欢迎使用Try Redis，它是Redis数据库的演示！ 请输入TUTORIAL以开始一个简短的教程，输入HELP以查看受支持的命令列表，或者输入任何有效的Redis命令以与数据库一起播放。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 为应对新型 AI 应用不断提高的性能需求，近日 Michael Jordan 等人提出了一个新型的分布式框架 Ray，主要针对当前集群计算框架无法满足高吞吐量和低延迟需求的问题，以及很多模拟框架局限于静态计算图的缺点，并指出强化学习范式可以自然地结合该框架。 人工智能在一些现实世界应用中正逐渐发展为主力技术。然而，到目前为止，这些应用大部分都是基于相当受限的监督学习范式，其中模型是离线学习的，然后提供在线预测。随着人工智能领域的成熟，使用比标准的监督学习设
与日志记录和可观察性一样，分布式追踪是保持服务健康和可预测的关键功能。与日志和可观察性（显示服务上发生了什么）相反，追踪允许开发人员和操作人员遵循特定的请求，以及它如何调用不同的服务和依赖关系。它是围绕微服务架构设计的，而微服务架构不同于单体架构，它使用许多小型服务来运行一个平台。这些服务彼此通信，也与外部服务通信，以提供和存储用户请求的信息。
作者 | Wesley Du, Junwei Deng, Kai Huang, Shan Yu and Shane Huang 作者是英特尔人工智能和分析团队的解决方案架构师，该团队一直致力于 BigDL 的开发。数据科学家和数据工程师可以使用 BigDL 轻松构建端到端的分布式 AI 应用。 1 介绍 Ray 是一个能够非常快速和简单地去构建分布式应用的框架。BigDL 是一个在分布式大数据上构建可扩展端到端 AI 的开源框架，它能利用 Ray 及其本地库（Native Libraries）来支
译者｜马卓奇 编辑｜Natalie AI 前线导读：下一代人工智能应用程序需要不断地与环境交互，并从这些交互中学习。这对系统的性能和灵活性提出了新的要求，而现有的机器学习计算框架大多无法满足这些要求。为此，UC Berkeley AMP 实验室开发了一个高性能分布式执行框架 Ray，并于近日在 Arxiv 上发表了相关论文：《Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications》。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”，（ID：ai-f
Ray是UC Berkeley RISELab新推出的高性能分布式执行框架，它使用了和传统分布式计算系统不一样的架构和对分布式计算的抽象方式，具有比Spark更优异的计算性能。
一年一度的重保活动即将到来，作为防守方将进行 7*24h 的值守安全设备，防守方主要从“事前排查”、“事中监控”、“事后溯源”三个维度开展自己的工作。
继 Spark 之后，UC Berkeley AMP 实验室又推出一重磅高性能AI计算引擎——Ray，号称支持每秒数百万次任务调度。那么它是怎么做到的呢？在试用之后，简单总结一下：
单核CPU下，线程实际还是 串行执行 的。操作系统中有一个组件叫任务调度器，将CPU的时间片（windows下时间片最小约为15毫秒）分给不同的程序使用，只是由于CPU在线程间（时间片很短）的切换非常快，人类感觉是 同时运行的 。总结一句话： 微观串行，宏观并行。
虽然Python的多处理库已成功用于广泛的应用程序，但在本博文中发现它不适用于几个重要的应用程序类，包括数值数据处理，有状态计算和昂贵的初始化计算。主要有两个原因：
动态 UDF的使用最简单，用户可以使用 Byzer 的 register 语句将一段 Scala/Java 代码注册成 UDF.
