关于Rollup粗浅的配置，有兴趣的朋友可以阅读以下《技术 | 玩玩rollup与flow，感受一下“大自然”的魅力》。
决策技术栈迁移的因素 那么，为何要进行技术栈迁移呢？是否是原有技术无法满足新的业务需求？对于遗留系统而言，这种情况总是存在，即需要扩展旧有系统的功能来满足新的业务。...然而，这一原因并不足以支持做出技术栈迁移的决策。因为，从技术实现的角度来看，无论采取何种技术，都可以实现各种业务功能，无非是付出的成本不同而已 。基本上，这种成本一定会低于技术栈迁移的成本。...个人认为，只有在如下几种情形出现时，才值得进行技术栈迁移。 原有技术不能保证新的质量需求 在一个系统的完整生命周期内，系统从诞生到发展，衰老和死亡，与人一样，是不可规避的过程。...我们在进行技术决策时，常常是根据当下的需求以及目前现有的技术，结合团队技术能力做出的最符合当时场景的合理决策。因而，技术栈迁移的原因常常是是因为“此一时彼一时”。...使用旧有技术的成本太高 IT技术并非一定是新技术成本高于旧技术，事实上，随着技术的创新和发展，技术越新，成本越能得到更好的控制。当新旧技术的成本之差，远远高于技术栈迁移的成本，就值得做出迁移的决策了。
美颜和美妆是人脸中很常见的技术，在网络直播以及平常的社交生活中都有很多应用场景。常见的如磨皮，美白，塑形等美颜技术我们已经比较熟悉了，而本文重点介绍的是人脸妆造迁移的核心技术及其相关资源。...什么是人脸妆造迁移 所谓妆造迁移算法，指的是将一张人像的妆容迁移到任意一张人像照片中，这是美颜算法中比较复杂的技术，示意图如下： ?...深度学习妆造迁移算法 深度学习算法利用深度学习技术来自动完成妆造迁移，框架流程都更加简单，是当前主流的研究思路，目前主要包括基于数据库匹配的算法和基于GAN等生成式模型的算法。...展望 由于GAN等技术的成熟，人脸的妆造迁移算法得到了长足的进步，不过在实际落地中仍然会面临着一些难题，如大姿态和大表情的妆造迁移问题，后续的一些研究者们也基于此做出了一些工作，比如Pose-Robust...如何长期学习以上算法 在上面我们介绍了人脸妆造迁移的核心技术，涉及人脸图像的各种算法，生成对抗网络，如果想要长期进行学习，可以参考有三AI秋季划的人脸算组，GAN组，可分别学习相关内容。
数据治理之集群迁移数据 准备两套集群，我这使用apache集群和CDH集群。...启动集群 启动完毕后，将apache集群中，hive库里dwd,dws,ads三个库的数据迁移到CDH集群 在apache集群里hosts加上CDH Namenode对应域名并分发给各机器 [root@...CDH集群3台集群都是hadoop101,hadoop102,hadoop103,所以要关闭域名访问，使用ip访问 CDH把钩去了 apache设置为false 再使用hadoop distcp命令进行迁移...查看cdh 9870 http地址 数据已经成功迁移。...数据迁移成功之后，接下来迁移hive表结构，编写shell脚本 [root@hadoop101 module]# vim exportHive.sh #!
