> **前言:** 从刚毕业那会儿进入一家大数据企业工作,再到某头部科技公司从事云计算产品设计,之后又在某 AI 独角兽开始接触高性能计算 (HPC)。> 回看过去的这些年,在我从行业小白到架构师的成长之路上,「云技术」... 我们还可以将大型的复杂的单体应用分解成很多小的模块来运行,这是「微服务」。![虚拟化到云原生.jpg](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/d1fcf9775b2b4a5d925d81ed969fd49c~tplv-k3u1fbpfcp-5....
边缘仍可以独立工作。- **统一调度:** 实现了虚拟机、容器统一库存管理。 图示为创建虚机调度的过程,首先用户发起创建虚机实例请求,虚机管控收到后再向库存服务发起请求,调度系统经过全局最优的调度策略,... 现为大家介绍一下虚拟机的基本原理: CPU的运行级别分为Ring0~3这4个运行状态等级,Linux只使用了其中的Ring0和Ring3,分别表示内核态和用户态。 虚拟机主要由VMM(Hypervisor)和Guest组成,X86服务器为了支...
# 背景## **HDFS** **简介**HDFS 全名 Hadoop Distributed File System,是业界使用最广泛的开源分布式文件系统。原理和架构与 Google 的 GFS 基本一致。它的特点主要有以下几项:- 和本地文件系统一样的目录... 我们先来看一下 NNProxy 都做了什么工作。### **路由管理**在上面 Federation 的介绍中提到,每个集群都维护自己独立的目录树,无法对外提供一个完整的目录树视图。NNProxy 中的路由管理就解决了这个问题。路由...
Apk 的下载会耗费网络流量,安装了还会占用存储空间。其体积的大小会对 App 安装和留存产生影响,分析和优化其体积显得尤为必要。借助 AS 的 `APK Analyzer` 可以帮助完成如下几项工作:* 快速分析 Apk 构成,包括... 原理比较简单:编译器将生成布局同名的绑定类文件,然后在初始化的时候将布局里的 Root View 和其他预设了 ID 的 View 实例缓存起来。事实上无论是上面的注解,插件还是这个框架,其本质上都是通过 findViewById 实现的...
中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所收获。话不多说,和我一起愉快的学习叭🎈🎈🎈![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tl... 剥离掉块、波浪磨耗等典型的轨面信息。这个数据集在图像数量、分辨率、覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据集。有了数据集之后,用它去训练目标检测算法,我在这里使用的是yolov5进行迁移...
为了提高工作效率,我们开发了一个基于 FFmpeg 的视频处理工具。# 二、流程介绍本工具使用控制台风格开发,可通过传入参数的形式灵活控制处理流程。由于是客户端工具,可以运行到任意电脑上(支持 Windows 和 Linu... finally { proc.Close(); proc.Dispose(); await File.AppendAllTextAsync(Path.Combine(path, "请务必打开此文件查看.txt"), $"通过第三方工具编辑视频完成后,要手动拷贝到当前目...
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... 那么它背后到底是什么原理呢?``` #[inline(never)] async fn do_http( ) -> i32 { // do http request in async way 1 } pub async fn sum() -> i32 { do_http().awai...
Service Mesh 在落地的过程中进行了大量的性能优化工作,其中 Service Mesh 的流量劫持是通过,mesh proxy 与微服务框架约定的地址进行进程间通讯来完成,性能会优于开源方案中的 iptables。但常规的优化手段已不能带... 还会产生有许多额外的工作,比如:1. 深入微服务框架的序列化与反序列化。我们希望当 Request 或 Response 序列化完成时,对应的二进制数据已经存在共享内存中。而不是序列化到一块非共享内存的 buffer 中,然后再...
以《联邦学习原理与实践》为主题,分享了联邦学习在广告投放和金融等场景中的应用模式、算法研究、软件系统及实践经验。 联邦学习简介 首先,我们简单介绍联邦学习的定义。 大数据是机器学习的石油,但数据孤岛问题普... 用户只要配置好工作流,就可以一键运行多个任务。另一个解决方案是集成化的特征工程会基于 Spark 开发一个特征抽取系统,该系统包含归因模块、特征抽取、统计模块和模型训练模块。同时还包含在线服务的功能,用户在抽...
工作原理### du的工作原理du命令会对待统计文件逐个调用fstat这个系统调用,获取文件大小。它的数据是基于文件获取的,所以有很大的灵活性,不一定非要针对一个分区,可以跨越多个分区操作。### df的工作原理df命令使用的是statfs这个系统调用,直接读取分区的超级块信息获取分区使用情况。它的数据是基于分区元数据的,所以只能针对整个分区。### du和df不一致情况常见的df和du不一致情况就是文件删除的问题。当一个文件被删除后...
Prompt Engineering 过程原理如上所说,使用者需要不断调整输入提示,从而获得相关领域的专业回答。输入模型的相关提示内容越接近问题本身,模型的输出越趋近于专业水平。通俗理解就是,模型能够利用所输入的提示信息,从中抽取出问题的答案,并总结出一份专业水准的回答。 整个 Prompt Engineering 工作流程如下图所示: Prompt Engineering 的工作流程大致可以分为两个阶段:企业内部向量化知识库构建 + 问答阶段。 企业内部向量化知识...
下面通过两个例子介绍 SolarService Controller 是怎么工作的。#### 滚动升级首先根据 Shard 进行横向切分,多个 Shard 内部并发升级,Shard 的滚动粒度是可以配置的。在一个 Shard 里面我们根据 Statefalset Ex... 而内部的本地盘 LPV Dynamic Provision 的实现原理,就是在监听调度器 Assume Volume 后,动态创建 PV 的。具体来说:1. 不同于 External Provisioner,LPV Provisioner 和 Driver 是打包在一个 Binary 以 Daemon...
而是将对象序列化到一个预分配的内存块上,这个内存块叫MemorySegment,它代表了一段固定长度的内存(默认32KB)也就是flink中最小的内存分配单元,并且提供了非常高效的读写方法。底层可以是一个普通的java字节数组(byte[]),也可以是一个申请在堆外的ByteBuffer。每条记录都会以序列化的形式存在一个或多个MemorySegment中。TaskManager内存模型如下图所示:![image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/48...