我在 windows 运行 podman 当成 docker 的代替品，从网上抄了 ollama 的部署命令，发现里面存在一个相对路径的挂载文件夹。...我期望拿到 ollama 的下载内容，需要寻找到 podman 默认的挂载路径，但在网上找了一圈，可能是我的关键词问题，没有找到，于是记录本文期望能帮到大家 如下面命令 podman run -d -v...ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama 使用了 -v ollama:/root/.ollama 参数将本机的 ollama...文件夹挂载到容器里面的 /root/.ollama 文件夹 那默认情况下的本机 ollama 文件夹是在哪？...在 podman 里面挂载相对路径是什么 在 podman 里面挂载相对路径是在 WSL 里面的 ~/.local/share/containers/storage/volumes/ 文件夹
在之前的推文车辆路径优化问题求解工具Jsprit的简单介绍与入门中，相信大家已经对Jsprit这款开源的车辆路径规划问题求解器有了基础的了解，那么Jsprit在具体的车辆路径规划问题上表现到底如何呢？...下面我们将以带时间窗的车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, 简称VRPTW)为例，详细测试Jsprit在该问题上的表现。...相信聪明的你看到VPRTW一定会和VRP模型联系起来： 车辆路径规划问题（VRP）最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，它是指一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求。...其顾客的规模从25一直到到1000。 通过测试不同顾客数量的样例，可以评测Jsprit在不同数据规模下对于带时间窗车辆路径规划问题的表现。...在所有顾客数为1000的测试样例中，Jsprit的最大偏差为19.86%，最小偏差为4.58%，偏差平均值为12.94%。 下面我们来分析下Jsprit在时间上的表现： ?
它基于一种统一模式，用于定义和执行数据并行处理管道（pipeline），这些管理随带一套针对特定语言的SDK用于构建管道，以及针对特定运行时环境的Runner用于执行管道。 Beam可以解决什么问题？...代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。...IO Providers：在Beam的数据处理管道上运行所有的应用。 DSL Writers：创建一个高阶的数据处理管道。...其次，生成的分布式数据处理任务应该能够在各个分布式执行引擎上执行，用户可以自由切换分布式数据处理任务的执行引擎与执行环境。Apache Beam正是为了解决以上问题而提出的。...参考文章 ： 2016美国QCon看法：在Beam上，我为什么说Google有统一流式计算的野心 Apache Beam是什么？
思科向SD-WAN的轻松迁移 通过将SD-WAN代码与IOS XE相结合，思科将为该领域的一百多万个ISR/ASR边缘路由器提供迁移路径。关于SD-WAN是否会破坏路由器性能的问题，已经有很多的讨论。...网络工程高级副总裁Anand Oswal在博客文章中指出，思科IOS XE公司有SD-WAN的“即时升级路径”。...太多的企业已经看到了当流量负载增加或启用更多功能时，安全设备最终会因处理能力不足而无法运行。 IT总是面临在某些流量上禁用某些功能的问题，或者更有可能有升级问题。...ISR/ASR：一个值得关注的问题？ 上周，在为一位客户运行概念验证（POC）的过程中，我们考虑了Viptela解决方案。...我们没有进展到评估阶段的原因与具体技术无关，但它确实促使我与思科的一位工程师进行了交流，多年来我一直与他共事。 我表达了关于在客户的ISR上运行Viptela代码的问题。
