您可以使用这20个提示，技巧和技术来解决过度拟合问题并获得更好的通用性
Apache APISIX 是一个高性能、可扩展的微服务 API 网关。它是 Apache 软件基金会的顶级项目之一，为全球数百家公司提供服务，处理其关键任务流量，包括金融、互联网、制造、零售和运营商。客户包括美国宇航局、欧盟数字工厂、中国移动和腾讯。
Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难。特别是对于个性化推荐问题，数据采样通常不是一种选择，需要对分布式算法设计进行创新，以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集。
一直以来，TiDB 的数据访问热点问题，是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢？这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点，是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力)，而分布式数据库集群存在多个节点，在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上，我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点上，TiDB 也一直在朝着这个目标靠近。
指将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个单元操作上进行运行，从而提高并发处理能力。
在深度学习中，视觉Transformer（ViTs）已成为一种主流的卷积神经网络架构，被广泛应用于计算机视觉领域。预训练的ViT模型通常通过finetuning适应到新的任务，但是fine-tuning需要消耗大量的计算和内存资源。为了减少fine-tuning所需的资源和时间，许多参数高效的迁移学习方法被提出，例如Adapter（adapters）。
本文对hbase集群进行优化，主要涵盖硬件和操作系统，网络通信，JVM，查询，写入，核心服务，配置参数，zookeeper，表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像，根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化： 1. 配置内存，cpu HBase的LSM树结构，缓存机制和日志机制对内存消耗非常大，所以内存越大越好。 其中过滤器，数据压缩，多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的，所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版，JVM推荐用Sun
AI 科技评论按：作为某种程度上的技术黑盒，神经网络的诸多工作原理仍然有待探索。年初，Frankle 和 Carbin 的论文「 The Lottery Ticket Hypothesis：Finding Sparse，Trainable Neural Networks」提出了一种生成稀疏的高性能网络的简单方法，可以有效进行网络剪枝，这一突破性进展也让这篇论文成为 ICLR 2019 最佳论文的得主之一。在本文，Uber AI 研究院对这一「彩票假设」成果进行了深度解构，意外得到了具备强大剪枝能力的通用「超级掩模」（Supermask）！雷锋网 AI 科技评论编译如下。
AI 科技评论按： 作为某种程度上的技术黑盒，神经网络的诸多工作原理仍然有待探索。年初，Frankle 和 Carbin 的论文「 The Lottery Ticket Hypothesis：Finding Sparse，Trainable Neural Networks」提出了一种生成稀疏的高性能网络的简单方法，可以有效进行网络剪枝，这一突破性进展也让这篇论文成为 ICLR 2019 最佳论文的得主之一。在本文，Uber AI 研究院对这一「彩票假设」成果进行了深度解构，意外得到了具备强大剪枝能力的通用「超级掩模」（Supermask）！雷锋网 AI 科技评论编译如下。
数据库是我们开发应用不可或缺的底层基座，它负责存储和管理应用程序所需的数据。随着技术的不断进步，出现了各种新的数据库模式和解决方案，其中包括备受瞩目的 Serverless 模式。
卷积神经网络(CNNs)的核心构件是卷积算子，它通过在每一层的局部接受域内融合空间和信道信息来构造信息特征。之前的大量研究已经研究了这种关系的空间成分，试图通过提高整个特征层次的空间编码质量来增强CNN的代表性。在这项工作中，我们关注的是通道之间的关系，并提出了一个新的架构单元，我们称之为“挤压-激励”(SE)块，它通过显式地建模通道之间的相互依赖关系，自适应地重新校准通道方向的特征响应。我们展示了这些块可以叠加在一起形成SENet架构，从而非常有效地在不同的数据集中进行泛化。我们进一步证明，SE块可以显著提高现有的最先进的CNNs的性能，只需要稍微增加一些计算成本。挤压和激励网络构成了我们ILSVRC 2017年分类提交的基础，该分类提交获得了第一名，并将前5名的错误减少到2.251%，比2016年获奖的条目相对提高了约25%。
