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BASE 理论由 eBay 架构师提出，是对 CAP 定理的延伸与补充分布式系统无需追求强一致性（CP），可通过牺牲强一致性换取高可用性（AP），同时保证数据的“最终一致性”。BASE 是三个英文单词的缩写，分别对应：基本可用（Basically Available）、软状态（Soft State）、最终一致性（Eventually Consistent）。CAP 定理是分布式系统的基础理论，核心
看过OpenAI训GPT-4的"万卡集群"新闻，是不是觉得分布式是土豪专属？错！我3人小团队，4台4090照样训出二次元SD模型，C站下载量10W+。关键是：循序渐进，先单机调通，再2卡，再4卡，别一口吃胖子。本地4090 24G，训SD 1.5，batch size=1，gradient checkpointing+accumulation，先跑出能用的模型上4台4090，DDP，batch s
FSDP绝非“大模型专属”，其内存优化能力正重新定义分布式训练的经济性。在中小规模模型中，FSDP以低门槛、高收益推动AI训练从“巨头垄断”走向“普惠化”。然而，其落地需直面通信硬件依赖和代码复杂性的挑战，未来需向自动调优和跨平台兼容演进。核心启示：技术的终极价值不在于复杂度，而在于解决实际问题。FSDP的真正革命性在于——它让100万参数的模型也能享受“100B模型”的训练效率，这正是AI民主化
清华大学研究团队在《Advanced Functional Materials》发表创新成果，提出一种刚柔耦合的光学指尖传感器。该传感器采用功能-结构一体化设计，通过分布式光纤布拉格光栅实现接触力、滑移、温度及水下压力等多模态信号的结构自解耦感知。研究显示，该传感器具有优异的电磁抗干扰能力和长期稳定性，在水下材料识别任务中达到97.9%的准确率。结合深度学习框架，该系统可实现对水下未知物体表面的纹
Hadoop作为大数据生态的基石，其核心组件HDFS（分布式文件系统）与YARN（资源管理器）的可用性直接决定了整个集群的可靠性。在Hadoop 1.x版本中，NameNode（HDFS的元数据管理器）与（YARN的资源调度器）均为单点部署，一旦出现故障（如硬件损坏、软件崩溃），整个集群将陷入不可用状态（downtime），严重影响业务连续性。随着大数据应用的普及（如电商交易、金融风控、医疗影像分
研究团队还与 StreamRL 进行了对比，并启用了一次性训练范式，该范式通过消耗上一步生成的轨迹，实现轨迹生成与训练的并行化。而有状态组件（如训练阶段）则部署在专用硬件资源上。训练步骤的详细分解显示，在成功运行中LLM生成占据54%时间，训练占23%，环境初始化占15%。而在包含环境失败的迭代中，环境初始化时间占比飙升至78%，凸显了环境管理的重要性。在Qwen3系列模型（8B-32B）和多任务
摘要：配置变更韧性和滚动更新是保障系统稳定性的关键技术。滚动更新通过分批替换实例实现零停机部署，但配置变更可能引发兼容性问题和静默故障。测试策略需覆盖单元测试、集成测试和端到端测试，结合金丝雀发布、故障注入等方法验证系统韧性。推荐使用Kubernetes原生工具、混沌工程和自动化框架，并建立监控告警机制。未来趋势包括AI驱动测试和混沌工程集成，最终目标是构建可重复的测试流程，确保系统变更时优雅降级
分布式测试已成为现代测试团队的基础设施标配，Selenium Grid4通过微服务化架构显著提升测试效率与稳定性。其核心优势包括：将500个测试用例从4小时缩短至24分钟，支持多浏览器/多平台并行执行，并与CI/CD工具深度集成。部署采用Docker容器化方案，简化环境管理，同时提供VNC调试支持。针对常见问题如节点注册失败、会话超时等，给出了具体排查方案。未来趋势包括云测试平台普及、AI智能调度
