当计算图在设备之间划分之后,跨设备的 PartitionGraph 之间可能存在着数据依赖关系,因此 TF 在它们之间插入 Send/Recv 节点,这样就完成数据交互。而在分布式模式之中,Send/Recv 通过 RpcRemoteRendezvous 完成数据交换,所以我们需要先看看 TF 之中的数据交换机制 Rendezvous。
在Python 3.7中,asyncio 协程加入了对上下文的支持。使用上下文就可以在一些场景下隐式地传递变量,比如数据库连接session等,而不需要在所有方法调用显示地传递这些变量。使用得当的话,可以提高接口的可读性和扩展性。
本文主要介绍如何接入腾讯云智能推荐系统,包括接入流程、物料上报、场景id申请、获取推荐结果以及用户行为上报等相关内容。同时,还介绍了腾讯云智能推荐系统的一些基本概念,如推荐场景、推荐策略以及推荐结果等。
Turbinia是一款专门用于部署、管理和运行分布式取证任务流的开源框架。该工具可以自动化运行常见的数据取整处理工具,例如Plaso、TSK和strings等等,可帮助研究人员对云端环境以及大量账号下的数字证据进行处理,并尽可能地通过并行处理方式来减少响应时间。
前文中,Master 在流程之中先后调用了 gRPC 给远端 worker 发送命令,即,GrpcRemoteWorker 类中的每一个函数都通过调用 IssueRequest() 发起一个异步的 gRPC 调用。GrpcRemoteWorker 一共发了两个请求:RegisterGraphAsync,RunGraphAsync,我们看看 GrpcWorkerService 如何处理。
Web 领域中,用于实现数据’实时’更新的手段有轮询和 WebSocket 这两种。
本文探讨了如何实现一个高并发、幂等的计数器服务,该服务用于处理外部的 inc 请求以增加特定视频的播放计数。考虑到网络延迟和重试等因素,该服务需要确保每个请求至少被处理一次,同时避免重复计数。我们使用了 MySQL 用于持久化存储计数数据,并用 Redis 进行幂等性检查。本文通过 Go、Java 和 Python 三种编程语言展示了具体的实现代码,并对核心逻辑进行了详细解释。Java 代码部分更是进行了全流程的展示,包括幂等性检查、数据库更新和已处理请求的记录。这样的设计不仅确保了高并发处理能力,还实现了请求的幂等性。
执行命令:python run.py。该脚本会自动将模型以张量并行的方式在两个 GPU 上进行推理计算。
我一直认为接口幂等性设计是构建可靠、稳定分布式系统的关键一环。在我多年的实践中,我发现很多开发者对接口幂等性的理解和应用存在一定的误区。本文将深入探讨接口幂等性的概念、设计原则以及提供一个实际的代码示例,帮助读者更好地理解和应用接口幂等性。
应用程序内部付费机制(Google Play In-app Billing, 以下简称应用内支付)是Google Play的一项服务,这种服务为应用内购买提供支付流程。
小编最近在编写接口自动化测试用例的过程中,需要将get请求url中的部分参数替换成预设的数据,将url中的具有时效性的auth替换成auth生成方法返回值。经过一番调研,最后选取了python的urllib库的parse模块。
在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前,我们首先需要看看分布式的基础:分布式环境。只有把基础打扎实了,才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍,事半功倍。本篇介绍 Worker(一系列相关概念) 的静态架构。
上一篇文章封装了request库用来发起http请求,然后获取了用户操作凭证access_token。上篇文章主要对百度AI文字识别接口最基础的通用文字以及手写文字图片进行了接入识别,本篇文章我们来接着看几个实用性比较强的文字识别接口。百度AI接口对接挺容易的,签名加密都没有涉及到。唯一的缺点就是接口文档写的不够完善,容易遇见坑。上篇文章只介绍了第一个实用性接口:身份证识别接口,我们当时只以正面照做了示例,该接口不支持图片url,而是需要将图片数据以BASE64编码。我们直接贴关键代码:
请求view中手动打印日志时中插入request的如下信息(每个request请求都记录可以使用中间件进行解决,但这里仅仅是在需要的地方手动打印):
当我们从上层平台发出一个请求后,由于用户不知道链路之间数据的传递关系,但是又想要快速定位问题出在什么地方,是云管平台,还是openstack,亦或者是操作系统层面,一个结构化的日志数据能够帮助我们快速定位问题。
