Redis是一个高性能的内存数据库，具有多种分布式部署和扩展能力。Redis的分布式架构包括主从复制、哨兵模式（Sentinel）、RedisCluster集群模式。

SpringBoot作为一个流行的Java框架，提供了丰富的配置和扩展能力，使得我们可以方便地实现IP白名单功能。

它通过将功能附加到对象的方式来增强其行为，提供了一种灵活的替代方案来使用子类扩展功能。主要组成部分：抽象构件（Component）：定义一个接口或抽象类，声明了要装饰的对象的基本功能。

老鸟：听起来你遇到了扩展性和维护性的问题。你有没有听说过桥接模式（BridgePattern）？菜鸟：桥接模式？没听过。能给我讲讲吗？渐进式介绍概念老鸟：当然。你可以把桥接模式看作

通过使用桥接模式，可以避免在多个维度上进行继承，降低代码的复杂度，从而提高系统的可扩展性。组成部分抽象类（Abstraction）:定义高层的抽象接口，并持有对实现的引用。

DOM（文档对象模型）是一个可以改变网页内容、结构、样式的处理可扩展标记语言的接口一、获取元素方法：1、根据ID获取2、根据标签名获取3、根据类名获取（html5新增）4、querySelector获取

TDSQLMySQL版（TDSQLforMySQL）是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分、SharedNothing架构的分布式数据库。TDSQLMySQL版即业务获取的是完整的逻辑库表，而后端会将库表均匀的拆分到多个物理分片节点。水平分表概述水平拆分方案是TDSQLMySQL版的基础原理，它的每个节点都参与计算和数据存储，且每个节点都仅计算和存储一部分数据。因此，无论业务的规模如何增长，我们仅

这系列MCU采用台积电低功耗40纳米(40nm)嵌入式闪存工艺构建，具备业界领先的处理能力、功耗效率、连接特性和更经济的开发成本，进一步推动嵌入式开发向高精度工业控制领域扩展，解决数字电源、电机变频、测量仪器

当用户量越来越大，则集群中某个group总会到达其极限，这时就得扩展集群的容量了。

构建可扩展的淘客返利系统架构设计与实现大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在构建淘客返利系统的架构时，我们需要考虑到系统的可扩展性、高可用性和性能。

torch.matmul是PyTorch中用于进行矩阵乘法的函数。它可以执行两维矩阵、向量和更高维张量之间的乘法运算，支持的运算取决于输入张量的维度。

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

文章目录0x0.前言0x1.在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.

这些主流的模型能够取得卓越表现，归功于创新的算法、模型规模的大幅扩展，以及海量的高质量数据集。然而AIGC依然面临一系列挑战，检索增强生成（RAG）技术作为LLM的一项重要补充被提出。

它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询，具备高度扩展性，适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi

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PyTorch学习（1）：torch.meshgrid的使用-CSDN博客PyTorch学习（2）：torch.device-CSDN博客PyTorch学习（9）：torch.topk-CSDN博客PyTorch

记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数，使用relu激活函数，梯度裁剪，降低优化器的学习率等等都没解决，个人认为这些应该影响不大，一般不会出问题；3.最后是使用如下异常检测：检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块，用于实现二维转置卷积（也称为反卷积或上采样卷积）。

上一篇博客总结了numpy中常用的乘法函数：numpy常用乘法函数总结：np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@、np.prod()、np.outer()-CSDN博客主要是np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@五种，其中np.matmul()和@完全等价，np.multiply()和*在输入数据类型为np.array时也完

Multimap-多值Mapguava中的Multimap提供了将一个键映射到多个值的形式，使用起来无需定义复杂的内层集合，可以像使用普通的Map一样使用它，定义及放入数据如下：Multimapmultimap=ArrayListMultimap.create();multimap.put("day",1);multimap.put("day",2);multimap.put("day",8);m

下面对每个运算进行详细介绍，并通过PyTorch示例代码展示其实现。1.点积(DotProduct)点积是两个向量之间的数量积，结果是一个标量。点积用于测量两个向量的平行性或相对角度。

torch.norm函数用于计算张量的范数（norm），可以理解为张量的“长度”或“大小”。根据范数的不同类型，它可以衡量不同的张量性质。该函数可以计算向量和矩阵的多种范数，如L1范数、L2范数、无穷范数等。1.函数签名torch.norm(input,p='fro',dim=None,keepdim=False,dtype=None,out=None)input:需要计算范数的输入张量。p:范数

主要记录下torch.matmul(A,B)的用法中的一种情况：当A，B有一个是3维以上，另一个是3维或3维以上时，如果想要使用torch.matmul(A,B)，必须同时满足：1.A和B的最后两个维度满足矩阵乘法的要求。例如A的维度是(3,1,3,3)，B是(3,3,2)，此时A的最后2维是(3,3),B是(3,2)，符合条件2.除去最后两个维度，A和B的其他维度要满足可以广播的条件。例如A的维