2018年，香港浸会大学异构计算实验室与MassGrid合作，通过研究提出一种可用于低带宽网络的全局Top-k稀疏化的分布式同步SGD算法，并通过实验论证出在低带宽网络下也能高效进行AI训练。目前实验结果及相关论文已被ICDCS workshop收录。
今天的任务是将伦敦自行车租赁数据分为两组，周末和工作日。将数据分组到更小的子集进行进一步处理是一种常见的业务需求，我们将看到Spark如何帮助我们完成这项任务。
在这篇博客中，我们将深入解析 Redis 的基础知识和核心概念。特别关注 Redis 中的键值操作和过期策略，这是 Redis 作为一个高性能键值存储数据库的重要特性。通过深入理解这些概念，我们可以更好地应用 Redis 来满足各种实际应用场景。
作者：reneeyang(杨韧) 腾讯光子技术服务工程师 导语|秦时明月世界手游已经上线一段时间了，运营稳定，整个上线过程达到了预期的效果。现复盘整理如下，如果能通过些许经验，让其他业务躺平且少走弯路，就是我本文的初衷。 为什么普遍现网环境限制coredump？ Coredump也叫核心转储，是应用程序在运行过程中由于各种异常或者bug导致退出，在满足一定条件下产生了一个core文件，这个core文件包含了程序运行时内存、寄存器状态、堆栈指针等信息。Core文件就像一个案发现场，提供了第一手的现
CIFAR-10（Krizhevsky等人，2009年）是机器学习中最受欢迎的数据集之一，每年支持数千个研究项目。如果能够提高在CIFAR-10上训练神经网络的速率，那么可以加快研究进度并降低实验成本。在本文中，我们介绍了一种训练方法，在单个NVIDIA A100 GPU上仅需3.29秒就能达到94%的准确率，这比之前的最佳水平（tysam-code，2023年）提高了1.9倍。为了支持需要更高性能的场景，我们另外开发了针对95%和96%准确率的方法。
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性，成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化，全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave，客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求，并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上，该引擎专为可扩展性和性能而设计，并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务（Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query）更快，而且成本只是其一小部分。
先说结论，Kafka 部署在 Linux 上要比 Windows 和 Mac 上性能高的多，主要是以下几个原因：
这里有可以让你做出更好预测的32个建议、诀窍与技巧。
机器之心报道 作者：吴欣 为了提高分布式深度学习的速度和效率，杜克大学「进化智能研究中心」陈怡然和李海教授的博士生温伟提出了 TernGrad 分布式训练算法，并与 Hewlett Packard Labs（慧与研究院）徐聪和内华达大学的颜枫教授合作，在大规模分布式深度学习中进行了有效的验证。该工作可以将浮点型的学习梯度（gradients）随机量化到三元值（0 和±1）。理论上，可以把梯度通信量至少减少为原来的 1/20。 日前 NIPS 2017 放出了接收论文，杜克大学的此项工作（TernGrad:
分布式存储的思想是将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。它基于以下几个核心思想：
在阐述HBase高级特性和热点问题处理前，首先回顾一下HBase的特点：分布式、列存储、支持实时读写、存储的数据类型都是字节数组byte[]，主要用来处理结构化和半结构化数据，底层数据存储基于hdfs。
导读：如今，缓存系统的应用非常广泛，能够用来提高并发数、数据吞吐量，提高快速响应能力。那么当数据量达到一定程序，单机环境可能就显得有些力不从心了，就需要一个分布式缓存系统。
Isaac Gym由英伟达开发，通过直接将数据从物理缓存传递到PyTorch张量进行通信，可以端到端地在GPU上实现物理模拟和神经网络策略训练，无需CPU。Isaac Gym提供了一个高性能的学习平台，使得各种智能体训练能够直接在GPU上进行。
Redis的过期策略和内存淘汰机制是Redis 中非常重要的概念，它们可以保证Redis 的高可用性和性能。
Spring I/O是Spring开发者的技术大会，这里DD给大家整理了Spring I/O 2023中的优质视频，都是超级干货！
在本系列中，我们将讨论在大规模数据下实现高性能，需要在许多重要维度上进行考虑的关键因素，其中包括：
如今，缓存系统的应用非常广泛，能够用来提高并发数、数据吞吐量，提高快速响应能力。那么当数据量达到一定程序，单机环境可能就显得有些力不从心了，就需要一个分布式缓存系统。
3万+长文揭秘一线大厂Redis面试高频考点，整理不易，求一键三连：点赞、分享、收藏
如果你最近才开始使用Kaggle，或者你是这个平台的老用户，你可能想知道如何轻松地提高你的模型的性能。以下是我在Kaggle之旅中积累的一些实用技巧。建立自己的模型或只是从一个基线公共内核,并尝试实施这些建议!
