即transformer模型在视觉领域的应用,当你对第一篇transformer了解透彻后,这部分难度不大,所谓先苦 后甜,所以大家还是要多花些功夫在第一篇文章理解上。🌾🌾🌾- `第三篇:`梳理VIT的代码,让大家对VIT有一个更加... 这一部分我想大致介绍一下这篇文章的行文安排,这样大家应该就不会有很乱的感觉。首先我会介绍self Attention模块和Multi-Head Attention模块。这两部分是transformer的核心,可以这么说,搞懂了这两个部分tran...
以有状态场景下的 Hadoop 集群类型为例,集群的状态包括用户的 HDFS 中的数据(属于用户的核心数据资产)、Hive Metastore 中的元数据、Ranger 中的权限配置、各个服务的日志、历史作业执行统计信息、集群的配置信息等等。这些状态信息都是存储在用户集群内部的,是用户集群的一部分。在这样的情形下,用户的集群是一个有状态的(Stateful)集群。在 EMR 的场景下,状态信息无处不在,集群内部包含大量状态信息并不稀奇,且这些状态信息的量...
**Example**------------这里从一个简单的例子入手,看一看这套系统到底是怎么工作的。当并行下载两个文件时,在任何语言中都可以启动两个 Thread,分别下载一个文件,然后等待 thread 执行结束;但并不想为了 IO 等待启动多余的线程,如果需要等待 IO,我们希望这时线程可以去干别的,等 IO 就绪了再做就好。这种基于事件的触发机制在 cpp 里面常常会以 callback 的形式遇见。Callback 会打断我们的连续逻辑,导致代码可读性变...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135649&x-signature=pa8WKvTzg9Gan%2FrC5w%2B2Gl%2FDQU8%3D)可以看到,在计算一侧,存在多种控制节点,它们需要各自通过多副本 + 选主来提供高可用的服务能力,例如上图中的 Resour... 这是因为 Raft 协议需要过半节点正常运行,才能维护主节点的正常工作和选举。2. 节点增删和服务发现流程复杂。需要修改所有 keeper 节点的配置文件才能生效,且所有的调用者也需要修改配置才能发现这个结果。ByConi...
在投简历的过程中,我们会发现很多公司都会有性格测试这一环节,这个测试会咨询你一系列的问题,然后从多个维度来对你的性格做全面分析。其中,测试测试者的内向或外向往往是测试中的一个维度,假设我(Jay)的内向/外向得... 即“秃”和“头”在某个空间中离的比较近,说明这两个词的相关性较大。即Word Embedding可以从较高的维度去考虑一些词,那么会发现一些词之前存在某种关联。那么如何进行Word Embedding,如何得到我们的词向量呢?首...
要理解这个概念,你要按照 Free Software 中的“Free”是指“自由言论(free speech)”中的自由,而非“免费午餐(free lunch)”的免费这一意项。+ 自由但不免费:Red Hat Enterprise Linux 对任何人开放源代码,但... 最终会由法官来决定。我们相信合理的标准既依赖于通信的机制(exec、pipes、rpc、共享地址空间的函数调用,等等),也依赖于通信的语义(交换了什么样的信息)。如果两个模块都包含在同一个可执行文件里,那么它们一...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135645&x-signature=oz8gr2M2MKEN5GHG01iVG4TkDsk%3D) 可以看到,在计算一侧,存在多种控制节点,它们需要各自通过多副本 + 选主来提供高可用的服务能力,例如上图中的 Res... 这是因为 Raft 协议需要过半节点正常运行,才能维护主节点的正常工作和选举。 2.节点增删和服务发现流程复杂。需要修改所有 keeper 节点的配置文件才能生效,且所有的调用者也需要修改配置才能发现这个...
我们可以这样来定义 A/B 测试:在**同一时间** 对**目标受众** 做**科学抽样** 、**分组测试** 以**评估效果** 。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ef291d9cad784367bc190c141439daf5~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135656&x-signature=aH5Vvvtp%2BjB3MQj0dw0TRir9n5Y%3D)以上图图示为例,假设我们有 100 万用户要进行 A/B 测试:* 先选定...
就永远不会改变。简而言之,包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。在本文中,我们将重点介绍 Hudi 索引机制相关的作用和原理,以及优化实践。 # 1. **Hudi索引的作用与类型**## 1.1 索引的作用在传统 Hive 数仓的场景下,如果需要对一个分区数据做更新,整个更新过程会涉及三个很重的操作。举一个更直观的例子。假设一个 Hive 分区存在 100,000 条记录,分布在 400 个文件中,我们需要更新其中的 100 条数据。这...
**●**开发和维护的复杂性问题:Lambda 架构需要在两个不同的 API 中对同样的业务逻辑进行两次编程:一次为批量计算,一次为流式计算。针对同一个业务问题产生了两套代码,形成了双倍的维护运维成本; **●**资源成本... 文件分布和 Hudi 一致,通过列存的 base 文件与行存的 log 文件进行数据存储,基于时间戳维护数据版本。通过 filegroup 的方式对文件进行分组,相同逐渐的数据存储在同一个文件组内。后期结合数据构建索引能力,能够比...
eBPF 是一种数据包过滤技术,从 BPF (Berkeley Packet Filter) 技术扩展而来,它起源于 Linux 内核,可以在操作系统内核中运行沙盒程序。eBPF 被用于安全有效地扩展内核的功能,而无需更改内核源代码或加载内核模块,同... 尽可能将信息放在同一个页面中:依托指标发现故障,依托链路判断影响面并分析问题所在,通过日志定位根因,有效组织信息,降低理解成本,进而加速问题排查。典型的排查路径为:* 通过 RED 指标和 L4 网络指标的观测...
发这篇文章的原因主要是关于 [multiple-flutters](
我们会通过消息中心件把实时数据进行缓存存入,然后运用 Flink 实时计算引擎进行处理,处理后经过消息中间件的缓存传输存入下游的存储,来服务下层的应用。整个计算架构分成两条链路,带来了两个比较严重的问题:1.... 在字节跳动内部,我们选择了**流批一体的解决方案**。## 什么是流批一体那么,什么是流批一体呢?- **从计算层面来讲**,就是用同一个引擎、同一套代码及同样的 API ,同时处理有限的数据流和无限的数据流,同时...