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LeCun力荐:Facebook推出十亿参数超

在BERT等先进架构中插入一个“器”层,能极提升网络和性能,同时保持计算成本基本不变。实验表明,采用新模型的12层网络性能即与24层BERT-large模型的性能相当,运行时间减少一半。 Facebook AI又出新作,在神经网络中加入一个结构化器层,极扩充了网络和参数数,性能提升明显,但计算成本基本保持不变,尤其适合NLP任务。 本文介绍了一种可以轻松集成到神经网络中的结构化器。该器在设计上非常,架构的显著增加,参数数可达十亿个,而增加的计算成本基本上可忽略不计。 该层显著增加了整个系统的,而增加的计算成本可以忽略不计。与基于键值器的现有模型(图1)不同,本文将“键”定义为两个子键的串联。 总结 论文介绍了一个内层,它允许以几乎可以忽略不计的计算开销幅提高神经网络的。 该层的效率依赖于两个关键因素:将key分解为产品集,以及对内值的稀疏读/写访问。

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操作系统复习——第十二章 器结构

12.6 交换空间管理 12.7 RAID结构(磁盘冗余阵列) 一个系统拥有了磁盘,它就有机会改善数据读写速度(因为磁盘操作可并行进行)。 为此,绝多数磁盘在格式化时为每个柱面都留了少的备用块,还保留了一个备用柱面。当坏块需要重新映射时,控制器就尽可能使用同一柱面的备用扇区。 12.1 器结构简介 11.1.1磁盘 读写头“飞行”于每个磁盘片的表面之上。磁头与磁臂(disk arm)相连,磁臂能将所有磁头作为一个整体而一起移动。 常用磁盘驱动器的是按GB来计算的。 当磁盘在使用时,驱动器马达会高速旋转磁盘。多数驱动器每秒可转60~200圈。磁盘速度有两部分。 事实上,执行这种转换并不易,这有两个理由。第一,绝多数磁盘都有一些缺陷扇区,因此映射必须用磁盘上的其他空闲扇区来替代这些缺陷扇区。第二,对有些磁盘,每个磁道的扇区数并不是常

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    如何扩单台服务器的

    写在前面 最近收到监控系统的报警,一看是服务器的磁盘的超出了阈值。此时第一时间想到的就是要给服务器扩了,说到服务器扩,其实没有小伙伴们想的那么复杂。 简单点来说,服务器扩可以分为两种:一种是增加服务器的数;另一种是增加单台服务器的。今天,我们就来说说如何增加单台服务器的。 https://github.com/sunshinelyz/technology-binghe https://gitee.com/binghe001/technology-binghe 服务器扩 ,+200M 就是小为200M ;当然您也可以根据p提示的单位cylinder的小来算,然后来指定 End的数值。 如果您想添加一个10G左右小的分区,请输入 +10000M ; Command (m for help): w //最后输入w回车保

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    Mysql 数据问题

    我们说 Mysql 单表适合的最数据,自然不是说能够的最数据,如果是说能够的最,那么,如果你使用自增 ID,最就可以 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 影响 Mysql 单表的最优最的一个重要因素其实是索引。 我们知道 Mysql 的主要引擎 InnoDB 采用 B+树结构索引。 因此计算16KB/(8B+8B)=1K 16KB 可以 1K 个节点,3 次磁盘访问(即 B+树 3 的深度)可以 1K _ 1K _ 1K 即 10 亿数据。 这样数据将更小。 拆分 分而治之——没有什么问题不能通过拆分一次来解决,不行就拆多次。 Mysql 单表的数据有限。一个解决数据的办法就是分库分表。 「垂直拆分」的最特点就是规则简单,实施也更为方便,尤其适合各业务之间的耦合度非常低,相互影响很小,业务逻辑非常清晰的系统。在这种系统中,可以很易做到将不同业务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。

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    ceph分布式-集群评估

    测试吞吐时,建议将bs设置为一个较的值,如本示例中的1024k。 -size=1G 表示测试文件小为1G。 -numjobs=1 表示测试线程数为1。 集群能力评估 参考: 由于Ceph结构不同于物理硬件,所以影响其IOPS的因素主要有网络、副本数、日志、OSD(硬盘)数、OSD服务器数、OSD IOPS等。 按照平均值计算) 副本数 = 1~3 (按照读写计算) 根据公式估算测试集群rbdbench(36个osd) iops: 4M块小:IOPS = (68+46)/2 * 36 / 3 = (最小值 :684 ~ 最高值:2052) 4k块小: IOPS = (707+2730)/2 * 36 / 3 = (最小值:61866 ~ 最高值:20622) 4.2 吞吐估算 参考上述公式,结合测试报告 ) 根据公式估算测试集群rbdbench(36个osd) 吞吐: 4M块小:IOPS = (377+224)/2 * 36 / 3 =(最小值: 3606MB/s ~ 最高值:10818MB/s

