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Volcano：在离线作业混部管理平台，实现智能资源管理和作业调度

离线业务通常是计算密集型的批处理任务，包含大数据分析、机器学习训练、算法运算、统计报告等优先级较低、相应要求不高的业务。...方案设计 01 方案介绍 在离线业务混合部署对容器管理平台提出了更高的要求，这些要求包括： 调度器需要同时支持在线任务和离线任务的调度，离线任务对调度器提出了更高的性能要求、更多的调度特性需求，比如大数据或...针对上述问题，Volcano实现了基于应用模型感知的智能调度算法，根据用户提交的作业类型，针对其应用模型对资源的诉求和整体应用负载的情况，优化调度方式，通过资源抢占，分时复用等机制减少集群资源的空闲比例...针对作业类型感知，Volcano通过作业混合部署+资源超卖的方式，实现集群资源利用率的提升，示意如下： 图 4 混合调度超卖示意图 资源超卖是指将集群资源申请量与使用量的差值进行再次分配，进而提升集群的资源使用率...HCE对此提出以下网络隔离优化机制： 基于eBPF和EDT技术实现动态限速分配策略，根据业务优先级自动调整带宽，实现per-cgroup级别的带宽隔离。

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    asio 调度器实现 - operation 调度详解

    作为一个 lambda post 类型的调度器实现, 首先要打理的, 肯定是的函数对象如何投递, 如何保存, 如何执行了....我们先来回顾一下上一篇中的调度概览图: 如上图所示, ASIO 调度的核心对象是 io_context, 作为通用任务调度器的时候, 我们也可以直接把 io_context 看作是 execution_context..., 它基本只被我们用于通用任务调度相关的场景....到目前为止, executor_op的定义和scheduler::post_immediate_completion()的实现我们尚未展开, 我们接下来继续展开相关的实现. 1.2 executor_op...这也是scheduler框架实现的时候剥离线程带来的好处, 在外围我们可以根据业务的实际需要安排合适数量的线程执行scheduler::run(). 2.3 scheduler::run_one()

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    一份机器学习模型离线评估方法的详细手册

    PS：文末附有练习题 读完分类与回归算法的评估指标以及排序算法的评估指标之后，你已经知道了机器学习中分类、回归以及排序算法相关的评估指标。在这篇给大家介绍一些机器学习中离线评估模型性能的一些方法。...首先需要知道的是，机器学习想要能够解决业务中的问题，简单可以分为两个阶段：离线和线上（离线指的是模型未部署到生产环境之前，线上是指模型部署到生产环境之后）。...在离线阶段，首先需要先训练一个模型，然后对训练好的模型进行离线评估来了解下模型的性能情况。...实际上，离线评估的时候有多种方法可以实现上面的要求，这里介绍一些常用的方法。...留出法的优点是简单好实现，但是也会有一些明显的缺点。比如说划分后的训练集和测试集的大小会严重影响模型最终的评估结果。

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    太极机器学习平台-高低优任务混合调度设计

    | 导语   腾讯太极机器学习平台由云架构平台部机智团队和数据平台部大数据团队共建 ，专注于资源的整合、高效利用、为算法工程师们提供统一的机器学习框架和加速方案，目前平台为多个公司级的业务提供训练平台与加速服务...，涉及到NLP、计算机视觉、强化学习、语音、广告等不同AI技术。...太极机器学习平台依托公司的星辰算力管理了近2万张GPU卡，对这些大规模GPU卡进行高低优先级调度，以任务化方式提供大规模、高效率、低成本的GPU算力服务。...一、高低优混合调度 太极机器学习平台依托公司的星辰算力，以任务化的方式对业务提供了近2万张卡，这些卡根据运营管理部批算给各业务的不同额度，被各大业务以高优任务的方式使用。...调度公平：随着弹性任务的开放，用户使用弹性任务的数量越来越多，目前弹性任务在调度上，采用的是FIFO调度策略，先申请的先调度。

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    新知 | 离线视频处理AOV框架&AI算力池调度

    没有技术背景的用户在吐槽：“我只想把视频中的语音转成文本提取出来存档，也愿意付费，但没有开发能力，API文档看不懂，没法实现。”...底层编排的实现依托于AOV视频处理框架，利用AOV网描述任务组。我们将图中每个任务定义成一个activity，从左到右、从上到下依次编号。...任务调度的逻辑通过AOV网的遍历来实现。...第一是转码通常跑CPU，而超分引擎这种大算力引擎则需要跑GPU，如果通过filter集成，就会导致原本只需CPU机器的转码任务需要跑GPU机器。这会导致两种资源利用不均衡。...CPU与GPU资源无法实现完美的平衡，资源碎片化严重，即使上容器也无法很好的解决。第二个问题是引擎与业务逻辑耦合非常重，迭代升级很不方便。

