bp算法问题怎么解决
社区干货
打造新一代云原生"消息、事件、流"统一消息引擎的融合处理平台 | 社区征文
目前存在一些问题,当然其他主流的开源消息项目也没有进行云原生架构转型,比如RabbitMQ无法水平扩展单队列能力、Kafka扩容需要大量数据拷贝和均衡。这些现有解决方案都不适用于为大规模客户提供弹性服务的公共云环境... 安全的数据处理方式。这种模式适用于复杂的云上环境,可确保安全性和可扩展性,并提供更好的管理和控制能力。存储分离架构的缺点有利必有弊,存算分离也同时带来了链路变长、延迟增大、机器成本上升等问题,运维也...
GitHub Copilot:让开发编程变得像说话一样简单 |社区征文
以及潜在问题扫描检查有着极其重大的意义!**(1)Metric**:特点是可累加和有原子性,每个都是一个逻辑计量单元,或者一个时间段内的柱状图。例如:队列的当前深度可以被...
火山引擎云原生存储加速实践
第一个问题是 POSIX 的兼容性不足,由于很多机器学习训练作业都是基于标准的 POSIX 文件系统构建的,所以无法基于这套方案运行。1. 第二个问题是如果用户想基于这套架构推进业务,那么很多时候都需要做一些业务层面 IO 模型的改造,这对于算法工程师来说是很难实现的。1. 第三个问题是由于上述两方面的限制,很多用户会把这个方案当成高效的只读缓存进行构建业务,也就限制了这个方案使用价值的上限。为了解决以上问题,在调研了...
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聊聊数据驱动和用A/B测试解决问题
今天我们聊的话题是“数据驱动和用A/B测试解决问题”。**这里的关键词是“解决问题、数据驱动、A/B测试”。** 解决问题一定要有好的方法,每个人都想用更好的方法解决问题,这涉及用什么方法,达成什么目标。“数据驱... A做了一个算法,平均使用时长40分钟,B做的算法,平均使用时长45分钟,那是不是B就比A好?这个听起来似乎很科学。 但是我要跟大家讲一个例子。大概在2016年,有一个传统老牌外企,它在美国的PC端有一款产品是新闻推荐。...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相辅相成的,不能完全独立来看待,但是本文会相对重点聊聊那些常用的数据结构。**数据结构是什么呢?**首先得知道数据是什么?**数据是对客观事务的符号表示**,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号总称。那为何加上**“结构”**两字?**数据元素是数据的基本单位**,而任何问题中,数据元素都不是独立存在的,它们之间总是存在着某种关系,这种**数据...
火山引擎谭待:数据飞轮——“数据驱动”的新范式
而是如何才能做好数据驱动,很多企业陷入了 “有数据,但是不驱动”的泥潭。事实上,企业内部不同人员,对数据驱动的需求和痛点是完全不同的: 决策层,希望对于企业拥有足够的掌控力,需要能随时随地地了解业务的最新情况与整体动态;但大部分企业决策者,只能通过定期召开的会议来了解情况, 既不及时,也可能不真实。 中层管理者,不仅仅要及时了解业务运营情况,也需要在发现问题之后,能够通过数据分析,找到问题的症结所在,制定解决方案;...
一个老程序员的计算机视觉蹒跚学习之路| 社区征文
但是遇到了一些难以解决的问题,一是基于 AI 的目标检测,依靠训练数据产生的目标识别能力存在不可控的问题,可能绝大多数情况识别都没有问题,但一旦存在问题时很难去解决,无法说出所以然,二是目标识别在多目标出现交... 数字图像处理从简单的图像对比度增强到图像识别再到计算机视觉,从简单图像处理到 AI,涉及的领域跨度很大,并且没有明显的界限,但这一广袤的范围并不全都属于数字图像处理研究的范围。一种常见的方法是将数字图像处...
Kubernetes 观测:基于 eBPF 的云原生深度可观测性实践
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... 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...
字节跳动云原生成本治理落地实践
通过采用云原生和 FinOps 方法,企业可以更好地管理云计算资源,提高效率和效益,实现更好的业务成果。来源 | 火山引擎云原生团队**云原生时代的成本治理**Gartner 数据显示,2021 年全球云计算市场规模为数百亿美元,云计算正日益受到企业的广泛应用。随着企业用云程度不停加深,云上的支出浪费问题逐渐显现,因此 **成本优化**越来越被视为企业云计算应用的重要议题之一。在云原生环境中,Kub...
火山引擎DataTester揭秘:字节如何用A/B测试,解决增长问题的?
上线六年,字节跳动的短视频产品——抖音已成为许多人记录美好生活的平台。除了抖音,字节跳动旗下还同时运营着数十款产品,从资讯、游戏,到房产、教育等横跨多个领域。在产品迭代速度和创新能力的快速发展下,字节是如何解决产出的每款APP的增长问题?本文将分享专属于字节文化的增长方式。 # 一、关于增长## 1.1什么是增长下图是一个简单的增长闭环。作者 | 字节跳动基础架构字节服务体系大致分为微服务、推广搜服务、视频处理、机器学习和大数据服务。在线微服务... 我们向下要回答一个问题,即为什么字节的机器数量如此庞大,利用率却并不理想,业务仍苦于缺少机器资源。因此字节跳动基础架构编排调度团队需要对数据中心整体的机器资源利用率负责,实现降本提效。我们的策略体现...
Go 生态下的字节跳动大规模微服务性能优化实践
会在集群维度进行一定程度的归一化处理,利用规模效应磨平单点上的偏差。图中可以看到处理结果呈现单核 QPS 趋势,在实际应用中,这个指标很大程度上能反映系统的性能特征。当然,我们也在尝试更多精细化的分析工作,欢迎对这方面感兴趣的朋友加入我们团队共同探索。**性能追踪**性能追踪方法包括自动和手动两种方法,自动方法是指代码主动识别问题,手动方法需要人工操作去触发。其中,自动发现问题分为两个...