本文介绍了一位拥有14年经验的计算机专业毕设指导专家，擅长多种编程语言和开发项目。以"基于Hadoop的教育平台"为例，详细展示了答辩过程，包括系统架构（Hadoop+Hive+SpringBoot+Vue）、核心功能（学情分析、个性化推荐）及关键技术解决方案。针对评委提出的集群配置、数据安全等问题给出了专业回答，并获得了答辩通过的评价。文末提供开题报告模板获取方式，建议学生独
本文介绍了一套基于Redis+Redisson的高性能分布式编码生成方案，解决了传统数据库自增ID的性能瓶颈和分布式唯一性问题。该系统支持自定义编码规则，包含时间、流水号、随机字符等多种占位符，通过Redis自增保证分布式唯一性，并采用Redisson分布式锁防止并发冲突。系统实现了多级缓存、异步持久化等优化策略，支持定时重置流水号，具备数据库兜底机制确保数据安全。该方案已在实际生产环境中验证，兼
ReAct（Reasoning + Acting）是一种结合推理和行动的Agent设计模式，能够显著提高Agent解决复杂问题的能力。本文深入剖析 MCP v2.0 框架下 MCP + ReAct 架构的设计与实现，从ReAct原理、MCP作为Act层实现到完整的代码实战，全面覆盖MCP + ReAct架构的核心机制。通过真实代码示例、Mermaid流程图和多维度对比表，展示MCP v2.0如何实
在万物互联的时代，用户平均拥有5台智能设备，但跨设备登录的割裂感始终存在。当我们用手机刷完短视频，想在平板继续观看时，重复登录的提示如同数字时代的绊脚石。HarmonyOS的分布式令牌体系，正以颠覆性的方式重构这种体验。
虽然Nordic芯片并非鸿蒙原生分布式设计的首选，但通过‘BLE+外设’的混合架构，依然能在智能家居、工业传感等场景实现80%的分布式能力。• 分布式软总线最低要求：128KB RAM + 802.11n/BLE双模（Nordic需外接WiFi协处理器）• RAM资源：nRF52840为256KB，nRF5340为1MB（可满足轻量级分布式任务）• 推荐组合：nRF5340 DK + 鸿蒙Hi38
随着智能家居和物联网（IoT）技术的发展，远程控制和实时视频流传输已经成为日常生活中的常见需求。通过鸿蒙系统实现分布式摄像头的远程拍照与直播，不仅能够提高设备的智能化和互联性，还能够为用户提供更高效、安全的使用体验。在智能家居场景中，用户可以通过手机、平板等设备远程控制摄像头进行拍照或直播，查看实时视频流，进行安全监控或家庭管理。本文将详细探讨如何在鸿蒙系统中实现分布式摄像头远程拍照与直播，涵盖需
Config是一个分布式配置管理系统，它提供了一个中心化的配置服务器来管理应用程序的配置信息。它允许开发人员将应用程序的配置信息存储在一个集中的位置，并将这些配置信息分发给多个应用程序实例。Config支持多种后端存储，包括数据库、本地文件系统等。它还提供了一组REST API，可以用于动态获取配置信息，以便应用程序能够及时更新自己的配置。通过使用Config，开发人员可以轻松地管理和更新应用程序
其中，分布式硬件管理中的键鼠穿越与外设管理功能，犹如魔法一般，打破了设备之间的界限，让用户能够更加自由、高效地操控多个设备。今天，咱们就来深入研究一下这些神奇的功能。例如，系统需要确保键鼠设备与不同类型的目标设备（如手机、平板、电脑、智能电视等）在硬件接口和软件驱动上的兼容性，就像翻译不同语言一样，将键鼠信号准确无误地“翻译”成目标设备能够理解的指令。想象一下，你正在使用电脑办公，突然需要在旁边的
在HarmonyOS Next系统中，分布式能力无疑是其核心亮点之一，它让不同设备之间实现了高效协同，为用户带来了无缝的跨设备体验。从架构设计的角度深入剖析这一能力，有助于我们更好地理解它是如何与现有系统集成的，以及如何在应用开发中充分发挥其优势。
本文介绍了鸿蒙HarmonyOS分布式相机开发的全流程，包括环境准备、权限申请、开发步骤（获取设备信息、创建输入输出对象、配置会话等）以及资源释放。
一款“面向未来”、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统 。现已开源，名为OpenHarmony。2019年8月9日，华为在HDC开发者大会上正...