迁移学习在小数据环境、智能终端上具有广阔的应用空间，迁移学习需要将在数据量充足的情况下学习到的知识，迁移到数据量小的新环境中，能够通过发现大数据和小数据问题之间的关联，把知识从大数据中迁移到小数据问题中...实现迁移学习的方法 1）样本迁移，就是我们在数据集里面找到跟目标领域相似的数据，把这个数据放大多倍，这个叫做样本迁移，通过样本来达到迁移的目的； 2）特征迁移，可以观察到有些相似的特征，然后利用这些特征...，在不同的层次的特征，来进行自动的迁移； 3）基于模型的迁移学习，利用上千万的图象来训练一个图象识别的系统，我们遇到一个新的图象领域，我们就不用再去找几千万个图象来训练了，我们就把原来的那个迁移到新的领域...，所以在新的领域只用几万张图片就够，同样可以得到很高的效果，模型迁移的一个好处是我们可以区分，就是可以和深度学习结合起来，我们可以区分不同层次可迁移的度，相似度比较高的那些层次他们被迁移的可能性就大一些...； 4）通过关系进行迁移，我们也可以通过关系来进行迁移，比方说社会网络，社交网络之间的迁移。
作者：秦广飞 爱可生 DBA 团队成员，负责项目日常问题处理及公司平台问题排查，对数据库有兴趣，对技术有想法。一入 IT 深似海，从此节操是路人。...---- 背景 客户环境数据库目前使用的是 MariaDB 10.1.9，计划迁移到 MySQL 5.7.25，需要测试迁移是否能成功，以及迁移到 MySQL 后数据库的性能对比。...collation_server = utf8mb4_bin explicit_defaults_for_timestamp = 1 transaction_isolation = READ-COMMITTED 二、迁移测试...五、总结 经测试，MariaDB 10.1.9 可以正常迁移到 MySQL 5.7.25，并能保证迁移后性能不下降或者略有上升。
根据维基百科的定义，遗留系统是一种旧的方法、旧的技术、旧的计算机系统或应用程序[1]。这一定义事实上并没有很好地揭露遗留系统的本质。...只是这种重构常常是对系统进行重大扩展或修改的前奏，如无绝对必要，并不推荐这种偿还“技术债务（Technical Debt）”的方式。...最后，还有一种方式，则是对遗留系统进行技术栈迁移。
本文将介绍基于RocketMQ建设消息中间件平台并实现在线业务无感知的平滑迁移。一、背景说明vivo互联网中间件团队于2016年开始基于开源RabbitMQ向业务提供高可用消息中间件平台服务。...queue由某个节点承载流量后无法快速迁移，强制迁移到其它低负载节点可能会导致queue不可用，这也导致了向集群中添加节点并无法快速提升集群的流量承载能力。...2.2 平台运维需求分析可运维：业务使用权限校验；业务生产消费流量限制；业务流量隔离与快速迁移能力。可观测：丰富的性能指标观察集群的运行情况。...总结：需要建设高性能、高可靠的下一代消息中间件，具备极高的数据可靠性，丰富的功能特性，并且需要完美兼容当前的RabbitMQ平台，帮助业务快速迁移到新消息中间件平台，减少业务迁移成本。...四、平滑迁移建设通过技术调研，确定了基于RocketMQ建设下一代消息中间件平台。
由于现有/var/lib/cdsw存储的数据量已经高达3T之巨，为了不影响业务需要在规定时间内(5小时)将数据进行迁移，需要选择一种快速的迁移手段进行迁移，本文将对linux现有的数据迁移同步工具rsync...变更环境 1.RedHat7.2 2.跨盘迁移 测试前集群检查 服务正在运行 ? ? 从上图可知，/var/lib/cdsw有进程在操作。 ? 有session在打开，有作业在运行。...服务不停止限速迁移 3.1 服务不停止数据迁移 这个过程由于有服务在使用(有作业在运行)因此为了不影响业务对该迁移进行限速最高速度不超过50M/s，测试步骤及结果如下： time rsync -ac -...服务停止不限速迁移 4.1 停止作业及服务 1.停止作业；停掉集群上所有作业。 ? ? 2.停掉cdsw服务；停止CDSW集群 ? ? ?...服务已经停止 4.2 数据迁移 1.检查/var/lib/cdsw目录是否还有进程在操作。 lsof +D /var/lib/cdsw ? 该目录下已经没有进程在操作。
