FreeSurfer 是美国哈佛-麻省理工卫生科学与技术部和马萨诸塞州总医院共同开发的一款磁共振数据处理软件包,是基于 Linux 平台的全免费开源软件.FreeSurfer 能完成对高分辨率的 MRI 图像进行分割.配准及三维重建,其处理过程主要包含去头骨.B1 偏差场校正.体数据配准.灰白质分割.面数据配准等.FreeSurfer 可以方便地处理大脑 MRI 图像,并生成高精度的灰.白质分割面和灰质.脑脊液分割面,根据这两个表面可以计算任何位置的皮质厚度及其他面数据特征如皮质 外表面积.曲率

阿里技术专家甘盘:浅谈双十一背后的支付宝LDC架构和其CAP分析 https://mp.weixin.qq.com/s/Cnzz5riMc9RH19zdjToyDg 汤波(甘盘) 技术琐话 2020-12-28 背景 自 2008 年双 11 以来,在每年双 11 超大规模流量的冲击上,蚂蚁金服都会不断突破现有技术的极限.2010 年双 11 的支付峰值为 2 万笔/分钟,到 2017 年双 11 时这个数字变为了 25.6 万笔/秒. 2018 年双 11 的支付峰值为 48 万笔/秒,201

1.产生的原因 https://blog.csdn.net/zyz511919766/article/details/45198055 2.相关配置.如何规避 https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/73757884 3.监控及修复 https://blog.csdn.net/u012333307/article/details/48470615 https://blog.csdn.net/u012333307/article/detai

MongoDB是当前比较流行的文档型数据库,其拥有易使用.易扩展.功能丰富.性能卓越等特性.MongoDB本身就拥有高可用及分区的解决方案,分别为副本集(Replica Set)和分片(sharding),下面我们主要看这两个特性. 1.副本集 有人说MongoDB副本集至少需要三个节点,但其实这句是有问题的,因为副本集中节点最少可以是一台,3.0之前最多12个节点,3.0开始节点数量能够达到50个.但节点数1个或者2个的时候,MongoDB就无法发挥副本集特有的优势,因此我们一般建议节点数大于

如果将应用的所有数据简单地放在一台 MySQL 服务器实例上,就不用谈什么扩展性了.但是业务能稳定持续的增长,那么应用肯定会碰到性能瓶颈. 对于很多类型的应用而言,购买更高性能的机器能解决一大部分性能问题,这也是我们常说的 "垂直扩展" 或者 "向上扩展". 另一个与之相反的方法是将任务分配的多台机器上,这通常被称为 "水平扩展" 或者 "向外扩展". 接下来,我们将讨论如何联合使用向上扩展和向外扩展,以及如何使用集群方案来进

脑裂真的是一个很头疼的问题(ps: 脑袋都裂开了,能不疼吗?),看下面的图: 一.哨兵(sentinel)模式下的脑裂 如上图,1个master与3个slave组成的哨兵模式(哨兵独立部署于其它机器),刚开始时,2个应用服务器server1.server2都连接在master上,如果master与slave及哨兵之间的网络发生故障,但是哨兵与slave之间通讯正常,这时3个slave其中1个经过哨兵投票后,提升为新master,如果恰好此时server1仍然连接的是旧的master,而serve

001-电脑操作规范-2019年03月.doc   本文作者:徐晓亮 BoAi 作者腾讯QQ号码:595076941   ////////////////////////////////////////////////////// 001.在电脑桌面上新建批处理文件 文件名改成“dn电脑操作规范-2019年03月.bat” 并添加如下一行脚本语句: start /max D:\Prog\SogouExplorer\SogouExplorer.exe https://www.cnblogs.com

笔者觉得,分库分表确实好的.但是,动不动搞分库分表,太麻烦了.分库分表虽然是提高数据库性能的常规办法,但是太麻烦了.所以,尝试研究mysql的分区到底如何. 之前写过一篇文章,http://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/7115962.html 讨论过订单表的分库分表,折腾起来工作量挺大的,需要多少技术去折腾.做过的人才知道有多麻烦 要按照什么字段切分,切分数据后,要迁移数据;分库分表后,会涉及到跨库.跨表查询,为了解决查询问题,又得用其他方案来弥补(比如为了应对查询

http://xu3stones.blog.163.com/blog/static/205957136201210309424303 主分区,扩展分区,逻辑分区,活动分区,系统分区,启动分区.........主引导扇区,MBR,bootloader..........各种概念,你都清楚什么意思吗?花了一天的时间终于研究清楚了,网上好多帖子的解释都是错的,或者没有深入到本质,都是什么C盘啊,D盘啊,都被windows洗脑了.浪费了好好长时间. 主分区:实际上在早期的硬盘分区中并没有主分区.扩展分区

现象: RabbitMQ GUI上显示 Network partition detectedMnesia reports that this RabbitMQ cluster has experienced a network partition. There is a risk of losing data. Please read RabbitMQ documentation about network partitions and the possible solutions. 原因分析:

在RabbitMQ3.4.x中会出现脑裂的现象,本文通过实验验证此脑裂现象,愿小伙伴们少走弯路. Preview 网上有两篇帖子(需要FQ) https://groups.google.com/forum/#!topic/rabbitmq-users/dt8VFhMb2zM https://groups.google.com/forum/#!topic/rabbitmq-users/06OQkYtLJd8 陈述了脑裂的现象. 帖子中描述现象: Hey Folk, i just set up a

一.MFS概述 MooseFS是一个分布式存储的框架,其具有如下特性:(1)通用文件系统,不需要修改上层应用就可以使用(那些需要专门api的dfs很麻烦!).(2)可以在线扩容,体系架构可伸缩性极强.(官方的case可以扩到70台了!)(3)部署简单.(4)高可用,可设置任意的文件冗余程度(提供比raid1+0更高的冗余级别,而绝对不会影响读或者写的性能,只会加速!)(5)可回收在指定时间内删除的文件(“回收站”提供的是系统级别的服务,不怕误操作了,提供类似oralce 的闪回等高级dbms的即

问题:当 raft group 发生脑裂的情况下,老的 raft leader 可能在一段时间内并不知道新的 leader 已经被选举出来,这时候客户端在老的 leader 上可能会读取出陈旧的数据(stale read).比如,我们假想一个拥有 5 个节点的 raft group: 其中 Node 5 是当前的 raft leader,当出现网络分区时,在 Node 5 的 raft lease 任期还没结束的一段时间内,Node 5 仍然认为自己是当前 term 的 leader,但是此时,

AI:人机协同 赋能未来系列]计算机是最好的左脑"> 编者按: 计算机领域的热点总是在不断更替,从大数据到云计算再到人工智能,这些热点的背后离不开专家学者们在这些领域一点一滴聚沙成塔的技术突破.关于人工智能,我们见证了近年来它从默默无闻到炙手可热的过程.继去年 <我们需要什么样的机器人>之后,微软全球资深副总裁.微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文再一次亲手撰写文章,与我们进一步分享了他对人工智能的见解与洞察,归纳起来就是<HI AI:人机协同 赋能未来>

本篇主要介绍kafka的分区和副本,因为这两者是有些关联的,所以就放在一起来讲了,后面顺便会给出一些对应的配置以及具体的实现代码,以供参考~ 1.kafka分区机制 分区机制是kafka实现高吞吐的秘密武器,但这个武器用得不好的话也容易出问题,今天主要就来介绍分区的机制以及相关的部分配置. 首先,从数据组织形式来说,kafka有三层形式,kafka有多个主题,每个主题有多个分区,每个分区又有多条消息. 而每个分区可以分布到不同的机器上,这样一来,从服务端来说,分区可以实现高伸缩性,以及负载均衡,

现象 部署在阿里云上的2台RabbitMQ主从,访问management页面时出现如下所示的内容: 查看其中一个mq的日志,发现如下内容: 00:06:32.423 [warning] <0.505.0> epmd does not know us, re-registering rabbit at port 25672 00:07:33.635 [warning] <0.505.0> epmd does not know us, re-registering rabbit at

技术格言 世界上并没有完美的程序,但是我们并不因此而沮丧,因为写程序就是一个不断追求完美的过程. 什么是脑裂 字面含义 首先,脑裂从字面上理解就是脑袋裂开了,就是思想分家了,就是有了两个山头,就是有了两个主思想. 技术定义 在高可用集群中,当两台高可用服务器在指定的时间内,由于网络的原因无法互相检测到对方心跳而各自启动故障转移功能,取得了资源以及服务的所有权,而此时的两台高可用服务器对都还活着并作正常运行,这样就会导致同一个服务在两端同时启动而发生冲突的严重问题,最严重的就是两台主机同时占用一个

1.对于分布式Redis主从集群来说,什么是脑裂? 所谓的脑裂,就是指在主从集群中,同时有两个主节点,它们都能接收写请求.而脑裂最直接的影响,就是客户端不知道应该往哪个主节点写入数据,结果就是不同的客户端会往不同的主节点上写入数据.而且,严重的话,脑裂会进一步导致数据丢失. 2.为什么会发生脑裂? 2.1 网络问题:导致Redis Master节点跟Redis Slave节点和Sentinel集群处于不同的网络分区,此时因为Sentinel集群无法感知到master的存在,所以将Slave节点提

什么是表分区 一般情况下,我们建立数据库表时,表数据都存放在一个文件里. 但是如果是分区表的话,表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里,把一个大的数据文件拆分为多个小文件,还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理.这样文件的大小随着拆分而减小,还得到硬件系统的加强,自然对我们操作数据是大大有利的. 所以大数据量的数据表,对分区的需要还是必要的,因为它可以提高select效率,还可以对历史数据经行区分存档等.但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦,因为表分区会对数据库产生不必要的

在通过光盘或者U盘安装Win7操作系统时,在对新硬盘进行分区时,会自动产生100m的系统保留分区.对于有洁癖的人来说,这个不可见又删不掉的分区是个苦恼.下面介绍通过diskpart消灭保留分区的办法: 1.安装Win7运行到创建磁盘分区界面时,按下Shift+F10,启动命令窗口. 2.输入Diskpart,回车,进入Diskpart的命令环境(其提示符为:?DISKPART>?). 3.在此提示符下键入以下命令   List Disk           显示本机的所有磁盘 Select Di