etcd 是一个分布式一致性键值存储。其主要功能有服务注册与发现、消息发布与订阅、负载均衡、分布式通知与协调、分布式锁、分布式队列、集群监控与leader 选举等。
最近在给某网站的后台添加一系列的统计功能,遇到很多需要按条件计数的情况。尝试了几种方法,下面简要记录,供大家参考。
Raft是分布式环境下的一致性算法,它通过少数服从多数的选举来维持集群内数据的一致性。它与RBFT算法名称有点像,然而Raft算法里不能存在拜占庭节点,而RBFT则能容忍BFT节点的存在。Raft非常类似于paxos协议(参见我的这篇文章《paxos算法如何容错的–讲述五虎将的实践》),然而它比paxos协议好理解许多(因为paxos协议难以具体实现,所以zookeeper参考paxos实现了它自己的Zab算法)。同样,Raft有一个用GO语言实现的etcd服务,它的功能与Zookeeper相同,在容器操作系统CoreOS作为核心组件被使用。
db_block_checking与db_block_checksum两个参数都是对block进行检查,然而两者很容易混淆。事实上,两个参数中前者是对块做逻
随着互联网的发展,分布式技术的逐渐成熟,动态水平扩展和自动容灾备份、一键部署等技术方案不断成熟,各大中小互联网企业都在尝试切换将产品的技术方案到分布式的方案,但是分布式的技术方案有一个业内比较难以解决的问题,就是分布式事务的处理,大部分都是将业务尽量限制在同库中,避免跨库事务,或者采用消息队列处理分布式事务,或者采用DTC来处理,但是性能都不是太理想。在阅读关于淘宝数据库OceanBase的一些文章时受到启发,想到一个不成熟的方案,也可以说是对OceanBase的一些思路的总结,在这里写出来给大家分享一下,也欢迎指出其中不合理或可改善的地方。
作者:PRANAV DAR 翻译:Nicola 校对:冯羽 本文共4000字,建议阅读8分钟。 本文介绍了图像处理,自然语言处理,以及音频/语音处理三类25个开源数据集。 简介 深度学习(或生活中的大部分领域)的关键是演练。演练各种问题-从图像处理到语音识别。每个问题都有其独特的细微差别和方法。 但是,哪里可以获得这些数据?现今你看到的很多研究论文都使用通常不向公众开放的专有数据集。而这成为了如果你学习并应用你新掌握的技能的阻碍。 如果你也遇到此问题,我们有解决方案提供给你。我们挑选了一系列公开可用的数
原文:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/03/comprehensive-collection-deep-learning-datasets/?spm
Gemini 1.5 建立在谷歌基础模型开发和基础设施的研究与工程创新的基础上,包括通过新的专家混合 (MoE) 架构使 Gemini 1.5 的训练和服务更加高效。
本章的主要内容为编写 Prompt 的原则,在本章中,我们将给出两个编写 Prompt 的原则与一些相关的策略,你将练习基于这两个原则来编写有效的 Prompt,从而便捷而有效地使用 LLM。
当客户希望在生产环境中使用NiFi时,这些通常是第一个提出的问题。他们想知道他们将需要多少硬件,以及NiFi是否可以容纳其数据速率。
但是,更常见的是,源数据与目标数据结构不匹配。这可能是因为某些源数据需要过滤掉。例如,可能不需要某些事件或事件的字段,因此将其删除。或者某些数据需要混淆,因为其中包含个人身份信息。在交付给目标之前,可能需要添加其他字段。或者,也许出于富集目的,流数据需要与一些参考数据结合在一起。流处理可以对所有收集的数据连续且低延迟地执行所有这些功能。
GDAL矢量数据处理 为什么要学GDAL? GDAL是什么? (Geospatial Data Abstraction Library) 地理空间数据抽象库 用C/C++编写,支持多种矢量/栅格数据,支持python、.NET、Ruby等语言绑定,开放源码。 传统上GDAL指的是栅格支持库 from osgeo import gdal 矢量支持使用OGR简单要素库 (OpenGIS Simple Features Reference Implementation) 但由于OGR与OpenGIS的规范并不完全
在百吉饼这种演绎逻辑游戏中,你必须根据线索猜出一个秘密的三位数。该游戏提供以下提示之一来响应您的猜测:"Pico",当您的猜测在错误的位置有正确的数字时,"Fermi",当您的猜测在正确的位置有正确的数字时,以及"Bagels",如果您的猜测没有正确的数字。你有 10 次机会猜这个秘密数字。