技术原理1.19 版本开始，StarRocks支持将数据通过外表方式写入另一个StarRocks集群的表中。这可以解决用户的读写分离需求，提供更好的资源隔离。...技术原理Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。...方案规划在同步操作前，需要明确待同步的数据范围，统计较精确的待迁移数据量，评估数据迁移所需耗时，决策数据迁移完成时间等。...A5%E8%87%B3-hll-%E5%88%97https://docs.starrocks.io/zh/docs/2.5/unloading/Flink_connector/*文/ 管虎本文属得物技术原创...，未经得物技术许可严禁转载，否则依法追究法律责任！
概念 在虚拟化环境中的迁移，又分为动态迁移，静态迁移，也有人称之为冷迁移和热迁移，或者离线迁移在线迁移；静态迁移和动态迁移的 区别就是静态迁移明显有一段时间客户机的服务不可用，而动态迁移则没有明显的服务暂停时间...保存迁移前的负载 迁移效率的衡量 1)整体的迁移时间：从源主机迁移操作系统开始，到客户机迁移到目主机并恢复起服务所花的时间 2）服务器停机时间：在迁移过程中，源主机和目的主机都处于不可用的状态，源主机服务已经停止...有利于对系统的隔离，安全性提供了很多解决方案 目前：对于纯软件模拟的qemu嵌套虚拟化并不难，但是对于kvm这种依靠硬件来实现虚拟化的功能要实现嵌套虚拟化还是有一定的难度的，只鞥在底层模拟硬件支持 KSM技术详解...selinxu不做处理，如果通过访问，则selinux对其操作进行检查，（一般开发过程中selinxu是关闭的，基本上很鸡肋） txt （trusted execution technology）(可信执行技术...)在intel平台上实现，它是pc或服务器启动过程对系统关键部件进行验证的硬件解决方案； 基于TXT技术主要通过三部分组成，1）安全模式指令扩展，2）认证代码模板，3）度量过的安全启动环境，安全模式指令扩展
为了实现这些目标，在过去的一年半里，我们将 Slack 最关键的面向用户的服务从单体架构迁移到了基于蜂窝的架构。...在本系列文章中，我们将解释我们为什么要进行大规模迁移、介绍蜂窝拓扑设计以及我们在此过程中所做出的工程技术权衡，并讨论我们成功对许多相连接的服务进行深度改造所采用的策略。...在过去的几年里，我们进行了大量投入，从 HAProxy 迁移到了 Envoy/xDS 生态系统，因此我们所有的边缘负载均衡器现在都在运行 Envoy，并从我们内部的 xDS 控制平面 Rotor 接收配置
本文来源：原创投稿 本文是对之前在客户进行的一次数据库迁移，中间遇到问题及经验的总结。 总的来说数据库迁移总共分三步，和把大象装冰箱差不多。...1.迁移前准备 2.进行迁移 3.数据验证 其中数据验证主要是业务部门进行，我们主要是在出现问题后进行协助。 背景描述 客户共有三套业务库，需要迁移至新的实例中，这里称为业务 A，业务 B，业务 C。...迁移前准备 迁移前准备包含：环境信息收集，数据同步，迁移前确认 这里我是列了个清单： ? 这样能比较清晰的看到迁移前以及迁移后的环境，主从关系，MySQL 版本，各实例的 ip。...数据同步的部分我们需要明确的是，当该步骤完成后应该保证旧实例与新实例数据实时同步，在迁移下发窗口只进行单纯的迁移以及数据验证。 数据同步步骤 1....迁移检查需要在迁移前多次确认，比如在迁移准备完成时确认一次，迁移正式开始前再确认一次。 进行迁移 1.
在进行模型迁移时，还应注意如何避免负迁移，也就是确定什么时间可以加进行迁移，什么时间不可以。...个人认为，如果想要预防负迁移的影响，那么仍然需要从上面提到的迁移学习的三个问题入手：何时迁移、迁移什么、如何迁移。 在这三个环节上都有可能会引发负迁移，所以需要时时注意自己算法的设计。...（1）迁移学习目前普遍流行的是三种分类方法。按照特征空间分类，可以分为“同构迁移学习”和“异构迁移学习”。...”、“直推式迁移学习”和“无监督迁移学习”。...无监督迁移学习（Unsupervised TL)：源域和目标域均没有标签。 （3）按照迁移方法分类，可以分为“基于样本的迁移”、“基于特征的迁移”、“基于模型的迁移”以及“基于关系的迁移”.