在日常的后端开发工作中,最常见的操作之一就是看日志排查问题,对于大项目一般使用类似ELK的技术栈统一搜集日志,小项目就直接把日志打印到日志文件。那不管对于大项目或者小项目,查看日志都需要通过某个关键字进行搜索,从而快速定位到异常日志的位置来进一步排查问题。
在比较复杂的应用中,一个请求需要走很多个方法的处理,怎么样才能快速查找一个请求的全部日志呢。在分布式系统中,我们可以用链路追踪,比如zipkin、skywalking去快速查找日志,从而定位问题。在比较复杂的单体管理系统中,我们可以使用slf4j的MDC去实现类似的功能。
以com.alibaba.fastjson中的JSONArray与JSONObject为例:
| 导语 本文主要介绍了QUIC协议,以及初步研究的过程,用实践证明了QUIC协议在iOS平台的可行性 1、QUIC介绍 (1)QUIC(Quick UDP Internet Connections)协议 是一种全新的基于UDP的web开发协议。可以用一个公式大致概括: TCP + TLS + HTTP2 = UDP + QUIC + HTTP2’s API 从公式可看出:QUIC协议虽然是基于UDP,但它不但具有TCP的可靠性、拥塞控制、流量控制等,且在TCP协议的基础上做了一些改进,比如避免了队首阻塞;
最近客户有个新需求,就是想查看网站的访问情况,由于网站没有做google的统计和百度的统计,所以访问情况,只能通过日志查看,通过脚本的形式给客户导出也不太实际,给客户写个简单的页面,咱也做不到
本文主要讲解外部预言机ORACLE定义和原理,并讲解蚂蚁BAAS系统如何通过ORACLE预言机方式使用外部数据源的方法。
英特尔从去年推出OpenVINO开发框架,从此以后几乎每三个月就更新一个版本,最新版本2019R03,但是此版本跟之前的版本改动比较大,所以在配置Python SDK支持与开发API层面跟之前都有所不同。这里假设你已经正确安装好OpenVINO框架。如果不知道如何安装与配置OpenVINO可以看我在B站视频教程:
集群有一个spark sql的任务,每天需要跑38561秒,噢,来计算一下38561/60/60 这就是10.7个小时呀,就是下面那这种样子:
现代生活中,我们不可避免会遇到很多碎片时间,等公交、倒地铁、排核酸、买早点等等。这些时间累积起来,无疑是一笔很大的个人资源,而想利用这部分时间,听显然是最好的方式。
Asynchronous Operations
对于投入运营的软件系统,最近小编在巡检项目数据库的时候,发现某些表存在不少的重复数据,对于这样的脏数据,初步分析大致的来源有以下可能:
项目上线后,有一些场景需要收集日志进行业务分析或者进行业务监控用,通常需要将日志转为json的格式,这里记录下laravel框架中如何最小化改动进行日志格式化,完成收集
如果A、B两个线程同时执行到t1,他们俩看到的R1的数据一样,然后都对R1进行编辑,然后去执行t3,最终2个线程都会更新成功,后面一个线程会把前面一个线程update的结果给覆盖掉,这就是并发修改数据存在的问题。
还用介绍吗,直接看下面的系列文章了解OpenVINO是干什么用的,还有如何与OpenCV一起使用,实现对DNN模块的加速运行,OpenVINO SDK开发使用等相关技术。
应用创建好之后,先让 LoRaWAN 网关接入进来。本篇笔记使用树莓派 LoRaWAN 网关搭配 Packet Forward,做修改后接入到 Stack。
今天给大家带来的是:在腾讯云上打造你的私人 AI 助手,没想到腾讯云还可以这样玩。
在我们的系统里,已经记录了很多的日志,但是问题是这些日志很鸡肋,当需要定位问题的时候,根本很难区分,哪些日志是一起的,而且因为我们的系统大都是一些耗时的任务,不同请求的任务日志都交叉混在一起,更加加剧了这个问题。因此生产系统上,这些日志很难利用起来。
这个图算是一个通用的前后端分离的 k8s 部署结构: Nginx Ingress 负责暴露服务(nginx前端静态资源服务), 根据十二要素应用的原 则,将后端 api 作为 nginx 服务的附加动态资源。
胖sir:小魔童,我今天收到了一个需求,期望我们做一个第三方登录的功能,用户可以通过第三方授权来登录我们的web
鉴于智谱AI发布了最新一代 GLM3.0、GLM4.0 基座大模型,我又要对自己开发的这款开源 chatglm-sdk-java 进行改造了!因为需要做新老接口的模型调用中数据格式兼容,这将是一场编码设计与复杂场景的对抗挑战。💐 请看小傅哥如何操刀改造!