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    【机器学习】从零实现来理解机器学习算法

    从零开始实现机器学习算法的好处 我推广了从零开始实现机器学习算法的观念。 我认为你可以学到很多关于算法是如何工作的。...我也认为，作为一名开发者，它提供了一个学习用于机器学习的数学符号、描述以及直觉的桥梁。 在“从零开始实现机器学习算法的好处”这篇文章里，我已经讨论了从零实现机器学习算法的好处。...用于实现算法的优秀书籍 我从零实现过许多算法，这些算法直接来自研究论文。这个过程可能非常困难。 跟着别人的教程来做是一个非常温和的开始。有很多优秀的资源，可以让你用来从零开始实现机器学习算法。...它涵盖了大量的不同种类的机器学习算法实现。 我喜欢它既给出了数学描述和伪代码，又包含了能执行的源代码。 ?...我是否有漏掉一本从零开始实现机器学习算法的编程教程书籍呢？ 如果有，请在评论中指出！ 从零实现机器学习算法的5个障碍（以及如何克服它们） 根据教程从零开始实现机器学习算法是很有趣的。

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    如何实现机器学习算法

    在代码中实现一个机器学习算法可以教你很多关于算法和它的工作原理。 在这篇文章中，您将学习如何有效地实现机器学习算法，以及如何最大限度地从这些项目中学习。...实现机器学习算法的好处 您可以使用机器学习算法的实现作为学习应用机器学习的策略。你也可以就此走进机器学习的大门和掌握实现机器学习算法的技能。...在实现机器学习算法时需要许多微观决策，并且正式算法描述经常缺少这些决策。...这不仅意味着类和算法的类型，而且还意味着要选择要实现的特定描述或实现。 选择问题：选择一个规范问题或一组可用于测试和验证算法实现的问题。机器学习算法不是孤立存在的。...很容易评论机器学习算法的开源实现，并在代码审查中引发许多问题。理解实现中编码的非直观效率要困难得多。这可能是思考的陷阱。

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    机器学习算法Python实现

    目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数（...即） 5、映射为多项式 6、使用的优化方法 7、运行结果 8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1、随机显示100个数字 2、OneVsAll...theta-y)/(2*m) #计算代价J return J 注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法 代价函数对求偏导得到： 所以对theta的更新可以写为： 其中为学习速率...1,-1) # 放入all_theta中 all_theta = np.transpose(all_theta) return all_theta 4、预测 之前说过，预测的结果是一个概率值，利用学习出来的...全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/K-Means/K-Menas.py 1、聚类过程 聚类属于无监督学习

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    如何实现机器学习算法

    在代码中实现一个机器学习的算法能够使你更加了解该算法以及其工作机理。 在这篇文章中，你将学习如何有效地实现机器学习方面的算法，以及最大限度地从中有所收获。...实现机器学习算法的好处 对于如何运用机器学习这一问题，你可以将实现机器学习算法作为一种解决方案。而且你还能够挖掘算法实现方面的相关基础知识以及技能。...在实现一个机器学习算法时，经常需要许多微观的决策，而这些决策通常会缺少正式的算法描述。...实用技巧 你可以在动手实现机器学习算法时，发展有价值的技能。比如说，掌握算法的技能，帮助开发生产系统的技能，以及学习领域经典研究的技能。...你学习了一个简单的过程，按照它，你可以从头开始实现多个算法。并且你可以在三个推荐的算法中选择一个作为你的机器学习的起点，然后考虑从头开始实现它。

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    Go调度系列--调度器实现原理(二）

    调度策略 调度策略也叫做调度循环，进入调度系统后调用 mstart1 --> schedule()函数（都在src/runtime/proc.go） ,实际的调度逻辑就在schedule()函数中，它就是不断的获取...从P 上的 本地队列 看一下是否有 G 若有则直接返回 上面都没查找到时，则去全局队列、网络轮询器查找或者从其他 P 中窃取，一直阻塞直到获取到一个可用的 G 为止 而从全局队列队列获取G也有规则，实现代码如下...触发调度，也有以下几个调度路径。...runtime.gosched_m -> runtime.goschedImpl •系统监控 — runtime.sysmon -> runtime.retake -> runtime.preemptone 总结 Go调度器实现原理...参考资料： 【调度器(详细介绍)】 【Go语言设计与实现】

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    看Kubernetes源码，学习怎么用Go实现调度队列

    在动手实现调度队列前，我们应该先来学习参考一下那些优秀的开源项目里是怎么实现调度队列的。Kubernetes的调度器的调度算法的设计里使用了调度队列，在调度队列的实现里，使用了两个不同的队列。...Kubernetes的调度队列实现 下面我们来看一下Kubernetes的activeQ调度队列的出队和入队操作是怎么实现的。...sync.Cond Cond的适用场景 可以看到Kubernetes的调度队列是通过sync.Cond实现的调度控制。...感兴趣的朋友可以去Kubernetes调度队列源码[1]里学习一下这个技巧。...实现自己的调度队列 在看完Kubernetes的队列实现后我们知道对于调度队列这种存在多次往复等待 / 通知的场景，使用sync包提供的Cond原语再合适不过了。

