无数据争用 通常大家可能觉得并行执行会产生各种疯狂的错误。不用紧张，Rayon的API均保证无数据争用情况发生，通常可以排除大多数并行错误（尽管不是全部）。...换句话说，只要代码通过编译，它通常会执行与非并行情况下相同的操作。 对于大多数情况，使用并行迭代器产生可以保证结果与顺序迭代器结果相同。...不过需要特别注意的是：如果您的迭代器有副作用（例如，通过Rust通道将方法发送到其他线程，或者磁盘写入），这些副作用可能会以不同的顺序发生。...示范 想要了解Rayon的实际使用方法，请查看rayon-demo目录，其中包括使用Rayon的许多代码演示。例如，运行此命令以获得nbody模拟的可视化。...并从这些闭包中返回一对结果。 从概念上讲，调用join()类似于生成两个线程，每个线程执行其中一个闭包。但是，实现方式却大不相同，并且产生的额外开销非常低。
} 与下面代码的意思是相同的： i := 4 for i != 0 { i-- fmt.Println("Hello, until!")...src/cmd/compile/internal；本文后续内容提到的代码路径都是相对于该目录的相对路径。...这给了散列函数更多的空间来分发它的关键字，结果是冲突消失了。...Go的AST的结构与CST不同。所有AST节点都使用syntax.Node类型，而不是每个节点类型具有其专用的结构类型，这是一种区分联合，它包含许多不同类型的字段。...这里，我们使用Init字段作为可选初始化器，Left字段作为条件，Nbody字段作为循环体。 这就是我们为until语句构造AST节点所需的全部内容。
问题 为什么要控制对于某个对象的访问呢？ 举个例子： 有这样一个消耗大量系统资源的巨型对象， 你只是偶尔需要使用它， 并非总是需要。 数据库查询有可能会非常缓慢。...代理将自己伪装成数据库对象， 可在客户端或实际数据库对象不知情的情况下处理延迟初始化和缓存查询结果的工作。 这有什么好处呢？...伪代码 本例演示如何使用代理模式在第三方腾讯视频 （TencentVideo， 代码示例中记为 TV） 程序库中添加延迟初始化和缓存。 使用代理缓冲服务结果。 程序库提供了视频下载类。...适用于当你需要保存对于服务对象的请求历史记录时。代理可以在向服务传递请求前进行记录。 缓存请求结果 （缓存代理）。...适用于需要缓存客户请求结果并对缓存生命周期进行管理时， 特别是当返回结果的体积非常大时。代理可对重复请求所需的相同结果进行缓存， 还可使用请求参数作为索引缓存的键值。 智能引用。
优势 模型容易编程，将一些分布式系统中的头痛问题隐藏起来： 并发：和顺序执行一样的结果 如何在服务器上启动worker和sever 在不同机器之间移动数据 容错 模型的扩展性好，map和reduce函数彼此之间不需要等待...所以重新执行也会产生相同的输出。纯函数的这个特点是MR相对于其他并行编程方案的主要不同，然后也是因为这个特性使得MR非常简单。...，因此master重新分配任务即可 其他的一些问题 假如master意外的开启两个Ｍap worker处理同一个输入会怎么样？...它们都会将同一份数据写到GFS上面，GFS的原子重命名操作会触发，先完成的获胜将结果写到GFS. 假如一个ｗorker非常慢怎么办 — 一个掉队者？ 产生原因可能是非常糟糕的硬件设施。...master会对这些最后的任务创建第二份副本任务执行。 假如一个worker因为软件或者硬件的问题导致计算结果错误怎么办？ 太糟糕了！MR假设是建立在"fail-stop"的cpu和软件之上。
