我们可以看到，在不同的架构下，深度学习的实习、关系、规则等的表现形式是不同的。为了理解架构之间的差异，我们可以通过探究这些框架支持关系推理的方式来得到解答。 ?...值得注意的是，GN 并没有提出 Neural 这个术语，也就是说 GN 不仅仅可以在神经网络中使用，也可以用于其他模型。...一般来说，GN 架构并不局限于属性的表示和函数的形式，但是在这里我们更关注深度学习，所以这里将介绍 GN 设计为 Graph2Graph 的方法。...和前面的 GN 框架进行对比时会发现顺序发生了一点变化，刚刚也说了，顺序是可以调整的。 ? 当然我们还可以有很多其他的变种，这里就不一一介绍了。...5.Discussion 本文作者分析了关系归纳偏置在深度学习架构中存在的程度，如 MLP、GNN 和 RNN，并得出结论：虽然 CNN 和 RNN 存在关系归纳偏差，但是它们并不能处理更结构化的表示，
随着系统一步步抽取解耦成很多微服务，就需要将整个运行架构的某些方面进行智能化升级。...在Service Mesh中，数据平面即是代理也是反向代理，这取决于请求的去向。如果服务A想调用其他服务B，那么这个数据平面就是代理，因为服务A的请求通过数据平面进行了代理才可以。...同时数据面板收集的数据会上报到控制面板。控制面板仅用来提供配置，获取数据指标，其不会出现在一个请求路径上。 事件驱动架构 微服务之间的通信不是唯一的通信方式，还有一种基于事件的体系架构可以创建他们。...我们可以用神经系统比喻未来的架构，大脑中有中暑神经系统和周围神经系统组成。周围神经系统可以将身体能够理解的所有信息存起来，然后传递给中枢神经系统，在中枢神经系统中进行信息处理。...网络两跳的问题 由于引入了数据平面，对于原有的进程调用增大了延迟，这种情况可以通过管理平面获取的数据指标以了解延迟和瓶颈的正确位置，造成延迟的原因可能不仅仅是网络，还有其他原因，如果需要通过网络，发现本地函数调用更多的延迟以优化
好，来到本期，最近也看到一些讲业务架构设计方法的文章，其中关于战略与业务架构、业务架构与其他架构关系的理解有些过于“直接”了，也过于IT化了，笔者正好借着这个缘由，谈谈自己的理解，供大家思考。...咱们先从企业架构中各个架构的关系讲起，再扩展到其他部分。...数字化程度是不是一定代表成熟度，这倒未必，还得衡量稳定性、扩展性等其他因素，这里看到的只是程度。...更不能就此将战略实现的分析任务拍给业务架构师，业务架构师可以通过架构资产引导分析过程，但是企业战略是整个企业的战略，不是业务架构师的战略。...有架构资产可以使战略实现找到更清晰的路径，尤其是涉及到数字化相关问题时。
️URL: https://crossplane.io/ Description: 将云基础架构和服务组成自定义平台 API 简介 在 11 月的 KCD 上海现场，听了一场阿里云的工程师关于他们自己的多云基础架构管理工具的介绍...愿景 为更开放的云提供动力 Crossplane 通用 API 说明 构建 Crossplane 是为了帮助组织构建他们的云，就像云供应商构建他们的云一样——通过一个控制平面。...目前支持以下主流公有云供应商： 为你的应用程序提供简化的基础架构抽象 Crossplane 对资源的简化抽象 在 CRDs Crossplane 提供的基础上构建您自己的内部基础架构抽象。...在此期间，没有其他实体 —— 没有其他工程师—— 可以对配置进行更改。类似地，Terraform 使用一个单一的 apply 进程 —— 在一个配置中，没有推荐的方法只修改一个基础设施。...这意味着可以将 Terraform 与 Crossplane 配对，例如，如果您的组织更喜欢 HCL 而不是 YAML，那么您的平台团队就可以使用 Terraform 来定义 xr 和 composition
但是，当我们将基于 ReLU 的 GRU 架构与批规范化（batch normalization）[4] 结合到一起时，我们没有遇到这样的数值问题。...我们在多种不同的任务、输入特征和噪声条件上进行了实验，结果表明：在我们的实现中，这种修改后的架构可以将每 epoch 的训练时钟时间减少 30% 以上，同时在本研究所涉及的所有实验条件中都实现了识别水平的提升...本论文立足于这些成果，通过进一步修改 GRU 提出了一种简化的架构，该架构可能更加适合语音识别。本研究有两大贡献。第一，我们提出移除 GRU 设计中的重置门，从而得到一种更高效的单门架构。...结果表明，在我们的实现中，比起标准的 GRU，这种修改后的架构可以将每 epoch 的训练时钟时间减少 30% 以上，同时还能在多种不同的任务、输入特征和噪声条件上都实现识别表现的提升。...一般的 GRU 架构定义如下： ? 移除重置门并且使用 ReLU 激活函数替代 tanh 后，我们可以得到新的公式： ? 我们将这个架构称为 M-reluGRU。
