关于服务拆分的切入点，我们先从MartinL.Abbott所著《架构即未来》中所介绍的AKF扩展立方体出发寻找一些灵感，然后给出本文中关于服务拆分的三大维度。 一、AKF拆分原则 AKF扩展立方体（Scalability Cube）是一种可扩展模型，这个立方体有三个轴线，每个轴线描述扩展性的一个维度（见下图），分别是： Y轴 关注应用中功能划分，基于不同的业务拆分。 Z轴 关注数据分区，通常是指基于请求和用户独特的需求，进行系统划分，并使得划分出来的子系统相互隔离，但又是完整的。有些类似于对表数据的拆分。 X轴 关注水平扩展，其实就是将微服务运行多个实例，做集群加负载均衡的模式。做负载均衡其实

低轨卫星通信系统在上世纪末已经有了铱星、全球星等语音卫星通信系统实例， 同期还有多个中低轨道通信系统的计划构想，如微软的 Teledesic 星座构想、欧 洲的“天桥”星座构想。但由于铱星设想中的高收入群体市场并不存在，高定价 策略使之失败。因此后期大部分星座设想还停留带构想阶段，并没有实施。二十 年后，随着对卫星通信架构、频率分配、接入方式、干扰、信号衰减、资费等方 面的研究深入，同期的应用需求也逐步培养起来，新一代的低轨道宽带卫星系统 已经正式开始启动建设，当前的低轨宽带星座把自己的市场定位明确地界定在普 通消费群体上。低成本小卫星技术和新型火箭发展带来的发射价格的降低，为这 一市场定位提

CATPAD - 通过用 NaN 填充来连接不同大小的矩阵。 M = CATPAD(dim,A1, A2, A3, ..., AN) 沿维度串联将数组 A1 到 AN 调暗成一个大矩阵。 向量做不需要具有相同的大小，也不需要具有相同的维数。 尺寸输出 M 的大小由串联的维度决定， 和输入的大小。 任何不正确的输入如果输入是数字，大小将用 NaN 填充。 如果他们是字符串，它们将被填充一个空格“”。 [M TF] = CATPAD(...,'padval',padval) 用值填充输入数据由 PADVAL 指定。 数值输入的默认值为 NaN，而 a 空格 " " 用于字符串输入。 [M TF] = CATPAD(...) 输出具有真值的逻辑 TF 数组当 M 的那个位置的值来自原始值时的值数据（即未填充）。 例子： a = 1:4; b = 1:5; c = []; d = 1:3

MAT2TILES 基本上是 mat2cell 的包装器，但当您只是尝试将 N 维数组分解为相等大小的块时，它具有更方便的接口。 它将所需的块大小作为输入参数，而 mat2cell 则不然。 当您只想沿特定尺寸平铺时，MAT2TILES还提供了一些便捷的快捷方式（请参见下文）。 用法： C=mat2tiles(X,D1,D2,D3,...,Dn) C=mat2tiles(X,[D1,D2,D3,...,Dn]) 将生成一个包含数组 X 的相邻块的元胞数组 C，每个块的维度为 D1xD2xD3x...xDn。 如果维度 Di 没有均匀划分为 size(X,i)，则沿维度 i 的 X 上边界的块将被截断。 允许为 Di 赋予值 Inf。 这样做后，就相当于设置了 Di=size(X,i)。 如果您只想沿某些数组维度进行平铺，这将非常有用。 示例1：将一个28x28矩阵拆分为4x7子矩阵>> A

大维度矩阵乘法常采用子矩阵分块法实现，子矩阵的最大规模决定了整个矩阵乘法执行速度。针对经典脉动结构直接处理的矩阵规模受IO带宽限制严重的问题，提出了一种极低IO带宽需求的大维度矩阵链式乘法器结构，并完成了硬件设计实现与性能验证工作。主要工作如下：(1)优化了矩阵乘法的数据组织，实现输入矩阵规模与IO带宽无关，能够最大限度地利用器件内部逻辑和存储资源；(2)根据优化后数据组织形式设计了链式乘法器硬件，实现源数据计算和传输重叠操作；(3)增强乘法器对矩阵规模的适应性，所设计的链式乘法器可实时配置为多条独立链，并行多组运算；(4)在Xilinx C7V2000T FPGA芯片上完成不同种规模的链式乘法器硬件实现和性能测试工作，在该芯片上本文提出的链式乘法器最多支持800个运算单元，是经典脉动结构规模的8倍；在相同运算器个数下，本文提出的链式乘法器只使用经典脉动结构运算1/8的IO带宽即获得相等性能。

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分形维度指数(Fractal Dimension Index)指标体现了市场动荡的程度.

pytorch改变tensor维度的方法，包括 view、unsqueeze、squeeze、transpose等方法

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