ArkTS是HarmonyNext平台上的一种新型编程语言，基于TypeScript，专为高性能应用开发设计。ArkTS结合了TypeScript的灵活性和HarmonyNext的高效性，使得开发者可以轻松编写出高性能的分布式应用。本案例将开发一个分布式任务列表同步应用，支持多设备间的任务列表实时同步。用户可以在任意设备上添加、删除或修改任务，其他设备会实时更新任务列表。通过本案例，我们深入探讨了
通过本文的详细讲解和代码实现，我们成功开发了一个基于ArkTS的跨设备分布式任务调度系统，适配HarmonyNext平台。假设我们要开发一个跨设备任务调度系统，该系统能够将任务动态分配到多个设备上执行，并根据设备的负载情况实时调整任务分配策略。assignTask方法：将任务分配到可用设备上，如果无可用设备，则将任务状态设置为等待。assignTaskToDevice方法：将任务分配到指定设备上，
卡片使用方：显示卡片内容的宿主应用，控制卡片在宿主中展示的位置，当前仅系统应用可以作为卡片使用方。
在传统操作系统中，任务是固定地运行在当前设备上。任务可以在网络中的其他设备上被调度和运行。你可以把它理解成一个“云边协同大脑”，它会根据任务的类型和设备的资源状况，决定任务该在哪里跑最合适。鸿蒙的分布式调度系统，是其“超级终端”体验的技术基石，而“资源分配优化”正是调度机制中最核心、最考验智慧的部分。对任务知根知底；对设备了如指掌；对环境心中有数；对用户感受无微不至。未来随着多设备协同的不断深入，
随着鸿蒙操作系统（HarmonyOS）的不断发展，它不仅在操作系统的架构上做出了巨大创新，而且在开发者生态的建设上也推出了许多崭新的编程语言与开发工具。这些创新旨在让开发者更轻松地构建跨设备、跨平台的应用，尤其是在物联网、智能家居和智能穿戴设备等领域。今天，我们将深入探讨鸿蒙OS的开发语言、工具链、应用开发的打包格式（HAP与APK的对比）以及开发过程中可能遇到的挑战，帮助开发者快速掌握鸿蒙开发的
老实讲，第一次用 ArkTS 做界面，我也干过“哪里不刷新就到处加装饰器”的事儿——结果页面是刷新了，性能也跟着“焕新”了（向下）。这篇我们把 @State / @Prop / @Link / @Provide / @Consume / @Observed / @ObjectLink / @Watch等常用装饰器的边界、传参语义、可观察性陷阱讲清楚，再用一套可运行的微型样例同一数据在父子间同步、只
哎呀妈呀，说起Meta Services，我这心里头就跟翻江倒海似的，各种情绪交织啊！作为一个从传统Android开发转战鸿蒙的全栈老鸟，我最早接触HarmonyOS的时候，还傻乎乎地以为“分布式”就是简单的数据共享，结果一上手Meta Services，就被它的强大和复杂性给惊呆了：App能在手机上启动，平板上继续，手表上提醒，甚至车机上语音交互？这也太科幻了吧！😂 但刚开始集成的时候，我差点
ArkTS 作为 HarmonyNext 的推荐开发语言，结合了 TypeScript 的静态类型检查与 JavaScript 的灵活性，非常适合开发分布式应用。本文将通过实战案例，深入讲解如何基于 ArkTS 开发一个分布式任务调度系统，涵盖核心概念、任务分发、负载均衡、容错处理等内容，帮助开发者快速掌握 HarmonyNext 的分布式开发技巧。该系统需要在多个设备之间分配和执行任务，支持任务
摘要 HarmonyOS的分布式身份认证体系解决了多设备协同场景下的安全问题，通过硬件级设备身份、用户账号绑定和系统级可信机制，确保设备真实性、归属关系和调用安全性。系统自动完成设备认证、密钥协商和权限校验，开发者只需使用分布式API，无需手动实现认证逻辑。该机制支持健康数据同步、跨设备控制等场景，为分布式应用提供安全基础。