我们还将简要讨论在 Cloudera DataFlow 的云原生 Kubernetes 部署中运行此流程的优势。...评分的事务被写入 Kafka 主题，该主题将为在 Apache Flink 上运行的实时分析过程提供数据。...在云上本地运行数据流 构建 NiFi 流程后，它可以在您可能拥有的任何 NiFi 部署中执行。...还可以定义警报以在超过配置的阈值时生成通知： 部署后，可以在 CDF 仪表板上监控为定义的 KPI 收集的指标： Cloudera DataFlow 还提供对流的 NiFi 画布的直接访问，以便您可以在必要时检查执行的详细信息或解决问题...在这篇博客中，我们展示了 Cloudera DataFlow 如何让在云中创建、测试和部署数据管道变得容易。
在第一部分中，我们将研究由 Apache NiFi 提供支持的Cloudera DataFlow如何通过轻松高效地获取、转换和移动数据来解决第一英里问题，以便我们可以轻松实现流分析用例。...我们还将简要讨论在 Cloudera DataFlow 的云原生 Kubernetes 部署中运行此流程的优势。...评分的事务被写入 Kafka 主题，该主题将为在 Apache Flink 上运行的实时分析过程提供数据。...还可以定义警报以在超过配置的阈值时生成通知： 部署后，可以在 CDF 仪表板上监控为定义的 KPI 收集的指标： Cloudera DataFlow 还提供对流的 NiFi 画布的直接访问，以便您可以在必要时检查执行的详细信息或解决问题...在本博客中，我们展示了 Cloudera DataFlow 如何让在云中创建、测试和部署数据管道变得容易。
java导出成可运行的jar文件，如下图： 如果上图中红框内前两个选项导出的jar包在linux上运行报错，说找不到需要的依赖包，那么就用第三个，使用这个会导出一个jar包，一个文件夹，文件夹中是...然后将这两个文件同时上传到linux ，但要保证二者在同一目录下。 最后，关于在jar包中根据文件名动态加载某一个目录下的某个文件内容，好像是行不通的。...因为在使用Object.class.getResource(“config/client.properties”).getPath().获取文件路径时，拿到的是绝对路径，而在linux中获取jar包中的某个文件...，形成的绝对路径是带！...号的，所以不能将动态的多个文件放到jar中，应该单独提取出来，放到某个固定的linux目录中。
我使用Jetty提供实时预测，使用Google的DataFlow构建批预测系统。运行这些示例所需的完整代码和数据可在GitHub上获得。...实时预测 现在我们已经在Java中运行了Keras模型，我们可以开始提供模型预测。我们将采用的第一种方法是使用Jetty在Web上设置端点以提供模型预测。...它实现了Jetty的AbstractHandler接口以提供模型结果。以下代码展示了如何将Jetty服务设置为在端口8080上运行，并实例化JettyDL4J类，该类在构造函数中加载Keras模型。...可以使用Keras模型直接在Python中事先这一点，但此方法的可扩展性受到限制。我将展示如何使用Google的DataFlow将预测应用于使用完全托管管道的海量数据集。...如果想尝试运行DAG，可以在GitHub上找到代码和CSV 。
业界趋势 业界在shuffle[1]上也有了多年的探索，围绕各自的业务场景构建了相应的能力，这里罗列一下主流公司在shuffle上所做的工作。...Google Dataflow Shuffle[3] Google Dataflow Shuffle是Google在Google Cloud上的Shuffle服务，针对云上的弹性易失环境，Google开发了一套...Dataflow Shuffle服务供Google Cloud的大数据服务使用。...Shuffle Service能更好的解决这些问题，使得业务方能平稳运行这类任务。...Firestorm介绍 Firestorm 目标 在腾讯内部每天有上百万的Spark任务在运行，上述各类Shuffle问题也经常遇到。同时，为了更好的利用硬件资源，计算存储分离的部署模式也在逐步推进。
这些系统基本上都在解决同一类问题，即将多个 MapReduce 作业粘合在一起，创建一个解决复杂问题的数据管道。...然而，这些编排系统都是 Google 各自团队独立开发的，相互之间也完全不兼容，是一类典型的重复造轮子案例。...图 10-10 从逻辑管道到物理执行计划的优化 也许 Flume 在自动优化方面最重要的案例就是是合并（Reuven 在第 5 章中讨论了这个主题），其中两个逻辑上独立的阶段可以在同一个作业中顺序地（...所以从某种意义上说，Spark 瞄准最初目标客户群体打法是非常到位的，因为大多数业务场景均属于这一类。但这并未阻止其竞争对手将此作为该平台的巨大劣势。...Reuven 在第 5 章中简要介绍了 Flink 的一致性机制，这里在重申一下，其基本思想是在系统中的 Worker 之间沿着数据传播路径上产生周期性 Barrier。
