02 快照和克隆的特点 介绍curve的快照和克隆的定义以及特点 03 快照克隆服务器架构 介绍快照克隆服务器的架构和各模块实现的功能 04 快照的实现 介绍快照的具体原理和实现，包括快照的流程，数据组织，以及chunkserver端的实现等 05 克隆的实现 介绍克隆的具体原理和实现，包括克隆的流程，Lazy克隆，数据组织和chunkserver端的实现。 ## • 客户端 Client • 对元数据增删改查 • 对数据增删改查 ## - 快照克隆服务器 • 快照 · 克隆  ## 快照和克隆的特点 ## • 快照的定义 快照是云盘数据在某个时刻完整的只读拷贝，是一种便捷高效的数据 高可用，快照任务中断自动拉起继续转储 ## 快照和克隆的特点 ## • 克隆的定义 • 克隆是指从卷复制出卷的功能，提供快速的复制卷的能力。 - 这里的克隆还包括从快照回滚的功能 ## • 克隆的特点 • 支持Lazy和非Lazy两种模式克隆 • 支持从快照克隆和从镜像（卷）克隆 • 支持从快照回滚 • 高可用，克隆任务中断自动拉起继续克隆 ## 快照克隆服务器架构 ## HttpService:

RUP 4+1 视图与DDD的关系 |RUP 4+1视图|领域驱动设计的模式与实践| |---|---| |场景视图|领域场景分析、用例图| |逻辑视图|限界上下文、上下文映射、分层架构| |进程视图|限界上下文、六边形架构、上下文映射| |物理视图|六边形架构| |开发视图|分层架构、代码模型| ## 场景视图  系统层面  ## 限界上下文层面  ## THANK YOU

[Image](/uploads/documents/6/a/b/4/6ab4247745e32a8af9b45925f095fdae/p3_1.jpg) ## 内容大纲 • 战略的坑 - 分析的坑 - 限界上下文的坑 • 聚合的坑 • 仓储的坑 ## 战略的坑 ## 无差别地全面采用DDD战术建模 核心域 通用域 支撑域 • DDD战术建模适用于重要或复杂的业务，初期投入成本较高； - 只 jpg) 模型需要迭代演化 ## 限界上下文的坑 ## 可能导致上下文耦合的共享模型  支付 耦合了不同行为的客户 分解客户在不同BC的行为 应用四色原型分解客户行为 上下文中模型概念一致还不够，还要保持内涵（行为和职责）一致 职责）一致 ## 藕断丝连的限界上下文边界 存储上的藕断丝连 遗留系统上下文（可被替换） A上下文 通过防腐层隔离 B上下文 上下文A 上下文B 上下文A 上下文B 上下文A 上下文B ↓ BC划分物理边界的意义在于Inter-Operate，而不是Integrate；Inter-Operate是指定义系统边界和接口，并为整个团队提供完整的堆栈，实现完全的自制。如此就能降低系统间的依赖性，减少通信成本；

syscalls and file descriptors can be mixed together - 系统调用：与内核交互的途径 • 内核：与硬件交互的途径 系统调用将会触发上下文切换 • 上下文切换将会消耗时间 系统调用和文件描述符可以连用 ## Basic socket operations 基础的 socket 操作 ![Image](/uploads/documents

rollback Saga 事务上下文 持久化存储 正向 执行内容 执行计划有向无环图 SQL 反向引擎 逆向 回滚内容 Saga 事务管理器 Saga 事件日志 ServiceComb Saga actuator 执行 补偿 正向 逆向 ## 分布式事务解决方案 ## Sharding Transaction BASE Saga Saga 事务上下文 ![Image]

AI 大模型基础 ..... 4 1.1 AIGC ..... 4 1.2 AGI ..... 5 1.3 大模型 ..... 5 1.4 基础概念 ..... 6 1.4.1 上下文窗口 ..... 6 1.4.2 单位 B 和 T ..... 6 2 AI 工具梳理 ..... 6 2.1 问答 ..... 6 2.1.1 ChatGPT ..... 6 2 各个大型语言模型发布时间线 ### 1.4 基础概念 #### 1.4.1 上下文窗口 上下文窗口指的是模型一次可以处理的最大文本长度。这个长度通常用 “tokens”（标记）来表示，每个标记可以是一个单词、子词或单个字符，具体取决于编码方式。 上下文窗口大小决定了模型在回答问题或生成文本时可以利用的上下文范围。窗口越大，模型就能处理越长的上下文，对理解长文本内容非常重要。 较大的窗口允许模型处理更长的文

4f40b277dfbb64/p21_1.jpg) ## 划分限界上下文 √限界上下文明确地定义模型所应用的上下文。 ✓根据团队的组织、软件系统的各个部分的用法以及物理表现(代码和数据库模式等)来设置模型的边界。 ✓在这些边界中严格保持模型的一致性，而不要受到边界之外问题的干扰和混淆。 ✓子域对应的是问题空间，限界上下文对应的是解决方方案空间。  ## 限界上下文的业务边界  动态的业务流程按照业务边界切分出来的静态业务单元 ## 限界上下文的工作边界  逻辑边界  物理边界 ## 限界上下文的识别过程

normalization，是Stable Diffusion等AI模型成功的关键组件；发明了Transformer-XL，是历史上第一个在词级别和字级别都全面超越RNN的注意力语言模型，解决了语言建模上下文长度的关键问题，定义了语言建模的新标准；曾与DeepMind和CMU合作研究，首次实现小样本性能逼近全监督学习的高效对齐方法。 ii. 视觉方面。团队成员发明了MoCo，引爆了基于对比学习的视觉预 目前团队人数超过 80 人，每个月都有在全球某个领域有显著影响力的人加入。 ### 2. 团队聚焦底层技术创新，技术Vision强 a. 引领大模型的“无损长上下文”时代。2023年10月上旬，在产品Kimi智能助手中实现“无损长上下文窗口（Lossless Long Context Window）”，支持20万汉字输入，实现对长文本的无损记忆。OpenAI和Anthropic到11月才在Context 聚焦底层技术创新，不走技术捷径。最早提出 “Lossless Long Context 可以解决 90% 以上的模型定制问题”，坚持对数据的无损压缩，实现模型能力的提升，不走技术捷径（通过滑动窗口、降采样、小模型等技术实现上下文窗口延长，都是 “技术捷径”） c. 通过这篇文章，您可以了解更多技术方面信息：专访月之暗面杨植麟：lossless long context is everything ### 3. Kimi