对于EasyDSS录像存储的问题是大家咨询比较多的内容，EasyDSS平台内有默认的存储磁盘，当默认存储磁盘空间不足时就需要更改存储磁盘的地址或者对磁盘进行扩容，前文中我们分享过如何将RTMP协议视频直播点播平台...EasyDSS录像文件存储在其他的空闲磁盘内，本文我们讲一下如何在不更换地址的情况下扩容磁盘的大小。...1.首先需要安装一个lvm2的程序 Yum -y install lvm2 2.将磁盘进行分区格式化，并将需要扩容的和被扩容的两个磁盘进行格式化为物理卷 命令：pvcreate /dev/sdc1 /...dev/sdc2 3.创建完成物理卷之后需要创建卷组 命令：vgcreate vg0 /dev/sdc1 /dev/sdc2 4.创建逻辑卷 命令：lvcreate -L 逻辑卷大小(4T) -n...lv0 vg0 5.格式化逻辑卷 命令:mkfs.xfs /dev/vg0/lv0 6.此时就可以看到lv0的这个扩容后的磁盘了，我们将这个磁盘挂载到某一个目录就可以了（永久挂载可以写入fstab）
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。...2020年时，谷歌和珍利亚研究园区的研究人员曾发布过一个果蝇的大脑连接组3D模型，包含25,000个果蝇神经元，这些神经元跨越不同的细胞类型和多个大脑区域，但该模型并不是一个完整的大脑，即便如此，该模型也只是包含一个成年果蝇...还有一些研究小组正在研究脑部更大的动物的连接组，比如昆虫、鱼类、哺乳动物等，不过由于神经元数量太多，主要研究方法是对大脑进行分区后单独研究，会导致无法重建那些跨空间且相互连接的大脑区域。...在果蝇幼虫大脑中观察到的一些结构特征，包括多层shortcuts和显着的嵌套循环，都能够在最先进的人工神经网络中发现，或许可以弥补当前网络在深度、处理任务泛化上的问题，这些特征也可以增加大脑的计算能力，...克服神经元数量的生理限制。
研究人员经常在覆盖哺乳动物大脑顶部的皮层和底部的海马体中研究记忆。但对更深层的结构，如杏仁核（amygdala），即大脑的恐惧调节中心的研究却不多。...实验中，斑马鱼幼虫学会了每当看到灯光时就试图游开。幼虫的头被固定住，但它们的尾巴可以自由摆动，可以作为学习行为的一个指标。...以前的研究表明，记忆可以通过增加和删除突触形成，但这种实时和大规模的大脑可视化实验表明，这种记忆形成的方式可能比研究人员意识到的要重要得多。...Fraser说，在学习发音时，你可能不想把突触从你的大脑中拉出来，然后增加新的突触。...他们希望这个模型最终能帮助他们研究引发创伤后应激障碍的记忆中所涉及的机制，而且它甚至可能导致缓和这种状况的潜在策略。
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。...在微软 Azure 平台上，一个节点上可以分配 A100 的最大数量是 8。这意味着每个模型实例的最大张量并行度是 8。...这意味着在 batchsize=1 的情况下（受内存带宽限制），前向传递最大的理论速度将达到 91 次 / 秒。同时，大部分时间都花在加载权重上，而不是计算矩阵乘法。...因此可以得出结论，OpenAI 用于推理的 ChatGPT 模型绝对不是等价于 1750 亿参数的稠密模型。 常见问题问答 1、为什么预测 ChatGPT 推理模型的参数量而不是训练模型的参数量？...许多昆虫都有一种幼虫形态，其在从环境中提取能量和营养方面进行了优化，而完全不同的成体形态则在旅行和繁殖的非常不同的要求方面进行了优化。
在一个分类问题中，当你想要预测一个或多个类中的样本数量极少时，可能会遇到数据中类不平衡的问题，即部分类的样本数量远远大于其它类中的样本数量。...过采样（Oversampling）：对于不平衡类（样本数少的类），随机地增加观测样本的数量，这些观测样本只是现有样本的副本，虽然增加了样本的数量，但过采样可能导致训练数据过拟合。...问题：在kaggle上选择了“驼背鲸识别挑战”任务，期望解决不平衡类别的挑战（理想情况下，所分类的鲸鱼数量少于未分类的鲸类）。...这也会产生一个问题，即如何在训练和验证样本之间创建一个分界线，理想情况下希望每个类都在训练样本和验证样本中都有表示。 接下来应该做什么？...（频率小于10）都进行如下处理： 将每张图像的增强副本保存为R / B＆G ； 保存每张图像的增强副本； 保存每张图像未锐化的增强副本； 在上面的代码中可以看到，使用pillow库来严格执行此练习