使设计过于宽松或无法完全实现设计的边界会使开发人员感到困惑。在此博客文章中，我们将更深入地研究四种软件架构，并讨论其优缺点，最佳用例。...有时，可以将多个体系结构和模式组合到一个系统中，并且将完美的设计融入您的解决方案中通常感觉就像是一门艺术。...Netflix 是微服务架构的最早采用者之一。当您打开 Netflix 主页时，将从其他服务中检索所有信息。为了说明这一点，您的收藏夹列表是从与您的帐户信息不同的服务中检索到的。...当应用程序或应用程序的一部分应易于扩展或缩小时，建议将这种体系结构用于具有许多小的单独组件的应用程序。当与分布在不同位置或时区的几个开发团队合作时，微服务架构也可以成为福音。...ESB 将消息转换为正确的消息类型，然后将消息发送到正确的消费者服务。 ? 乍一看，看起来微服务架构和面向服务的架构非常相似，但是如果仔细研究，它们在服务特性方面会有很大差异。
OSGi的类加载器架构和特性OSGi（Open Service Gateway Initiative）是一种动态模块化系统的规范，它提供了一种插件化的架构，使得应用程序可以动态地加载、卸载和管理模块。...以下是OSGi的类加载器架构和特性：模块化构建： OSGi允许将应用程序划分为多个独立的模块，每个模块都有自己的类和资源。这种模块化的构建方式可以将应用程序划分为更小的可维护和可重用的部分。...这使得应用程序可以在不中断服务的情况下进行软件的更新和维护。模块隔离性： OSGi的类加载器架构提供了模块之间的隔离性。每个模块都有自己独立的类加载器，它只加载属于模块的类和资源。...这种隔离性可以防止模块之间的类冲突和版本冲突。OSGi类加载器相比其他类加载器的优势模块化架构： OSGi的类加载器架构是为模块化设计的，使得应用程序可以按需加载和管理模块。...开放的标准： OSGi是一个开放的规范，有许多不同的实现可供选择。这使得开发人员可以根据自己的需求选择合适的实现，并且可以与其他开放标准和技术进行整合，提供更强大和灵活的功能。
将每个API看成data source，生产数据（data），就是对api最底层的抽象。...在这里，引入一个简单的流式编程包go-streams(github.com/reugn/go-streams)，方便快速建立流式编程的架构。...将各种API的原始数据封装为DataItem在流中统一处理，内置session是神来之笔。这个session会包含每条数据的个性化信息。可以由每个步骤增添并提供给下一步骤使用。...这样，在编写业务逻辑时就能站在更上层、数据的角度思考问题。 流式处理 在上面，每个数据源都已经被封装为一个ChanSource(本质是chan)，现在来统一规划业务逻辑。...使用go-streams，将整个业务逻辑抽象成数据流的多个步骤： 此编程模式的特色之处在于： 每个步骤接收上一个节点的数据，处理之后，将数据发往下一跳。
为了帮助实现更加开放、让每个人都能轻松访问到的分布式互联网技术，Mozilla 于去年与美国国家科学基金会携手提供了 200 万美元的奖金。现在，这个项目似乎已经取得了积极的成果。...需要指出的是，协议实施的重担并没有落在 Mozilla 身上，只是 Firefox 浏览器会将其认定为合法的而已。此外，这些扩展可以自由地提供各自的实现方式。...由博客文章可知，Mozilla 坚信这会是“一个健康的互联网的关键组成部分”。...2017 年 6 月的时候，作为 200 万美元的分布式互联网奖金的一部分，Mozilla 收集开发了一票面向网络访问不可靠社区的无线解决方案。...这些协议与现有模型的区别，主要体现在改进了隐私和安全性，以及对网络中立性的支持。
Wolfram——世界级计算公司 领先的多范式数据科学 Wolfram 是全世界最受尊敬的计算机软件和云计算公司之一，也是科学和技术创新的强大源动力。...我们以追求科学、技术和工具的发展为长期愿景，从而让计算在当今和未来的世界中变得越来越强大。...我们的技术栈包含应用于多范式数据科学、人工智能、建模和仿真的全方位产品，所有这些均通过直观的高级 Wolfram 语言，以及 Wolfram|Alpha 项目所提供的可直接用于计算的精选数据联系在一起。...EPC 独特地使组织能够实现企业计算策略，例如，从其集中的大数据中释放出巨大的增长价值，用于分析、商业智能和知识驱动的应用程序开发。...组织需要与这种新现实相匹配的计算体系结构。这意味着企业级部署的质量、安全性、可靠性、连贯性和一致性，而不是针对每次使用或每个用户的单独的特设模型。组织需要企业级计算。
