数据密集型应用系统设计.pdf

设计密集型数据应用，文字版，带标签，清晰版。介绍各种数据库和使用场景，技术原理。

设计数据密集型应用 ddia 中文版

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设计数据密集型应用-翻译

数据密集应用 作为一个开发者来说，目前绝大多数应用程序都是数据密集型的，而不是计算密集型的。CPU的计算能力不再成为这些应用程序的限制因素，而更加亟待解决的问题是海量的数据、数据结构之间的复杂性，应用的性能。 先看看我们经常打交道的数据系统： 存储数据，以便它们或其他应用程序稍后再找到它（数据库） 记住昂贵操作的结果，以加快读取速度。（缓存） 允许用户按关键字搜索数据或通过各种方式过滤数据（搜索索引） 将消息发送到另一个进程，异步处理（流处理） 周期性地压缩大量的累积数据（批处理） 而很多时候，我们所谓应用程序的绝大工作就是将这些数据系统进行组合，然后添加我们的运行逻辑，但是如何更加合理的整合这些数据系统，对我们来说仍然是一个值得学习和思考的问题。而数据系统也在慢慢变得越来越相似，不同的数据系统也在各自学习彼此的优点。如Redis这样的缓存系统可以支持数据落地，很多时候的应用场合我们可以替代传统的RDBMS。而Kafka这样的数据队列也可以支持数据落地来存储消息。更加深刻的理解这些数据系统，来更好的权衡架构设计，是一门很精深的课题。

设计数据密集型应用（初翻）

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数据密集型应用系统

英国剑桥大学分布式系统研究院力作，带你跨越从分布式理论到工程实践的鸿沟，大数据工程师，软件开发者必备图书。

设计数据密集型应用

作者： Martin Kleppmann 原书名称：《Designing Data-Intensive Application》 译者：冯若航 （fengruohang@outlook.com ） Gitbook地址：ddia-cn（需要科学上网） 建议使用Typora或Gitbook以获取最佳阅读体验。

适用于计算密集型应用的AI计算引擎解决方案.pdf

对于 5G 蜂窝和机器学习 DNN/CNN这 样的计算密集型应用，赛灵思的新型向量处理器 AI 引擎由一系列 VLIW SIMD高性能处理器构成，可提供高达 8 倍的芯片计算密度，功耗却比传统可编程逻辑解决方案低 50％。   本白皮书探讨了将赛灵思新 AI 引擎用于计算密集型应用（如 5G 蜂窝和机器学习 DNN/CNN）的架构、应用和优势。   与前几代相比，5G 的计算密度要高 5 到 10倍；AI 引擎已针对 DSP 进行了优化，可满足吞吐量和计算要求，从而提供无线连接所需的高带宽和加速速度。   许多产品中机器学习的采用（通常采用 DNN/CNN 网络的形式）大大增加了计算密度要求。AI 引擎针对线性代数进行了优化，可提供满足这些要求的计算密度，同时与可编程逻辑中执行的类似功能相比，功耗也降低了50％。   AI 引擎使用了许多程序员所熟悉的 C/C 范例进行编程。AI 引擎与赛灵思的自适应与标量引擎集成，可提供高度灵活且功能强大的整体解决方案。   赛灵思产品在计算密集型应用方面坐拥数十年的实施历史，该领域的开拓始于 90 年代初的高性能计算 （HPC） 和数字信号处理 （DSP）。FPGA的赛灵思 XC4000 系列 FPGA 已成为支持商用和航空航天与国防无线通信系统数字前端 （DFE） 解决方案的关键技术。这些早期实践者使用 LUT 和加法器 实现计算元素（例如乘法器），以构建 DSP 功能数、FIR 滤波器和 FFT。   2001 年为 Virtex-II 系列 FPGA 开发的第一个“DSP 片”。遵照摩尔定律，赛灵思将 LUT 数量从XC4000 FPGA 中的 400 个增加到现有器件中的 370 多万个 LUT 和超过 12，200 个 DSP 片，将可用资源增加了 9，500 多倍。随着计算资源的不断增加，赛灵思产品始终能够提供所需的计算密度和逻辑资源，紧跟新兴信号处理市场的步伐。

设计数据密集型应用《Designing Data-Intensive Application》

现今，尤其是在互联网领域，大多数应用都属于数据密集型应用。本书从底层数据结构到顶 层架构设计，将数据系统设计中的精髓娓娓道来。其中的宝贵经验无论是对架构师，DBA、 还是后端工程师、甚至产品经理都会有帮助。

设计数据密集型应用英文版

设计数据密集型应用英文版，高清非扫描。

设计数据密集型应用@www.java1234.com.pdf

设计数据密集型应用，不错的书。受益良多，值得数据库人员都进行观看。

两光子四量子位簇状态的高效同时密集编码和传送

两光子四量子位簇状态的高效同时密集编码和传送

针对计算密集型嵌入式应用的MCU 架构

计算密集型嵌入式应用的MCU 架构 说明了开发者面对密集型计算任务的嵌入式应用软件时所面临的挑战。论述了通过创新的架构 来解决这一问题，描述了一种新的32 位RISC 架构并通过基准评测对该架构进行了评估

基于窗口的密集点匹配及三维重建

介绍使用基于窗口的密集点匹配及三维重建的程序实现，程序使用OpenCV实现。

设计数据密集应用 中文完整版带目录

《Designing Data-Intensive Applications》 第一部分：数据系统的基石 第一章：可靠性、可扩展性、可维护性 第二章：数据模型与查询语言 第三章：存储与检索 第四章：编码与演化 第二部分：分布式数据 第五章：复制 第六章：分区 第七章：事务 第八章：分布式系统的麻烦 第九章：一致性与共识 第三部分：衍生数据 第十章：批处理 第十一章：流处理 第十二章：数据系统的未来 ....

设计数据密集型应用(影印英文原版)

一本好书，分析问题，解决问题，理论联系实践，豆瓣评分10分。

设计数据密集应用

马丁科莱博曼的神书，去年才出版，英文版看不习惯，可以在git上找到翻译本https://github.com/Vonng/ddia