表示这个元素属于集合S, 否则则不属于S 举例说明： 建立一个容量为500万的Bit Array结构（Bit Array的大小和keyword的数量决定了误判的几率），将集合中的每个...在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。...，位数组空位至少保持在一半以上; (4)给定m和n，可以确定最优hash个数，即k = ln2 * (m/n)，此时错误率最小； (5)给定允许的错误率E，可以确定合适的位数组大小，即m >=...7、reduce side join + BloomFilter 在hadoop中的应用举例： 在某些情况下，SemiJoin抽取出来的小表的key集合在内存中仍然存放不下，这时候可以使用BloomFiler...将小表中的key保存到BloomFilter中，在map阶段过滤大表，可能有一些不在小表中的记录没有过滤掉（但是在小表中的记录一定不会过滤掉），这没关系，只不过增加了少量的网络IO而已。
java中reduce在流的使用 1、说明 从一个流中生成一个值，有三个重载方法。...Optional reduce(BinaryOperator accumulator); T reduce(T identity, BinaryOperator accumulator...通过参与的Function，我们可以将list归类为一个值。其返回类型为Optional类型。... s2); reduced.ifPresent(System.out::println); // "aaa1#aaa2#bbb1#bbb2#bbb3#ccc#ddd1#ddd2" 以上就是java中reduce...在流的使用，希望对大家有所帮助。
2.hadoop中map函数与Scala中函数功能是否一致？ 3.Scala中reduce函数与hadoop中reduce函数功能是否一致？ spark用的Scala编写的。...因此这里的map和reduce，也就是Scala的map和reduce。scala 有很多函数，而且很方便。这里想写下map和reduce函数，也是看到一篇帖子，感觉Scala非常有意思。...reduce函数 Scala中，reduce是传递两个元素，到函数中，然后返回值与下一个元素，一起作为参数传入。Scala有意思的地方在这里，难懂的地方也在这里。...如下面语句 val result = rdd.reduce((x,y) => (if(x._2 < y._2) y else x)) x和y在我们传统的函数中，它是固定的。但是Scala中，就不是了。...由于30大于19，因此依旧返回的是("Andy",30).依次类推。最后得出结果。 与hadoop中reduce函数比较 hadoop中reduce函数，一般用于统计数据。
最近看到复旦赵斌老师发在 B 站上的视频“新学期，我将鼓励学生用ChatGPT来完成作业”[1]，其中有用到 ChatGPT 编写VBA 代码在 Word 中实现特定目标。...以下是老师提到的原要求 对一篇稿子当中各段内容进行计数，并将数字记录在段落开始。 ChatGPT 不仅写出了代码，还给出了使用教程。...这让我想起前几天帮同学转的一个数据。他的需求是针对第4和第5列进行判断赋值 如果等于第6列的赋为A； 如果不等于第6列但等于第7列的赋为B； 不等于第6列且不等于第7列且不等于NA的赋为H。...黄色标记为我用 IFS()计算出的结果，绿色标记为我用 ChatGPT 给的函数得到的结果，完全相同！ 数据全是我瞎编的 当然以下只是简单的例子，有没有你想要的答案取决于你的提问方式。...最近有一个 ChatGPT的项目用于提升你ChatGPT的体验， Awesome ChatGPT Prompts[2]，上面提供了基于几十种不同职业的提问方式，还不快快用起来！
在 all-gather 操作中，每个节点都有一个值，然后这些值被收集到一个列表中，然后这个列表被发送回所有的节点。 all_reduce_perf：测试 all-reduce 操作的性能。...broadcast_perf：测试 broadcast 操作的性能。在 broadcast 操作中，一个节点有一个值，然后这个值被发送到所有其他的节点。...reduce_perf：测试 reduce 操作的性能。在 reduce 操作中，所有的节点都有一个输入值，然后这些值被归约成一个单一的值，然后这个值被发送到一个指定的节点。...MPI方式启动时，请确保可执行文件所在位置在每台机器上相同，或者都在 PATH 路径中 使用示例： # 2台机器，16 张 GPU卡，执行 all_reduce_perf 测试 mpirun -np...root：对于某些操作（如 reduce 和 broadcast），这列指定了根节点的编号。