三体问题（three-body problem）最简单的一个例子就是太阳系中太阳、地球和月球的运动。 N 体问题就是 三体问题更一般化的多体问题。...N=3即成为著名的三体问题，除一些特殊的限制性三体问题可以得出特解外 ，一般三体问题仍是悬而未决的难题。对于N>3的N体问题，根本无法求出分析解。现在主要是采用数值方法和定性方法来进行研究。...高性能计算特点 高性能计算（HPC）是指使用非凡的计算能力系统和并行处理技术来解决具有高计算需求的复杂问题。...在单精度方面，C语言版本在所有问题规模上都优于Rust，实现了高达1.18倍的改进，而在双精度方面，两种实现的性能几乎相同。...Rust 的迭代器可以通过更简单的方式生成并行代码，而 C 则需要对不同的 OpenMP 选项来实现适当并行化。 Rust 中添加外部库非常方便，比如数学优化库或 rayon库。C 则比较麻烦。
你不能用任何一种语言写与C媲美的程序（除了Rust） #rust #article 推荐文章，在本系列的这一部分中，作者将未经过优化的C程序转化为未经优化的 unsafe Rust 程序，后者与原始结果有相同的结果...，并且具有相同的性能。...作者从从性能游戏中选择了一个太阳系模拟器（nbody-gcc-8），这个特定的程序使用SSE和内存布局/位置优化来真正快速地处理数字，这是C擅长的事情。...在撰写本文时，在这项任务的排行榜上，类C语言占主导地位，而第二快的语言Go则慢了3.5倍，作者想尝试无GC的语言在性能上的差距，所以就产生了这篇文章。...在下一篇文章中作者将会把unsafe Rust的代码改为safe Rust，并且增强程序的鲁棒性，观察因为安全导致性能方面的损失。
这看上去就像是在解码器的每⼀时间步对输⼊序列中不同时间步的表征或编码信息分配不同的注意⼒⼀样。这也是注意⼒机制的由来。...解码器在每⼀时间步调整这些权重，即注意⼒权重，从而能够在不同时间步分别关注输⼊序列中的不同部分并编码进相应时间步的背景变量。 在注意⼒机制中，解码器的每⼀时间步将使⽤可变的背景变量。...在翻译“杰瑞”这个中文单词的时候，模型里面的每个英文单词对于翻译目标单词“杰瑞”贡献是相同的，很明显这里不太合理，显然“Jerry”对于翻译成“杰瑞”更重要，但是模型是无法体现这一点的，这就是为何说它没有引入注意力的原因...进行对比，即通过函数F(hj,Hi-1)来获得目标单词yi和每个输入单词对应的对齐可能性，这个F函数在不同论文里可能会采取不同的方法，然后函数F的输出经过Softmax进行归一化就得到了符合概率分布取值区间的注意力分配概率分布数值...除此外，Self Attention对于增加计算的并行性也有直接帮助作用。这是为何Self Attention逐渐被广泛使用的主要原因。 5.
在像智能工厂和智能汽车这样的边缘网络和设备上，行业生态系统和供应商网络决定了应用必须从多个独立的供应商“组合”。举例来说，一个典型的电动汽车有 100 多个厂商为汽车的不同部分编写软件组件。...seL4 操作系统是一种不遵循 POSIX 的微内核，因此对于运行类似 Docker 的容器尤其具有挑战性。...它可以在相同的硬件上并行启动 seL4 实时操作系统和一个 Linux 操作系统（称为客户操作系统）。...本演示中的 WebAssembly 应用程序样本是由 C 和 Rust 源代码编译而成。 nbody-c.wasm 是一个用 C 语言对 N 体问题进行数值逼近的程序。...你可以观看 视频，了解它的操作！GitHub Action 日志显示了成功构建任务的控制台输出，而构件包含了构建结果。
