支付宝架构技术详解:稳中求快与关键系统策略

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支付宝架构技术最新版是一份详细的内部交流资料,由支付宝(中国)网络技术有限公司在2010年3月3日分享,旨在探讨支付宝系统的架构设计、技术演进以及关键业务系统的运作。这份报告的核心关注点在于如何在保障安全、稳定和可扩展性的同时,支持业务的快速增长和创新。 1. **架构概况**: - 平衡稳与快:支付宝追求在保证安全稳定的同时,提供快速响应。这涉及到构建稳定的基础业务服务,通过服务重用提升业务敏捷性,并确保核心功能的安全性和稳定性。 2. **关键业务系统**: - 账务会计:负责处理公司的财务记录,包括账务交易流水、记账凭证和分户账户管理。 - 支付清算:涉及实际的资金转移,包括充值、提现、转账协议处理等,以及清算系统对指令的处理。 - 核算中心:可能包括核算处理和账务查询、报表生成等功能。 - 交易:涵盖订单处理、支付处理、清算处理以及与外部银行和其他金融机构的接口。 3. **应对技术挑战**: - 柔性事务:可能指灵活的事务处理机制,以适应复杂业务场景。 - 异步处理:强调非阻塞式处理,提高系统并发性能。 - 数据分布:利用分布式系统处理大量数据,提升系统容量和可用性。 - 数据缓存:为了加速访问速度,采用数据缓存技术减少数据库查询压力。 4. **架构管理**: - 企业架构模型:用于指导整个组织的架构设计和实施,确保一致性。 - 架构文档库:保存和管理所有架构相关的文档,便于团队协作和维护。 - 系统治理架构:强调组织对系统架构的规范和控制,确保高效运行。 5. **典型处理模式**: - API平台:支付宝通过API接口对外提供服务,如订单处理、支付处理等。 - 交易流程:从用户下单到支付、清算的完整流程,涉及通信前置、支付请求处理、结果回调等多个环节。 这份报告不仅展示了支付宝在架构和技术上的深度思考,还突出了其在面临快速变化的市场环境和不断增长的业务需求时,如何通过精细的系统设计来应对挑战。对于理解和研究大型互联网金融平台的架构设计与实践,这是一份极具价值的参考资料。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R