---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】果蝇幼虫大脑连接组有了,重建人类大脑还远远远远远...... 虽说现代的深度学习早已脱离对「生物神经网络」的模仿,但了解生物大脑的运行机制,对于神经网络模型的未来发展仍然很有帮助。 大脑回路的结构方式影响着大脑的计算能力,但到目前为止,除了在一些非常简单的生物体中,仍然还没有看到任何大脑的具体结构。 去年11月,来自剑桥大学、约翰霍普金斯大学、珍利亚研究园区等多家顶尖机构的研究人员在Biorxiv上传了一篇论文,经过十余年的艰苦研究,首次完
对于数据科学或机器学习研究者而言,当解决任何机器学习问题时,可能面临的最大问题之一就是训练数据不平衡的问题。本文将尝试使用图像分类问题来揭示训练数据中不平衡类别的奥秘。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】人类的记忆形成机制一直是一个谜。最近有生物学家通过观察斑马鱼透明大脑的方式观测到恐惧记忆的形成,跟传统的模型认知完全相反!与此同时,有学者表示论文的实验方法并不严谨。 俗话说,一朝被蛇咬,十年怕井绳。 每个人的内心里都记忆着曾经让自己恐惧的事物,在往后的日子里,一旦碰到类似的事物或事件就会十分害怕。 比如喝粥的时候,从天而降一只蜘蛛,那可能每次靠近粥的时候,都会想到一些不愉快的回忆。 但这种记忆形成的机制,以及为什么会产生类似的恐惧情绪,仍然没有
近几年,人工智能已经走进了各个领域,以帮助人类更好的进行研究。近日《纽约时报》报道称,机器学习为海洋“巨头”座头鲸的科学研究提供了很大帮助。
当从一个单体系统转向微服务架构(microservice architecture, MSA)时,处理分布式系统带来的复杂性是一个挑战。事务处理是其中的首要核心问题。在一个 Web 应用程序中使用本地事务完成的典型数据库事务,现在是一个复杂的分布式事务问题。在本文中,我们将讨论造成这种情况的原因、可能的解决方案以及使用 MSA 开发安全事务性软件系统的最佳实践。
Kafka 是目前主流的分布式消息引擎及流处理平台,经常用做企业的消息总线、实时数据管道,本文挑选了 Kafka 的几个核心话题,帮助大家快速掌握 Kafka,包括:
我们要知道,无论技术如何发展,要想保证系统的高可用,其核心最本质的方法就是 “冗余”。冗余,就是为我们的系统多创建几个副本,来增加系统的可靠性和容错性。
Beam 是一个函数即服务平台,允许开发人员快速在云上运行他们的 AI 应用程序。用户主要在我们的平台上运行 AI 和数据工作负载,我们目前在我们的 Python SDK 中暴露了两种自动缩放策略。
本文将向您展示如何在GPT的指导下,使用Java客户端与Elasticsearch集群进行性能优化和可扩展性改进。
选自 orenleung.super.site 作者:Oren 机器之心编译 编辑:rome rome OpenAI 推出的 ChatGPT 到底是不是 1750 亿参数的等价大模型呢?这篇文章或许能带给你答案。 ChatGPT 的火热持续到了今天,围绕它的爆点新闻和技术解读不断涌现。关于其参数量,有一种普遍的假设认为,ChatGPT 的参数量与 GPT-3 论文中介绍的 1750 亿参数模型相同。但是,深耕于大语言模型领域工作的人很清楚这不是真的。通过对 A100 GPU 的内存带宽分析,就会发现 Cha
俗话说,“熬夜一宿,魂都要丢”,俗话又说“中午不睡,下午崩溃”,睡觉对我们人甚至其他动物来说都是至关重要的。如果每天24个小时,8个小时用来睡觉,这么算下来人的一生1/3的时间都在睡眠中度过了。然而,我们每天身处快节奏的忙碌生活之下,为什么还要“浪费”很多时间用来睡觉呢?对于这个问题,研究者进行了不断的探索。近日,发表在《Nature Communications》杂志上的一项研究中,以色列巴伊兰大学的研究员发现睡眠可以增强单一神经元的染色体活力从而减少累积的DNA损伤,揭示了睡眠是怎样影响大脑单个神经元正常运作的。接下来,就让小编带领大家一起简单地回顾一下这篇文章。
master的一个主要角色是决定分配哪些分片给哪些节点,以及何时在节点之间移动分片以重新平衡集群。
TL;DR: 在创建Kubernetes集群时,您可能首先要问的一个问题是:“我应该使用哪种类型的工作节点,以及应该有多少个?”
