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浅谈云计算02 | 云计算模式的演进

news 来源：原创 2025/6/9 11:26:16

云计算计算模式的演进

    • 一、云计算计算模式的起源追溯
      • 1.2 个人计算机与桌面计算
    • 二、云计算计算模式的发展阶段
      • 2.1 效用计算的出现
      • 2.2 客户机/服务器模式
      • 2.3 集群计算
      • 2.4 服务计算
      • 2.5 分布式计算
      • 2.6 网格计算
    • 三、云计算计算模式的成熟与多元化
      • 3.1 主流云计算服务模式的确立
        • 3.1.1 IaaS模式的典型代表与应用场景
        • 3.1.2 PaaS模式的发展与优势
        • 3.1.3 SaaS模式的广泛普及
      • 3.2 混合云与多云策略的出现
        • 3.2.1 混合云架构的构建与优势
        • 3.2.2 多云管理的挑战与应对

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一、云计算计算模式的起源追溯

1.1 主机计算

主机计算模式作为云计算的重要起源之一，其发展历程见证了计算机技术从萌芽走向成熟的关键阶段。20世纪中叶，电子管计算机的诞生拉开了主机计算时代的序幕，以IBM 701、UNIVAC I等为代表的早期主机系统，凭借其强大的计算能力，迅速在科学研究、军事国防等关键领域崭露头角，为复杂的数值计算与数据处理提供了强有力的支撑。

随着晶体管、集成电路技术的相继问世，主机系统的性能得到了质的飞跃。特别是IBM System/360系列主机的推出，凭借其兼容性、模块化设计理念，实现了不同型号主机之间的软件兼容与硬件扩展，大幅降低了企业的IT成本，使得主机系统得以广泛应用于商业领域，成为企业信息化建设的核心支柱。

主机系统面向的市场主要是企业用户，这些用户一般都会有多种业务系统需要使用主机系统，于是IBM发明了虚拟化技术，将一台物理设备分成许多不同的分区，每个分区上运行一个操作系统或者一套业务，这样每个企业只需要部署一套主机系统就可以满足所有的需求。大型主机的特点是资源集中，计算、存储集中。在当时，大型主机的计算能力远超其他计算设备，能够高效处理海量数据，满足企业复杂业务流程的需求，如金融机构的大规模交易处理、大型制造业企业的生产计划调度等。但同时，大型主机也存在明显短板，其购置成本高昂，动辄数百万美元，令许多中小企业望而却步；运维难度大，需要专业技术人员精心维护；而且可扩展性较差，难以快速适应业务的突发增长。这些局限性促使人们不断探索新的计算模式，为云计算的诞生埋下了伏笔。

1.2 个人计算机与桌面计算

20世纪70年代末至80年代初，个人计算机（PC）的崛起掀起了一场信息技术普及的浪潮。以IBM PC及其兼容机为代表的个人计算机，凭借其相对亲民的价格、小巧便携的设计，迅速走入寻常百姓家与各类办公场所，开启了“桌面计算”的新纪元。

个人计算机的出现极大推动了软件产业的蓬勃发展，各种面向终端消费者的办公软件、游戏软件、图形图像处理软件如雨后春笋般涌现出来。与大型主机不同，个人计算机具备自己独立的存储空间和处理能力，虽然其性能相较于大型主机有限，但对于个人用户日常的文档处理、娱乐需求而言，在一段时间内也基本够用。在互联网出现之前，软件和操作系统的销售模式主要是授权模式，用户购买软件后安装在本地计算机上使用。这种模式虽然在一定程度上保护了软件开发者的知识产权，但也带来了诸如软件盗版、后续问题追踪、补丁管理、软件升级和数据备份的困难。随着个人计算机数量的急剧增长，单机软件管理的复杂性愈发凸显，人们开始寻求更高效、便捷的软件部署与管理方式，这为云计算中软件即服务（SaaS）模式的诞生埋下了伏笔。