验证是必不可少的 很多时候项目的进度并不会完全按照标准流程来，甚至设计完成了才开始考虑验证的事情。设计进度一旦受到影响，就会产生很多问题。...所以，验证技术的目标就是要让设计与验证能够并行化进行，并且在更高层次去实现。...并行化可以缩短验证时间 抽象可以缩短验证所需时间 抽象可以减少对底层细节的控制 验证工作可以在更加高的层次进行，例如事务级、总线周期级甚至更高级别，而非在最底层的0，1 自动化可以缩短所需时间 随机化是一个非常重要的自动化工具...最后验证的目标变成了设计是否符合设计人员对于spec的理解，没有办法检查出设计人员对于spec的错误理解。...应该由不同的人负责验证 下图是使用了冗余方法来避免模棱两可的spec导致的错误时的恢复路径。芯片设计中所谓的变换经是根据spec产生RTL，所以应该由另一个人去负责验证。 END
多输⼊通道的⼀维互相关运算也与多输⼊通道的⼆维互相关运算类似：在每个通道上，将核与相应的输⼊做⼀维互相关运算，并将通道之间的结果相加得到输出结果。...textCNN中使⽤的时序最⼤池化（max-over-time pooling）层实际上对应⼀维全局最⼤池化层：假设输⼊包含多个通道，各通道由不同时间步上的数值组成，各通道的输出即该通道所有时间步中最⼤...因此，时序最⼤池化层的输⼊在各个通道上的时间步数可以不同。为提升计算性能，我们常常将不同⻓度的时序样本组成⼀个小批量，并通过在较短序列后附加特殊字符（如0）令批量中各时序样本⻓度相同。...textCNN的计算主要分为以下⼏步： 定义多个⼀维卷积核，并使⽤这些卷积核对输⼊分别做卷积计算。宽度不同的卷积核可能会捕捉到不同个数的相邻词的相关性。...尽管每个通道的宽不同，我们依然可以对各个通道做时序最⼤池化，并将9个通道的池化输出连结成⼀个9维向量。最终，使⽤全连接将9维向量变换为2维输出，即正⾯情感和负⾯情感的预测。
然而，智能传感器通过利用微处理器技术，使得传感器具备了一定的智能化能力，可以进行数字量交换，从而显著提高了监测和控制的效率。...2、提高了传感器的可靠性集成传感器系统小型化，消除了传统结构的某些不可靠因素，改善整个系统的抗干扰件能;同时它还有诊断、校准和数据存储功能(对于智能结构系统还有自适应功能)，具有良好的稳定性。...3、提高了传感器的性能价格比在相同精度的需求下，多功能智能式传感器与单一功能的普通传感器相比，性能价格比明显提高，尤其是在采用较便宜的单片机后更为明显。...;具有多种数据输出形式(如Rs232串行输批，PIO并行输出等)，适配各种应用系统。...智能传感器的出现是计算机、微电子等新技术与传感技术相结合的结果，使得传感技术产生了一个飞跃。因此，智能传感器被广泛应用于各种领域，如工业自动化、航空航天、医疗健康、环境监测等。
多输⼊通道的⼀维互相关运算也与多输⼊通道的⼆维互相关运算类似：在每个通道上，将核与相应的输⼊做⼀维互相关运算，并将通道之间的结果相加得到输出结果。...textCNN中使⽤的时序最⼤池化（max-over-time pooling）层实际上对应⼀维全局最⼤池化层：假设输⼊包含多个通道，各通道由不同时间步上的数值组成，各通道的输出即该通道所有时间步中最⼤...因此，时序最⼤池化层的输⼊在各个通道上的时间步数可以不同。为提升计算性能，我们常常将不同⻓度的时序样本组成⼀个小批量，并通过在较短序列后附加特殊字符（如0）令批量中各时序样本⻓度相同。...textCNN的计算主要分为以下⼏步： 定义多个⼀维卷积核，并使⽤这些卷积核对输⼊分别做卷积计算。宽度不同的卷积核可能会捕捉到不同个数的相邻词的相关性。...尽管每个通道的宽不同，我们依然可以对各个通道做时序最⼤池化，并将9个通道的池化输出连结成⼀个9维向量。最终，使⽤全连接将9维向量变换为2维输出，即正⾯情感和负⾯情感的预测。 ? 4.
