#基础
CVM、轻量、云托管这三种服务器哪个能附加配置包？
建议使用腾讯云CVM + 弹性伸缩 AS
配合使用
弹性伸缩（Auto Scaling，AS）为您提供高效管理计算资源的策略。您可设定时间周期性地执行管理策略或创建实时监控策略，来管理 CVM 实例数量，并完成对实例的环境部署，保证业务平稳顺利运行。在需求高峰时，弹性伸缩自动增加 CVM 实例数量，以保证性能不受影响；当需求较低时，则会减少 CVM 实例数量以降低成本。... 展开详请
关于梯度下降函数有没有比较通俗易懂的解释？
梯度下降函数是机器学习和人工智能领域中常用的优化方法，用于找到最小化损失函数的参数值。简单来说，梯度下降函数就是一种通过不断调整参数值来使损失函数的值最小化的算法。
通俗易懂地解释，可以这样理解梯度下降函数：想象你站在一个山谷的某个点上，你想要找到山谷最低点的位置。你可以观察周围的地势，并且朝着最陡峭的方向往下走，直到到达山谷的最低点。在这个过程中，你不断地调整自己的位置和方向，直到找到最低点。
在梯度下降函数中，损失函数就好比是山谷的地形，参数值就好比是你站的位置，而梯度就是指示了损失函数在某一点上升最快的方向。通过不断地沿着梯度的方向调整参数值，就可以逐渐找到损失函数的最小值，这就是梯度下降函数的基本原理。
总之，梯度下降函数就是一种通过不断调整参数值来使损失函数的值最小化的优化算法，可以帮助机器学习模型找到最合适的参数值，从而提高模型的准确性和性能。... 展开详请
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如何看待春运票务系统的架构优化？
已采纳
感觉题主上面说的太简单了些。
如上所说一般的电商网站，购买都是基于商品的概念，每个商品有一定量的库存，用户的购买行为是针对商品的。当用户发起购买行为时，系统只需要生成订单并对用户要购买的商品减库存即可。但是，12306就不是那么简单了，具体复杂在哪里，且听我慢慢分析：
如今的票务系统，核心要解决的问题是网上售票。涉及到2个角色使用该系统：用户、铁道部。用户的核心诉求是查询余票、购票；铁道部的核心诉求是售票。购票和售票其实是一个场景，对用户来说是购票，对铁道部来说是售票。
业务模型也大抵如此：
查询余票：用户输入出发地、目的地、出发日三个条件，查询可能存在的车次，用户可以看到每个车次经过的站点名称，以及每种座位的余票数量。
购票：购票分为订票和付款两个阶段，本文重点分析订票的模型设计和实现思路。
其实还有很多其他的需求，比如给不同的车次设定销售座位数配额，以及不同的区段设置不同的限额。但相比前面两个需求来说，我觉得这个需求相对次要一些。
以北京西到深圳北的G72车次高铁为例，它有17个站（北京西是01号站，深圳北是17号站），3种座位（商务、一等、二等）。表面看起来，这不就是3个商品吗？G71商务座、G71一等座、G71二等座。大部分轻易喷12306的技术人员就是在这里栽第一个跟头的。实际上，G71有136*3=408种商品（408个SKU），怎么算来的？如下：
如果卖北京西始发的，有16种卖法（因为后面有16个站），北京西到：保定、石家庄、郑州、武汉、长沙、广州、虎门、深圳。。。。都是一个独立的商品，同理，石家庄上车的，有15种下车的可能，以此类推，单以上下车的站来计算，有136种票：16+15+14....+2+1=136。每种票都有3种座位，一共是408个商品。
细思极恐，所以票务系统远远不是题主想的那么简单。
其实任何一次购票都是针对某个车次的，我认为车次是负责处理订票的聚合根。
一个车次包括了：
1）车次名称，如G72；
2）座位数，实际座位数会分类型，比如商务座20个，一等座200个；二等座500个
3）经过的站点信息（包括站点的ID、站点名称等）
4）出发时间；看过GRASP九大模式中的信息专家模式的同学应该知道，将职责分配给拥有执行该职责所需信息的类。我们这个场景，车次具有一次出票的所有信息，所以我们应该把出票的职责交给车次。另外学过DDD的同学应该知道，聚合设计有一个原则，就是：聚合内强一致性，聚合之间最终一致性。经过上面的分析，我们知道要产生一张票，其实要影响很多和这个票对应的线段相交的其他票的可用数量。因为所有的站点信息都在车次聚合内部，所以车次聚合内部自然可以维护所有的原子区间，以及每个原子区间的可用票数（相当于是库存数）。当一个原子区间的可用票数为0的时候，意味着火车针对这个区间的票已经卖完了。所以，我们完全可以让车次这个聚合根来保证出票时对所有原子区间的可用票数的更新的强一致性。
我觉得12306这样的业务场景，非常适合使用CQRS架构；因为首先它是一个查多写少、但是写的业务逻辑非常复杂的系统。所以，非常适合做架构层面的读写分离，即采用CQRS架构。
CQRS架构模型如下：
[图片]
下面来讨论下技术层面：
[图片]
主要的技术模型推测是这样的：
