5.6 分布式计算自动部署的示例
2.5.6 分布式计算自动部署的示例 2.5.6 分布式计算自动部署的示例 对于一个分布式计算的应用，如果不需要自动部署，将工头工人程序文件分别部署到相应机器运行即可，不需要过多配置。 Fourinone可以支持自动化class和jar包部署，class和jar包只需放在工头机器上，各工人机器会自动获取并执行，兼容操作系统，不需要进行安全密钥复杂配置... -
2.5.7 计算过程中的故障和容灾处理
2.5.7 计算过程中的故障和容灾处理 2.5.7 计算过程中的故障和容灾处理 使用Fourinone可以完成大部分分布式并行计算需求，但是计算过程中的故障和容灾处理是怎么进行的呢，这里详细分析一下。 总的来说，Fourinone框架不会在设计中抛弃错误不处理或者容忍错误导致框架崩溃，框架通常会捕获所有的错误反馈给开发者去处理，但是框架本身不自作主张... -
2.6 实时流计算
2.6 实时流计算 2.6 实时流计算 实时流计算的场景：业务系统根据实时的操作，不断生成事件（消息/调用），然后引起一系列的处理分析，这个过程是分散在多台计算机上并行完成的，看上去就像事件连续不断地流经多个计算节点处理，形成一个实时流计算系统。 市场上流计算产品有很多，主要是通过消息中枢结合工人模式实现的，大致过程如下： 1）开发者实现好流程输入... -
3.6 实践与应用
3.6 实践与应用 3.6.1 如何实现公共配置管理 3.6 实践与应用 3.6.1 如何实现公共配置管理 在分布式多台机器环境下，维持统一的配置信息是最常见的需求，当配置信息改变时，所有的机器能实时获取并更新。 Fourinone通过Park进行配置信息管理，Park提供创建和修改信息的方法，并支持轮循和事件响应两种方式获取变化的对象，两种方式... -
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18.5 另一个游戏——PyPong 这一节中，我们将把前面学到的内容集中在一起（包括动画精灵、碰撞检测和事件），建立一个简单的“球拍与球”游戏，类似于 Pong。 先来看一个简单的单机版本。我们的游戏需要： 一个来回反弹的球； 一个打球的球拍； 一种控制球拍的方法； 一种记录分数并在窗口上显示分数的方法； 一种确定有几条“命”的方... -
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22.7 写文件 如果你想更持久地存储程序的信息，可以看着屏幕，把这些信息抄写在纸上。不过这样根本无法体现出计算机的作用！ 比较好的做法是把信息保存在硬盘上，这样一来，即使程序不再运行（即计算机已经关机），你的数据仍然能保留下来，供以后使用。其实你早已经这么做了。每次保存学校作业、图片、歌曲或者 Python 程序时，实际上都是将它们存储到硬盘上。 ... -
6.2 权重的初始值
6.2 权重的初始值 6.2.1 可以将权重初始值设为 0 吗 6.2.2 隐藏层的激活值的分布 6.2.3 ReLU的权重初始值 6.2.4 基于 MNIST 数据集的权重初始值的比较 6.2 权重的初始值 在神经网络的学习中，权重的初始值特别重要。实际上，设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络的学习能否成功。本节将介绍权重初始值的推荐值... -
控制器介绍
sort: 3 控制器介绍 控制器方法 子类扩展 提前终止运行 name: 控制器函数 sort: 3 控制器介绍 基于 beego 的 Controller 设计，只需要匿名组合 beego.Controller 就可以了，如下所示： package your_package import ( "gi... -
项目路由设置
sort: 2 项目路由设置 name: 路由设置 sort: 2 项目路由设置 前面我们已经创建了 beego 项目，而且我们也看到它已经运行起来了，那么是如何运行起来的呢？让我们从入口文件先分析起来吧： package main import ( _ "quickstart/routers" "g...