二、云计算计算模式的发展阶段

2.1 效用计算的出现

效用计算作为云计算发展历程中的关键阶段，其理念萌芽于20世纪末，旨在应对企业日益增长且复杂多变的IT需求。彼时，随着信息技术在企业运营中的深度渗透，传统的IT资源配置模式弊端尽显，企业常常面临资源闲置与高峰需求时供应不足的两难困境。效用计算应运而生，力求打破这一僵局，将服务器及存储系统以一种全新的服务模式打包提供给用户，核心聚焦于按照用户实际使用的资源量进行精准计费，恰似水电等公用事业的计费方式，使用多少支付多少，从而实现IT资源的高效利用与成本的精细化管控。

与后续成熟的云计算模式相比，效用计算虽迈出了开创性的一步，但仅着重规定了IT资产的计费模式，在IT资产的其他诸多关键维度，如技术架构的标准化、管理流程的规范化、系统配置的灵活性以及安全防护的完备性等方面，尚未形成系统性的解决方案。在技术实现上，效用计算初期缺乏成熟的虚拟化与分布式技术支撑，资源的隔离与动态调配能力有限；管理层面，由于未建立统一的资源管理平台，运维复杂度居高不下，难以实现集中化、自动化管理；配置方面，用户对资源的自主定制程度较低，难以快速响应业务的个性化需求；安全领域，面对多租户环境下的数据隐私、访问控制等问题，缺乏有效的防护机制。这些局限性促使产业界持续探索，为云计算的全方位革新积蓄力量。

2.2 客户机/服务器模式

客户机/服务器（Client/Server，C/S）模式作为云计算发展历程中的重要阶段，兴起于20世纪80年代，它构建了一种分布式计算架构，将应用程序的处理任务合理分配至客户端与服务器端，两者通过网络协同运作，极大地提升了系统的整体性能与资源利用效率。

在这一模式下，客户端通常为用户操作的终端设备，如个人计算机、工作站等，负责向用户呈现界面、接收输入指令，并将请求发送至服务器；服务器端则承载着关键的业务逻辑、数据存储与管理功能，接收来自客户端的请求，完成复杂的数据处理后将结果返回。以企业资源规划（ERP）系统为例，员工在客户端输入订单信息、查询库存数据，客户端迅速将这些请求传递给服务器，服务器依托强大的计算能力与数据库管理系统，精准处理订单流程、实时更新库存，并将处理结果反馈给客户端，供员工查看与后续操作。这种分工协作模式不仅优化了系统响应速度，还充分发挥了服务器的集中管控优势，确保数据的一致性与安全性。

客户机/服务器模式在企业信息化建设中得到了广泛应用，诸多企业借助该模式构建内部管理系统，实现财务、人力资源、供应链等核心业务流程的数字化转型，大幅提升运营效率。随着业务复杂度与用户规模的持续攀升，C/S模式逐渐暴露出一些局限性，如客户端软件安装与升级繁琐，不同系统间兼容性较差，服务器负载均衡难度增大等，这些问题促使人们进一步探索更具弹性与扩展性的计算模式，为云计算的进阶发展奠定了基础。

2.3 集群计算

集群计算作为云计算发展进程中的关键形态，在20世纪90年代崭露头角，为应对日益增长的高性能计算需求提供了创新解决方案。它将多台独立的计算机通过高速网络紧密相连，协同运作，宛如一台超级计算机，致力于攻克那些对计算资源有着严苛要求的复杂难题。

在科研领域，集群计算为诸如基因测序、气象模拟、高能物理研究等大规模科学计算项目注入了强大动力。以基因测序为例，人类基因组计划需处理海量的基因数据，集群计算凭借其卓越的并行处理能力，将任务拆解至各个节点并行运算，大幅缩短了测序周期，推动生命科学研究大步向前。在商业范畴，互联网搜索引擎巨头谷歌早期便广泛运用集群计算构建搜索引擎索引，快速抓取、存储并分析海量网页信息，为全球用户提供即时精准的搜索结果，极大提升了信息检索效率。

集群计算通常依赖特定的作业调度系统，依据任务特性与节点状态，智能分配计算任务，充分发挥集群整体效能。与后续的云计算相比，集群计算侧重于高性能计算任务，集群内节点相对同构，系统构建与管理专业性强，面向特定专业用户群体；云计算则依托虚拟化等技术，实现资源高度抽象与灵活调配，面向更广泛的企业与个人用户，提供从基础设施到软件应用的多样化服务，支持按需付费，使用门槛更低，应用场景更为普适多元。