这次 Google 没有发一篇论文后便销声匿迹，2016年2月 Google 宣布 Google DataFlow 贡献给 Apache 基金会孵化，成为 Apache 的一个顶级开源项目。...什么是 SDK，就是一个编写 beam 管道构成的一部分，一个客户端或一个类库组件也可以，最后提交到大数据运行平台上。 3. Beam 版本和 Kafka-clients 依赖情况表 ?...吐个槽，2.6版本之前的兼容性问题，上个版本还有这个类或方法，下一个版本就没有了，兼容性不是很好。 4. SDK beam-sdks-java-io-kafka 读取源码剖析 ? ? ? ? ?...它确保写入接收器的记录仅在 Kafka 上提交一次，即使在管道执行期间重试某些处理也是如此。重试通常在应用程序重新启动时发生（如在故障恢复中）或者在重新分配任务时（如在自动缩放事件中）。...在管道中提供了通用的 ParDo 转换类，算子计算以及 BeamSQL 等操作。 您打算把数据最后输出到哪里去？ 在管道末尾进行 Write 操作，把数据最后写入您自己想存放或最后流向的地方。 ?
2C互联网业务增长，单机多核的共享内存模式带来的排障问题、编程困难；随着多核时代和分布式系统的到来，共享模型已经不太适合并发编程，因此actor-based模型又重新受到了人们的重视。 ?...需要注意的是:TPL Dataflow非分布式数据流，消息在进程内传递 。 TPL Dataflow核心概念 ?...Block可以划分为下面3类： Buffering Only [Buffer不是缓存Cache的概念，而是一个暂存区的概念] Execution Grouping 使用以上块混搭处理管道, 大多数的块都会执行一个操作...Execution Block 可执行的块有两个核心组件： 输入、输出消息的暂存区（一般称为Input,Output队列） 在消息上执行动作的委托 ?...运行一段时间就停止工作，一直很困惑。
/bit-shift-illegal-instruction-in-64-bit-release-mode-only 其中G:\mycode\mb\third_party\zlib\inflate.c在hold...> Code Generation and setting "Enable Enhanced Instruction Set" to AVX solved the issue. 2，修复几个播放mp4的bug...播放mp4由于开了5个线程，里面各种队列的同步还挺麻烦的。还有网络数据的缓存以及内存回收等。 3，修复mbcef在不注册on create view回调，原生创建的窗口会关闭时崩溃的问题
人工智能（AI）崛起 谷歌（Google）旗下的DeepMind公司开发了AlphaGo系统，在围棋比赛中战胜人类顶尖棋手。...雅虎工程师们最初只希望这个10节点的集群能够持续运行一整天，根本没想到Hadoop后来会成为大数据计算的代表，每家财富100强企业必备的IT工具。...Beam雄心勃勃，想要用同一组API统一所有的大数据应用开发，并通过“Runner”这种执行引擎支持Spark、Flink和Google Dataflow。...Kafka才面世五年，但这部由LinkedIn开发的消息队列系统已经成为管理流数据和实时数据管道的事实标准。...大数据为公众健康作出贡献的例子不胜枚举，包括美国疾病预防控制中心利用机器学习来阻止阿片类物质引发的HIV爆发，Spark和Hadoop加快癌症研究，拓扑数据分析促使研究人员重新思考“干扰变量”对治疗外伤性脊髓损伤意味着什么