经历了 18 个月有挑战的工作后,我们运行第一个真正的可伸缩的 Serverless SQL Database。它现在可以使用了,而且免费。继续读下去,去了解 CockroachDB Serverless 由内到外的工作,以及我们为什么可以免费,而且不是在有限的时间内免费,而是永远免费。这里需要一些重要的和令人着急的工程才能实现。我想你会喜欢听听他的实现。
导读:本文从高可用视角来重新审视数据一致性问题,讨论如何在可用性和一致性上取得相对的平衡。
Redis 现在应该是各大厂标配了,不过可能很多人只懂得怎么用,但对其原理不甚了解,今天我们就用图解的形式来深入了解 Redis 高性能,高可用的秘密
摘要:Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎,允许用户以近乎实时的方式存储,搜索和分析数据。虽然Elasticsearch专为快速查询而设计,但其性能在很大程度上取决于用于应用程序的场景,索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速率。这篇文章概述了挑战和调优过程,以及Pronto团队以战略方式构建应对挑战的工具。它还以各种图形配置展示了进行基准测试的一些结果。以下是正文。 Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎,允许用户以近乎实
Flysta3D属于深圳国家基因库(CNGB)与华大生命科学研究院共同打造的时空组专辑数据库系列,研究团队利用时空组学技术,构建了模式生物果蝇的晚期胚胎和幼虫的3D时空发育图谱,鉴定了发育中果蝇中肠的空间亚区,解析了幼虫精巢细胞命运的转变,揭示了果蝇发育过程中潜在的空间转录因子调控网络。
Elasticsearch处理并发写入和读取请求的能力是其作为高性能搜索和分析引擎的核心特性之一。为了实现这一点,Elasticsearch采用了多种策略和技术,包括分片、副本、事务日志、队列以及多线程处理等。下面将详细解释这些机制如何协同工作以处理高并发请求。
Swift Actors 是Swift 5.5中的新内容,也是WWDC 2021上并发重大变化的一部分。在有 actors 之前,数据竞争是一个常见的意外情况。因此,在我们深入研究具有隔离和非隔离访问的行为体之前,最好先了解什么是数据竞争,并了解当前你如何解决这些问题。
2021年5月17日晚间,Nature Ecology & Evolution以长文(Article)形式在线发表了中外20个大学、研究机构35位学者联合发表的题为“Molecular mechanisms of mutualistic and antagonistic interactions in a plant–pollinator association”的研究成果。该研究以薜荔和薜荔榕小蜂为例,揭示了强制性共生互惠体系中植物与传粉昆虫相互适应的分子机制。
TiDB 是 PingCAP 公司设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 数据库,结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。TiDB 兼容 MySQL,支持无限的水平扩展,具备强一致性和高可用性。TiDB 的目标是为 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 场景提供一站式的解决方案。
一张表包括行(Row)和列(Column)。Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。
可用性指的是系统服务的可用性。一般按全年可用时间除以全年时间来衡量可用性的好坏,平常我们说的 SLA指标就是可用性指标,这里就不展开细说。
在Hadoop集群中提供有主机解除授权和将节点移除集群的操作,正常情况下节点的解除授权不会导致blocks丢失的情况,但是在某些特殊场景中还是会出现小量blocks的丢失,本篇文章主要介绍如何恢复HDFS中节点正常解除授权的丢失数据如何恢复和正常解除授权时可能造成blocks 丢失的原因以及如何规避这些风险
Redis(REmote DIctionary Service)是一个开源的键值对数据库服务器。
蜜蜂作为典型的群居性昆虫具有严格的劳动、繁殖分工,是研究幼虫发育和等级分化的主要模式生物。等级分化是形成蜜蜂社会性的主要原因,其主要特征是基因相同的雌蜂幼虫凭借不同的饮食可发育成工蜂或蜂王(蜂后)。等级分化的机制并不完全清楚,然而有研究表明工蜂和蜂王的不同营养状况改变了DNA甲基化模式,从而调节等级分化。但是,目前仍不清楚可逆的RNA m6A修饰是否调节等级分化。