二、MVVM架构设计三、代码案例3.1Model3.2ViewModel3.3View四、扩展MVVM架构4.1引入服务层4.2使用依赖注入4.3状态管理4.4遵循最佳实践五、实战案例：待办事项应用5.1Model5.2

Flask-Compress是一个Flask扩展，用于在Flask应用中启用Gzip压缩。Gzip压缩可以显著减少发送到客户端的数据量，从而加快页面加载速度，特别是在带宽有限的情况下。

Flask-Caching是Flask的一个扩展，它为Flask应用提供了缓存支持。

不过由于Logstash是一个功能强大的日志服务，作为日志采集器会占用较多的系统资源，如果需要添加插件，全部服务器的Logstash都要添加插件，扩展性很差。而Filebeat作为一个轻

集群不仅可以实现高可用，也能实现海量数据存储的横向扩展。2核心原理每个索引会被分成多个分片shards进行存储，默认创建索引是分配5个分片进行存储。

AmazonSimpleStorageService(S3)是一种可扩展的对象存储服务，广泛用于存储和检索数据。其主要功能之一是跨区域复制(CRR)，允许跨不同的AWS区域自动异步复制对象。

官网的链接：pipinstalltorch==1.10.0+cu111torchvision==0.11.0+cu111torchaudio==0.10.0-fhttps://download.pytorch.org

torch.sigmoid：函数torch.sigmoid(input_tensor,out=None)->Tensortorch.nn.Sigmoid：class应该看作网络的一层，而不是简单的函数使用。模型的初始化方法中使用，需要在_init__中定义，然后在使用classModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(Model,self

并行模式库(PPL)提供命令式编程模型，以促进开发并发应用程序的可扩展性和易用性。PPL构建在并发运行时的计划和资源管理组件上。

目录一、torch.nn和torch.nn.functional二、nn.Linear三、nn.Embedding四、nn.Identity五、Pytorch非线性激活函数六、nn.Conv2d七、nn.Sequential

通过继承，派生类可以重用基类的属性和行为，并且可以扩展或修改这些行为。继承是一种代码重用和扩展的机制，使得派生类能够继承基类的特性并添加或修改特性。

实际生活中的数据集，往往不是标准的数据，而是有倾斜角度、有旋转、有偏移的数据，为了提高数据集的真实性，提高模型预测的准确率，可以用ImageDataGenerator函数来扩展数据集importtensorflowastffromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimage_gen_train

它运行在Java虚拟机(JVM)上，与Java完全兼容，同时提供了许多现代语言特性，如空安全、扩展函数和协程等。

我们一直在不同场合听到关于云原生的各种不同定义有人说，云原生就是Kubernetes和容器；也有人说，云原生就是“弹性可扩展”；还有人说，云原生就是Serverless。

Spring框架作为Java开发的核心技术栈之一，广泛应用了多种设计模式来简化复杂系统的开发，提升代码的复用性、可维护性和扩展性。

云原生技术以其敏捷性、弹性和可扩展性，为金融业务提供了强大的技术支撑，使得金融机构能够快速响应市场变化，提供更加个性化和高效的服务。

Arduino还有一个丰富的库和社区，你可以利用它们来扩展Ardui

协议能够支持更高的速率单个数据帧内传送率可达64字节更高的带宽，在电动车以及今后的动力CAN上应用更有优势上层应用架构不需要改变，在原来基础上扩展即可。

一部分答案是需要一个非阻塞的网络堆栈来处理少量线程的并发，并使用更少的硬件资源进行扩展。

该技术将无人机作为无人车的一个可移动、多功能的传感器平台或执行器，通过协同工作，扩展无人车的信息获取范围、增强环境感知能力，并在复杂环境中执行精准的任务操作。

优化Docker容器技术实现MySQL主从复制部署的策略与实践引言随着大数据和云计算的快速发展，数据库的高可用性、可扩展性和易维护性成为了企业IT架构中的重要考量因素。

博主档案：广东某985本硕，SCI顶刊一作，深耕深度学习多年，熟练掌握PyTorch框架。

一、基本概念Groovy是一种基于Java虚拟机（JVM）的动态开发语言，旨在扩展Java语法，提供更简洁、灵活和易于使用的编码方式。本文是在会一定java语言开发的基础上进行的对比入门学习记录。

目录一.Kubernetes简介二.Kubernetes的优点1.自动化管理：2.可扩展性：3.灵活性和便携性：4.资源管理和优化：三.Kubernetes的缺点1.学习曲线较陡：2.资源消耗较大：3.

试了网上的whl下载确保虚拟环境下nvcc和cuda版本一致，还不行遂找淘宝大佬,大佬换了pytorch版本python版本都不行最后根据报错出现的setup安装了pytest-runner，然后pipsearch

1.12.0+cu113用pip安装torch时，出现：ERROR:Nomatchingdistributionfoundfortorch==1.12.0+cu113好像不少用清华源的会出现这个问题解决办法pytorch