最近的研究已经从无监督语言建模中得出了很有潜力的结果，随后人们将迁移学习应用到自然语言任务 [3], [13]。然而，与卷积图像模型不同，神经语言模型还没有从大规模和迁移学习中受益。...研究人员分析了分布式数据并行是如何随着模型增大而扩展的。在使用分布式数据并行训练 RNN 时，他们观察到一些训练时批量过大会出现的常见问题。...我们没有使用模型并行化（这种方法把神经网络分割成多个处理器），因为该方法灵活性较差，且对软件限制较多，不过它仍然是进一步并行化的有趣选择。...我们使用同步数据并行化，其中大批量数据被均匀分布给所有参与其中的工作进程，工作进程处理前向和反向传播、相互通信产生的梯度，以及在获取新的数据批量之前更新模型。...鉴于模型大小和通信延迟，数据并行化通过可用 GPU 的数量与批量大小的线性扩展来实现近似线性加速。
关于云计算的海量数据存储模型 引言 随着越来越多的人使用计算机，整个网络会产生数量巨大的数据，如何存储网络中产生的这些海量数据，已经是一个摆在面前亟待解决的问题。...SAN 存储效能优异，能大幅提升网络上工作效能与资料传 输效率，但是其架构为封闭式架构，无法整合不同系统，且规模过大成本较高。...MapReduce 的流程所 示： 在数据被分割后通过Map 函数的程序将数据映射成不同的区块，分配给计算机机群处理达到分布式运算的效果，在通过Reduce 函数的程序将结果 汇整，从而输出开发者需要的结果...对，然后把它们传给Reduce(规约)函数，把具 有相同中间形式key 的value 合并在一起。...现有的研究大多集中于云体系结构、云存储、云数据管理、虚拟化、云安全、编程模型等技术，但云计算领域尚存在大量的开放性问题 有待进一步研究和探索。
周志华的书上说，个体学习器的"准确性"和"多样性"本身就存在冲突，一般准确性很高之后，要增加多样性就需牺牲准确性。事实上，如何产生并结合‘好而不同’的个体学习器，恰是集成学习研究的核心。...以及个体间不存在强依赖关系、可同时生产的并行化方法，代表是Bagging，和随机森林。...对于学习法，代表⽅法是stacking，当使⽤stacking的结合策略时， 不是对弱学习器的结果做简单的逻辑处理，⽽是再加上⼀层学习器，也就是说，我们将训练集弱学习器的学习结果作为输⼊，将训练集的输出作为输出...在这种情况下，将弱学习器称为初级学习器，将⽤于结合的学习器称为次级学习器。对于测试集，⾸先⽤初级学习器预测⼀次，得到次级学习器的输⼊样本，再⽤次级学习器预测⼀次，得到最终的预测结果。...并行计算 Bagging：各个预测函数可以并⾏⽣成，对于极为耗时的学习⽅法，Bagging可通过并⾏训练节省⼤量时间开销。
相较于人眼，机器视觉能够更好的检测出生产流程中的错误，能够将产品的质量问题更好的检测出来，提高工业生产的效率和生产的自动化程度，并且将工业生产的精确度提高，使得工作的进程加快，节省时间。 ?...机器视觉检测相对于人工检测的优势 1、数字化：机器视觉工作过程中产生的所有测量数据，均可独立拷贝或以网络连接方式拷出，便于生产过程统计和分析。...；而人工检测在面对不同的检测内容时，只能通过多工位合作协调完成，而不同员工检测标准不一，极容易出现误检的情况； 3、成本：机器视觉前期投入会比较多，但属于一次性投入，长期产出，由于机器视觉的发展越来越迅速...；与此相反，人工长期重复性检测肯定会产生疲劳，同时每次检测产品时都会有细微的不同，即使产品是完全相同的； 6、客观性：人工检测难免出现疲劳，同时有一个致命的缺陷，就是情绪带来的主观性，检测结果会随检测人员心情的好坏产生变化...而且机器不受主观控制，只要参数设置没有差异，相同配置的多台机器均能保持相同精度； 8、效率：工业自动化的快速发展，使生产效率大幅提升，从而对检测效率提出了更高的要求。