要解决12306面对“高流量，高并发“的难题是需要从软件平台和应用系统层面出发，要实现“可扩展的应用云平台架构”，灵活和快速热部署的机制，才是真正解决高并发访问的根本。
12306承建单位-铁科院在此方面做很多改进，使用Pivotal Gemfire内存数据管理平台，重新设计和改造核心子系统，从用户登录，余票计算，票价计算，实名身份认证，到订单查询；这些改造后的业务子系统都能支持“按需弹性扩展”， 不再受限于原来关系型数据库无法做分布式扩展的问题。
这些一连串的改造，打通各个环节，实现“质”的大跃进， 也为未来使用混合云服务模式的架构打下良好的基础。
其中混合云设计的特点归纳如下：
1. 业务托管：
从整个购票流程来说，12306只是将部分流程的环节-“余票查询”业务交由云厂商提供服务，并不是“整个系统”按需扩容的托管，这与一般企业的业务托管有最大的差异。如何将“业务子系统“剥离整个系统独立作业， 再将数据结果传回系统，协同作业，这需要从应用系统框架设计着手。
2. 敏感资料的存放和安全性：
12306是公共服务平台，敏感性资料的保护和安全性是首要考虑因素。在混合云设计上，12306将这些资料存放在私有云的数据中心， 确保数据安全无虑。
3. 业务连续性，应用不中断的容灾设计：
双数据中心并行作业，不但可以分担高负载运行，而且可以相互备份， 保证操作不间断。
4. 资源动态扩展：
将“难预测，暂时性”的巨大访问量-余票查询业务放在公有云服务商，可以按需动态调整网络带宽和“虚机“资源，保证12306的服务品质，并解决网络传输瓶颈问题。
5. 关系型数据库（SQL） 和非关系型数据库（NoSQL）混合应用：
12306将热点数据放在NoSQL的Gemfire平台，提供快速查询和计算；将关键数据持久化到关系型数据库。... 展开详请
如何制作xkcd风格的图表？
基本的画线功能：
xkcd_line <- function(x, y, color) {
len <- length(x);
rg <- par("usr");
yjitter <- (rg[4] - rg[3]) / 1000;
xjitter <- (rg[2] - rg[1]) / 1000;
x_mod <- x + rnorm(len) * xjitter;
y_mod <- y + rnorm(len) * yjitter;
lines(x_mod, y_mod, col='white', lwd=10);
lines(x_mod, y_mod, col=color, lwd=5);
}
基本轴：
xkcd_axis <- function() {
rg <- par("usr");
yaxis <- 1:100 / 100 * (rg[4] - rg[3]) + rg[3];
xaxis <- 1:100 / 100 * (rg[2] - rg[1]) + rg[1];
xkcd_line(1:100 * 0 + rg[1] + (rg[2]-rg[1])/100, yaxis,'black')
xkcd_line(xaxis, 1:100 * 0 + rg[3] + (rg[4]-rg[3])/100, 'black')
}
和示例代码：
data <- data.frame(x=1:100)
data$one <- exp(-((data$x - 50)/10)^2)
data$two <- sin(data$x/10)
plot.new()
plot.window(
c(min(data$x),max(data$x)),
c(min(c(data$one,data$two)),max(c(data$one,data$two))))
xkcd_axis()
xkcd_line(data$x, data$one, 'red')
xkcd_line(data$x, data$two, 'blue')... 展开详请
if else与if return的基础写法问题？
看下面代码的逻辑吧。。
如果你的 //code 只是在 else 里，一般说明这是 if 的另一种情况，写在里面比较好，合乎逻辑。
但是如果这个 if 只是个判断，遇 false 就return，不用走下面的逻辑，那么 写在外面比较好。
你看下以下代码：
if (xxx == nil) {
NSLog(@"xxx must not is nil");
return;
}
// code....
if (xxx) {
NSLog(@"xxx not is nil");
// code....
}else {
NSLog(@"xxx is nil");
// code....
}... 展开详请
有关云服务器使用的问题？
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