2.4 服务计算

服务计算作为云计算发展历程中的重要一环，其核心在于将所有的应用程序都作为服务来提供，用户或其他的应用程序则使用这些服务，而无需买断或拥有软件。这种模式与传统软件购买模式截然不同，它以服务的形式交付应用，用户只需按需订阅并支付使用费用，如同享用水电等公共服务一般便捷、灵活，极大地降低了软件使用成本与部署门槛。

以企业资源规划（ERP）软件为例，传统模式下，企业需花费巨额资金购买软件许可证，搭建本地服务器，配备专业运维团队，成本高昂且部署周期漫长；而在服务计算模式下，企业通过互联网访问云端的ERP服务，按月或按年支付订阅费用，无需操心硬件维护、软件升级等繁琐事务，即可快速启用功能完备的ERP系统，助力企业聚焦核心业务创新。

服务计算与云计算虽紧密相连，但也存在细微差别。云计算通常依托互联网实现，涵盖从基础设施（IaaS）、平台（PaaS）到软件（SaaS）的全方位资源服务化，将服务范畴从软件拓展至硬件与运行环境，为用户提供一站式的弹性计算资源；服务计算则不一定完全依赖互联网，且一般侧重于软件层面的服务提供，聚焦于以服务形式交付各类应用程序，满足用户多样化的业务功能需求。两者相辅相成，共同推动计算模式向更高效、便捷、灵活的方向演进。

2.5 分布式计算

分布式计算作为云计算发展历程中的关键支撑模式，依托分布式系统实现高效运作。分布式系统由多台通过网络连接的计算机组成，每台计算机配备独立的处理器与内存，它们相互协作，共同完成复杂的计算任务，宛如一个协同紧密的有机整体。

网格计算作为分布式计算的重要分支，致力于将地理上分散的计算机资源整合，构建成强大的虚拟超级计算机。在科学研究领域，如欧洲核子研究中心（CERN）的大型强子对撞机实验，需处理海量实验数据，网格计算借助全球范围内科研机构的闲置计算资源，将数据分解至各节点并行处理，大幅加速实验数据分析进程，推动粒子物理学研究迈向新高度。P2P（Peer-to-Peer）计算模式则强调节点间的平等协作，以文件共享领域的BitTorrent为例，用户间互为对等节点，既下载所需文件片段，又向其他节点上传已有的片段，充分利用各节点带宽资源，实现文件快速、高效分发，极大提升网络传输效率。

客户端/服务器模式也是分布式计算的常见形式，广泛应用于企业信息系统构建。以电商平台为例，客户端面向海量用户，负责呈现商品信息、接收订单指令；服务器端承载关键业务逻辑，如订单处理、库存管理、支付结算，以及海量商品数据的存储与检索，双方通过网络紧密交互，确保购物流程顺畅、数据准确一致，为用户提供便捷、可靠的购物体验。分布式计算凭借其卓越的资源整合与协同能力，为云计算的弹性扩展、高效调度奠定坚实基础，持续赋能各行业数字化转型。

2.6 网格计算

网格计算作为云计算发展历程中的重要形态，是伴随着互联网技术蓬勃发展应运而生的新型计算模式，专注于攻克复杂科学计算难题。它巧妙地借助互联网，将分散于全球各地、不同地理位置的计算机资源有机整合，编织成一台功能强大的“虚拟超级计算机”。在这一架构中，每一台参与协作的计算机皆为网格的一个节点，众多节点相互交织，构成庞大而有序的计算网格。

以搜寻外星智能生命（SETI）项目为例，该项目需处理来自宇宙深处海量的射电信号数据，运算量极其庞大。若依靠单台计算机，耗时将不可估量。网格计算发挥其优势，将数据分割成无数微小片段，分发至全球各地自愿加入的计算机节点。这些节点利用自身闲置的计算资源，在用户未使用计算机时（如屏保运行时段），默默处理分配到的数据片段，最终将结果汇总回中心服务器，极大地加速了数据处理进程，为探索宇宙奥秘提供了可能。