Google已经停用自己研发的，部署在服务器上，用以分析数据的MapReduce，转而支持一个新的超大规模云分析系统Cloud Dataflow。...Cloud DataFlow，将作为一项服务提供给使用它们云服务的开发者，这些服务并没有MapReduce的扩展限制。 “Cloud Dataflow是这近十年分析经验的成果。”...Hölzle说，它将会比现存的所有的系统运行的更快，更易扩展。 “这是一个完全托管服务，它可以自动优化、部署、管理以及扩展。...它使开发人员对批处理和流媒体服务能够使用统一编程轻松地创建复杂的管道。“他表示。...所有这些特点，谷歌认为在MapReduce上无法完成：很难迅速获取数据，不能进行批处理和流处理，而且经常需要部署和运行MapReduce集群。
这些代码的大部分来自谷歌的 Cloud Dataflow SDK，是开发者用来编写流处理（streaming）和批处理管道（batch pinelines）的库，可以在任何支持的执行引擎上运行。...它采用参数服务器架构，解决了上一代框架的扩展性问题，支持数据并行及模型并行的计算模式，能支持十亿级别维度的模型训练。...在系统易用性上，Angel 提供丰富的机器学习算法库及高度抽象的编程接口、数据计算和模型划分的自动方案及参数自适应配置，同时，用户能像使用MR、Spark一样在Angel上编程， 还建设了拖拽式的一体化的开发运营门户...Google是一个企业，因此，毫不奇怪，Apache Beam 移动有一个商业动机。这种动机主要是，期望在 Cloud Dataflow上运行尽可能多的 Apache Beam 管道。...打开平台有许多好处： Apache Beam 支持的程序越多，作为平台就越有吸引力 Apache Beam的用户越多，希望在Google Cloud Platform上运行Apache Beam的用户就越多
副作用 Beam 和 Dataflow 的一个特点是用户可以注入自定义代码，作为他们的管道图的一部分执行。Dataflow 不保证该代码仅对每个记录运行一次，¹无论是通过流式处理还是批处理运行器。...它可能会多次运行给定的记录通过用户转换，甚至可能同时在多个工作器上运行相同的记录；这是为了保证至少一次的处理在工作器故障的情况下。这些调用中只有一个可以“获胜”并在管道中产生输出。...Dataflow 工作器使用远程过程调用（RPC）在它们之间进行数据洗牌，确保给定键的记录都最终在同一台机器上。 图 5-1 显示了 Dataflow 为示例 5-1 中的管道创建的洗牌。...例如，Dataflow 管道的一个常见数据源是 Google Cloud Pub/Sub。...失败的必然性 这个问题的答案在处理无界输入数据的情况下最清楚，所以我们从那里开始。主要问题是处理无界数据的管道实际上是打算永远运行的。
dataflow 和透明处理数据的原语以在分布式集群上并行执行 。...Google Dataflow 模型 [4] 极具影响力，重新引入了早期的思想，例如乱序处理 [37] 和标记 [49]，提出了用于流和批处理的统一并行处理模型。...一个突出的用例是乘车共享服务的交通和需求预测。这样的应用程序需要连续计算具有低延迟的最短路径查询，并同时解决具有挑战性的在线图学习问题。...许多云应用程序本质上都是动态的，需要按需生成服务组件的新实例，并独立于“主”dataflow 执行其基于事件的逻辑。...例如，考虑连续模型服务管道（例如，欺诈检测），其中在管道运行时需要更新 ML 模型。 硬件加速 GPU、TPU 和 FPGA 等硬件加速器已成为某些 ML 主流的工作负载，尤其是在涉及张量计算时。
此外，放眼当今世界，机器学习模型会在超大型的数据集上进行训练，因此在训练期间应用的预处理步骤将会在大规模分布式计算框架（例如 Google Cloud Dataflow 或 Apache Spark）上实现...在这篇文章中，我们将提供在 Google Cloud Dataflow 上使用 tf.Transform，以及在 Cloud ML Engine 上进行模型训练和服务的具体示例。...注：ecc.ai 链接 https://ecc.ai/ tf.Transform tf.Transform 是 TensorFlow 的一个库，它允许用户定义预处理管道模式并使用大规模数据处理框架运行这些管道模式...，同时还以可以作为 TensorFlow 图形的一部分运行的方式导出管道。...这台机器对不同的原料进行加热、搅拌，直到面团产生完美的质地。 我们将从批次问题开始，这意味着数据在完整的生产批次中进行汇总，而不是在连续不断的生产线上进行汇总。
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