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    镁客网推出AI Lab,用大数据赋能产业落地与升级

    镁客网AI Lab将充分利用产业大数据,推动硬科技产业落地,助力传统产业升级。...而在本次沙龙,仇锦锋分享了AI Lab目前的相关进展与成果。...事实上,关于AI Lab成立,镁客网希望达成的是,“通过对于产业数据的深度挖掘,使用更加科学有效的方式,给各个地方政府顶层设计提供城市规划咨询,为各个园区提供研报或智库服务,为各地传统企业智能化升级提供产业对接服务...这是推动科技产业落地、助力传统产业升级的‘三步走’策略。”...、政府园区方和传统产业方,三级联动,为各地政府顶层设计提供城市规划咨询,为各地园区产业落地提供研报或智库服务,为各地传统企业智能化升级提供产业对接服务,充分利用产业大数据,推动硬科技产业落地,助力传统产业升级

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    Kubernetes 集群升级指南:从理论到实践

    首先我们会对 ECS A 上的原本为 1.14 的 Kubelet 及其配置升级为 1.16,在完成节点 ECS A 上的组件升级之后,该节点也就被成功的升级到了 1.16。...然后我们再对 ECS B 进行相同的操作,将其升级为 1.16,从而完成整个集群的升级工作。 在这个过程中节点保持运行,ECS 的相关配置也不会被修改。...,只有在资源足够的情况下升级程序才能在 ECS 上完成对节点的升级。...即将 1.14 节点的 ECS A 从节点剔除,并将 1.16 节点的 ECS C 加入集群,再将 ECS B 从集群中删除,最后将 ECS D 加入到集群中。...为了保证集群中 worker 不会同时发生大批量的 kubelet 重启,所以我们需要对 worker 节点进行分批升级。 需要注意,我们必须要先升级 master,再升级 worker。

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    云原生|Kubernetes 集群升级指南

    首先我们会对 ECS A 上的原本为 1.14 的 Kubelet 及其配置升级为 1.16,在完成节点 ECS A 上的组件升级之后,该节点也就被成功的升级到了 1.16。...然后我们再对 ECS B 进行相同的操作,将其升级为 1.16,从而完成整个集群的升级工作。 在这个过程中节点保持运行,ECS 的相关配置也不会被修改。...,只有在资源足够的情况下升级程序才能在 ECS 上完成对节点的升级。...即将 1.14 节点的 ECS A 从节点剔除,并将 1.16 节点的 ECS C 加入集群,再将 ECS B 从集群中删除,最后将 ECS D 加入到集群中。...为了保证集群中 worker 不会同时发生大批量的 kubelet 重启,所以我们需要对 worker 节点进行分批升级。 需要注意,我们必须要先升级 master,再升级 worker。

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    Kubernetes 集群升级指南:从理论到实践

    首先我们会对 ECS A 上的原本为 1.14 的 Kubelet 及其配置升级为 1.16,在完成节点 ECS A 上的组件升级之后,该节点也就被成功的升级到了 1.16。...然后我们再对 ECS B 进行相同的操作,将其升级为 1.16,从而完成整个集群的升级工作。 在这个过程中节点保持运行,ECS 的相关配置也不会被修改。...,只有在资源足够的情况下升级程序才能在 ECS 上完成对节点的升级。...即将 1.14 节点的 ECS A 从节点剔除,并将 1.16 节点的 ECS C 加入集群,再将 ECS B 从集群中删除,最后将 ECS D 加入到集群中。...为了保证集群中 worker 不会同时发生大批量的 kubelet 重启,所以我们需要对 worker 节点进行分批升级。 需要注意,我们必须要先升级 master,再升级 worker。

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    Golang服务器热重启、热升级、热更新(safe and graceful hot-restartreload http server)详解

    服务端代码经常需要升级,对于线上系统的升级常用的做法是,通过前端的负载均衡(如nginx)来保证升级时至少有一个服务可用,依次(灰度)升级。...而另一种更方便的方法是在应用上做热重启,直接更新源码、配置或升级应用而不停服务。 这个功能在重要业务上尤为重要,会影响服务可用性、用户体验。...原理 热重启的原理比较简单,但是涉及到一些系统调用以及父子进程之间文件句柄的传递等等细节比较多。 处理过程分为以下几个步骤: 监听信号(USR2..)...这就是我们说的热重启! systemd & supervisor 父进程退出之后,子进程会挂到1号进程上面。...解决这个问题有两个方法: 使用pidfile,每次进程重启更新一下pidfile,让进程管理者通过这个文件感知到main pid的变更。

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    颠覆传统、大规模检索系统首次引入「热刷新」模型升级,腾讯ARC Lab论文入选ICLR 2022

    机器之心专栏 作者:腾讯ARC Lab & 腾讯OVB-AI技术中心 颠覆传统「冷刷新」模型升级范式,腾讯 ARC Lab、清华大学及腾讯在线视频 BU-AI 技术中心针对大规模检索系统推出「热刷新」模型升级的新机制...在该策略下,底库特征始终保持不变,限制了新模型的精度上限,在多代模型升级后劣势尤其显著。 如下图所示,虚线为「无刷新」模型升级,实线为「热刷新」模型升级。...从三次模型升级迭代后的精度变化中,可以明显观察出「热刷新」模型升级的优势。...「热刷新」模型升级(实线)& 「无刷新」模型升级(虚线) 2 热刷新升级中的模型退化问题 尽管现有的兼容训练算法使得热刷新模型升级成为了可能,但他们均面临刷新过程中的「模型退化」问题,即升级中检索精度的下降...热刷新模型升级中的模型退化问题 研究者发现,这实际上是由升级过程中的负翻转造成,负翻转指的是旧检索系统中可以正确识别的查询图像在热刷新升级过程中被错误识别。

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