深度学习分布式第5页

七十二五·2024-09-10 15:21

node中间件是什么意思？

2020-09-1116:11:17分类：常见问题/Node.js答疑阅读(1757)评论(0)中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。

zhangyubababa·2024-09-10 14:49

ray.tune文档总结

ray.tune文档总结tune.runconfig指定超参数的搜索方法ConcurrencyLimiter搜索算法scheduler试验调度程序分析资源（并行、GPU、分布式）原文档请看这里https

AI大司马·2024-09-10 14:48

深度学习目标检测入门COCO数据集

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir

日暮途远z·2024-09-10 13:45

【数据获取与读取】JSON & CSV

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

yogurt=b·2024-09-10 13:14

PySpark

通过这个接口，你可以利用Spark强大的分布式计算能力，同时享受Python的易用性和灵活性。

静听山水·2024-09-10 13:44

ASP.NET Core 入门教学二十一分布式追踪技术

分布式追踪技术在微服务架构中非常重要，它可以帮助开发者理解和监控应用程序在分布式环境中的行为。

充值内卷·2024-09-10 13:14

中间件的学习理解总结

目录一、定义与作用二、主要类型数据库中间件远程过程调用中间件面向消息的中间件事务处理中间件三、特点与优势独立性高效性可扩展性可靠性四、应用场景企业应用集成分布式系统电子商务移动应用开发五、数据库中间件功能细节

DCDDDDcccc·2024-09-10 13:14

DL参考资源（二）

antkillerfarm·2024-09-10 13:13

每个分布式营销团队都应该使用的5种分析工具

没有数据分析的营销就像没有计划的训练——当然，你可能会取得一些进展，但是你很可能没有将工作时间和努力投资在最有效的方式上。它是没有方向的，容易变成毫无目的的磨炼，通常会产生不可预测或次优的结果。但你已经了解这些了，所以你用GoogleAnalytics来追踪你网站的性能指标。你还可能会定期查看你的邮件和社交媒体营销平台内置的分析工具，以监控你的内容和广告表现。但这足够吗？特别是当你希望你的营销团队

AI进修生·2024-09-10 12:10

深入解析HDFS：定义、架构、原理、应用场景及常用命令

引言Hadoop分布式文件系统（HDFS，HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop框架的核心组件之一，它提供了高可靠性、高可用性和高吞吐量的大规模数据存储和管理能力。

CloudJourney·2024-09-10 12:39

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发

山颠海涯·2024-09-10 11:33

分布式事务

在微服务结构中，分布式事务是经常要考虑的问题。分布式事务解决方案有多种，有各自的优劣势和适用场景。主流的分布式事务框架库是阿里的seata，将根据seata库说明这些分布式事务的特点。

天黑了g·2024-09-10 11:59

事件顺序保护

背景在分布式结构中，异步通信时，有时需要保证时间产生和消费的顺序。例如，商品购物中，修改订单，删除订单两个命令操作，如果异步事件产生乱序，删除订单事件先消费处理，那么在修改订单时肯定会出错。

天黑了g·2024-09-10 11:59

大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

程序员辣条·2024-09-10 09:49

自动编码器 - Autoencoder

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

hellozhxy·2024-09-10 05:53

Autoencoder

SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

chuange6363·2024-09-10 05:22

详解 JuiceFS sync 新功能，选择性同步增强与多场景性能优化

此外，该工具还提供了增量同步、模式匹配（类似Rsync）、分布式同步等高级功能。

Juicedata·2024-09-10 05:51

性能、成本与 POSIX 兼容性比较： JuiceFS vs EFS vs FSx for Lustre

JuiceFS是一款为云环境设计的分布式高性能文件系统。AmazonEFS易于使用且可伸缩，适用于多种应用。AmazonFSxforLustre则是面向处理快速和大规模数据工作负载的高性能文件系统。

Juicedata·2024-09-10 05:21

如何进行架构技术方案选型?

在架构设计时,通常面临的一个难题是,如何选择架构的技术方案.这也是各种项目都会碰到的问题.我们到底是选择C/S，B/S模式，如果选择C/S,那么到底是三层C/S还是两层，到底要不要分布式，B/S的展示层是自己写

猫咪张·2024-09-10 04:44

SpringBoot：分布式架构的演进过程

2.大型主机比较复杂，培养人才的成本比较高。3.单点问题,如过大型机出现故障,整个系统都挂了运行不了,使企业的损失非常大。4.随着技术的进步,个人PC电脑的性能越来越高,成本也越来越低。阿里巴巴在2009年发起了一项去“IOE”的驱动IOE指的是IBM的小型机,Oracle的数据库和EMC的高端存储设备，2009年的去IOE的运动,一直到2003的支付宝的最后一台IBM的小型机的下线。为什么要去I

椰果学Android·2024-09-10 04:12

深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小

u013250861·2024-09-10 03:09

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

大型网站核心架构要素

伸缩性度量3.2伸缩性方案3.2.1应用服务器集群3.2.2缓存服务器集群3.2.3关系数据库集群3.2.4NoSQL数据库产品4扩展性4.1扩展性度量4.2扩展性方案4.2.1事件驱动架构4.2.2分布式服务

贾欣晓·2024-09-10 02:33

万字详解PHP+Sphinx中文亿级数据全文检索实战（实测亿级数据0.1秒搜索耗时）

http://sphinxsearch.com/docs/sphinx3.html极简概括：由C++编写的高性能全文搜索引擎的开源组件，C/S架构，跨平台（支持Linux、Windows、MacOS），支持分布式部署

