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是一个应用于 Kubernetes 集群环境、能统一调度在线和离线业务的分布式调度器,能在满足在离线业务功能和性能需求的前提下,提供良好的扩展性和调度质量。如下图所示,[Gödel Scheduler](github.com/kubewharf/godel-scheduler) 和 Kubernetes 原生调度器的结构类似,由三个组件组成:Dispatcher、Scheduler 和 Binder。不一样的是,为了支持更大规模的集群和提供更高的调度吞吐,它的 Scheduler 组件可以是多实例的,采用乐观并发调...
Gödel Scheduler 是一个应用于 Kubernetes 集群环境、能统一调度在线和离线业务的分布式调度器,能在满足在离线业务功能和性能需求的前提下,提供良好的扩展性和调度质量。如下图所示,Gödel Scheduler 和 Kubernetes 原生调度器的结构类似,由三个组件组成:Dispatcher、Scheduler 和 Binder。不一样的是,为了支持更大规模的集群和提供更高的调度吞吐,它的 Scheduler 组件可以是多实例的,采用乐观并发调度, Dispatcher 和 Binde...
首先什么是随机数?不确定的数。大多数随机算法使用的是伪数字生成器。那什么是伪数字生成器?一个生产数字序列的算法,特征近似随机数序列的特性。伪随机数生成器通常接受一个随机种子( seed) 用来初始化生成... 使用ssid和webid(或者其他)来维持。user\_unique\_id会和实验的id进行映射绑定,接着user\_unique\_id和实验id使用hash函数来获得一个整数,整数的范围是均匀分布的。hash函数的选取需要注意⚠️,如果hash函数有漏...
第二个优化是快速计算 count distinct,这里我们做过几个方向的尝试,比较通用的思路有两个:* 优化 hash 函数,能够快速求出 hash 结果。* 通过一些近似函数的方式,在允许一定的误差的情况下快速求出结算结果,比如... 可以使用位图来进行计算,因为位图是一种逻辑上非常巧妙的描叙集合的方法。根据用户 id 的特性,我们准备采用性能最好的稀疏位图索引 RoaringBitmap 来表示一个标签对应的人群包。在这样的情况下,集合的计算可以转换...
两种单元不一致可能使得实验分析变得更加复杂。## 03 - 随机算法首先什么是随机数?不确定的数。大多数随机算法使用的是伪数字生成器。那什么是伪数字生成器?一个生产数字序列的算法,特征近似随机数序列的特性... 整数的范围是均匀分布的。hash 函数的选取需要注意⚠️,如果 hash 函数有漏斗(那些相邻 key 的实例会映射到相同的 hash code),会造成均匀分布的冲突,如果 hash 函数有特性(某一个 key 变动会产生一个 hash code ...
当实验组的用户会发现只有他和很少的一部分人才可以使用这个功能的时候,会产生一种特权的感觉,此时他既可能疯狂地给所有人发这个表情包以展示特权感,导致过度地使用这个功能;也有可能他觉得发表情包是为了和好友进... 便是使用系统去代替人进行决策** **。** 一个合理的想法是利用某个数学性质良好,拟合效果灵活的代理模型去近似高维目标,继而使用自动化的策略均衡探索和利用,代替分析人员决策下一步,然后根据收集到的数据不断完善...
如果你已经迫不及待地想要尝试chatGPT,可以先去体验一下,然后再回来看下面的部分。这里打个比喻:假如我们有了屠龙刀,但没有对应的功法,可能连屠龙刀都举不起来,所以下面的内容也是挺重要的。**重要提醒:国内代理... GPT是“Generative Pre-trained Transformer”的缩写,是一种预训练语言模型。而chatGPT则是一种基于GPT的聊天机器人,可以与人进行自然对话。虽然chatGPT是一种非常有用的工具,它几乎可以涵盖互联网上所有的知识,...
音视频软件随着应用场景和使用环境的变化,对音频的质量要求越来越高,要实现高质量的音频效果,可以借鉴音视频领域一些成熟的解决方案。WebRTC正是目前解决话音质量最先进的语音引擎之一,其中NetEQ网络均衡器模块很好... 是目前最看好的一种改善VoIP语音质量的冗余编码技术,目的在于提高语音数据传输时的可靠性。为此FEC不仅要传输原始数据,同时还要根据相关性,传输一些冗余数据,以便使解码端根据数据之间的相关性重构丢失的数据包。在...
## 一、Pulsar 介绍Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会的顶级项目,是下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体,采用计算与存储分离架构设计,支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据... 分区主题是由多个 broker 处理的一种特殊类型的主题,因此允许更高的吞吐量。分区的主题实际上实现为 N 个内部主题,其中 N 是分区的数量。当将消息发布到分区主题时,每个消息都被路由到几个 broker 中的一个。分区...
Gödel Scheduler 是一个应用于 Kubernetes 集群环境、能统一调度在线和离线业务的分布式调度器,能在满足在离线业务功能和性能需求的前提下,提供良好的扩展性和调度质量。如下图所示,Gödel Scheduler 和 Kubernetes 原生调度器的结构类似,由三个组件组成:Dispatcher、Scheduler 和 Binder。不一样的是,为了支持更大规模的集群和提供更高的调度吞吐,它的 Scheduler 组件可以是多实例的,采用乐观并发调度, Dispatcher 和 Binde...
摩托车都可以很快上手,但驾驶汽车则需要重新系统学习。在举个栗子,比如,你学习编程,首先学会了 `C` 语言,有了 `C` 语言的基础,你很快就可以类比学习 `Python` 、`Java` 等计算机语言,但 `C` 语言不会对学习日语有帮... 普适化模型与个性化需求之间的矛盾: 机器学习的目的是构建尽可能通用的模型来满足不同用户、不同设备、不同环境的不同需求,这就要求模型有高的泛化能力,但是实际中普世化的通用模型无法满足个性化、差异化的需求...
总应该有一个是“真的”,不受抽样误差影响的,这个值在统计学里被称为“真值”。- 中心极限定理定告诉我们,如果我们从总体流量里不断抽取样本,做无数次小流量实验,这无数次抽样所观测到的均值,近似呈现正态分布(就是下图这样的分布)。这个分布以真值为中心,均值越接近真值,出现的概率就越大;反之均值越偏离真值,出现的概率就越小。 PS:此处为了便于理解,放弃了阐述统计学概念,仅从 A/B 实验场景下出发,解释中心极限定理...