强化学习算法的并行化可以有效提高算法的效率。并行化可以使单机多cpu的资源得到充分利用，并行化也可以将算法中各个部分独立运行，从而提高运行效率，如将环境交互部分和训练网络部分分开。我们这里介绍如何使用分布式框架Ray以最简单的方式实现算法的并行化。
因此只需要在“时空”两个维度对分布式系统进行把握，就能提纲挈领，愈学愈明。“时”表示分布式系统的演进脉络，可以通过阅读不同时期、学术界工业界的一些论文来把握。“空”表示分布式系统中所研究的基本问题的拆解，可以通过阅读一些书籍建立分布式系统的知识体系。本文将我在学习分布式系统知识过程搜集到的一些资料，按类别简单汇总，以飨诸君。资料排名没有先后，请按需采用。
在本文中，我将分享一些非常有用的网站合集，这些网站可以在你的日常工作中极大地帮助你。这些网站已经成为我各种任务的首选资源，节省了我的时间，提高了工作效率
微信加解密包 下载地址：http://qydev.weixin.qq.com/java.zip ，此包中封装好了AES加解密方法，直接调用方法即可。
随着机器学习的算法和技术的进步，越来越多的机器学习应用程序需要多台机器，并且必须利用并行性。但是，在集群上进行机器学习的基础设施仍然是特设的。尽管针对特定用例（如 参数服务器或超参数搜索）和AI（人工智能）之外的高质量分布式系统（如Hadoop或Spark）提供了良好的解决方案，但在边界开发算法的从业者往往从头构建自己的系统基础架构。这相当于多余的努力。
参数服务器是很多机器学习应用的核心部分。其核心作用是存放机器学习模型的参数（如，神经网络的权重）和提供服务将参数传给客户端（客户端通常是处理数据和计算参数更新的 workers）
（1）流程不同：发送消息是第三方服务器主动通知微信服务器向用户发消息。而被动回复消息是 用户发送消息之后，微信服务器将消息传递给 第三方服务器，第三方服务器接收到消息后，再对消息做出相应的回复消息。
下一代AI应用需要不断和环境进行交互，并且在交互中学习。这些应用暴露了新的系统需求：性能和弹性。本文提出了Ray解决上述问题。
js-x-ray是一款功能强大的开源SAST扫描工具，其本质上是一个静态分析工具，可以帮助广大研究人员检测JavaScript和Node.js中的常见恶意行为&模式。
随着机器学习算法和技术的进步，越来越多的机器学习应用程序需要多台机器，而且必须利用并行性。但是，在集群上进行机器学习的基础设施仍然是专门设置的。尽管针对特定用例（如参数服务器或超参数搜索）和AI之外的高质量分布式系统（如Hadoop或Spark）提供了良好的解决方案，但在边界开发算法的从业者往往从头构建自己的系统基础架构。这些努力相当于是多余的。
当我们在生成式 AI 的背景下讨论数据库时，总是首先想到的问题之一是：“我不能告诉数据库我需要什么，而不必制作一个复杂（通常是多页）的 SQL 查询吗？
先来看一些序列化例子，Gson 中的序列化意味着将 Java 对象映射成 JSON 数据格式，在接下来的教程中，我们会逐步介绍一些更复杂的情况，首先来看一个简单的例子：
media_id是可复用的，同一个media_id可用于消息的多次发送(3天内有效)
虽然python的多处理库已经成功地广泛的用于应用程序，但在本文中，我们发现它在缺少一些重要的应用程序类中依然存在不足，包括数值数据处理、状态计算和具有昂贵初始化的计算。主要有两个原因：
【2】然后创建并编辑 REX-Ray 的配置文件 /etc/rexray/config.yml
之前文章写了 Ray 的论文翻译。后来我花了些时间读了读 Ray 的源码，为了学习和记忆，后续预计会出一系列的源码解析文章。为了做到能持续更新，尽量将模块拆碎些，以保持较短篇幅。另外，阅历所限，源码理解不免有偏颇指出，欢迎大家一块讨论。
JAXB（Java Architecture for XML Binding) 是一个业界的标准，是一项可以根据XML Schema产生Java类的技术。该过程中，JAXB也提供了将XML实例文档反向生成Java对象树的方法，并能将Java对象树的内容重新写到 XML实例文档。
rllab paper：https://www.groundai.com/project/ray-rllib-a-framework-for-distributed-reinforcement-learning1917/ 很好地扩展到8192个核心。凭借8192个核心，我们在3.7分钟的中位时间内获得6000奖励，这是最佳公布结果的两倍 大规模测试：我们评估RLlib在进化策略（ES），近端政策优化（PPO），和A3C的性能，对建立专门的系统比较 特别为那些算法 [ OPE（2017年），黑塞等人（2017
今晚学习java网络编程，在eclipse中写了两个个java文件，一个发送端UDP_Send2.java，一个接收端UDP_Receive.java。实现发送端键盘录入信息，通过UDP传输方式将数据发送出去，接接收端再接受数据的功能。
http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/20news-19997.tar.gz
首先，大家可以理解为k8s已经解决一切了，我们spark,ray都跑在K8s上。但是，如果我们希望一个spark 是实例多进程跑的时候，我们并不希望是像传统的那种方式，所有的节点都跑在K8s上，而是将executor部分放到yarn cluster. 在我们的架构里，spark driver 是一个应用，我们可以启动多个pod从而获得多个spark driver实例，对外提供负载均衡，roll upgrade/restart 等功能。也就是k8s应该是面向应用的。但是复杂的计算，我们依然希望留给Yarn，尤其是还涉及到数据本地性，然计算和存储放到一起(yarn和HDFS通常是在一起的)，避免k8s和HDFS有大量数据交换。
