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（先打开一个程序在计算机中到底是如何运行的.html） 2. 虚拟内存到底是什么？为什么我们在C语言中看到的地址是假的？ 3. 虚拟地址空间以及编译模式 4. C语言内存对齐，提高寻址效率 5. 内存分页机制，完成虚拟地址的映射 6. 分页机制究竟是如何实现的？ 7. MMU部件以及对内存权限的控制 8. Linux下C语言程序的内存布局（内存模型） 9. Windows下C语言程序的内存布局（内存模型） 10. 用户模式和内核模式 11. 栈（Stack）是什么？栈溢出又是怎么回事？ 12. 一个函数在栈上到底是怎样的？ 13. 函数调用惯例(Calling Convention)

本文来自csdn，文章先来卷积神经网络和全连接神经网络对比，接着让我们直观理解卷积，卷积计算流程，结合案例进行相关的介绍。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。对比：卷积神经网络、全连接神经网络左图：全连接神经网络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层右图：卷积神经网络（立体），组成：输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层在卷积神经网络中有一个重要的概念：深度卷积

官方对Istio的介绍浓缩成了一句话：Anopenplatformtoconnect,secure,controlandobserveservices.翻译过来，就是”连接、安全加固、控制和观察服务的开放平台“。开放平台就是指它本身是开源的，服务对应的是微服务，也可以粗略地理解为单个应用。中间的四个动词就是Istio的主要功能，官方也各有一句话的说明。这里再阐释一下：连接（Connect）：智能控制服务之间的调用流量，能够实现灰度升级、AB测试和红黑部署等功能安全加固（Secure）：自动为服务之间的调用提供认证、授权和加密。控制（Control）：应用用户定义的policy，保证资源在消费者

随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架（Hadoop、Storm、Spark、Flink）。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。第一代：Hadoop承载的MapReduce第二代：支持DAG（有向无环图）框架的计算引擎Tez和Oozie，主要还是批处理任务第三代：支持Job内部的DAG（有向无环图），以Spark为代表第四代：大数据统一计算引擎，包括流处理、批处理、AI、MachineLearning、图计算等，以Flink为代表或许会有人不同意以上的分类，我觉得其实这并不重要的，重要的是体会各个框架的差异，以及更适合的场景。并进行理解，没有哪一个框架可以完美的支持所有的

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