在react router项目中，有这样的一个需求，首先展示用户名列表，点击某个用户名后，根据用户名在后台取得用户具体信息在详情页进行展示。...的时候，发现页面并没有更新，这是由component属性的性质决定的，react会进行组件复用。...所以需要在组件中添加componentDidUpdate函数，期望在userId发生变化后重新获取数据。...，componentDidUpdate中需要判断当前的userId是否和原来的userId一致，只有不一致的时候才需要重新获取数据。...不这样做的话，会导致无限循环的setState和componentDidUpdate。
0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 DP 之中，我们需要注意的是，PyTorch 使用了多线程并行，所以应用之中只有一个优化器，这个优化器也是普通类型的优化器，其流程如下： 每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行...在 GPU 0 之上归并梯度。 进行梯度下降，并用梯度更新主GPU上的模型参数。 将更新后的模型参数复制到剩余的从属 GPU 中，进行后续迭代。...autograd_hook 在反向传播时候进行梯度同步。 DDP 选择了在 PyTorch 内核角度修改，在 DistributedDataParallel 模型的初始化和前向操作中做了处理。...4.1 hook 同步梯度 hook 就是采用了 PyTorch 的 hook 方法，和 DDP 的思路非常类似，即在梯度计算函数之上注册了hook，其作用是在计算完梯度之后调用hook，这样all-reduce...就是在计算梯度过程中自动完成的，不需要等待 step 方法显式调用来完成（类似 DP 那样），具体来说就是： 在每个GPU之上计算损失，运行后向传播来计算梯度，在计算梯度同时对梯度执行all-reduce
公司介绍 Mobikok（可可网络）成立于 2013 年，是一家快速成长的移动互联网营销公司，专注于移动 eCPM 营销。总部在中国深圳，聚焦于订阅 offer 的海外流量变现业务。...TiDB 在性能、可用性、稳定性上完全超出了我们的预期，但是由于前期我们对 TiDB 的了解还不深，在此迁移期间碰到的一些兼容性的问题，比如 TiDB 的自增 ID 的机制，排序的时候需要使用字段名等，...在后端支撑力量有限时，业务暴增时只需要增加机器，而不是频繁重构业务，让我们有更多精力在自己的业务上耕耘，增加我们的行业竞争力。...未来我们还有 ADX（Ad Exchang，广告交易平台） 和 DSP 业务，需要处理海量的用户数据以及广告数据。...问题建议 在实际应用当中，因为我们切换的并不是只有用户数据表，还迁移了关于广告业务、渠道业务基础数据表。
虽然过程曲折，但是人工智能的研究和发展仍在继续。最近，科技公司和全世界在大学任职的学者们一直在进行这方面的研究，他们预见到了这些先进技术的潜在经济价值。...例如，在《意识的解释》中，Daniel Dennett 的观点是意识是由我们脑子产生的精妙幻觉。这是哲学概念中决定论的逻辑延伸，其指出了一切皆有因果，并且是一个原因造成的这个结果。...缺少资金这就意味着研究进展非常缓慢，而且在接下里的几年里鲜有进展。直到80年代随着“专家系统”在私企中取得成绩后，才提供财政鼓励，再一次对人工智能研究进行大量的投资。...应用于股票市场，数据挖掘，物流以及内科诊断学领域的这些系统都取得了巨大的成功。 在过去的十年里，在神经网络和深度学习方面取得的进步带来了人工智能领域的复兴。...当前，大部分研究主要专注于弱人工智能的实际应用和AGI的潜能。弱人工智能已经在我们身边得以应用，如果在AGI领域将要取得重大突破，那么对人工智能的热情就会再一次高涨起来。
作者：Karsten Noe 编译：ronghuaiyang 导读 通过使用预训练网络在遥感图像应用中减少对标注数据的需求。...从许多会谈中可以明显看出，深度学习已经进入许多遥感专家的工具箱。观众们对这个话题的兴趣似乎很大，他们讨论了在各种应用中使用深度学习技术的影响和适用性。...讨论的内容之一是使用为一种数据(通常是自然图像)开发和训练的神经网络，并将其应用于其他类型(遥感)数据源中的实践。...例如，来自挪威计算中心的Øivind Due Trier展示了一项工作，在一个为计算机视觉应用开发的标准的物体检测网络应用于过滤海拔地图上，为了定位挪威考古遗址。...然而，在实际中，更确切地说，是前M个片段包含船只，之后在片段M和片段N之间有一个间隔，其中一些包含船只，而不是所有都包含船只。在M之后的片段被假设不包含船，以避免误报。
