将埋点打上不同的动作类型标识。处理之后的埋点一般称之为UserAction,UserAction数据会和服务端展现等数据在推荐Joiner任务的分钟级窗口中进行拼接Join,产出Instance训练样本。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e61a60ba34a2438da1afb44af2a031bb~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962852&x-signature=OWzs4mKRArzAY8GDQrMy08tvpho%3D)...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962806&x-signature=3KZeLbLivuNOLFL0QZ11my5K1%2FE%3D) 本次分享的主题是火山引擎数智平台VeDI旗下的A/B测试平台 DataTester 实验管理架构升级与DDD实践。这里说明的一点... 按功能类型可以大概分为三个部分:validator、process与save。* validator对数据进行校验,如有不符合的数据将会直接返回错误。* process处理业务逻辑,包括数据转换与构建聚合根等操作,出现问题也会直接返回并报错...
常见的实体及其关系并不都是相互独立的,往往存在嵌套、一对多等问题。常见的关系类型如图所示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a954b198cd3e48e392e34ea03009... 文本分类的类别数为:关系类别数+1,以区分两两配对过程中产生的无效主客体。#### 典型算法说明##### PURE算法该方法来自于论文《A Frustrating Easy Approach for Entity and Relation Extraction》。主体架构...
其实我们在说的是这些当中的 **宽松许可** 和 **Copyleft 互惠性条款** : **宽松许可:** 利用现有著作权法来保证使用和创作的自由,有时也被称为 Copycenter 许可。宽松许可是一种对软件的发布 / 传递有最低要求的开源软件许可类型。因此,这种许可协议将不保证被使用软件的派生版会继续保持自由软件的形式。与此相对的是有着互惠/相同方式共享要求的许可协议。这两种开源许可证都对软件可以如何使用、研究或修...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962830&x-signature=YSQEa8cTRlxgBQlr4rKm6KpMys0%3D)默认 Argo Workflows 会在容器环境保留 Pod 的信息。当有大量工作流执行的环境里,这些保留信息会占用大量存储空间,增加运维难度。我们可以在 workflow 模版中设置 podGC 的 strategy 为 OnPodCompletion。工作流创建的 Pod 会在执行完成后自动删除。``` podGC: strategy: OnPodCompletion # 任务Pod执行完后,completed的Pod会被删除...
ctx = bmfpy.Context()# 创建处理链路chain = ctx.create_chain()# 添加视频输入节点input_node = chain.add_node('input')input_node.set_property('location', 'input.mp4')# 添加视频解码节点decode_node = chain.add_node('decode')decode_node.set_property('format', 'bgr') # 解码为 BGR 格式的图像帧# 添加图像处理节点(这里假设对图像进行简单的灰度化处理)process_node = chain.add_node('process')pr...
(Hadoop 类型默认必选,Presto/Trino 类型集群可选安装)中,或者是 TOS,然后通过XCom将该文件的路径信息传给下游使用。 在与其他组件交互的过程中可能涉及到一些认证信息,这些信息不应该编码在 DAG 当中,最好将其配置在 Airflow Connections 中,Airflow 会承诺连接信息的安全可靠,然后在 DAG 中通过 Connection Id 来引用它们。 2.3 正确编写 DAG 顶层代码让我们先回顾一个机制,Airflow Scheduler 中,会以定义的min_file_process_...
比如英伟达的 Multi-Process Service 技术,即将 GPU 的显存按照空间切分给不同的进程,能够提高 GPU 的利用率。但这种情况下,每个进程拿到一部分 GPU 显存,如果不进行切分,可能要占据整张卡,所以就是说进行了切分之... RISElab 实验室的前身是比较著名的 AMP Lab,也就是孵化出了 Spark 引擎的实验室。该实验室在更名为 RISElab 之后,孵化出了 Ray 引擎,Ray 的定位是通用的分布式编程框架——Python-first。理论上通过 Ray 引擎用户可...
元数据种类和数量也经历了非线性增长,并在此期间涌现出一些问题。 **第一,扩展性**。好的扩展性可以在面对新型元数据血缘时保证快速接入和迭代,而扩展性不佳则会导致在业务变化时需要不停地重构来适... Apache Atlas本身也是一个数据治理的产品,它预定义了一些元数据的类型,整个类型系统有比较好的扩展性。在Atlas本身的DataSet和Process元数据定义上,我们引入了字节内部独有的业务元数据的属性和子任务定义,最终把任...
JupyterHub 是一个支持 “多用户” notebook 的 Server,通过管理 & 代理多个单用户的 notebook server 实现多用户 notebook。JupyterHub 服务主要三个组件构成:- a Hub (tornado process), which is the hea... 用户通过 IP 地址或者域名访问 JupyterHub,基本流程为:- 启动 Hub 服务,Hub 会启动 proxy 进程;- 用户请求 Hub,请求会被打到 proxy,proxy 维护了 proxy table,每条 mapping 记录为用户请求到 target IP 或者...
通常的用法是将 ConfigMap 挂载到 Pod ,作为配置文件提供 Pod 里新的进程使用。**Stateful** - 有状态应用部署**Job**与**Cronjob**-离线业务## 2.2 Flink介绍Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用... Dtaskmanager.memory.process.size=4096m \ -Dkubernetes.taskmanager.cpu=2 \ -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=4 \ -Dkubernetes.container.image=demo-pyflink-app:1.12.1 \ -pyfs /opt/python_code...
python train.py --data_url=./data/ --run_eval=True```• --data_url:数据集输入路径。• --run_eval:True表示训练过程中同时进行验证。训练日志:```============== Starting Training ==============... "cvProcessor": "opencv", "outputDataFormat": "BGR" }, "factory": "mxpi_imagedecoder", "next": "mxpi_imagecrop0" }, ...
例如 ApplicationStart / StageCompleted / MetricsUpdate 等等,都有对应的 SparkListenerEvent 实现。所有的 event 会发送到ListenerBus中,被注册在ListenerBus中的所有listener监听。其中EventLoggingListener是... 会序列化成四个片段:类名长度(4 byte long 类型)+ 类名(string 类型)+ 数据长度(4 byte long 类型)+ 序列化的数据(二进制类型)。在读取时顺序读取,每个元素先读取长度信息,再根据长度读取后续相应数据进行反序列化...