最后，代码通过调用nbody_simulate函数来运行n-body模拟，并输出模拟结果。...这个泛型函数接受一个&Self参数，即需要格式化输出的SIMD类型的引用，返回一个std::fmt::Result类型的结果，表示格式化输出是否成功。 第二个实现是impl_fmt!...这对于高性能计算和并行处理来说尤为重要。...SIMD是一种并行计算的技术，它可以在单个指令中对多个数据进行操作，这对于数值计算和多媒体处理等需要高度并行化的任务非常有用。...SIMD代表单指令多数据，是一种并行计算的技术，允许同时对多个数据执行相同的操作。这种并行计算对于许多计算密集型任务非常有用，例如图形渲染、数字信号处理和科学计算。
; 如果你不同步访问那个状态，你就有了数据竞争，因此你的代码可能出现问题， 但是如果你对那个状态进行同步访问，你就有可能会破坏你想要从并行性中得到的受益。...如果一个流是有序的，在相同的源上重复执行相同的流管道将产生相同的结果; 如果没有排序，重复执行可能会产生不同的结果 对于并行流，放松排序的限制有时可以实现更高效的执行。...就像常规的reduce操作一样,只有满足适当的条件collect() 操作才能够并行化 对于任何部分累计运算的结果，将其与空结果容器相结合combiner 必须产生一个等效的结果 也就是说，对于任意一个部分累计运算的结果...在这种情况下，对迭代累计运算器的并行调用实际上可以将它们的结果并发地放到相同的共享结果容器中，从而将不再需要组合器合并不同的结果容器。这可能会促进并行执行性能的提升。...如果我们把这个问题扩大到四项，就可以看到这种结合性对于并行的重要性 ?
2.数据源 数据源是泛指需要大数据平台处理的所有数据源。大多时候是企业的业务系统产生的，这部分一般都是在大数据平台之外，而且关系型数据为主。...4.2.任务状态监控服务 整个Pipeline任务执行时间、状态、结果都是需要监控服务来记录和报警的。...4.5.并行调度服务 为了充分利用资源和任务特性，有些数据处理任务需要并行调度。...5.1.3.引擎数据直连服务 引擎直连服务可能对业务系统有害，因为是侵入式直连，数据的抽取或者写入会对业务系统有很大影响。 但是，敏捷开发，或者刚开始建立大数据平台，这种方式来的最快。...、字段各不相同，需要大数据这边有一个字典服务，记录、汇总、跟踪业务系统数据字典。
会议作为业务的核心，绝大多数的存储 key 和会议 ID 有关，很自然想到根据会议 ID 请求路由：相同会议的写请求只会路由到相同区域，业务层面数据区域自治，不同区域相互同步互为灾备；考虑到客户端改造成本高...，各实例间必不会重复； 对于同一个实例，每天生成的会议 ID 必不相同（由相对时间保证）；对于同一个实例同一天新生成的会议 ID，由于会议 ID 有一定的过期时间（大于3天），而且会控每次写 Redis...会议到点入会的特性决定了分库过程中需要尽量满足高一致读，用户 a 入会写主存储，用户 b 入会需要读主存储，否则由于同步延迟，读备可能读不到数据 a，造成会中不可见的问题。...；执行频率可以稍长，比如2小时； 反向对账：遍历新实例，和旧实例对比；一般来说新实例数据量较小，执行时间短，可以快速发现问题；执行频率可以稍快，比如30分钟； ▶︎ 结果播报：对账的结果需要及时播报知会...▶︎ 数据修复：对账出来不一致的数据需要立即修复，可以在对账完成后调用修复工具自动化完成；自动修复的前提是对账已经没有未知问题了，所有问题基本上都已经很清楚了，否则程序自动化修复有一定风险；自动化之前还是要靠人工排查和修复
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