前言 上一篇文章我们学习了map和set的使用，那这篇文章我们来做几道题，练习一下。 1....首先我们定义一个map，然后遍历原链表，依次拷贝结点，在map中建立源节点与拷贝结点的映射，并链接拷贝链表 然后，再遍历原链表设置拷贝结点的random域： 如果源节点的random指向空，那么拷贝结点...前K个高频单词 题目链接: link 给定一个单词列表 words 和一个整数 k ，返回前 k 个出现次数最多的单词。 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。...那我们的map不是会“自动排序”（当然本质是因为中序遍历使得有序）嘛，是的，但是它是按照key的大小进行排（插入的时候比较的是key的大小）的，而我们统计出来的次数是不是放到value里面了。...既然sort不稳定，那我们可以让它变稳定： 在我们写的那个控制比较方式的仿函数里面加一个限制条件就行了 class Solution { public: struct Compare
Sparse Index 在以数据库为代表的存储系统中，索引（index）是一种附加于原始数据之上的数据结构，能够通过减少磁盘访问来提升查询速度，与现实中的书籍目录异曲同工。...稠密索引和稀疏索引其实就是空间和时间的trade-off。在数据量巨大时，为每条数据都建立索引也会耗费大量空间，所以稀疏索引在特定场景非常好用。以下举两个例子。...可见，index文件中存储的是offset值与对应数据在log文件中存储位置的映射，而timeindex文件中存储的是时间戳与对应数据offset值的映射。...Sparse Index in ClickHouse 在ClickHouse中，MergeTree引擎表的索引列在建表时使用ORDER BY语法来指定。而在官方文档中，用了下面一幅图来说明。 ?...另外，每个part的数据都存储在单独的目录中，目录名形如20200708_92_121_7，即包含了分区键、起始mark number和结束mark number，方便定位。 ?
Broadcast 看名字就很好理解了，其实就是把同一份数据分发广播给所有人，示意图如下： [qg6ezsg9va.png] Scatter 不同于Broadcast， scatter可以将不同数据分发给不同的进程...[image.png] Reduce reduce就是将多个进程中的数据按照指定的映射函数进行运算得到最后的结果存在一个进程中，例如下面两个图中的归约操作都是求和，将4个不同进程的数据归约求和后存在了第一个进程中...[image.png] [image.png] All-reduce All-reduce与reduce的区别就在于后者最后的结果是只保存在一个进程中，而All-reduce需要每个进程都有同样的结果...所以All-reduce一般包含scatter操作，所以有时候也会看到reduce-scatter这种说法，其实reduce-scatter可以看成是all reduce的一种实现方式 [image.png...https://mpitutorial.com/tutorials/mpi-reduce-and-allreduce/ <footer style="color:white;;background-color
，在业界得到了广泛应用。...在 Horovod 中，训练进程是平等的参与者，每个进程既负责梯度的分发，也负责具体的梯度计算。...如下图所示，三个 Worker 中的梯度被均衡地划分为三份，通过 4 次通信，能够完成集群梯度的计算和同步。 ?...2.4.2 实现 在底层，AllReduce 被注册为 Op，在 ComputeAsync 中，计算请求被入队到一个队列中。这一队列会被一个统一的后台线程处理。...通信（all-gather, reduce, broadcast）库，Nvidia做了很多优化，以在PCIe、Nvlink、InfiniBand上实现较高的通信速度。
print("process = %d" %rank + " variable shared = %d " %variable_to_share) C:>mpiexec -n 10 python broadcast.py...: comm.Reduce(sendbuf, recvbuf, rank_of_root_process, op =type_of_reduction_operation) // MPI.MAX...: 返回最大的元素 MPI.MIN : 返回最小的元素 MPI.SUM : 对所有元素相加 MPI.PROD : 对所有元素相乘 MPI.LAND : 对所有元素进行逻辑操作 MPI.MAXLOC...: 返回最大值，以及拥有它的进程 MPI.MINLOC : 返回最小值，以及拥有它的进程 import numpy import numpy as np from mpi4py import MPI...(senddata, recvdata, root=0, op=MPI.SUM) print('on task', rank, 'after Reduce: data = ', recvdata