MindSpore Lite 是一款 AI 引擎，它提供了面向不同硬件设备 AI 模型推理的功能，目前已经在图像分类、目标识别、人脸识别、文字识别等应用中广泛使用。本文介绍使用 MindSpore Lite 推理引擎进行模型推理的通用开发流程。
统一生态：打破设备孤岛，实现真正的全场景智慧体验。开发效率：一次开发，多端部署，降低适配成本。用户体验：设备间能力共享和数据流转，提供无缝连续体验。未来潜力：随着华为"1+8+N"战略推进，HarmonyOS生态持续扩大。HarmonyOS不仅仅是另一个移动操作系统，而是面向万物互联时代的新型基础设施。对于开发者来说，掌握HarmonyOS应用开发技能，意味着能够参与到这个全新的生态建设中，为用户
随着多设备、跨平台应用的普及，用户在不同设备之间的无缝体验变得越来越重要。在这一过程中，分布式输入法的需求应运而生。尤其是在鸿蒙系统中，用户可能在多个设备上进行输入，如何确保在不同设备之间无缝迁移输入焦点和输入状态，成为了提升用户体验的关键一环。分布式输入法的目标是让用户能够在多个设备之间流畅地切换，不会丢失当前输入状态、焦点和文本内容，从而确保在不同屏幕上进行输入时，始终保持一致性和连贯性。本文
随着设备形态越来越多，一个应用往往不再只运行在一台设备上。手机、平板、手表、车机、智慧屏同时存在，用户也自然希望：我在手机上改了数据，平板上能马上看到；我在手表上点了一个开关，手机界面能同步变化。在传统开发模式下，这通常意味着：写网络协议、写接口、处理设备发现、连接、断线重连、安全校验，整体成本非常高。HarmonyOS 给出的答案是 分布式数据管理。开发者只需要像操作本地数据一样读写，系统就会自
说句掏心窝子的：三方依赖治理做不好，线上事故就像过山车：今天是非法网络请求，明天是License 违规，后天是不可重现构建。而在 OpenHarmony 生态里用 ohpm，我们既要稳住可重复性，又要兼顾安全与合规，还得让离线构建在园区/内网照样“起飞”。这篇我把版本锁定、私仓、去重分组、离线镜像到License/安全审计一条龙说透，给你能直接抄的配置和脚本
跨应用数据交换这件事，99% 的坑都不是“拿不到文件”，而是“给多了权限、锁不住边界、传大文件卡成 PPT”。今天咱就把URI/临时授权大文件分片与零拷贝隐私脱敏这三板斧掰开揉碎，用工程可落地的方式讲清楚，还配上ArkTS 侧代码片段与协议草案。保证你既能把文件递出去，又能把边界守住——**有请“能力化分享、按次授权、带审计的零拷贝”**登场。🙂把“可分享”做成“可控分享”分享这件事，一半是体验
直说吧：把 C/C++ 能力塞进 ArkTS，不是“能跑”就完了，关键在“线程与事件循环怎么握手”“内存谁说了算”“同步/异步回调怎么不卡 UI”“ABI/架构怎么一次打齐这篇我把桥接模型、内存所有权、回调与任务模型、跨架构打包、错误与类型映射掰开揉碎，并给可复用的 C++/ArkTS 样例。风格有人味儿，工程上真能抄；最后给一页 Checklist，交付质检更踏实。走起～
该模块提供热管理相关的接口，包括热档位查询及注册回调等功能。
设置组件外描边（outline）样式。外描边绘制在组件的外侧，不影响布局，不会占用组件本身大小。
本文详细介绍了鸿蒙HarmonyOS的HTTP数据请求模块@ohos.net.http的使用方法。
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