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    Linux进程调度学习！

    进程调度含义： 进程调度决定了将哪个进程进行执行，以及执行的时间。操作系统进行合理的进程调度，使得资源得到最大化的利用。 在单片机上，常常使用的方式是：系统初始化---->while(1){}。...调度器分配的时间也不能太短，每次调度会导致上下文切换，这种切换开销很大。...Linux 调度算法： Linux 中有一个总的调度结构，称之为 调度器类（scheduler class），它允许不同的可动态添加的调度算法并存，总调度器根据调度器类的优先顺序，依次去进行调度器类的中的进程进行调度...，挑选了调度器类，再在这个调度器内，使用这个调度器类的算法（调度策略）进行内部的调度 调度器的优先级顺序为： Scheduling Class 的优先级顺序为 Stop_ask > Real_Time...1、Fair 调度使用的是 CFS 的调度算法，即完全公平调度器： 对于一个普通进程，CFS 调度器调度它执行（SCHED_NORMAL），需要考虑两个方面维度： 如何挑选哪一个进程进入运行状态？

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    【算法】Python实现机器学习算法

    在 Kaggle 最新发布的全球数据科学/机器学习现状报告中，来自 50 多个国家的 16000 多位从业者纷纷向新手们推荐 Python 语言，用以学习机器学习。 ?...那么，用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？...营长刚好在 GitHub 上发现了东南大学研究生“Lawlite”的一个项目——机器学习算法的Python实现，下面从线性回归到反向传播算法、从SVM到K-means聚类算法，咱们一一来分析其中的Python...为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3..... 为什么梯度下降可以逐步减小代价函数？...全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/K-Means/K-Menas.py 1、聚类过程 聚类属于无监督学习

    1.8K80

    亚马逊机器学习团队开发可离线工作的复杂语音识别模型

    幸运的是，亚马逊的Alexa机器学习团队最近在将语音识别模型脱机方面取得了进展。他们开发了导航，温度控制和音乐播放算法，可以在设备上离线执行。...Statistical Model Compression for Small-Footprint Natural Language Understanding”将在今年在印度海德拉巴举行的Interspeech机器学习会议上展示...“Alexa的自然语言理解系统......使用几种不同类型的机器学习（ML）模型，但它们都有一些共同的特征，”主要作者Grant Strimel表示，“一个是他们学习从输入话语中提取'特征'，或具有特定预测价值的文本串...令人印象深刻的是，它并没有影响准确性，离线算法“基本上与基线模型一样好”，误差增加不到1％。 团队写道：“我们观察到这些方法在模型评估时间和预测性能方面做出了最小的牺牲。

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    用 Python 轻松实现机器学习

    基于朴素贝叶斯的分类器是简单、快速和易用的机器学习技术之一，而且在现实世界的应用中很有效。 朴素贝叶斯是从 贝叶斯定理(Bayes' theorem) 发展来的。...我会假设你对机器学习有基本的了解，所以文章里会跳过一些与机器学习预测不大相关的步骤，比如 数据打乱(date shuffling) 和 数据切片(data splitting)。...需要用到的数据集来自 UCI 机器学习库。...用 Python 实现机器学习 接下来我会用 Python 来解决这个问题。...它是最简单最快速的机器学习算法之一，用来进行简单和快速的训练和预测。朴素贝叶斯提供了足够好、比较准确的预测。朴素贝叶斯假设预测特征之间是相互独立的。

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    【机器学习】贝叶斯机器学习：经典模型与代码实现

    贝叶斯机器学习 Author：louwill Machine Learning Lab 贝叶斯定理是概率模型中最著名的理论之一，在机器学习中也有着广泛的应用。...基于贝叶斯理论常用的机器学习概率模型包括朴素贝叶斯和贝叶斯网络。...与机器学习的结合正是贝叶斯理论的主要应用方向。朴素贝叶斯理论是一种基于贝叶斯理论的概率分类模型，而贝叶斯网络是一种将贝叶斯理论应用到概率图中的分类模型。...朴素贝叶斯基于训练数据集来学习联合概率分布P(X,Y)。具体地，通过学习类先验概率分布和类条件概率分布来实现。 朴素贝叶斯学习步骤如下。先计算类先验概率分布： ?...贝叶斯理论在机器学习领域也有广泛的应用，最常用的贝叶斯机器学习模型包括朴素贝叶斯模型和贝叶斯网络模型。 朴素贝叶斯模型是一种生成学习方法，通过数据学习联合概率分布的方式来计算后验概率分布。

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    asio 调度器实现 - strand 实现详解

    那么如果我们更多的利用多核, 使用多个线程执行同一个context的run(), 那任务被哪个线程调度到并执行, 会变成一个不可预测的事情, 这种情况下, 如果任务之间存在依赖, 我们又不希望在业务侧过多的使用同步原语...通过使用 strand, 我们对上面的代码稍作调整, 变为下面的实现: asio::io_context ctx{}; auto wg = asio::make_work_guard(ctx);...我们来具体展开 asio::strand 相关的实现代码了解其中的机制. ---- 2 strand 的实现细节 因为strand的特殊性, 肯定是没有办法直接使用前面介绍的普通任务的post()机制和相关的...operation包装来完成相关的封装的, 我们分为三个部分来分析strand的实现: 1. strand相关的operation定义 2. strand上的task的投递 3. strand上的task...一个locked_标志, 这些共同配合, 使得strand能够达成最小粒度锁的实现. 5.

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