HTTP/HTTPS协议中是基于IP/TCP,而POST和GET底层也是TCP/IP,也可以说是GET和POST都是TCP链接,而GET和POST能做的事情都是一样的,你要给GET加上Request Body和POST带上URL参数技术上也是完全可以行得通的~
当我们在 Java 编译器中输入的变量值超过 64 KB 的话,Java 编译器是不会让编译通过的,你将会得到一个 constant string too long” error from the compiler 错误。
这意味着当我们在一个矩阵中表示用户(行)和行为(列)时,结果是一个由许多零值组成的极其稀疏的矩阵。
本笔记是 deeplearning.ai 最近推出的短期课程《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》的学习总结。
该指南分享了获取更好结果的策略和战术,适用于像GPT-4这样的大型语言模型(有时也称为GPT模型)。这里描述的方法有时可以组合使用以获得更好的效果。我们鼓励进行试验,找到最适合您的方法。
输出: 编写清晰、具体的指令可引导模型朝期望输出方向发展,不要混淆简短和清晰,更长的提示提供更多上下文信息,有助于更详细、相关的输出。
Wrangler 的项目地址:github.com/cloudflare/wrangler 按照官方教程,使用 npm 安装 Wrangler ,在控制台输入
Concat 是 JavaScript 的标准方法:用于合并两个或多个数组。此方法不会更改现有数组,而是返回一个新数组。
关于我和WebSocket的缘:我从大二在计算机网络课上听老师讲过之后,第一次使用就到了毕业之后的第一份工作。直到最近换了工作,到了一家是含有IM社交聊天功能的app的时候,我觉得我现在可以谈谈我对WebSocket/Socket的一些看法了。要想做IM聊天app,就不得不理解WebSocket和Socket的原理了,听我一一道来。
Recently, Shua Shua had a big quarrel with his GF. He is so upset that he decides to take a trip to some other city to avoid meeting her. He will travel only by air and he can go to any city if there exists a flight and it can help him reduce the total cos
看完基础篇的各种场景介绍后,你应该对 Prompt 有较深的理解。之前的章节我们讲的都是所谓的「术」,更多地集中讲如何用,但讲「道」的部分不多。高级篇除了会讲更高级的运用外,还会讲更多「道」的部分。高级篇的开篇,我们来讲一下构成 prompt 的框架。
上期我在 cellranger定量结果详解 记录了我手动计算Sequencing Saturation 时遇到的问题
下面是调用openai的completion接口的函数。但在本文中并不是重点。了解一下就好。
Zookeeper是通过一个***.cfg配置文件来进行配置管理的,默认使用zoo.cfg文件进行配置。下面我们将仔细介绍Zookeeper的配置项及该配置项的主要作用。
这只位于德国海洋生物中心的神奇章鱼,不仅成功预测了德国队全部七场比赛的结果,还顺利地选出了最终的总冠军西班牙队。
本指南分享了从 GPT 获得更好结果的策略和战术。有时可以结合使用此处描述的方法以获得更好的效果。我们鼓励进行实验以找到最适合您的方法。
在以太坊之前,存在着比特币,但比特币有一些缺陷,比如它只有很少的指令,并不符合图灵计算的标准(没有循环)。于是一位大神便想再创造一个加密货币系统,以支持未来可以想象到的所有应用,即图灵完备。
在问答场景里,为了让 AI 回答更加准确,一般会在问题里加条件。比如让 AI 推荐一部电影给你 Recommend a movie to me 。但这个 prompt 太空泛了,AI 无法直接回答,接着它会问你想要什么类型的电影,但这样你就需要跟 AI 聊很多轮,效率比较低。
知识图谱数据库是NoSQL数据库中增速最快的一个分支,它在大数据和人工智能领域的地位逐渐凸显。但是目前主流的图数据库产品大都属于海外产品,且售价极其高昂,为了解各大主流图数据库的读写性能指标,特将国产的新兴图数据库AbutionGraph(AbutionGDB)与Neo4j,JanusGraph,TigerGraph等占据着市场95%份额的主流图数据库做了读写性能对比测试。