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    如何自动扩展K8S

    Portworx技术视频系列:通过PX-AutoPilot自动扩展 视频内 欢迎来到Portworx技术系列视频,我是Ryan Wallner。今天我们来介绍一下管理。 应用会使用PVCs,后续可能有更多的应用,数据库,服务会运行在K8S上,当它们开始使用的时候,假设它们使用了150G的空间。这是所有的一半。我们如何来管理这些?如何触发动作呢? 还有其他配置方式,主要的配置方式就是规则、动作、和方式,当池增长到了60%,Prometheus会探测到,Autopilot就会触发规则,来进行相应的动作,这里动作就是增加,增加磁盘会增加 这样我们的使用率就不再是60%了,Portworx增加总后,它就会低于60%,这个规则仍然是有效的,因为后续可能会进一步需要。 ​​​​​​​ 上面我们介绍了Autopilot,自动增加磁盘,以及,希望对您有用,谢谢!

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    云原生详解:与 K8s

    本文为该系列文章的第二篇,会对的相关概念进行讲述,欢迎家在留言区参与讨论。 Docker 器服务之所以如此流行,一优势即来自于运行器时器镜像的组织形式。 storage:定义此 PVC 对象期望提供的,同样此处的数据小也只是编排声明的值,具体要看底层服务类型。 PVC 的需求才能被绑定。 PVC 对的需求和 Provision 出来的 PV 一致,实现规划最优。

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    云硬盘系统管理实践

    售罄问题对公有云口碑影响很,影响用户体验的同时甚至会造成用户的流失。本文主要对管理相关问题进行总结和分析,同时介绍云硬盘系统管理实践方案。 交付过程中的环节需要人工介入和操作,资源交付自动化程度较低会导致单Set交付时间可能超过几十分钟,并且交付并发度基本为串行。 系统感知滞后,监控力度过粗 通过对售罄问题的分析,我们发现部分售罄问题往往是因为短时间的突发购买击穿库导致。 除了关注盘整体情况和短期的异常外,我们还对TOP20用户进行了定制化监控分析,重点关注VIP的用户行为和使用情况,主动发现问题来提升服务专业度和口碑。 后端会定期对Set的装箱和使用情况进行分析,将规格的云盘打散分布;同时会综合各个Set的底层使用率,自动发起盘迁移和均衡操作。

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    基于清单分析对象使用

    不同于文件系统,对象是一个扁平的架构,在海数据的场景下统计某个目录(对象前缀)下所有文件的小是一个非常难的操作,只能列出该目录下所有文件,然后将所有文件小相加的方式获取总小。 根据客户的实际反馈,在文件数目非常的情况下,这种方式不是特别友好,耗时非常久,还需要长期占有主机端资源做list object以及统计操作。 如果对于统计的时效性要求不高,可以采用清单的方式。COS支持每天生成一次清单,清单中包含了桶中所有对象的列表以及每个对象对应的一些信息,包括每个对象的小。 listStorageSize 列出的对象小 filterObjectCount 筛选的对象数 filterStorageSize 筛选的对象小 Key 桶中的对象文件名称。 时间戳,包含生成清单报告时开始扫描桶的日期与时间。 清单文件的格式与架构。 目标桶中清单报告的对象键,小及 md5Checksum。

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    器遇见

    器本身并不提供持久化的解决方案。器内部的任何内,在器被销毁以后,数据将自动消失,例如网站页面、配置文件、数据库和数据应用等。 可以用四句话来诠释,首先它专门为支持器而设计;其次它能够满足应用的扩展以及性能需求;第三它与器管理系统深度整合;最后它支持系统的并行访问。 企业级的五特性 既然是的基本功能诸如可靠性、可用性等自不用说。 以前一个型企业可能总共几百个虚拟机,器化后会演变成上千个器实例,这就要求在海并行任务下的性能能够持续保障业务需求。 否应该具备什么 纵观目前业界发展,成熟的方案还在探索的过程中。加之用户的需求,所以越来越多的产品在市场上涌现。

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    库原理

    Content Repository 内库就是本地所有FlowFiles内的地方,通常是三个库中最的。该库利用不变性和写时复制来最提升读写速度和保证线程安全性。 Content Repo的核心设计是将FlowFile的内在磁盘上,并仅在需要时才将其读入JVM内。这使NiFi可以处理小的对象,而无需生产者和消费者处理器将完整的对象保在内中。 因此,在不损害内的情况下,非常易执行诸如拆分,聚合和转换非常的对象之类的操作。 要访问内,内库会使用Resource Claims的属性向下钻取到磁盘上的特定文件,然后在从文件流式传输内之前寻找资源声明指定的偏移。 通过利用磁盘上的单个文件来保许多FlowFiles的内,NiFi能够提供更好的吞吐,通常接近磁盘所提供的最数据速率。

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    、对象、文件的最佳方式应该是什么?