在气象预测领域，全球气象数据瞬息万变，要求计算模型能够快速、精准地模拟大气变化。网格计算允许各国气象机构将本地气象观测数据共享，整合入全球气象网格。不同地区的高性能计算机作为节点，协同运行复杂的气象模拟程序，对大气环流、温度、湿度等多维度数据进行实时分析，使得气象预报的准确性与时效性大幅提升，为人们的生产生活提供更可靠的气象指引。

然而，网格计算亦存在一定局限。其管理架构相对松散，缺乏像云计算那样集中化、标准化的管控机制，导致资源调度的灵活性欠佳，难以快速适应多变的业务需求；安全防护层面，由于节点分散且隶属于不同管理主体，数据在传输与存储过程中的安全性面临挑战，如数据泄露、恶意篡改风险；应用场景上，网格计算主要聚焦于科学计算等特定领域，对商业应用、普通用户日常需求的覆盖不足，普及程度受限。这些不足促使计算模式进一步向云计算演进，以满足更广泛、多元的市场需求。

三、云计算计算模式的成熟与多元化

3.1 主流云计算服务模式的确立

3.1.1 IaaS模式的典型代表与应用场景

在云计算的发展浪潮中，基础设施即服务（IaaS）模式凭借其强大的资源供给能力与高度的灵活性，成为众多企业数字化转型的基石。亚马逊网络服务（AWS）作为IaaS领域的先驱与领军者，自2006年推出以来，持续革新，为全球用户呈上了全方位、一站式的云计算基础设施解决方案。

以一家蓬勃发展的电商初创企业为例，在业务的起步阶段，面对难以预测的流量波动与有限的资金预算，构建传统的IT基础设施无疑是沉重负担。借助AWS的弹性计算云（EC2）服务，企业能够依据实时业务需求，轻松自如地创建、启动或终止虚拟机实例，精准匹配订单高峰与低谷时段的计算资源需求，确保网站响应的敏捷性与稳定性。同时，简单存储服务（S3）为海量商品图片、详情数据提供了近乎无限的可靠存储空间，其高达99.999999999%（11个9）的耐久性设计，有力保障数据安全无虞。企业还可利用AWS的虚拟私有云（VPC）技术，定制专属的虚拟网络环境，精细管控网络访问策略，实现与企业内部系统的无缝、安全对接。通过AWS的IaaS服务，企业无需巨额前期投资，即可快速搭建起媲美大型企业的IT架构，将精力聚焦于核心业务创新，在激烈的市场竞争中抢占先机。

不仅如此，诸多跨国企业在全球布局业务时，同样仰仗AWS遍布全球的区域数据中心。凭借其卓越的全球网络骨干，企业能够以极低的延迟将应用与服务快速推送给各地用户，轻松满足不同地域的合规性要求，实现真正意义上的全球业务拓展蓝图。

3.1.2 PaaS模式的发展与优势

平台即服务（PaaS）模式在云计算的演进历程中异军突起，为开发者呈上了高效、便捷的一站式应用开发与部署平台，极大地加速了创新应用的落地进程。Heroku作为PaaS领域的佼佼者，自2007年诞生以来，以其极致的易用性与强大的功能特性，赢得了全球开发者的青睐。

对于一家专注于移动应用开发的初创团队而言，Heroku的魅力尽显无遗。借助其简洁直观的命令行工具与Web界面，开发者无需繁琐的服务器配置、复杂的网络调试，便可将基于Ruby on Rails、Node.js、Python等多种主流编程语言编写的应用代码迅速推送到云端。Heroku内置的自动化部署流水线，能够自动识别代码变更，完成从构建、测试到上线的全流程操作，大幅缩短应用的迭代周期。以一款社交分享类应用为例，开发团队在优化用户界面、新增互动功能时，只需专注于代码编写，提交至Heroku后，系统自动完成后续复杂步骤，确保新功能快速触达用户。

Heroku还与诸多前沿的第三方服务深度集成，涵盖数据库、缓存、消息队列等领域，开发者仅需在配置文件中轻点几下，即可轻松接入，为应用注入强大动力。以PostgreSQL数据库为例，Heroku提供的一键式集成，让开发者无需操心数据库的安装、维护与扩容，专注于数据模型设计与业务逻辑实现，快速构建出功能完备、性能卓越的应用程序。在快速原型开发、MVP验证阶段，Heroku更是凭借其免费起步套餐与按需付费的灵活模式，助力开发者低成本、高效率地将创意转化为现实，为创新创业注入蓬勃活力。