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 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。...实验方法概述 研究人员采用高分辨率的双光子或共聚焦显微镜观察斑马鱼活幼虫清醒和睡眠时神经元内的染色体动态变化。...为了能够观察到斑马鱼中染色体的动态变化，一种端粒标记物EGFP-Terfa被表达在斑马鱼幼虫的神经元中。图1表示EGFP-Terfa表达后的斑马鱼成像结果。...研究结果如图3所示，图3b、c表示斑马鱼白天和夜晚DSBs的数量，可以看到与白天相比，夜晚的DSBs数量大幅降低（图中红色表示DSBs）；图3d表示一天24小时不同时间段的DSBs数量（用γH2AX标志物表示...最后，作者用一个很形象的图（图4）来阐释斑马鱼处于清醒（白天）和睡眠（夜晚）两种状态时神经元的活动特性，即白天清醒状态神经元的染色体活力降低，伴随着DSBs数量增加，而夜晚睡眠状态神经元染色体活力增加，
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。...二、使用Java客户端进行性能优化调整索引设置：编写Java代码，使用客户端实例修改索引的分片数量、副本数量等参数。...优化查询语句：编写Java代码，使用客户端实例编写高效的查询语句，减少不必要的资源消耗。三、理解Elasticsearch可扩展性原则水平扩展：了解如何通过增加节点数量来提高集群的处理能力。...四、使用Java客户端进行可扩展性改进动态调整分片和副本：编写Java代码，使用客户端实例动态调整索引的分片数量和副本数量，以适应不断变化的业务需求。...案例：使用Java客户端为大规模日志分析系统优化性能和可扩展性设计日志数据模型：包括日志级别、时间戳、消息内容等信息。创建日志索引和映射：编写Java代码，使用客户端实例创建日志索引并定义映射。
同时，Elasticsearch 也会自动处理副本的创建和同步等工作，无需用户手动干预。 分片的数量在创建索引时设定，并且主分片的数量在索引创建后不能更改。...副本分片的数量可以在索引创建后动态更改。 分片可以分布在集群中的任何节点上，Elasticsearch 会自动处理分片的分布和负载均衡。...Elasticsearch 会将副本分布在不存储对应主分片的节点上，以提供数据冗余。如果后续增加了节点或者增加了副本数量，Elasticsearch 也会自动重新分布副本。...主副本：创建索引时生成的原始副本，负责处理写操作（如：增、删、改）。 从副本：主副本的复制品，可以处理读操作（如：查询和聚合）。 副本分配：在创建索引时，可以指定副本的数量。...通过这种方式，Elasticsearch 能够在节点故障或数据丢失的情况下，快速恢复数据，保证服务的可用性。
提高该值会趋向于增加平衡群集中所有节点上的分片数量。...它还可以设置为绝对字节值（如500MB），以防止 Elasticsearch 在可用空间少于指定数量时分配分片。此设置对新创建索引的主分片没有影响，特别是对以前从未分配过的任何分片。...现在，如果我们在node.attr.zone设置为zone1的情况下启动 2 个节点，并创建一个包含 5 个分片和 1 个副本的索引。将创建索引，但只分配 5 个主分片（没有副本）。..._ip" : "10.0.0.1" } } ' 只有在不破坏另一个路由约束（例如从不将主分片和副本分片分配到同一节点）的情况下，才可以重新定位分片。...如果集群已经超过了限制，由于节点成员身份或设置的更改，所有创建或打开索引的操作都将发出警告，直到限制按下面所述增加，或者「关闭」或「删除」某些索引以使分片数量低于限制。
