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Docker 建立多节点 Hadoop 集群

在上篇文章中你已经看到了在你devbox创建一个单点Hadoop 集群是多么简单。 现在我们提高门槛,Docker创建一个多点hadoop集群。...有了这些功能,创建3个节点hadoop簇,只需要下面一行代码搞定: curl -Lo .amb j.mp/docker-ambari && . .amb && amb-deploy-cluster 默认参数值都是可以根据需要更改...,像是blueprint,簇大小,等等 … shellj.mp/docker-ambari功能函数头文件有参数列表....它是按照下面步骤来实现: Docker (后台运行) 容器守护进程运行sambari-server start (记得还有 anambari-agent start) 运行sn-1 守护进程容器并用...自动补全包括: 补全命令行 (例如,没有这个帮助下 cluster命令是不可用) 添加需要参数 添加备选参数: --后加上 添加变参,像是参数名,宿主名等等 … 总结

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Node节点DNSPodDNS域名

图片Node节点DNS缓存对系统性能影响:提高响应速度:DNS缓存可以避免重复DNS查询请求,从而加快域名解析速度,提高系统响应效率。...配置和管理Node节点DNS缓存:Node节点DNS缓存是由操作系统负责管理,可以通过以下方式进行配置和管理:查看缓存内容:使用命令行工具,如Windows下ipconfig /displaydns...,Linux下sudo nscd -g,可以查看当前节点DNS缓存内容。...清空缓存:使用命令行工具,如Windows下ipconfig /flushdns,Linux下sudo systemd-resolve --flush-caches,可以清空当前节点DNS缓存。...禁用缓存:在某些特殊情况下,可能需要禁用节点DNS缓存。Windows可以通过修改注册表方式禁用缓存;Linux可以通过停止nscd服务来禁用缓存。

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基于学习方法决定在哪些分支节点运行heuristic算法

分支节点运行heuristic算法对可行解进行搜索,可大大提高搜索速度。...这些探试解集成到分支裁剪中,提供最优性证明方面可实现分支所生成任何解相同优势,许多情况下,它们可以加快最终最优性证明速度,或者可以提供次最优但高质量解,而所需时间比单单进行分支更短。...使用缺省参数设置时,CPLEX 将在探试可能有益时自动调用探试。 CPLEX 提供了探试系列,用于分支裁剪过程中寻找节点(包括节点)处整数解。下列主题对这些探试系列进行阐述。...这样就引出了这篇文章motivation:通过对模型训练,将机器学习模型集成到MIP求解过程中,分支节点中模型决定是否运行heuristic。...作者每个分支节点运行 ,然后收集0-1分类标签值 ,以及数据特征向量 。 如果 节点 找到了一个可行解,否则为0。

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DeepMind用神经网络自动构建启发式算法,求解MIP问题

将神经求解器和 Tuned SCIP 原始对偶间隙(primal-dual gap)一组实例平均值进行比较,图 2 所示,神经求解相同运行时间内提供了更好间隙,或者更短时间内提供了相同间隙... MIP 和 GCN 体系架构中二部图表示两个关键性质是:(1)网络输出对变量和约束排列是不变(2)可以使用同一组参数应用于不同大小 MIP。...为了满足计算需求,该研究使用了一个共享、异构计算集群。 为了提高准确性,对于每个求解任务,该研究定期同一台机器不同线程上解决一个小校准 MIP。...假设最小化,该研究使用目标函数定义 x 一个能量函数: 注意,所有变量都使用了相同 MLP,参见图 5: 模型预测经典求解器相结合 该研究使用 SelectiveNet 方法训练了一个额外二元分类器...研究者可以重复和独立地从模型中提取不同样本,并且样本每个部分赋值都可以独立地求解。 结果 该研究训练集为每个数据集训练一个 GNN,并在验证集上调整超参数

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DeepMind谷歌又出大招!用神经网络解决NP-hardMIP问题