3.1.3 SaaS模式的广泛普及

软件即服务（SaaS）模式作为云计算领域中最为贴近终端用户的关键一环，以其零部署、低门槛、按需付费的显著特性，彻底革新了传统软件的交付与使用模式，实现了软件应用的普惠化。Salesforce作为SaaS领域的璀璨明珠，自1999年创立以来，凭借其卓越的客户关系管理（CRM）解决方案，引领全球企业步入数字化客户管理的新纪元。

在一家跨国金融机构的日常运营中，Salesforce的SaaS服务展现出无可比拟的优势。其销售云（Sales Cloud）模块，为分布于全球各地的销售团队提供了统一、便捷的客户信息管理平台，从潜在客户的挖掘、商机的跟进，到订单的成交、售后的服务，全流程信息无缝衔接，实时共享。借助Salesforce的移动应用，销售人员即便身处异地，也能通过手机、平板等终端设备随时随地访问客户资料、更新销售进展，不错过任何关键商机。营销云（Marketing Cloud）则助力市场团队精准洞察客户需求，通过个性化的邮件营销、社交媒体推广，实现营销活动的精准触达与高效转化。服务云（Service Cloud）为客服团队提供了360度客户视图，快速响应客户咨询、高效解决问题，大幅提升客户满意度。

企业无需投入巨资搭建本地CRM系统，无需担忧软件的升级维护、硬件的扩容优化，只需按用户数量、使用时长支付订阅费用，即可畅享Salesforce持续更新、功能不断进化的CRM服务，实现业务的敏捷增长与客户关系的深度维系。如今，Salesforce的生态系统已涵盖金融、医疗、制造、零售等众多行业，为不同规模的企业提供定制化解决方案，成为推动全球企业数字化转型的关键力量。

3.2 混合云与多云策略的出现

3.2.1 混合云架构的构建与优势

随着企业数字化进程的加速推进，业务场景日益繁杂，单一的云计算模式愈发难以全方位满足企业多元化需求，混合云架构应运而生，成为众多企业尤其是金融领域的优选策略。

以某大型金融机构为例，其核心交易系统，如高频的股票交易、大额资金转账等业务，对数据安全性、系统稳定性要求极高，依托自建的私有云，凭借专属的物理隔离环境、严密的访问控制机制以及专业的运维团队，确保关键业务的平稳运行，有效抵御外部网络攻击与数据泄露风险，保障金融交易的万无一失。与此同时，在诸如线上营销推广、新金融产品快速试错等创新业务场景下，面对瞬息万变的市场需求与难以预测的流量高峰，借助公有云强大的弹性计算能力，能够在短短数分钟内快速调配海量计算资源，灵活应对业务的爆发式增长，大幅缩短产品推向市场的周期。

在架构构建层面，通过高速专用网络连接私有云和公有云，构建统一的混合云管理平台，实现资源的集中管控与灵活调度。借助云原生技术，如容器编排工具Kubernetes，将应用进行微服务化改造，使其能够在不同云环境间无缝迁移、动态部署，充分发挥混合云架构的优势，为企业在激烈的市场竞争中构筑坚实壁垒，实现业务的稳健增长与持续创新。

3.2.2 多云管理的挑战与应对

在当今数字化浪潮下，越来越多的企业选择采用多云策略，将工作负载分布于多个云平台之上，以期整合不同云服务提供商的优势资源，实现业务的最优布局。然而，这一策略在带来诸多机遇的同时，也为企业带来了一系列严峻挑战。

资源整合堪称首要难题，不同云厂商的计算、存储、网络资源架构各异，接口规范与管理方式千差万别，这使得企业在试图统一调配多云资源时，犹如在不同“语言体系”间艰难切换，极易陷入资源碎片化的困境，导致资源利用率低下，运维成本飙升。数据迁移同样棘手，企业在不同云平台间转移数据时，需应对复杂的数据格式转换、网络传输瓶颈以及数据一致性保障等问题，稍有不慎，便可能引发数据丢失、业务中断等灾难性后果。