OpenVINO不仅通过其IE组件实现加速推理,其提供的预训练库还支持各种常见的图像检测、分割、对象识别等的计算机视觉任务。前面小编写过一系列的文章详细介绍过OpenVINO的各种应用,可以看这里回顾一下:
本文中主要是介绍LeetCode中关于SQL的练习题,从易到难,循序渐进。文中会介绍题目和尽可能多的提供解答方案。
高策,腾讯高级工程师,Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的产品研发和支持工作。 背景 机器学习工作负载与传统的工作负载相比,一个比较显著的特点是对 GPU 的需求旺盛。在之前的文章中(公有云上构建云原生 AI 平台的探索与实践 - GOTC 技术论坛分享回顾 和 云原生的弹性 AI 训练系列之一:基于 AllReduce 的弹性分布式训练实践)介绍过,目前 GPU 的显存已经不足以跟上模型参数规模的发展。随着 Transformer 等新
依赖分布式系统的公司组织和团队经常使用Go语言编写其应用程序,以利用Go语言诸如通道和goroutine之类的并发功能。如果你负责研发或运维Go应用程序,则考虑周全的日志记录策略可以帮助你了解用户行为,定位错误并监控应用程序的性能。
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,介绍了官方的几个例子,我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练,本文是第四篇,看看Rendezvous 的结构和总体逻辑。
golang 标准库的日志框架非常简单,仅仅提供了print, panic 和 fatal三个函数。对于更精细的日志级别、日志文件分割以及日志分发等方面并没有提供支持. 所以催生了很多第三方的日志库,但是在golang的世界里,没有一个日志库像slf4j那样在Java中具有绝对统治地位.golang中,流行的日志框架包括logrus、zap、zerolog、seelog等.
本文介绍一些 Python 中常用的语音能力的包,以及如何通过调用云服务商的 API 进行语音识别
前面我们和大家学习了 Envoy 的基础知识,使用静态配置来认识了 Envoy,但实际上 Envoy 的闪光点在于其动态配置,动态配置主要有基于文件和 API 两种方式。
LoRa节点目前还是拿商用模组来做测试,我手上拿的是四信的F8L10D,串口操作直接调整下 DevEUI/AppKEY/AppEUI 。
How to implement a distributed and auto-scalable WebSocket server architecture on Kubernetes一文中虽然解决是WebSocket长连接问题,但可以为其他长连接负载均衡场景提供参考价值
日志作为应用故障排查的一个重要利器,是应用开发中的重要一环。但是日志如何打印、打印那些信息却没有一个非常好的规范,本文根据自己多年开发经验,总结出一些日志打印的好的实践。
本文将根据以上四种方法来给大家进行具体讲解,不过不知道大家有没有想过,获取当前执行方法体的方法名称有什么用嘞?
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架,在业界得到了广泛应用。
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