小松聊PHP进阶·2024-09-10 00:39

Hadoop HDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode

HadoopHDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode目录1.定义2.主要作用3.官方链接1.定义在HadoopHDFS（Hadoop分布式文件系统）中，有三个关键的组件

BigDataMLApplication·2024-09-10 00:38

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见

「已注销」·2024-09-10 00:33

zabbix 介绍

zabbix介绍1、Zabbix描述Zabbix是一个企业级的高度集成开源监控软件，提供分布式监控解决方案，可以用来监控设备、服务等的可用性和性能，其产品不分企业版和社区版，是一个真正的源代码开放产品，

crazy_zhangcong·2024-09-10 00:03

Zabbix的简介

Zabbix简介一、Zabbix介绍Zabbix是一个企业级的、开源的、分布式的监控套件Zabbix可以监控网络和服务的监控状况.Zabbix利用灵活的告警机制，允许用户对事件发送基于Email的告警.

蜡笔晓心·2024-09-09 23:31

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

甄如冰Lea·2024-09-09 23:30

Yarn介绍 - 大数据框架

YARN的概述YARN是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序YARN是Hadoop2.x

why do not·2024-09-09 23:58

浅析大数据Hadoop之YARN架构

YARN提供了资源管理和资源调度等机制1.1原HadoopMapReduce框架对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说，Hadoop是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，对于Hadoop框架的介绍在此不再累述

haotian1685·2024-09-09 22:26

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

Ven%·2024-09-09 21:21

Flink的时间与watermarks详解

当我们在使用Flink的时候，避免不了要和时间(time)、水位线(watermarks)打交道，理解这些概念是开发分布式流处理应用的基础。那么Flink支持哪些时间语义？

大数据技术与数仓·2024-09-09 21:44

基于深度学习的对抗样本生成与防御

基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

年中盘点 | 刺激战场：半年新增671款Dapps，区块链版吃鸡谁得天下？

在2017年末，被称作“区块链新物种”的Dapp将我们迅速带入了区块链3.0时代，随之而来的是各大公链之争、Dapp开发激励计划陆续推出、分布式应用数量剧增，“空投”福利也成为吸引玩家参与的一种重要手段

DappVision·2024-09-09 21:57

弹性搜索引擎Elasticsearch：本地部署与远程访问指南

弹性搜索引擎Elasticsearch作为一种分布式、可扩展的搜索和分析引擎，受到广泛欢迎。本文将介绍Elasticsearch的本地部署与远程访问，帮助读者更好地利用这一强大的工具。

猴哥是肖鸿·2024-09-09 20:39

C/S模式优缺点

C/S模式优缺点优点：1.结构简单，系统中不同类型的任务分别由客户和服务器承担，有利于发挥不同机器平台的优势；2.支持分布式、并发环境，特别是当客户和服务器之间的关系是多对多时，可以有效地提高资源的利用率和共享程度

nxyc_twz·2024-09-09 20:08

深度学习思考

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进

简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会

阿里云云栖号·2024-09-09 19:03

OpenHarmony 5.0 纯血鸿蒙系统

OpenHarmony5.0Beta1版本标准系统能力持续完善，ArkUI完善了组件通过CAPI调用的能力；应用框架细化了生命周期管理能力，完善了应用拉起、跳转的能力；分布式软总线连接能力和规格进一步增强

ejinxian·2024-09-09 18:57

区块链和智能合约能否实现分布式去中心化债券和股票市场？

“区块链和智能合约能否实现分散式债券和股票市场？加密货币可以消除政府通胀的威力。增强隐私性的货币可能会扼杀收入所得税。像OpenBazaar这样的分散市场可以阻止收取销售税。是否可以有分散的金融市场来消除资本利得税。“我必须为我的答案作序5000多年来，主权政府带领人类进步。这些政府通过在其管辖的辖区内维持强制力的垄断行使权力。几乎所有这些君主都以压迫的方式进行管理。大多数人允许和支持各种形式的奴

区块星空·2024-09-09 17:59

【三】分布式训练---单机多卡与多机多卡组网（飞桨paddle2.0+）更加推荐spawn方式！

1.单机多卡启动并行训练飞桨2.0增加paddle.distributed.spawn函数来启动单机多卡训练，同时原有的paddle.distributed.launch的方式依然保留。paddle.distributed.launch通过指定启动的程序文件，以文件为单位启动多进程来实现多卡同步训练。以前在aistudio脚本任务说明里，就是推荐这种方法启动多卡任务。launch这种方式对进程管理

汀、人工智能·2024-09-09 16:14

目标检测-YOLOv1

YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

wydxry·2024-09-09 15:06

Spring Cloud全解析：注册中心之Eureka架构介绍

类似多机房部署，保证服务稳定性A:Availability，可用性C:Consistency，一致性对于任意一个系统只能同时满足两个，一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性、可用性和分区容错性CA单点集群

拾光师·2024-09-09 14:24

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器多面体 polyhedral AI集群框架

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。

EwenWanW·2024-09-09 13:54

基于深度学习的结构优化与生成

基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域，例如建筑设计、机械工程、材料科学等。

SEU-WYL·2024-09-09 13:51

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

fescar源码分析4-TM

下面是TM的定义：TransactionManager(TM):明确全局事务的范围：开始一个全局事务，提交或者回滚一个全局事务简单来说，就是分布式事务的业务发起方。

leiwingqueen·2024-09-09 12:39

TiDB数据库

TiDB是由PingCAP开发的开源分布式SQL数据库，设计初衷是为了解决传统单机关系型数据库在处理大规模数据和高并发事务时的扩展性和性能问题。

傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-09 12:43

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