## 如何利用深度学习提高高精地图生产的自动化率 DeepMap 邹亮 2019-05-08 ## 极客邦科技 会议推荐2019  ## QCon 北京 ## 全球软件开发大会 大会：5月6–8日 培训：5月9–10日 QCon 培训：11月23–24日 ## DEEPMAP ## 自我简介 2006年加入Google Earth/Maps，在谷歌工作9+年 2016年作为创始工程师加入DeepMap 现任工程总监，负责高精地图的采集、制作、更新和维护整个流程及 大中华地区的工程技术。 ## DEEPMAP DEEPMAP公司简介 - 资深团队 | 丰富的产品经验  苹果地图首发团队和负责人 ![Image](/uploads/documents/5/a/6/0/5a

95172c2e53dd/p1_1.jpg) # 复杂环境下的视觉同时定位与地图构建 章国锋 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 主办方 Geekbang. InfoQ ## SLAM: 同时定位与地图构建 • 机器人和计算机视觉领域的基本问题 - 在未知环境中定位自身方位并同时构建环境三维地图 - 广泛的应用 • 增强现实、虚拟现实 - 机器人、无人驾驶  Frames [Image](/uploads/documents/e/4/9/3/e49344461e365e22bb8395172c2e53dd/p8_1.jpg) Google无人车项目Waymo 使用高精度激光雷达构建地图  MobileEye、特斯拉等自动驾驶方案以廉价的摄像头为主

## MYSQL 高可用方案探究 1 前言.....3 2 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入主主同步高可用方案.....3 2.1 方案简介.....3 2.2 方案架构图.....3 2.3 方案优缺点.....4 2.4 方案实战.....4 2.4.1 适用场景.....4 2.4.2 实战环境介绍.....4 2.4.3 Mysql 的安装和配置 backup 的 realserver 的配置.....7 2.4.9 Master 和 backup 的启动.....8 2.4.10 高可用方案测试.....9 3 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入读负载均衡主主同步高可用方案.....9 3.1 方案简介.....9 3.2 方案架构图.....9 3.3 方案优缺点.....9 3.4 适用场景 11 3.5.7 Master 和 backup 的 realserver 的配置.....15 3.5.8 Master 和 backup 的启动.....16 4 Heartbeat 高可用 Mysql 主主同步方案.....16 4.1 方案简介.....16 4.2 方案优缺点.....16 4.3 方案架构图.....17 4.4 适用场景.....17 4

Curve元数据节点高可用 • 1. 需求 • 2. 技术选型 • 3. etcd clientv3的concurrency介绍 • 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 • 3.2 Campaign的流程 • 3.2.1 代码流程说明 • 3.2.2 举例说明Campagin流程 • 3.3 Observe的流程 4. MDS使用election模块的功能进行选主 异常 4.2.7 各情况汇总 ### 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds，但同时只有一个mds节点提供服务，称该提供服务的mds节点为主，等待节点为备；主节点的服务挂掉之后，备节点能启动服务，尽量减小服务中断的时间。需要解决的问题就是：如何确定主备节点。 为大家熟知的就是zookeeper和etcd，考虑当前系统中mds有两个外部依赖模块，一是mysql，用于存储集群拓扑的相关信息；二是etcd，用于存储文件的元数据信息。而etcd可以用于实现mds高可用，没必要引入其他组件。 使用etcd实现元数据节点的leader主要依赖于它的两个核心机制：TTL和CAS。TTL(time to live)指的是给一个key设置一个有效期，到期后key

2/p1_1.jpg) QCon 全球软件开发大会 INTERNATIONAL SOFTWARE DEVELOPMENT CONFERENCE BEIJING 2017 # 高性能高可用机票实时搜索系统 去哪儿网 梁启康 ## 议题 系统诉求 海量数据 设计思路 搜索框架 报价引擎 待解问题 ## 系统诉求 - 全网价最低 • 航线报价最全 - 实时性最好 • => 索引库 - 规则库写入量大，集群峰值达20K TPS · 要求同步延迟很低，不超过60s - 保持顺序一致性，如果先删后插变成先插后删，数据会不一致 · 数据最终一致 · 系统高可用 规则库 供应商 A 供应商 B DB Sync 供应商 M 索引库 北京 | 上海 成都 | 杭州 广州 | 郑州 南宁 | 天津 ## 报价引擎 — 数据同步 按 表 DataSync Canal Pipeline 解析 拆分 分配 入队 PEK-SHA CAN-NNG ZK Diff 按航线分表 ## 报价引擎 一 同步系统高可用 DB主主DB主 DB备B备备 Canal 主 Canal 土 Canal 备 Canal 备 DataSync DataSync DataSync DataSync ZK

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