一.Uniswap简介 Uniswap是以太坊上的DEX实现,基于"恒定乘积自动做市"模型,与传统的中心化和DEX具有很大的差别. 主要特点: 无订单簿,无做市商 兑换币具有很低的gas费用 任何人可以提供流动性,并获取奖励 项目方无ICO 二.Uniswap生态 Uniswap生态中包含的成员如下: Uniswap合约 Participant 兑换币的交易者 流动性提供者 说明:流动性提供者提供流动金,并从Uniswap获取奖励(奖励来自每笔交易的手续费,默认0.3%):交易者可以使

ODI学习笔记2--ODI产品架构 ODI产品架构: ODI提供了以下几种管理工具:Designer 用于定义数据转换逻辑,这是最常用的开发工具,大部分的开发任务,包括data store的定义,interface(数据映射关系)和package(相当于workflow)的创建等,都是在Designer中完成.Operator用于管理和监控数据转换任务的执行情况,在设计阶段,也可用于调试(debugging)Topology Manager用于定义物理和逻辑基础架构,如work reposito

过去几年,我们一直在视频省流量方面潜心钻研,取得不俗的成果.本次"省带宽.压成本"系列一共会推出六篇文章,从技术迭代.硬件更新等角度出发,向大家介绍节省CDN流量,降低视频播放成本的方法. 第一篇:<从产品架构来看,PCDN如何节流50%> 目前国内互联网的发展,直播.点播等在线视频业务崛起,CDN在视频云行业被广泛应用.据统计,全球CDN市场的复合年增长率在27.7%,2020年预计将达到157.3亿美元,且亚太地区将是增长最快的市场. 近几年CDN行业发展如此迅速,主要

自AMS4.5开始,eoLinker 全面升级为多产品架构,部分操作方式较以前有较大改变,本文针对改进部分做重点说明. 在说明之前,我们先通过以下的图文看看AMSV4.5更新了哪些内容: Q:我可以创建多少个的工作空间? A:eoLinker升级后,用户可以无限制创建工作空间,并且每个工作空间可以由不同的产品组合而成,AMS为固定开通项. Q:一个工作空间最多支持多少个管理员? A:目前一个工作空间只能有一名管理员,但工作空间内可以无限制添加人员. Q:切换工作空间时,发现工作空间免费和付费标志

自上世纪60年代计算机网络发展开始,API(Application Programming Interface )随之诞生,API即应用程序接口,是实现系统间衔接的桥梁.时至今日,API市场已经形成了一个庞大的生态体系,在拥抱API经济的过程当中,API网关这一个组件起到了至关重要的作用. 什么是API网关 API 网关提供完整的 API 托管服务,辅助用户将能力.服务.数据以 API 的形式开放给合作伙伴,也可以发布到 API 市场供更多的开发者采购使用. 1.提供防攻击.防重放.请求加密.身

阿里云RPA,作为阿里云自研8年的技术,在资本的热捧下,逐渐从幕后来到台前,成为企业服务市场的黑马.本文将从产品上全面剖析,阿里云RPA这款产品的现阶段情况,同时简单谈谈阿里云RPA的商业化进展. 阿里云RPA是什么? RPA,即Robotic Process Automation(机器人流程自动化),能代替人执行电脑端重复.有规则.大批量的跨系统.跨平台的操作工作,完成跟数据采集.数据搬运.数据填写.流程执行.准确规范性要求高的相关工作. 阿里云RPA在阿里巴巴集团内部“服役8年”,普遍赋能集

机器学习PAI产品架构 本文介绍PAI的产品架构. 如上图所示,PAI的业务架构分为五层: 基础设施层:包括CPU.GPU.FPGA及NPU. 计算引擎和容器服务层:包括MaxCompute.EMR.实时计算等计算引擎及容器服务ACK. 计算框架层:包括Alink.TensorFlow.PyTorch.Caffe.MapReduce.SQL及MPI等计算框架,用于执行分布式计算任务. 按照机器学习全流程,PAI分别提供了数据准备.模型开发和训练及模型部署阶段的产品: 数据准备:PAI提供了智能标

一.前言        BIM:Building Information Modeling 建筑信息模型,就是将建筑的相关信息附着于模型中,以管理该建筑在设计.算量.施工.运维全生命周期的情况.创建模型的主要主流软件有Autodesk(欧特克)的Revit.Bentley的microstation.达索的CATIA(曾被我国在80.90年代用于制造战斗机,比较高端).我所在的企业是从事BIM软件的,隶属于一家上市企业. 我在两个部门工作过.第一个部门是算量软件部门,专门制作基于Revit的算量插

