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相对于传统行业的相对服务时间9x9x6或者9x12x5，因为互联网电子商务以及互联网游戏的实时性，所以服务要求7*24小时，业务架构不管是应用还是数据库，都需要容灾互备，在mysql的体系中，最好通过在最开始阶段的数据库架构阶段来实现容灾系统。所以这里从业务宏观角度阐述下mysql架构的方方面面。 一，MySQL架构设计—业务分析 （1）
信息化架构一般有两种模式，一种是数据导向架构，一种是流程导向架构。对于数据导向架构重点是在数据中心，BI商业智能等建设中使用较多，关注数据模型和数据质量；对于流程导向架构，SOA本身就是关键方法和技术，关注端到端流程整合，架构对流程变化的适应度。两种架构并没有严格的边界，而是相互配合和补充。数据导向架构关注数据对象本身，其研究和切入的方法一般是从主题域分析切入，到主题域中的业务对象分析，再到业务对
原文:http://blog.csdn.net/woohooli/archive/2009/01/07/3726040.aspx数据集成是当下比较热门的话题，相关的产品和平台也越来越多。很多CIO都在各种数据集成平台和产品之间犹豫不决。因此对数据集成平台的框架体系有全面的理解，对各个厂家产品所提供的功能有深入的认识才能为数据平台选型的决策提供可靠的保证。我有幸参与了国内一个知名企业的集成平台的设计
新年新事，来点轻松的话题。我们调剂一下后再继续讲CAS SSO单点登录吧因为后面的内容全部和代码有关，大家会觉得枯燥。所以今天我们先来点”番外篇“，讲讲什么是架构师，什么是架构这个永恒的话题吧。此篇源出自我在公司内部写的一个PPT，它是用于在公司内部向广大技术人员做普及用的一个资料，而CSDN这边的编辑不支持图文混排的效果，因此一些章节我就直接截取自我的PPT里的内容了，这样可能对大家在阅读上会显
用UML做好系统分析 作者 邱郁惠 发布于 2008年6月19日 领域 运维 & 基础架构, 过程 & 实践, 语言 & 开发 主题 Java , UML , 构建系统 使用UML如何能让我们做好系统分析的工作呢？就让我们通过本章的基金模拟项目
在考虑像主数据管理（MDM，Master Data Management）这样的学科时，寻找已经经历过或做过主数据管理的过来人咨询是唯一自然的途径。 但是主数据管理可能最佳实践仍处于起步阶段仍然显现出来了，因为让有经验的机构去讲他们主数据管理的经验不是一件容易的事。Kalido公司是一家马萨诸塞州伯灵顿的主数据管理技术供应商，该公司也认为让客户对新闻界
简单而言，主数据管理（MDM）是公司权衡和重用常见、和准确业务数据的一种全面的方法。然而，它同时也是一种不只有助于组织做表面工夫的快速改进数据管理的策略。MDM系统是为维护公司数据主版本而设计的，它可以通过将其影射到业务规则上来让组织自由处理数据，这种方法比以前的数据管理方法更加的主动。公司之所以关注MDM的其中一个主要的原因是为了从不同的资源和应用上协调功能。 不管你是否考虑实现新的MDM
理论知识见文章Bilateral Filtering for Gray and Color Images http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.4.634&rep=rep1&type=pdf matlab原程序如下： function [img1] = perform_bilateral_filter
近看了一本数字图像处理的原版书。其中提供了RGB与HSI颜色空间之间的相互转变函数。已在matlab7.0中测试成功。不敢独享，贴出来供大家参考。 function hsi=rgb2hsi(rgb) %RGB2HSI Converts an RGB p_w_picpath to HSI % HSI=RGB2HSI(rgb) converts an RGB p_w_picpath to H
高斯模糊是一种图像模糊滤波器，它用正态分布计算图像中每个像素的变换。N 维空间正态分布方程为 在二维空间定义为 其中 r 是模糊半径 (r2 = u2 + v2)，σ 是正态分布的标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值
1函数的基本概念 所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*
一、图形控制 plot(x, y, 'CLM') C：曲线的颜色(Colors) L：曲线的格式(Line Styles) M：曲线的线标(Markers) x = 0:0.5:4*pi; % x 向量的起始与结束元素为 0 及 4*pi, 0.5为各元素相差值 y = sin(x); plot(x,y,'k:diamond') % 其中k代表黑
1、 matlab中的imread相当于OpenCV中的cvLoadImage(p_w_picpathName, CV_LOAD_IAMGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR)：读出的图像信息保持了原有图像的信息(包括通道信息和位深信息)； rgb2gray相当于cvLoadImage(p_w_picpathName, CV_LOAD_IM
说明：这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真，过程中涉及了大量的矩阵运算，本文记录了Matlab中矩阵的相关知识，特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的，这里所提到的是狭义上的矩阵，即通常意义上的矩阵。 目录 第一部分：矩阵基本知识 一、矩阵的创建 直接输入法 利用Matlab函数创建矩阵 利用文件创建矩阵
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