Jackson 是当前用的比较广泛的，用来序列化和反序列化 json 的 Java 的开源框架。Jackson 社 区相对比较活跃，更新速度也比较快， 从 Github 中的统计来看，Jackson 是最流行的 json 解析器之一 。 Spring MVC 的默认 json 解析器便是 Jackson。 Jackson 优点很多。 Jackson 所依赖的 jar 包较少 ，简单易用。与其他 Java 的 json 的框架 Gson 等相比， Jackson 解析大的 json 文件速度比较快；Jackson 运行时占用内存比较低，性能比较好；Jackson 有灵活的 API，可以很容易进行扩展和定制。
时间序列简单来讲是指一系列在时间轴上有序的数据，而时序预测是根据过去时间点的数值来预测将来时间点上的数值。现实中，时间序列预测除了在电信运营商中的网络质量分析、面向数据中心运营的日志分析、面向高价值设备的预测性维护等多有应用之外，还可用作异常检测的第一步，以帮助在实际值偏离预测值过多时触发警报。
在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy） ，PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。
一、本节要点 1.获取临时素材接口 请求方式：GET（HTTPS） 请求地址：https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/media/get?access_token=AC
要完整的支持深度学习，需要一个很长的 Pipeline，通常我们的工作起步于标注平台, 尽管Byzer 也可以作为标注平台的上游，比如对图片和视频做一个统一的处理（诸如缩放成统一大小等），然后再放到标注平台里。
选自BAIR Blog 机器之心编译 参与：李泽南、刘晓坤 不久之前，机器之心推荐了一篇论文，介绍 UC Berkeley 研究员发布的分布式系统 Ray（参见：学界 | Michael Jodan 等人提出新型分布式框架 Ray：实时动态学习的开端》。开发者称，Ray 专门为人工智能应用设计，通过这款框架，运行于笔记本电脑上的原型算法仅需加入数行代码就可以转化为高效的分布式计算应用。近日，该框架已被开源。在本文中，伯克利官方 AI 博客对开源框架 Ray 做了详细介绍。 GitHub 链接：https:/
分发深度学习模型训练已经成为何时进行训练的问题，而不是如果这样做。最先进的ML模型（例如BERT）具有数亿个参数，而在一台机器上训练这些大型网络将花费数天甚至数周的时间。
创建一条射线Ray需要指明射线的起点（origin）和射线的方向（direction）。这两个参数也是Ray的成员变量。注意，射线的方向在设置时如果未单位化，Unity 3D会自动进行单位归一化处理。射线Ray的构造函数为 ：
Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。今天我们就来讲讲列表。
MQ（Message Quene）：翻译为消息队列，通过典型的生产者和消费者模型，生产者不断向消息队列中生产消息，消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的，而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入，轻松的实现系统间的解耦。别名为消息中间件通过利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。
刚刚在Pandas上为十几KB的数据做好了测试写好了处理脚本，上百TB的同类大型数据集摆到了面前。这时候，你可能面临着一个两难的选择： 继续用Pandas？可能会相当慢，上百TB数据不是它的菜。 (ಥ
AABB Tree 官方文档链接：CGAL 5.5 - 3D Fast Intersection and Distance Computation (AABB Tree): User Manual
选自UC Berkeley Rise Lab 作者：Devin Petersohn 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文中，来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray，使用这款工具，无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas，遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接：https://github.com/ray-pro
简介：在大数据以PB增长的时代，保证数据高可用的同时，确保数据安全已经成为企业IT领导者及数据管理人员所急迫需解决的问题，Veritas深入地了解用户的各种存储需求，从而实现了简单、高效、可扩展、高敏捷、高洞察力的全线存储备份容灾解决方案。而为保证产品的高度兼容性，为此Veritas不断提升与精进，从而汇集了得天独厚的优势，实现了统一的混合云平台管理、成熟的企业级数据可伸缩性、超乎想象的即时数据恢复与自动复制、全索引直观数据检索等等，为几乎所有的企业数据环境提供了端到端的数据可用性解决方案。下面我们就Veritas数据存储安全解决方案来进行探讨与学习。
最近我在RC聊天系统浏览关于 JavaScript 的一些讨论时，注意到了Kate Ray的一个问题：
SOL币作为Solana安全设计的一部分，所有费用都将在SOL币中支付并被烧掉，从而减少总供应量，这种通货紧缩的SOL币机制激励了更多的代币持有者参股，从而提高了网络安全性，也让SOL币投资价值展现在大家面前，因此有不少投资者都想购买SOL币。除了可以直接在交易所购买之外，大家还可以通过挖矿获取SOL币，只不过这项操作比较复杂，新手投资者还不清楚SOL币怎么挖矿？下面C18快讯小编就给大家全面介绍一下SOL币挖矿教程。 SOL币挖矿教程全面介绍 我们这里将挖矿分为以下几个步骤： 注册Solana钱包、充值S
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