    如果您看过Kubernetes社区的支持列表,会发现里面有众多的实现,但我们可以分为如下的三类: 纵然有如此多的列表,又有如此多的分类,到底哪种应该成为的最佳选择呢,我们从器应用的类型来逐步分析 暂且不说Oracle, SQL Server等型数据库,因为即使技术能够满足,客户能否接受还需要时间考,对于MySQL以及其它同类型中间件而言,从我们实际测试的效果看,YRCloudFile文件系统支持 二是新兴的应用,如AI , 数据分析等,典型的场景就是海的非结构数据分析和处理。在这些场景下,文件数可达到几十亿规模,块的能力将变得有局限。 相较于其它传统的云原生或分布式文件,YRCloudFile在海小文件的支持上,都具有优势。对于新兴的AI等场景可以做到很好的支持。 当前的应用一方面带来庞的数据,而另一方面,并非所有的数据都是作为应用的热数据随时需要访问。

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    iOS 轻

    NSUserDefaults简介 在Android和ios都提供了本地轻级数据,底层实现都是基于key-value的方式。 比如说我们要 用户名(NSString):userName 密码(NSNumber):userPassword 用户信息(NSDictionary):userInfo 那么我们可以定义如下: NSString @"sex":@"male" }; BOOL isOn=YES; 接着我们使用NSUserDefaults开始对资料进行 forKey:@"info"]; [[NSUserDefaults standardUserDefaults] setBool:isOn forKey:@"isOn"]; //调用synchronize initWithDictionary: [[NSUserDefaults standardUserDefaults]dictionaryRepresentation]]; NSUserDefaults只能一些简单的数据类型

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    Redis–各个数据类型最

    这是因为Mysql的utf8字符集是3字节的,而emoji是4字节,这样整个昵称就无法了。 现在介绍在PHP开发中涉及到emoji表情的三种处理方法: 1)使用utf8mb4字符集 如果你的mysql版本>=5.5.3,你可直接将utf8直接升级为utf8mb4字符集 这种4字节的utf8编码可完美兼旧的 3字节utf8字符集,并且可以直接emoji表情,是最好的解决方案 至于字节增带来的性能损耗,我看过一些评测,几乎是可以忽略不计的 2)使用base64编码 如果你因为某些原因无法使用utf8mb4 如果你需要显示emoji,就得准备一堆emoji图片并使用第三方前端类库才行。 emoji表情是个麻烦的东西,即使你能,也不一定能完美显示,所以我们可以将它过滤掉。 因为Mysql的utf8字符集是3字节的,而emoji是4字节,数据库还是不能保。 综合考虑所以最后选择base64编码。这个方法比较简单,对于Emoji表情和颜文字也都兼

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    器化RDS|计算分离 or 本地

    : ●引入分布式, 架构复杂度加. 但是, 需要依赖数据库自有方案实现数据零丢失 以 MySQL 为例 还会引入类似问题, ●物理受限于单机; ●调度更复杂, 选定数据库实例的类型(比如 SSD )后, 一旦该实例发生”failover MariaDB Galera Cluster (简称 MGC) 和 Percona Xtradb Cluster (简称 PXC) 为避免”split-brain”问题, 需要至少三节点组成集群, 对计算资源和资源的要求至少增加 关于 MGR 和 Vitess 网上已有介绍, 这里不再赘述. 性能只是选型需要考的一部分, 要使用到生产环境或者产品化, 实际要考的因素更多 : ●运维 : 部署, 备份 ●弹性 : 计算, 集群扩 ●高可用 : 比如 “failover” 的细微差别对业务的影响

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    器化RDS|计算分离 or 本地

    从部分用户的上下文来看,在如下客观缺点: 引入分布式,架构复杂度加。一旦涉及到分布式的问题,DBA 无法闭环解决。 以 MySQL 为例 还会引入类似问题: 物理受限于单机; 调度更复杂,选定数据库实例的类型(比如 SSD)后,一旦该实例发生“failover”,只能调度到拥有 SSD 的物理节点,这导致调度器需要对物理节点 为避免“split-brain”问题,需要至少三节点组成集群,对计算资源和资源的要求至少增加2倍,会进一步降低资源的部署密度。 关于 MGR 和 Vitess 网上已有介绍,这里不再赘述。 性能对比 ? 性能只是选型需要考的一部分,要使用到生产环境或者产品化,实际要考的因素更多: 运维:部署、备份 弹性:计算,集群扩 高可用:比如 “failover” 的细微差别对业务的影响 错:比如网络对集群的影响

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      腾讯云归档存储(Cloud Archive Storage, CAS)是面向企业和个人开发者提供的低成本、高可靠且易于管理的云端离线存储服务,适用于海量、非结构化数据长时间备份,实现数据的容灾和c。归档存储采用分布式云端存储,您可以通过 RESTful API 对存储的数据进行访问。归档存储易于管理,您无需关心硬件维护及容量扩展;按实际使用量付费,为您节省额外成本。

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