它支持点对点通信以及集体通信，并且是 torch.distributed 的 API 的灵感来源。使用 MPI 后端的优势在于，在大型计算机集群上，MPI 应用广泛，且高度优化。...在进程之间，参数永远不会进行 broadcast。该 module 对梯度执行一个 all-reduce 步骤，并假设在所有进程中，可以被 optimizer 以相同的方式进行更改。...在每一次迭代中，Buffers (BatchNorm stats 等) 是进行 broadcast 的，从 rank 0 的进程中的 module 进行广播，广播到系统的其他副本中。...该 module 支持 mpi 和 gloo 后端。 该 container 通过在 batch 维度上，对输入进行分割，并分配到特定的设备上，实现模型的并行。...参数在 __init__() 函数中，在不同节点之间进行 broadcast。
Scatter Gather Reduce All-Reduce Broadcast All-Gather 与点对点通信相反，集合是允许一个组中所有进程进行通信的模式。组是我们所有进程的子集。...8.1 通信后端 torch.distributed最优雅的方面之一是它能够在不同的后端之上抽象和构建。如前所述，目前在 PyTorch 中实现了三个后端：Gloo、NCCL 和 MPI。...使用 MPI 后端的优势在于 MPI 在大型计算机集群上的广泛可用性和高度优化。最近的一些 实现还能够利用 CUDA IPC 和 GPU Direct 技术，这样可以避免通过 CPU 进行内存复制。...在我们的例子中，我们将使用没有GPU 支持的Open-MPI ： conda install -c conda-forge openmpi。...MPI 还将产生自己的进程并执行初始化方法中描述的握手操作，从而使init_process_group的rank和size 参数变得多余。
CALL METHOD cl_http_client=>create_by_url EXPORTING url ...
在DevOps中，Grafana主要应用在以下几个方面： 监控与告警 监控是DevOps的核心环节之一，它能够确保应用在生产环境中稳定运行。...结合实际业务需求，团队可以进一步分析系统资源利用率和业务发展趋势，制定出更为合理的优化方案。 3. 故障排查 在应用运行过程中，难免会遇到各种故障和异常。Grafana可以帮助团队快速定位问题所在。...通过分析历史数据和业务发展趋势，结合实际情况，团队可以制定更为合理的容量规划方案，确保系统在未来的一段时间内能够稳定运行。 5. 数据驱动决策 在DevOps中，数据是决策的重要依据。...同时，这些数据也可以用于评估团队绩效、工作流程等方面，推动持续改进和创新。 为了充分发挥Grafana在DevOps中的价值，以下几点值得注意： 1....在未来，随着技术的不断发展和业务的不断扩大，Grafana在DevOps中的应用将更加广泛和深入。
HMaster选举与主备切换 HMaster选举与主备切换的原理和HDFS中NameNode及YARN中ResourceManager的HA原理相同。...当某个 RegionServer 挂掉的时候，ZooKeeper会因为在一段时间内无法接受其心跳（即 Session 失效），而删除掉该 RegionServer 服务器对应的 rs 状态节点。...分布式SplitWAL任务管理 当某台RegionServer服务器挂掉时，由于总有一部分新写入的数据还没有持久化到HFile中，因此在迁移该RegionServer的服务时，一个重要的工作就是从WAL...ZooKeeper在这里担负起了分布式集群中相互通知和信息持久化的角色。 小结： 以上就是一些HBase中依赖ZooKeeper完成分布式协调功能的典型场景。...由于ZooKeeper出色的分布式协调能力及良好的通知机制，HBase在各版本的演进过程中越来越多地增加了ZooKeeper的应用场景，从趋势上来看两者的交集越来越多。
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