可以说，QCon 是国内互联网技术发展的见证者、亲历者。在当下，我们又看到了哪些新趋势？是否有可参考的实践来印证这些趋势？...如果你想知道答案，于 10 月 21-23 日举办的 QCon 上海 2021，我们等你一起来探讨。 曾有参会者说，听了大佬的分享，才知道自己缺的不是技术，是思维。...日常工作中，你被困在对方的知识诅咒里，无法突破自我，达到新的高度。 我们有信心，此次大会呈现给你的，一定是真正的“看得见、听得懂、学得会、带得走”的好内容，让你不虚此行。...我们的自信不仅来自全新迭代的严格的议题筛选和内容打磨流程。 也来自于业界大咖的精细指导。 此次，我们邀请百度首席架构师（搜索与推荐）、百度移动生态技术委员会联席主席吴永巍担任联席主席。...大会专题策划与演讲议题部分揭晓，跟着我们的大会主编一览精彩—— QCon 将一如既往地呈现高质量高水准的案例内容，以上议题仅为此次上海站的部分内容，还有更多议题正在被严格打磨，即将上线到官网。
，此外AMD也将进入这一市场。...2016年，微软选择高通牵头将Windows操作系统过渡到Arm指令集架构，该架构由于其较高能源效率而被广泛用于智能手机。微软授予高通在 2024 年之前制造与 Windows 兼容的芯片的专有权。...但一旦该专有权到期，一些大型新玩家将进入该市场。 微软的参与至关重要，因为它旨在鼓励和促进 PC 行业内基于 Arm 的处理器的开发和采用。...AMD和英伟达将需要与苹果和高通等老牌厂商竞争，后者分别自 2016 年和 2020 年以来一直在生产基于 Arm架构的笔记本电脑芯片。 与此同时，这一努力的成功还需要克服重大的技术障碍。...一个关键挑战在于现有对 x86 计算架构的大量投资，该架构一直是 PC 软件开发的主要架构。
，扩展等，不会影响其他层 看到不少技术经理乃至架构师一直鄙视使用三层架构的程序员，我觉得你需要反思一下。...最简单的三层架构模式并非优势全无，据我所知，在快速应对中小系统开发的时候，三层架构仍然是首选。...其中有一种六边形的架构理论值得我们学习。 六边形架构设计 ?...image 六边形架构设计本质上还是一种分层架构设计方案，但是它不同于传统的三层架构，传统的三层架构自上而下逐层依赖，而六边形架构设计采用了内部外部的分层思想，它把业务的领域模型最为最核心的概念，然后扩展出外层的应用层.../或者其他渠道; return resAdapter.UpdateUserName(this.UserId,name); } } 然后是用户的应用,其中给用户发送欢迎语的行为依赖于接口
Java Logging (JUL）是Java自身所提供的现成选项。除此之外，Log4j、Logback和SLF4J也是其他一些流行的日志框架。 这些框架都能很好地支持UDP及 TCP。...日志文件分散 微服务架构所带来的直观结果，就是微服务实例数量的增长，伴随而来的就是日志文件的递增。 在微服务架构里，每个微服务实例都是独立部署的，日志文件分散在不同的主机里。...事务跨越了多个服务 在微服务架构中，微服务实例将运行在孤立的物理或虚拟机上。在这种情况下，跟踪跨多个微服务的端到端事务几乎是不可能的。跨多个微服务的事务如图12-1所示。...日志流:这些是来自源系统的日志消息流。源系统可以是微服务，也可以是其他应用程序甚至网络设备。在典型的基于Java的系统中，这相当于对Log4j日志消息进行流式传输。...集中化日志管理的意义 集中化日志管理的好处是不仅没有本地IO或阻塞磁盘写人,也没有使用本地机器的磁盘空间。 这种架构与用于大数据处理的Lambda架构基本相似。
