这种运行模式对于 YARN 来说是没有问题的,因为 YARN 的吞吐非常高。但是随着我们内部业务从 YARN 迁移到 K8s 集群的时候发现,MapReduce 作业经常会触发 API Server 报警,影响 K8s 集群的稳定性,一个 MapReduce 任务... 第二个原因是 **MapReduce 的 Shuffle 性能非常差** 。内部使用的 MapReduce 是基于社区的2.6版本,它的 Shuffle 实现依赖的 Netty 框架大概是十年前的版本,与当前的 Netty 相比差了一个大版本,在实际使用中也会发...
这种运行模式对于 YARN 来说是没有问题的,因为 YARN 的吞吐非常高。但是随着我们内部业务从 YARN 迁移到 K8s 集群的时候发现,MapReduce 作业经常会触发 API Server 报警,影响 K8s 集群的稳定性,一个 MapReduce 任务... 第二个原因是 **MapReduce 的 Shuffle 性能非常差** 。内部使用的 MapReduce 是基于社区的2.6版本,它的 Shuffle 实现依赖的 Netty 框架大概是十年前的版本,与当前的 Netty 相比差了一个大版本,在实际使用中也会发...
提供客户服务解决问题。在这一层,用户激励机制设计和产品优化密切相关。 ****●** 变现:** 常见手段包括版权付费、增值服务付费、广告变现和虚拟币充值等。 ****●** 推荐:** 经过前四层后,用户充分体... 这个指标必须与业务核心竞争力对齐,具有全局性、代表性和可操作性。 北极星指标并非唯一。业务本身是动态变化的,每个阶段和各个环节(如用户获取、激活、留存、变现等)都会有自己的北极星指标,只要这个...
RISC-V 不允许未对齐的内存访问,不会产生跨 cache line 的原子访问,所以不会产生 split lock,而 X86 是支持的。split lock 对开发者来说是很方便的,因为不需要考虑内存不对齐访问的问题,但是这同时也是有代价的:... 没有开启 Hyper-threading、没有 Cache),一块内存。上面运行一个 C 程序在执行`i++`,对应的汇编代码是`add 1, i`。分析一下这里`add`指令的语义,需要两个操作数,源操作数 SRC 和目的操作数 DEST,实现的功能是`DE...
RISC-V 不允许未对齐的内存访问,不会产生跨 cache line 的原子访问,所以不会产生 split lock,而 X86 是支持的。split lock 对开发者来说是很方便的,因为不需要考虑内存不对齐访问的问题,但是这同时也是有代价的:... 没有开启 Hyper-threading、没有 Cache),一块内存。上面运行一个 C 程序在执行`i++`,对应的汇编代码是`add 1, i`。分析一下这里`add`指令的语义,需要两个操作数,源操作数 SRC 和目的操作数 DEST,实现的功能是`DE...
一个项目需要参与的人越来越多,最终没有人能够说明清楚,这个系统具体是如何运行的了。随着团队人员的更替,加上每个人的设计思路又不一样,更加加重了系统的复杂性。> 上面也就引入了两个问题:> 1. 缺乏文档问题:... 那么如何让各角色更好的进行信息对齐,这就引入了 **MTDD** 。# 三、一种新型的系统设计解决方案:MTDD前面提到了《软件设计哲学》作者提出了一些系统设计总结,也有些人提出了一些方法论,比如领域驱动设计(DDD)...
如果用户提交时没有勾选会弹出错误提示(提示的文案可更改) 同样的,如果你选择弹窗作为提示,需要在你的活动中添加一个弹窗组件,再把他们连接起来 同样的,如果你选择弹窗作为提示,需要在你的活动中添加一个弹窗组件,再把他们连接起来 可设置字体 设置字号 设置字体颜色 设置加粗、下划线、倾斜、选项文本缩进、选项文本左对齐/居中/右对齐、选项上下对齐 设置背景和边框,不用的话可以不勾选 2、图片上传组件使用该功能后...
确保在没有重复的情况下获取各种类型的问题。* 后采样去重:我们在数学批评的结果基础上,在5-10个采样迭代之后进行了选择过程。在必要的去重之后,我们只在同一问题存在正确和不正确回答的情况下选择完全正确的回答... DPO方法直接比较了相同问题的正确和错误答案。在我们的方法中,这两个答案都是从经过RFT后的模型中采样得到的,我们发现这一点至关重要。我们还在训练过程中集成了 DPO 正例的 SFT 损失,作为正则化项的近似替代。...
深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的描述产生详细图... 它能够正确的利用text prompt中的内容。并且由于Transfomer的Self Attention机制,prompt能够被正确解读,例如"a photo of an astronaut riding a horse on mars",SD会将"astronaut"和"horse"组合。然后利用这个信息...
### 形状词云主要有两个应用领域,一个是基于地理位置的词云,其核心为表达地理相关的信息,需要在忠实于地理信息的基础上提高词云的美观度。### 此处以 Geo Word Clouds 为例介绍,下图为针对法国各地特色奶酪构建的奶酪词云,其整个词云外观为法国地图,各个奶酪名称在词云中的位置即为在真实地理中流行的地区 p.s. 地理位置不一定完全正确 p.p.s 奶酪这么多品种。左图为禁止旋转,右图为启用旋转:![picture.image](https:/...
使得图像在显示设备上正确的渲染; - 裁剪区域(crop):自定义显示区域,在解封装后可根据区域裁剪最终显示的图像; - 图像旋转(irot):0、90、180或270度; - 图像镜像(imir):自定义图像是否镜像显示。... 使用Tile编码可以有效优化以上问题。另外业务中也存在一些超长大图,分辨率超过手机厂商支持范围,导致系统接口解码显示异常等情况,可以使用Tile编码解决此类问题。Tile编码是将一张较大的原图按照一定的尺寸分成若...
我会给大家先简单介绍一下什么是序列生成问题,它有什么样的难度和挑战;第二部分,将介绍深度隐变量模型,Deep latent Variable Models for Text Generation;第三部分,我将介绍文本生成当中如果加上限制之后,如何做更... 第二个意图是问路(request for the information about where),这两个意图我们希望从句子本身通过学这样一个生成模型去学到,你在使用当中就可以根据对应的不同的意图去生成不同的回答。 传统的做法是用变分自编码(...
难以实现对齐统一。各个观测数据之间也缺乏必要的因果关系,在根因定位的时候难以实现有效关联。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a84653e2c9444eec99b8f4aa0... 并没有真正解决可观测性面临的问题。因此我们可能需要实现第三层:“**因果可观测性**”。它要求我们能够回答:* 问题在整个堆栈中是如何传播的?* 问题根因究竟在哪?* 问题开始的时候堆栈是什么样子的?* 问题...