如果一个查询条件不包含所有分桶列的等值条件，那么该查询会触发所有分桶同时扫描，这样查询的吞吐会增加，单个查询的延迟随之降低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。...一个表的 Tablet 数量，在不考虑扩容的情况下，推荐略多于整个集群的磁盘数量。 单个 Tablet 的数据量理论上没有上下界，但建议在 1G - 10G 的范围内。...如果 Bucket 的数量只设置为 3 或更小，那么后期即使再增加机器，也不能提高并发度。 举一些例子：假设在有10台BE，每台BE一块磁盘的情况下。...在建表语句中，所有 Partition 中的 Tablet 副本数量统一指定。而在增加新分区时，可以单独指定新分区中 Tablet 的副本数量。 副本数量可以在运行时修改。强烈建议保持奇数。...所以，即使在同一台物理机上部署了 3 个或更多 BE 实例，如果这些 BE 的 IP 相同，则依然只能设置副本数为 1。 对于一些小，并且更新不频繁的维度表，可以考虑设置更多的副本数。
分片的数量在创建索引时设定，之后不可更改。副本是分片的拷贝，用于提高数据可用性和查询性能。副本分片可以在运行时动态增加或减少。...一个分片可以有多个副本，以防止数据丢失和避免数据丢失后服务不可用。可以在创建索引时为每个索引定义分片和副本的数量。创建索引后，还可以随时动态更改副本的数量。...通常，建议设置至少一个副本，以确保 elasticsearch 集群的可用性。如果需要更高的可靠性和容错能力，则可以增加副本数量。然而，增加副本数量会增加索引的存储和网络带宽开销。...每个分片存储索引的一部分数据，而每个副本存储与其对应的分片完全相同的数据。数量限制不同：分片的数量可以在索引创建时进行设置，但副本的数量可以在任何时候进行更改。...默认情况下，每个索引具有一个主分片和一个副本分片，但可以根据需要增加更多的分片和副本。数据分发方式不同：分片和副本的数据分发方式不同。分片通过分布在不同节点上的多个分片来分发数据。
谷歌工程师利用带注释数据（其中鲸鱼歌声和其他噪音已被识别出来）在十小时内训练出一个神经网络来探测鲸鱼的歌声，这个网络基于一个用于识别油管视频中声音的模型。...除此之外，谷歌也使用了类似的算法来帮助加拿大渔业和海洋部实时监测濒临灭绝的南方常住虎鲸（Orca）的数量，该种群已减少到了大约70只。...随着动物迁徙、温度升高和洋流变化，科学家可得的大量数据不再准确，因此如何进行种群数量管理亟待解决。 濒临灭绝的北大西洋右鲸的种群数量已减少到约400只，更先进的监测技术可以帮助它们。...通过卫星、声纳、雷达、人类目击及洋流等数据，他们正在训练一种机器学习算法，以建立预测鲸鱼所在地的概率模型。...机器学习正在帮助追踪巨型幼虫，该幼虫的黏液室会捕集二氧化碳，并将其发送到海底。至少在这种情况下，动物观察和化学观察的应用有所重叠——追踪巨型幼虫。
单纯的数据并行仍然需要模型符合单个GPU的内存要求，如果你利用多个GPU进行计算，那代价就是存储许多重复的参数副本。...有一些策略可以增加你的GPU可用的有效RAM，比如在两次使用之间将参数暂时卸载到CPU内存。 当每个数据并行worker更新其参数副本时，他们需要协调以确保每个worker继续拥有类似的参数。...模型被分割的worker的数量通常被称为pipeline深度。...这样就可以在不增加计算成本的情况下增加参数量。 每组权重被称为一个「专家」，训练目标是希望网络能够学会将专门的计算和技能分配给每个专家。...不同的专家可以托管在不同的GPU上，为扩大模型使用的GPU数量提供了一个明确的方法。
Kubernetes 不是通灵的 Kubernetes 本质上是一个生成和编排可互换副本的引擎。这根本不适用于像事物一样的有状态的工作负载，它具有独特的状态，如写入。...这意味着要在预先为您做更多工作加上持续维护或增加支出和复杂性（以及持续维护）之间做出选择。无论哪种方式，都会增加更多的复杂性。应用程序架构师要做什么？...这些节点能够在不产生冲突的情况下接收和协调它们之间的读写请求，从而确保 ACID-complaint 分布式事务。 在真正的分布式 SQL 数据库中，所有节点都将被编程为就数据状态达成一致。...RAFT 之所以有效，是因为它确保在执行这些更改之前，一定数量的副本就任何更改达成一致。例如，如果您的体系结构集群到三个节点，则需要三个节点的法定人数来保证数据的准确性。...在这种情况下，“高效”是什么样子的？它应该具有快速批量数据加载和摄取、定期垃圾收集系统以减少磁盘上数据大小等功能，以及利用 SQL 标准中的关键功能（如跟踪历史数据）的能力。