为有效应对这些挑战，企业亟需构建统一的多云管理平台，该平台应具备强大的兼容性，能够无缝对接主流云厂商的API，实现资源的集中监控、统一调度与智能分配；制定标准化的数据迁移流程与接口规范，借助专业的数据迁移工具，确保数据在多云间安全、高效迁移；强化多云安全管理体系，通过统一的身份认证、加密传输与访问控制策略，为多云环境筑牢安全防线，助力企业在多云战略的征程中乘风破浪，稳健前行。

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编程日记 2025/6/4 6:03:27

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目录 前言 原理 操作 前言 现在网站都是https 或者 很多站点都支持 http2。这些站点为了保证数据的安全都通过TLS/SSL 加密过&#xff0c;用wireshark 并不能很好的去解析报文&#xff0c;我们就需要用wireshark去解密这些报文。我主要讲解下mac 在 chrome 怎么配置的&…...

编程日记 2025/6/4 6:02:39

Gensim字典和语料库

自然语言处理（NLP）是计算机科学中涉及语言数据处理的核心领域之一，应用广泛，包括文本分类、情感分析、机器翻译、主题建模等任务。在处理海量文本时，如何将非结构化的语言数据转化为机器能够理解的结构化数据，是解决这些任务的关键。 Gensim 是一个用于处理和分析文本数…...

编程日记 2025/6/4 6:03:11

RK3588-NPU pytorch-image-models 模型编译测试

RK3588-NPU pytorch-image-models 模型编译测试 一.背景二.操作步骤1.下载依赖2.创建容器3.安装依赖4.创建脚本A.生成模型名列表B.生成ONNX模型C.生成RKNN模型D.批量测试脚本 一.背景 测试RK3588-NPU对https://github.com/huggingface/pytorch-image-models.git中模型的支持程…...

编程日记 2025/6/4 6:03:42

Doris 导入慢该如何排查及优化？

在使用 Apache Doris 进行数据导入时&#xff0c;经常会遇到导入性能不理想的情况。今天我们就来深入分析这些问题的原因及其解决方案&#xff01; Stream Load 导入慢 Stream Load 支持通过 HTTP 协议将本地文件或数据流导入到 Doris 中的一种方式&#xff0c;其速度还是相当…...

编程日记 2025/6/4 6:02:55

iOS - 关联对象的实现

根据源码总结一下关联对象(Associated Objects)的实现&#xff1a; 1. 关联对象的基本结构 // 对象的 isa 结构中包含关联对象标记 union isa_t {struct {uintptr_t nonpointer : 1; // 是否使用优化的 isauintptr_t has_assoc : 1; // 是否有关联对象// ...其他位…...

编程日记 2025/6/3 17:19:41

AudioGPT全新的 音频内容理解与生成系统

AudioGPT全新的 音频内容理解与生成系统 ChatGPT、GPT-4等大型语言模型 (LLM) 在语言理解、生成、交互和推理方面表现出的非凡能力，引起了学界和业界的极大关注，也让人们看到了LLM在构建通用人工智能 (AGI) 系统方面的潜力。 现有的GPT模型具有极高的语言生成能力，是目前最…...

编程日记 2025/6/2 8:48:35

【maptalks】加载SVG和GIF

加载SVG和GIF 一、加载SVG方法一&#xff1a;直接载入SVG文件&#xff0c;类似载入图片方法二&#xff1a;载入SVG路径 二、加载GIFVUEmaptalks实现GIF可拖拽点VUEmaptalks实现GIF跟随线条动画 一、加载SVG 方法一&#xff1a;直接载入SVG文件&#xff0c;类似载入图片 缺点&…...

编程日记 2025/6/3 17:22:58

【HarmonyOS NEXT】鸿蒙跳转华为应用市场目标APP下载页

【HarmonyOS NEXT】鸿蒙跳转华为应用市场目标APP下载页 一、问题背景&#xff1a; 如今&#xff0c;大家都离不开各种手机应用。随着鸿蒙系统用户越来越多&#xff0c;大家都希望能在鸿蒙设备上快速找到想用的 APP。华为应用市场里有海量的 APP&#xff0c;但之前从鸿蒙设备进…...