迁移方向的对比分析 以下分别从兼容性、技术领先性、性能、易用性、稳定性、灾备与可靠性、安全性、自主可控、国产生态、解决方案、售后服务等多方面对比各迁移方向，供用户参考。...兼容性 兼容性，直接决定迁移成本。...星环科技TDH 1）TDH基础存储和计算组件兼容CDH/HDP，迁移成本低； 2）TDH提供迁移工具，数据一键迁移； 3）大量迁移成功案例，不存在迁移风险。...在各个行业的国产替代进程中，该项技术可以允许用户在原有大数据集群（一般采用X86架构）内逐步增加或更换为国产硬件服务器和国产操作系统，可以让用户平滑地迁移到国产化环境中并保证业务不受影响，同时降低了国产化成本...企业业务迁移成本高 •支持的存储过程编译技术主要是HPL兼容的语法比较有限•支持SQL 2003标准与存储过程，降低开发难度；兼容Teradata，Oracle，DB2等方言，方便业务平滑迁移，降低迁移成本
新一代人工智能重大科技项目，聚焦基础理论和关键共性技术的前瞻布局，包括研究大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与决策等理论，研究知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术...、群体智能关键技术、混合增强智能新架构与新技术、自主无人控制技术等，开源共享人工智能基础理论和共性技术。”...随着人工智能的发展，越来越多的机器学习应用场景的出现，现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。...迁移学习专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。比如说，用来辨识汽车的知识（或者是模型）也可以被用来提升识别卡车的能力。
作者&编辑 | 言有三 今天要介绍的一个问题是计算机视觉领域中的一个老问题了，即图像风格化领域中的图像风格迁移及其背后的核心技术。...图1 PS的边缘风格 上图展示了Photoshop中几种常见的基于边缘的风格化效果，从左到右分别是原图，查找边缘，等高线，浮雕效果，虽然各自效果有所不同，但是其中最核心的技术仍然是寻找到主体的边缘。...而随着深度学习技术的发展，基于深度学习的风格化方法被广泛研究并且取得了非常好的效果，开启了一个新的研究领域，风格迁移。...1.2 风格迁移 风格迁移的重点在于迁移，它是将一幅图中的风格，迁移到另一幅图中。...3.4 小结 目前AdaIN层已经在图像风格化，图像生成等领域中被广泛应用，属于图像风格迁移的标配技术，单模型任意风格在实际应用中也更加有效。
摘要 在上一篇中我们介绍了数据迁移的套路，但是没有介绍具体的方案，这篇着重介绍下具体的数据迁移方案 一....设计目标 设计一个数据迁移的方案，需要实现以下目标 迁移速度 qps 需要达到1k，这样能保证1亿的数据能够在1~2天内跑完 迁移qps可控 迁移有可能对线上服务有影响，需要可动态调整qps 数据完整，...不丢失 不能遗漏数据，虽然事后我们有数据校验的过程，但是设计数据迁移方案时，需要尽可能的包装数据不丢失。...进度可控 迁移过程可中断，可重试。比如先迁移10分之一的数据，再继续来 二. 架构设计 数据迁移任务大致分为3个步骤，如下图所示 ?...因为有迁移速度的要求，我们将每个步骤进行分解，确保每个部分可以异步化，并发处理。这样可以提升速度。 遍历数据 完整遍历老的数据库。
最近几天在开通留言的功能，因为微信设定的在18年之后注册的个人号，没有留言功能，要想开通，只能通过账号迁移来实现（具体实现细节，感兴趣的可以找我私聊）。截止到昨天，账号算是迁移完毕。...等迁移结束，就迫不及待的登上后台看了看，还好诸位老朋友都在，在此再次感谢各位的厚爱。 后续会接着分享Go技术相关的文章，欢迎大家与我交流啊~ ? ? ?
今天介绍的是华中科技大学伍冬睿教授团队关于迁移学习中的负迁移领域进行的一个综述。...虽然这篇综述的主要内容讲述的是迁移学习与负迁移的研究进展，然而将迁移学习应用于脑机接口、脑电数据处理时也必须考虑到训练和测试样本往往来自不同分布的问题。...关于脑机接口中的迁移学习综述可以查看：《华中科技大学伍冬睿教授：非侵入式脑机接口中的迁移学习综述（2016-2020）》、《伍冬睿教授：脑机接口中迁移学习的完整流程》、《脑机接口中的流形嵌入知识迁移学习...当这些假设不满足时，负迁移就会产生，即使用源域的数据或知识反而会让学习性能变差，不如直接用目标域的数据进行训练，如下图所示： ? 可靠的迁移学习需要同时考虑3个问题： 迁移什么？ 如何迁移？...何时迁移？ 然而大多数迁移学习研究只考虑了前2个问题。 尽管负迁移是个很常见和严重的问题，人们也提出了很多克服负迁移的方法，但是目前并不存在关于负迁移的详尽的综述。
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