软件从意外事件中恢复的能力是软件弹性。这意味着软件工程师必须预测意外事件并对其进行解释。创建这种容错的解决方案可以在代码中或在基础设施层上。
Berkeley发布了最大,最多样化的驾驶视频数据集,其中包含丰富的BDD100K注释。您现在可以访问bdd-data.berkeley.edu上的数据进行研究。研究者最近发布了arXiv报告。现在仍然有机会参加CVPR 2018挑战。
一周有7天,而我有6个周更的系列。别问我为什么每个系列都是周更的状态,而不是完结一个系列再开下一个系列,其实主要是因为一个系列做日更我有点写不动,而周更就可以坚持一下。
❝本节继续来进行GBD数据库的挖掘,小编在去年写过代码的基础上进行了更加精细的加工,各位观众老爷们细细品味,「数据代码已经上传VIP群,请自行下载」 加载R包 library(tidyverse) library(ggh4x) library(ggsci) library(magrittr) library(grid) 导入数据 df <- read_csv("liver_cancer.csv") 数据清洗 df1 <- df %>% select(measure,year,val,location,
当一个领域的规模越来越大,每年发表的论文越多越多时,对于该领域来说,是好事还是坏事呢?
Uber 成立于 2009 年,一家身价超 690 亿的创业企业。但自近年一系列涉及残酷商业策略、冷漠企业文化等方面的负面新闻缠身之后,这只独角兽的光芒黯淡,从高塔上跌入困境,人们已经不知不觉将 Ub
和 ChatGPT 类似,指令的质量会对它的输出质量产生很大的影响,特别是对于复杂的任务。
具有UFS 3.1的智能手机内部具有带有8b / 10b线路编码的MIPI M-PHY 4.1物理层和基于MIPI UniPro 1.8协议的互连层(IL),此外还支持HS-G4数据速率(11.6 Gbps)。另一方面,UFS3.1还支持三个新功能:Write Booster,Deep Suspension和Performance Limitation通知,UFS3.1 支持Host Performance Booster技术的规范。
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线程化是指同时执行程序过程以提高应用程序性能的实践。虽然直接在业务应用程序中使用线程并不常见,但它们一直在Java框架中使用。
最近几天,据Twitter昵称为@Yux1xi(Yushi Liang)的安全研究人员透露,他计划公布一个关于微软浏览器(Microsoft Edge)的0-day漏洞,该漏洞可以实现针对Edge浏览器的远程代码执行(RCE),@Yux1xi还声称他和俄罗斯朋友@alexkochkov 已经完成了一个80行的exploit漏洞利用代码,并将会于11月13至14日在东京举办的Pwn2Own黑客大赛(Pwn2own Mobile)上来演示具体利用过程。
要确保InterSystems IRIS®Data Platform上的InterSystems SQL表的最高性能,可以执行多种操作。优化可以对针对该表运行的任何查询产生重大影响。本章讨论以下性能优化注意事项:
简介:本文讲述了我们在首款产品上市之前就差点破产、最后幸存下来并从中汲取教训的故事。
[1].本文是我开发LogicCanvas库的记录日志之一,基本使用见: [2].LogicCanvas是安卓绘制库,喜欢的话可以到项目的github上看看,顺便给个star [3].本文主要测试深浅拷贝的问题,以及拷贝的效率问题 [4].为不影响观看,深浅拷贝的方式见最后。 ---- 一、深拷贝与浅拷贝 1.用浅拷贝的话: ShapeLine a = (ShapeLine) sl.ang(10f).c(200f).parsed().shape(commonShape); ShapeLin
FastQC的官网:http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/
对抗生成网络(GAN)是一种在给定一组旧的「真实」样本的情况下,生成新的「人造」样本的工具。这些样本几乎可以是任何的东西:手写数字、人脸图片、表现主义绘画作品,等等所有你能想出的物体。
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