Elasticsearch的线程池模型是处理并发请求的关键组件。它使用多个线程池来分别处理不同类型的请求，如索引请求、搜索请求等。每个线程池都有自己的一组线程，用于处理相应类型的请求。...04 优化并发处理 为了进一步提高并发处理能力，可以采取以下一些优化措施： 合理配置分片和副本数量：根据集群的规模和负载情况，合理配置分片和副本的数量。...过多的分片和副本会增加集群的负载和复杂性，而过少则可能导致性能瓶颈。 调整线程池设置：根据应用程序的需求，调整线程池的大小和类型。...配置和API示例： 配置分片和副本数量 在创建索引时，可以通过设置shards和replicas参数来指定分片和副本的数量。...在集群层面，合理配置分片和副本数量，调整线程池设置以及监控和调优集群性能都是至关重要的。
对于主 Redis 部署上发生的每个操作，此偏移量都会增加。 更明确地说，当 Redis 副本实例仅落后于主实例几个偏移量时，它会从主实例接收剩余的命令，然后在其数据集上重放，直到同步完成。...如果两个实例无法就复制 ID 达成一致，或者主实例不知道偏移量，则副本将请求全量同步。这时主实例会创建一个新的 RDB 快照并将其发送到副本。...如果足够多的分片同意 M1 没有响应，他们可以决定将 M1 的副本 S1 提升为主节点以保持集群健康。触发此操作所需的节点数量是可配置的，并且必须正确执行此操作。...在我看来，Redis 最酷的部分是它如何利用 forking 和写时复制来高效地促进数据持久化。 Forking 是操作系统通过创建自身副本来创建新进程的一种方式。...Redis 是一个分配了大量内存的进程，那么它如何在不耗尽内存的情况下进行复制呢？ 当你 fork 一个进程时，父进程和子进程共享内存，并且在该子进程中 Redis 开始快照（Redis）进程。
作者 | 王小波 编辑 | 李忠良 降本增效一直是研发团队追求的目标之一，面对不断上涨的数据量，研发侧开始思考如何在不降低用户体验的情况下进行成本压减，冷热数据分离的架构思想引起了我们的注意。...近几年来，随着酷家乐的高速发展，每年用户创建的方案数量都在快速增长，单方案的复杂度也在不断提升，但在产品层面，除了回收站功能，暂时没有增加更多的方案生命周期管理能力。...降本增效一直是研发团队追求的目标之一，面对不断上涨的数据量，研发侧开始思考如何在不降低用户体验的情况下进行成本压减，冷热数据分离的架构思想引起了我们的注意。...这种方式由于单个模型的复杂度不一，单 Packet 内含有的模型数量不好估计，容易导致部分 Packet 仍然很大，且无法实现修改一个模型时，只修改一部分数据的目的，需要覆写较多的无效数据，最终灰度一段时间后暂停...是否考虑做数据的深度压缩 可以考虑，冷方案获取频率较低，在不损失较多解压缩性能的情况下，可以考虑更高压缩比的算法，如 ZSTD。
But，做复制过程中是否能保证副本之间的一致性？也就是在保证数据不丢的前提下，还要保证数据不错。保证数据不丢不错只是一项最基本的要求，还有更多令人头疼的问题等待解决： 能否支持跨数据中心的容灾？...接下来我们面临一件更难的事情：如何保证单机失效的情况下，数据不丢失，不出错？...当业务的写入冲突不严重的情况下，这种模型性能会很好，比如随机更新表中某一行的数据，并且表很大。...其他 到这里，我们已经了解了 TiKV 的基本概念和一些细节，理解了这个分布式带事务的 KV 引擎的分层结构以及如何实现多副本容错。下一节会介绍如何在 KV 的存储模型之上，构建 SQL 层。...TiDB 技术内幕 - 计算篇 关系模型到 Key-Value 模型的映射 在这我们将关系模型简单理解为 Table 和 SQL 语句，那么问题变为如何在 KV 结构上保存 Table 以及如何在 KV
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