Spark vs Dask 首先先上Dask和Spark的架构设计图~ [设计架构] 生态 Dask 对于 Python 生态中的 Numpy、Pandas、Scikit-learn等有很好的兼容性，并且在...性能 Dask 中的 dataframe 基本上由许多个 pandas 的 dataframe 组成，他们称为分区。...RDD 或者 DataFrame 的操作，会通过 Py4j 调用到 Java 的接口。...JVM 生态的开发 你需要一个更成熟、更值得信赖的解决方案 你大部分时间都在用一些轻量级的机器学习进行商业分析 你想要一个一体化的解决方案 选择 Dask 的原因 你更喜欢 Python 或本地运行，...或者不希望完全重写遗留的 Python 项目 你的用例很复杂，或者不完全适合 Spark 的计算模型（MapReduce） 你只希望从本地计算过渡到集群计算，而不用学习完全不同的语言生态 你希望与其他
相较于RDD API，DataFrame API更受社区的推崇，这是因为： DataFrame的执行过程由Catalyst优化器在内部进行智能的优化，比如过滤器下推，表达式直接生成字节码。...这是因为SparkR使用了R的S4对象系统来实现RDD和DataFrame类。 架构 SparkR主要由两部分组成：SparkR包和JVM后端。...SparkR包是一个R扩展包，安装到R中之后，在R的运行时环境里提供了RDD和DataFrame API。 ? 图1 SparkR软件栈 SparkR的整体架构如图2所示。 ?...RDD API是SparkR架构设计的关键。...如何让DataFrame API对熟悉R原生Data Frame和流行的R package如dplyr的用户更友好是一个有意思的方向。
该版本将cuStrings存储库合并到cuDF中，并为合并两个代码库做好了准备，使字符串功能能够被更紧密地集成到cuDF中，以此提供更快的加速和更多的功能。...cuDF继续改进其Pandas API兼容性和Dask DataFrame互操作性，使我们的用户可以最大程度地无缝使用cuDF。 在幕后，libcudf的内部架构正在经历一次重大的重新设计。...与以往一样，此版本还包括许多其他改进和修复。 RAPIDS内存管理器库RMM也正在进行一系列重组。...这次重组包括一个基于内存资源的新架构，该架构与C ++ 17 std :: pmr :: memory_resource大多兼容。这使该库更容易在公共接口之后添加新类型的内存分配器。...0.10还用Cython取代了CFFI Python绑定，从而使C ++异常可以传播到Python异常，使更多可调整的错误被传递给应用程序。下一个版本将继续提高RMM中的异常支持。
它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框，但在幕后做了更丰富的优化。DataFrames可以从多种来源构建，例如：结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有RDD. ...DataFrames 可以将数据读取和写入格式, 如 CSV、JSON、AVRO、HDFS 和 HIVE表。...DataFrame 旨在使大型数据集的处理更加容易，允许开发人员将结构强加到分布式数据集合上，从而实现更高级别的抽象；它提供了一个领域特定的语言API 来操作分布式数据。...即使使用PySpark的时候，我们还是用DataFrame来进行操作，我这里仅将Dataset列出来做个对比，增加一下我们的了解。 图片出处链接. ...开发人员需要自己编写优化的代码 使用catalyst optimizer进行优化 使用catalyst optimizer进行优化 图式投影 需要手动定义模式 将自动查找数据集的架构 还将使用SQL引擎自动查找数据集的架构
Recurrent Networks for Online Collision Avoidance 原文作者：Alexander Schperberg 内容提要 在本文中，我们提出了一个在线路径规划架构...，扩展了模型预测控制(MPC)的制定，以考虑未来的位置不确定性，从而在混乱的环境中获得更安全的导航。...我们的算法结合了一个目标检测方案和一个递归神经网络(RNN)，通过我们的MPC在有限时间范围的每一步来推断状态估计的协方差。...为了检测和提取避障目标位置，我们使用自定义训练的卷积神经网络模型结合特征提取器来检索附近障碍物的3D质心和半径边界。...该方法的鲁棒性在复杂的四足机器人动力学上得到了验证，并可广泛应用于大多数机器人平台，展示了自主行为，可以规划快速和无碰撞的路径到目标点。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ?
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