对比求解大时间限制下原问题对偶问题在一组留出(hold-out)实例差距平均值,学习增强 SCIP 3个具有最大 MIP 数据集(一共有5个数据集)实现了 1.5x、2x 和 104x...该方向大量研究工程投入都集中了开发实用求解,比如 SCIP、CPLEX、Gurobi 和 Xpress。这些求解器都是使用复杂启发式算法来指导求解 MIP 搜索过程。...Neural Branching:该组件主要用于缩小最好赋值最优赋值目标值之间差距。 整数变量MIP 求解器使用了一种树搜索形式,即“分支定界”,逐渐收紧边界并帮助寻找可行赋值。...(Neural Solver)相同运行时间内提供了明显更好差距,或在更少时间内提供了相同差距,同时第5个数据集媲美 Tuned SCIP 表现。...他们已经两个数据集对 Gurobi Neural Diving 进行了部分比较,其中 Gurobi 作为 sub-MIP 求解器。

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前端开发必备:MapsWeakMapsDOM节点管理中妙用

这篇文章讨论了使用 Maps 和 WeakMaps 处理DOM节点优势。Maps 和 WeakMaps 是非常实用工具,尤其处理大量DOM节点时,它们发挥着重要作用。...当不再需要某个DOM节点时,WeakMaps可以自动释放节点相关内存,从而提高程序性能。最后,使用 Maps 和 WeakMaps 可以提高代码可读性和可维护性。...将DOM节点相关数据关联起来,有助于使代码更清晰易懂。...因为某些情况下,Map 比对象具有多个优势,特别是性能问题或插入顺序比较重要情况下。 但最近我特别喜欢使用它们来处理大量DOM节点。...,因此需要在每个项目存在唯一ID(或其他字符串值)。

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2023-05-03:给你一棵 二叉树 节点 root ,树中有 n 个节点 每个节点都可以被分配一个从 1 到 n 且互不相同值 另给你一个长度为 m

2023-05-03:给你一棵 二叉树 节点 root ,树中有 n 个节点每个节点都可以被分配一个从 1 到 n 且互不相同值另给你一个长度为 m 数组 queries你必须在树上执行 m 个...独立 查询,其中第 i 个查询你需要执行以下操作:从树中 移除 以 queriesi 值作为节点子树题目所用测试用例保证 queriesi 不 等于节点值。...树高度是从到树中某个节点 最长简单路径中边数 。输入:root = 5,8,9,2,1,3,7,4,6, queries = 3,2,4,8。输出:3,2,3,2。...如果当前节点存在右孩子,则递归调用 dfs 函数,并将当前节点子树大小加上其右孩子子树大小。3.主函数中创建一棵二叉树 root 和一个查询数组 queries。...时间复杂度: dfs 函数中,对于每个节点最多访问一次,因此该函数时间复杂度为 O(n),其中 n 是二叉树节点数。

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2023-06-14:我们从二叉树节点 root 开始进行深度优先搜索。 遍历中每个节点处,我们输出 D 条短划线(其中

2023-06-14:我们从二叉树节点 root 开始进行深度优先搜索。 遍历中每个节点处,我们输出 D 条短划线(其中 D 是该节点深度) 然后输出该节点值。...(如果节点深度为 D,则其直接子节点深度为 D + 1 节点深度为 0 如果节点只有一个子节点,那么保证该子节点为左子节点 给出遍历输出 S,还原树并返回其节点 root。...2.定义一个结构体类型 TreeNode,表示二叉树节点,包括节点值 Val,左子节点 Left,右子节点 Right。 3.定义一个数组 queue,用于存储节点深度和值。...8.定义一个递归函数 f,用于生成节点,并构建二叉树。 9.取出队列第一个元素 level,它是当前节点深度。 10.取出队列第二个元素 val,它是当前节点值。...13.同样,如果队列不为空,且队列下一个元素值大于当前节点深度 level,则递归进入右子节点,生成右子树。 14.返回节点 head。

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OR-Tools|带你了解谷歌开源优化工具(Google Optimization Tools)

OR-Tools实际提供是统一求解器接口,内部连接求解器可以自己配置,默认连接CBC求解器。 2....不过,MIP求解器和CP-SAT求解器能够解决问题类型更多,大多数情况下,MIP和CP-SAT是最佳选择。...员工排班是组织时间表和人员配置要求约束下为员工创建合理工作安排。而车间作业问题是一种常见多台机器处理多个作业调度问题。...事实,无论是员工排班问题中找到满足所有约束时间表,还是车间作业问题中要得到任务严格按照顺序完成调度时间,计算上都是比较困难。...对于每种编程语言来说,设置和解决问题基本步骤是相同: · 导入所需库 · 声明求解器 · 创建变量 · 定义约束 · 定义目标函数 · 调用求解器并显示结果 3.1 如何运用OR-Tools进行编程