一.前言        BIM:Building Information Modeling 建筑信息模型,就是将建筑的相关信息附着于模型中,以管理该建筑在设计.算量.施工.运维全生命周期的情况.创建模型的主要主流软件有Autodesk(欧特克)的Revit.Bentley的microstation.达索的CATIA(曾被我国在80.90年代用于制造战斗机,比较高端).我所在的公司是从事BIM软件研发,隶属于一家上市企业. 我在两个部门工作过.第一个部门是算量软件部门,专门制作基于Revit的算量

http://ea.zhoujingen.cn/56.html . 有人和我说“周老师,我的企业条件不适合,学习企业架构没用.” 如果等公司让我用企业架构,估计会比我自己开始晚七八年.我们学习任何内容,其实都可以结合自己的实际情况裁剪应用. 我当时使用TOGAF来进行本讲义所描述的产品,主要是因为我不想只是理论学习,因为我自己不是一个理论派,我希望学以致用,所以当时就硬套所学的内容.最后使用TOGAF和ArchiMate完成了一个小产品的架构,从而对这些方法有了更进一步的认识,这也为我后面深入学

参考链接:https://help.aliyun.com/document_detail/112008.htm

                              作者: 亓锋                         2012年11月19日16:56  来源: 速途专栏                         我要评论(2)                       访问次数 4585                         (速途网专栏 作者:亓锋)说实话,Lotus Domino R6开始,我就对Domino的技术进步开始有些意见了. 如果你很早接触Lotus Dom

SuperMap iClient 7C是空间信息和服务的可视化交互开发平台,是SuperMap服务器系列产品的统一客户端.产品基于统一的架构体系,面向Web端和移动端提供了多种类型的SDK开发包,帮助用户快速构建网络富客户端和轻量级移动端GIS应用. 谁需要SuperMap iClient 7C l   网络富客户端GIS应用的开发人员 l   轻量级移动端GIS应用的开发人员 为什么选择SuperMap iClient 7C l   统一的产品架构,针对Web端和移动端的特点,提供了富客户端和

谈起商业智能BI,也许大家并不陌生,但你是否了解国内的各类BI系统架构? 自国内商业智能发展以来,就系统结构方面已经历了多次优化性的变革.目前国内商业智能BI系统的经典架构的模式包括数据层.业务层和应用层三部分.数据层基本上就是ETL过程,即数据仓库技术,是将数据从来源端经过抽取.转换.加载至目标端的过程.业务层主要是OLAP(联机分析处理)和Data Mining(数据挖掘)的过程.在应用层里主要包括数据的展示,结果分析和性能分析等过程. 国内大多BI产品的系统架构都是经典架构的衍生,但表现形

产品的定位 做产品的都知道,是否支持多语言直接影响到产品的定位问题. 如果一个产品周期是一年的话,要完美支持多语言最少也得在加3个月!所需时间和页面数量.数据库表的数量和表的数据量成正比. 可以看出代价有多大,我们程序员就得和老板唠叨,做不得,成本太高. 如果前期不做,等到了后期项目表结构等都要重构,如果使用了大量的视图对于多语言来说就是恶梦. 非数据库方面的解决方案 请看我上一篇贴子 http://www.cnblogs.com/sunkaixuan/p/5699744.html 数据库表的设

楼主2007年从一家天津的三流大学毕业.毕业前报了一个职位培训,毕业后可以推荐工作.因为推荐的公司都是北京的,所以就来北京了. 找了一个月工作,没有找到要我的,就在出租屋里宅了起来,打着考研的旗号,又耗了一年.研究生肯定没有考上,这下没有退路了,又开始找工作了.记得宅出租屋的那年,过年没有回家.正好我有一个姑姑在石家庄过年,就非要我过去.过完年,姑姑回家和老妈说,我穿了一条破牛仔裤,头发长长的.言外之意,我在北京日子不好过. 后来老妈给我打电话,我都说,挺好的,没事儿,我姑姑就是好几年没见我了,

OSGi——面向服务架构规范简述 去年我们组要开发一个新的产品,在讨论产品架构路线的时候,美国的架构师向大家征集了架构设计思想(我推荐了SCSF),有一位工程师向他推荐了OSGi.以前我还没有听过OSGi这玩意,虽然我参加工作后,现学了Java和Flex,但非常菜.在工作之前我用了4年的.NET.接触了OSGi后,发现它是一个面向Java的服务规范,还没有一个像样的面向.NET的框架(有个EgeyeAddIn,据说兼容OSGi,我看了源代码了,觉得它离OSGi较远http://www.codep

DW一直以来是企业信息与决策支持系统的核心组件,随着各类日志.社交.传感等非结构化数据的加入,企业内部数据按指数级增长,传统DW已经达到一个关键临界点——需要大量的资源投入到硬件.优化.支持和维护中,当前大部分使用Apache Hadoop来处理各种来源的大数据,但传统数据仓库不允许最终用户查询非结构化数据,此外,传统数据仓库并没有针对低延迟大容量数据负载和高吞吐量复杂分析工作负载进行优化——而这是大数据的需求之一. 下面例举当前互联网行业基于大数据的数据仓库技术构架参考 目录: 大数据DW逻辑

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