elasticsearch 是一个近实时的搜索和分析平台,这意味着从索引文档到可搜索文档都会有一段微小的延迟(通常是1s以内)。这种延迟主要是因为 elasticsearch 需要进行数据刷新和索引更新。
CAP定理指出,在异步网络模型中,不存在一个系统可以同时满足上述3个属性。换句话说,分布式系统必须舍弃其中的一个属性。对于需要在分布式条件下运行的系统来说,如何在一致性、可用性和分区容错性中取舍,或者说要弱化哪一个属性,是首先要考虑的问题。
CDSW1.4提供了一个新的模型模块,可以让数据科学家通过REST API的方式来构建,部署和管理模型,从而提供预测。如下图所示,这个功能可以帮助数据科学家实现第四个步骤 - 部署和跟踪模型。
在 TensorFlow 众多功能和工具中,有一个名为 TensorFlow 目标检测 API 的组件。这个库的功能正如它的名字,是用来训练神经网络检测视频帧中目标的能力,比如,一副图像。
Kafka 是一个优秀的分布式消息中间件,许多系统中都会使用到 Kafka 来做消息通信。对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个开发人员必备的技能。
Kafka 客户端可以使用分区器依据消息的key计算分区,如果在发送消息时未指定key,则默认分区器会基于round robin算法为每条消息分配分区;
在本文中,我们将介绍Docker数据卷的概念:它们是什么,它们有用的原因,不同类型的卷,如何使用它们以及何时使用它们。我们还将通过docker命令行工具介绍如何使用Docker卷的一些示例。
本文是Elasticsearch索引优化系列的第三篇,此前已发布第一篇和第二篇。本系列教程主要目的是通过对Elasticsearch配置进行调优来提升索引性能,并降低监控和管理压力。本文翻译自QBox官方博客,版权归原作者Adam Vanderbush所有。
但凡是要开始讲大数据的,都绕不开最初的Google三驾马车:Google File System(GFS), MapReduce,BigTable。
在本文中,我们将讨论简单神经网络背后的数学概念。其主要目的是说明在建立我们自己的人工智能模型时,数学是如何发挥巨大作用的。
在 Elasticsearch 集群中,节点(Node)是最基本的工作单元,每个节点都属于一个集群,并且拥有一个全局唯一的节点 ID 和一个可以自定义的节点名称。Elasticsearch 节点设计支持多种角色,这个是实现集群最重要的前提,节点角色各司其职,也可以任意组合,职责重合。
让我们面对现实吧,你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。
基于ELK搭建的日志平台,前期匆忙建设过程中一些参数和设计未做过多的考虑,上线后就需要不断根据实际情况做调整,而一些调整限于ELK的一些特性,一旦操作不当就会出现丢数据、数据写入异常、数据查不到等情况。
Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎,支持近实时的大数据存储、搜索和分析。它基于Apache Lucene项目,提供全文搜索及能力强大的分布式多用户搜索引擎,同时配备RESTful web接口。它不仅能执行复杂查询,还能高效处理复杂的数据分析。
翻译自 Kubernetes Is Not Psychic: Distributed Stateful Workloads 。
在大多数时候,你是没有足够的图像来训练深度神经网络的,这时你需要从小样本数据快速学习你的模型。
MongoDB允许多个客户端读取和写入相同的数据。为了确保一致性,它使用锁定和其他并发控制措施来防止多个客户端同时修改同一条数据。总之,这些机制保证对单个文档的所有写入完全或根本不发生,并且客户端永远不会看到数据的不一致视图。
通过之前的文章《Kafka分区分配策略》和《Kafka高性能揭秘》,我们了解到:Kafka高吞吐量的原因之一就是通过partition将topic中的消息保存到Kafka集群中不同的broker中。无论是Kafka的producer,还是consumer都可以并发操作topic中的partition,因此partition是Kafka并行度调优的最小单元。
通常情况下,在服务部署的时候,使用 pod 来管理一组相关的服务(一个 pod 中要么部署一个服务,要么部署一组有关系的服务)。如下图是部署了一组有关系的服务的结构图,其中 C 表示容器(container),下面的 pod 里就有很多个容器。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云