编程日记 2025/6/1 5:55:41

《leetcode-runner》【图解】如何手搓一个debug调试器——调试程序【JDI开发】【万字详解】

前文&#xff1a; 《leetcode-runner》如何手搓一个debug调试器——引言 《leetcode-runner》如何手搓一个debug调试器——架构 《leetcode-runner》如何手搓一个debug调试器——指令系统 本文主要聚焦于如何编写调试程序 背景 在leetcode算法背景下&#xff0c;用户只编写了…...

编程日记 2025/6/1 14:10:47

【高阶数据结构】线段树加乘（维护序列）详细解释乘与加懒标记

文章目录 1.题目[AHOI2009] 维护序列 2.懒标记处理先加后乘的形式1. 先加后乘的操作 先乘后加的形式2. 先乘后加的操作**乘法操作****加法操作** 懒标记的下传 3.代码 1.题目 题目来源:https://www.luogu.com.cn/problem/P2023 [AHOI2009] 维护序列 题目背景 老师交给小可可…...

编程日记 2025/5/30 23:31:13

ElasticSearch常见知识点

1、什么是ElasticSearch&#xff1f; Elasticsearch 是基于 Lucene 的 Restful 的分布式实时全文搜索引擎&#xff0c;每个字段都被索引并可被搜索&#xff0c;可以快速存储、搜索、分析海量的数据。 2、什么是倒排索引&#xff1f; 正常的索引是比如二叉树。倒排索引是用内容…...

编程日记 2025/6/4 10:37:21

ARM与x86：架构对比及其应用

典型的服务器架构的x86采用模块化方法&#xff0c;基于带有可更换组件的主板。CPU和其他组件&#xff08;如显卡和GPU、内存控制器、存储或处理核心&#xff09;针对特定功能进行了优化&#xff0c;可以轻松更换或扩展。然而&#xff0c;这种便利是有代价的&#xff1b;这些硬件…...

编程日记 2025/6/4 10:49:49

macos 搭建 ragflow 开发环境

ragflow 是一个很方便的本地 RAG 库。本文主要记录一下在本机的部署过程 1、总体架构说明 开发环境&#xff1a;macbook pro&#xff08;m1&#xff09;&#xff0c;16G内存 512G固态 因本机的内存和硬盘比较可怜&#xff0c;所以在服务器上部署基础 docker 包&#xff0c;…...

编程日记 2025/6/2 19:33:51

CVPR 2024 人体姿态估计总汇（3D人体、手语翻译和人体网格恢复/重建等）

1、Human Pose Estimation(人体姿态估计) CLOAF: CoLlisiOn-Aware Human FlowMeta-Point Learning and Refining for Category-Agnostic Pose EstimationSurMo: Surface-based 4D Motion Modeling for Dynamic Human Rendering ⭐codeGALA: Generating Animatable Layered Ass…...

编程日记 2025/5/29 19:50:34

docker 安装mongodb

1、先获取mongodb镜像 docker pull mongo:4.2 2、镜像拉取完成后&#xff0c;运行mongodb容器 docker run \ -d \ --name mongo \ --restartalways \ --privilegedtrue \ -p 27017:27017 \ -v /home//mongodb/data:/data/db \ mongo:4.2 --auth 3、mongodb服务配置 如上图&…...

编程日记 2025/6/4 0:57:14

82_Redis缓存雪崩击穿穿透问题

在实际业务应用中，Redis常常与诸如MySQL这类关系型数据库协同工作，旨在缓解后端数据库的负担。它扮演了一个高效缓存的角色，特别是针对那些频繁被访问的热点数据。当用户发起查询时，系统首先尝试从Redis中获取这些数据。由于Redis提供了极快的访问速度，如果数据存在于Redi…...

编程日记 2025/6/4 9:31:49

统计学习算法——逻辑斯谛回归

内容来自B站Up主&#xff1a;动画讲编程https://www.bilibili.com/video/BV1CR4y1L7RC、风中摇曳的小萝卜https://www.bilibili.com/video/BV17r4y137bW&#xff0c;仅为个人学习所用。 极大似然估计 几率、概率与似然 几率是指某个事件发生的可能性与不发生的可能性之比&am…...