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DeepMind激起千层浪这篇论文,并非无所不能

事实,相较于此领域近期类似工作,DeepMind工作MIP求解开发某些环节,如分支定界,启发式算法所做利用神经网络尝试,更加精细化和高度工程化,并且开源求解耦合程度明显更高,也取得了相对良好进展...也因为混合整数规划问题是个NP难问题,所以目前精确求解算法,基本都基于分支算法框架,最坏情况下复杂度是指数时间级别,耗时可能会极端漫长。 在实践中,求解整数规划通常远不需要枚举全部节点。...实践中FSB所需要计算量非常巨大,因此对每个LP节点使用很不现实。MIP求解过程中,会不定期做限定循环数Strong branching来获取每个变量分支最佳估计。...最后实验显示,借助该方法达到相同质量解(Gap=0.01%)速度提升为5-10倍左右。 其中不乏有原始问题3分钟无法完成求解,而结合使用机器学习算法仅需10秒就能完成求解时候。...,建立起整个系统动态规划模型,并在强化学习框架下,进行未来趋势决策近似方法,最后得到一个时间和空间都接近全局优化方案。

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服务调用延迟降低 10%-70%,字节跳动做了什么?

我们示例中,包含 15 个微服务,它们之间流量关系如上图最左侧所示,其中边权代表流量值。此外,蓝色节点表示该微服务只能部署类型为 X 硬件,绿色节点表示只能部署类型为 Y 硬件。...当前,我们面临多个子问题和调度算法池中 CG(Column Generation Algorithm) MIPMIP-Based Algorithm)两种算法,接下来任务是为每个子问题选择一个最适合调度算法进行求解...构建每个子问题特征图:首先,我们为每个子问题构建特征图。这一特征图是流量关系图基础增加了每个节点属性,包括对应服务 Pod 数量和每个 Pod 平均资源规模。...实验评估 广泛实验评估表明,RASA 算法求解效率和解质量均表现出色,显著优于现有的调度算法。...图中展示了使用 RASA 算法优化后(With RASA)未使用 RASA 优化前(Without RASA)服务平均响应时延和请求错误率表现。

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DeepMind用神经网络求解MIP后,攻破运筹学只是时间问题?你想多了

因此训练集获得经验,必然会对求解最后测试集有帮助。而这些帮助能否泛化推广到任何通用问题集,高度存疑。...2 分支算法Neural Branching 分支(Branching) 算法是整数规划求解核心框架。求解MIP通常需要求解多个LP(线性规划)问题完成。...也因为混合整数规划问题是个NP难问题,所以目前精确求解算法,基本都基于分支算法框架,最坏情况下复杂度是指数时间级别,耗时可能会极端漫长。 在实践中,求解整数规划通常远不需要枚举全部节点。...实践中FSB所需要计算量非常巨大,因此对每个LP节点使用很不现实。MIP求解过程中,会不定期做限定循环数Strongbranching来获取每个变量分支最佳估计。...,建立起整个系统动态规划模型,并在强化学习框架下,进行未来趋势决策近似方法,最后得到一个时间和空间都接近全局优化方案。

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Golang语言情怀--第128期 全栈小游戏开发:第19节:glTF 模型

贴图 贴图 glTF 图像 图像 glTF 动画 动画剪辑 glTF 场景 导入后,glTF 场景将转换为 Creator 中预制体资源,glTF 场景中递归包含节点也将按照相同层级关系一一转换为预制体中节点...场景节点 预制体将使用一个不带任何空间转换信息节点作为节点,glTF 场景所有 节点 将作为该节点节点。...节点转换 glTF 节点属性将按照下表中映射关系转换为预制体节点属性: glTF 节点属性 预制体节点属性 层级关系 层级关系 位移 位置 旋转 旋转 缩放 缩放 矩阵 解压,并分别设置位置、...、WEIGHTS_1,则意味着此 glTF 网格顶点可能受到多于 4 骨骼影响。...glTF 贴图属性将按照下表中映射关系转换为 Cocos Creator 贴图属性: glTF 贴图属性 Cocos Creator 贴图属性 放大筛选器 放大筛选器 缩小筛选器 缩小筛选器、Mip

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