无数应用依赖于目标检测器的可靠置信度估计的准确预测。然而，众所周知，包括目标检测器在内的神经网络会产生错误校准的置信估计。最近的工作甚至表明，检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差，但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检测器的性能有何关系。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。对于海量数据的处理 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。
导语：在过去的10-20年间，硬件技术取得了惊人的进步，但在高性能数据中心和高度受限的移动环境中却仍然不能“奢求”廉价的性能。很多人认为，硬件的下一个进步是将神经网络加速器添加到CPU + GPU集群中。然而，这可能会扼杀SoC的性能......
分布式架构是一种将系统拆分为多个独立的组件或服务，并在不同的计算节点上部署这些组件或服务的架构方式。它可以提供高性能和可用性的好处。下面我将详细介绍分布式架构在高性能和可用性方面的优势。
当我们进行架构设计时，缓存是提高高性能的最重要也是最常用的组件之一。数据库的瓶颈在于磁盘I/O，虽然现如今关系数据库的部分应用场景采用了NoSQL作为替代，但依然没能摆脱磁盘I/O的性能问题。缓存的妙处就是在提高性能的同时，也保护了下游数据库，避免I/O压力过大导致宕机。
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。在文章的最后，你将看到描述算法的主要特性的结构化概述。 首先，你应该区分机器学习任务的四种类型: 监督式学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 监督式学习 监督式学习是指从有标签的训练数据中推断一个函数的任务。通过对标签训练集的拟合，我们希望找到最优的模型参数来预测其他对象(测试集)的未知标签。如果标签是一个实数，我们就把任务叫做“回归（regre
本文集合了小编在日常学习和生产实践中遇到的使用Hbase中的各种问题和优化方法，分别从表设计、rowkey设计、内存、读写、配置等各个领域对Hbase常用的调优方式进行了总结，希望能对读者有帮助。本文参考结合自己实际优化经验，参考了大量官网和各个前辈的经验，调优后生产环境中的Hbase集群支撑了约50万/s的读和25万/s的写流量洪峰。感谢各位的经验和付出。
Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源 JavaRPC 框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。在分布式系统中，为了做到系统的高可用，即服务宕机时不影响对外正常提供服务，需要组建负载集群，当集群中某一节点没有及时返回数据时，需要有集群容错（重试）机制。Dubbo 提供了以下 5 种均衡策略，缺省为 random 随机调用。
Redis默认使用的是“惰性删除”（Lazy deletion）策略，即当一个键过期时，不会立即从内存中删除，而是在下次访问该键时检查是否过期，如果过期则删除。这种策略可以避免因为删除过期键造成的额外开销，提高性能。但是，如果过期键一直没有被访问，那么就会一直占用内存，造成内存浪费。为了避免这种情况，Redis也提供了主动删除过期键的策略。可以通过在配置文件中设置maxmemory-policy选项来选择删除策略。
在 Kubernetes 中，将 pod 调度到集群中特定节点的任务由 kube-scheduler 完成. 该组件的默认行为是根据创建的 pod 中每个容器的资源请求和限制来过滤节点。然后对可用节点进行评分，以找到最适合放置 pod 的节点。
导语｜近年来，Redis 变得越来越流行。Redis 持久化、主从复制、哨兵、分片集群是开发者常遇到的、看似容易理解的概念。它们存在什么联系？Redis 为什么会演化出几种架构模式？腾讯云后台开发工程师谭帅将带你一步步构建出稳定、高性能的 Redis 集群。了解 Redis 做了哪些方案来实现稳定与高性能之后，你在日常使用 Redis 时，能够更加游刃有余。
单点登录（Single Sign-On，SSO）是一种身份验证机制，允许用户在多个应用程序或系统中使用单一的登录凭证（例如用户名和密码）进行身份验证，并且在成功登录后，可以访问所有已经授权的应用程序，而无需重新进行身份验证。
title: "2020-07-23-kubernetes集群使用腾讯云cbs块存储"
Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库， 整个数据库加载在内存当中进行操作， 定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。
分析用例几乎只使用查询表中列的子集，并且通常在广泛的行上聚合值。面向列的数据极大地加速了这种访问模式。操作用例更有可能访问一行中的大部分或所有列，并且可能更适合由面向行的存储提供服务。Kudu 选择了面向列的存储格式，因为它主要针对分析用例。
综上所述，ClickHouse提供多种压缩算法和压缩字典技术来节省存储空间。在选择压缩算法和压缩字典技术时，需要根据数据的特性、压缩率、压缩与解压缩速度以及查询性能等因素进行综合考虑。
金三银四求职季，我特地为大家汇总了涵盖Java基础、线程、并发编程及JVM等核心领域的面试题集，希望能为正在准备或即将参与面试的小伙伴们提供些许帮助。
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