编程日记 2025/6/3 21:11:25

设计模式03：行为型设计模式之策略模式的使用情景及其基础Demo

1.策略模式 好处&#xff1a;动态切换算法或行为场景&#xff1a;实现同一功能用到不同的算法时和简单工厂对比&#xff1a;简单工厂是通过参数创建对象&#xff0c;调用同一个方法&#xff08;实现细节不同&#xff09;&#xff1b;策略模式是上下文切换对象&#xff0c;调用…...

编程日记 2025/6/4 9:33:55

C51交通控制系统的设计与实现

实验要求&#xff1a; 本题目拟设计一个工作在十字路口的交通信号灯控制系统&#xff0c;设东西方向为主干道A&#xff0c;南北方向为辅助干道B。要求&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;用发光二极管模拟交通灯信号&#xff1b;&#xff08;2&#xff09;灵活控制主、辅干…...

编程日记 2025/6/4 9:33:08

css 实现自定义虚线

需求&#xff1a; ui 画的图是虚线&#xff0c;但是虚线很宽正常的border 参数无法做到 进程&#xff1a; 尝试使用 border&#xff1a;1px dashed 发现使用这个虽然是虚线但是很短密密麻麻的 这并不是我们想要的那就只能换方案 第一个最简单&#xff0c;让ui 画一个图然…...

编程日记 2025/6/4 9:33:39

网络协议基础--协议分层

一.协议概述 1.TCP/IP 传输协议概述 TCP/IP 传输协议&#xff0c;即传输控制 / 网络协议&#xff0c;也被称作网络通讯协议。它是网络中使用的最基本通信协议&#xff0c;对互联网中各部分进行通信的标准和方法予以规定。通常所说的 TCP/IP 协议并非仅指 TCP 和 IP 两个协议&a…...

编程日记 2025/6/4 9:32:04

iOS - TLS（线程本地存储）

从源码中&#xff0c;详细总结 TLS (Thread Local Storage) 的实现&#xff1a; 1. TLS 基本结构 // TLS 的基本结构 struct tls_data {pthread_key_t key; // 线程本地存储的键void (*destructor)(void *); // 清理函数 };// 自动释放池的 TLS class Autorelease…...

编程日记 2025/6/4 9:32:36

主链和Layer2之间资产转移

主链和Layer2之间资产转移 主链和Layer2之间资产转移是实现Layer2技术的关键环节，以下是资产转移的流程、流行解决方案及原理： 资产从主链转移到Layer2 用户在主链上发起一笔交易，将资产发送到一个特定的智能合约地址，这个合约是主链与Layer2之间的桥梁。智能合约会锁定用…...

编程日记 2025/6/4 9:33:23

深度学习-算法优化与宇宙能量梯度分布

在当今迅速发展的科技世界中&#xff0c;算法优化和能量分布问题已成为研究的热点&#xff0c;尤其是在人工智能、机器学习和物理科学领域。算法优化通常涉及提高计算效率和降低资源消耗&#xff0c;而宇宙能量梯度分布则涉及宇宙中能量的分布和流动方式。两者看似是完全不同的…...

编程日记 2025/6/3 19:53:35

《Java核心技术II》实现服务器

实现服务器 这节实现简单服务器&#xff0c;可以向客户端发送信息。 服务器套接字 ServerSocket用于建立套接字 var s new ServerSocket(8189); 建立一个监听端口8189的服务器。 Socket incoming s.accept(); 此对象可以得到输入流和输出流。 InputStream inStream incomin…...

编程日记 2025/6/4 9:32:52

登上Nature！交叉注意力机制 发顶会流量密码！

在深度学习领域&#xff0c;交叉注意力融合技术正迅速崛起&#xff0c;并成为处理多模态数据的关键工具。这一技术通过有效地整合来自不同模态的信息&#xff0c;使得模型能够更好地理解和推理复杂的数据关系。 随着多模态数据的日益普及&#xff0c;如图像、文本和声音等&…...

编程日记 2025/6/4 9:47:08

Windows 正确配置android adb调试的方法

下载适用于 Windows 的 SDK Platform-Tools https://developer.android.google.cn/tools/releases/platform-tools?hlzh-cn 设置系统变量&#xff0c;路径为platform-tools文件夹的绝对路径 点击Path添加环境变量 %adb%打开终端输入adb shell 这就成功了&#xff01;...

编程日记 2025/6/4 9:46:51