在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。
Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量硬件之上，形成集群。
Ansible是一款极其简单的自动化运维工具, 基于Python开发, 集合了众多运维工具(puppet, cfengine, chef, func, fabric)的优点。 实现了批量系统配置, 批量程序部署, 批量运行命令等功能。
题目可以翻译为“硬实时环境下多程序的调度算法”，发表于1973年，引用情况如下图，文章推导了很多针对硬实时调度算法的定理，如最优静态调度算法RM、RM调度算法最小资源使用率上界……这些定理堪称实时调度算法的经典。由于当时还没有多核多处理器的概念，所以文章推导的公式都是针对单处理器的。
h2{color:rgba(255, 255, 255, 1);background-color:rgba(124, 205, 124, 1);-moz-border-radius:3px;border-radius:3px;padding:3px;margin:10px 0;text-shadow:2px 2px 3px rgba(64, 64, 64, 1)} h3{color:rgba(255, 255, 255, 1);background-color:rgba(0, 142, 183, 1);-moz-border-radius:3px;border-radius:3px;padding:3px;margin:10px 0;text-shadow:2px 2px 3px rgba(64, 64, 64, 1)}
** 作业(Job)提交后由行动操作触发作业执行，根据RDD的依赖关系构建DAG图，由DAGSheduler(面向阶段的任务调度器)解析
Ansible是一款简单的运维自动化工具，只需要使用ssh协议连接就可以来进行系统管理，自动化执行命令，部署等任务。 Ansible的优点 不需要安装客户端,不需要运行服务 使用python开发的一套自动执行任务的模块 playbook采用yaml配置,结构清晰 Ansible的组成结构 Ansible:核心命令工具,一次性或临时性执行的操作都由该工具执行 Ansible playbook:任务剧本(又称任务集),编排定义Ansible任务集的配置文件,由Ansible执行,格式是yaml Inventor
Spark：通用大数据快速处理引擎。可以基于Hadoop上存储的大数据（HDFS、Hive、HBase等任何实现了Hadoop接口的存储系统）进行计算。
作为性能测试的老司机们而言，要么对各大性能测试工具的特性都了然于心了，要么已经使用“惯”了手头上的工具；他们是不会没事做个性能评测的，只有新手们才会认认真真的、按部就班的从第一步走起。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-ansible-quick.html
什么时候才能回归到看论文，写感想的日子呀~刚刚交完房租的我血槽已空。看了师妹关于Spark报告的PPT，好怀念学生时代开组会的时光啊，虽然我已经离开学校不长不短两个月，但我还是非常认真的翻阅了，并作为大自然的搬运工来搬运知识了。
Meta Learning的目的是去学习一些在步骤2，3，4的参数，我们称之为元知识(meta- knowledge)
本文中若有任何疏漏错误，有任何建议和意见，请回复内核月谈微信公众号，或通过caspar at linux.alibaba.com或者 tao.ma at linux.alibaba.com反馈。
引理 16.12 的性质 2 可能是指某个特定引理中关于任务集合独立性的一个性质。由于具体的引理内容没有给出，我将基于任务集合独立性的通用概念来提供一个一般性的解释。
简单的说Apache Spark是一个开源的、强大的分布式查询和处理引擎，它提供MapReduce的灵活性和可扩展性，但速度明显要快上很多；拿数据存储在内存中的时候来说，它比Apache Hadoop 快100倍，访问磁盘时也要快上10倍。
通过上面图可以很清楚的看到从Job的action到中间调度在到最后的具体执行的过程，下面针对该图做一个实例，来更加清楚的理解。
3.2 Spark调度机制 Spark调度机制是保证Spark应用高效执行的关键。本节从Application、job、stage和task的维度，从上层到底层来一步一步揭示Spark的调度策略。 3.2.1 Application的调度 Spark中，每个Application对应一个SparkContext。SparkContext之间的调度关系取决于Spark的运行模式。对Standalone模式而言，Spark Master节点先计算集群内的计算资源能否满足等待队列中的应用对内存和CPU资源的需求，
问题：微博短链项目应用到哪些concurrent包中的类，类的用途是什么？场景是怎样？效果？ java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger （ AtomicLong） 用途：可以用原子方式更新的 int 值。有关原子变量属性的描述，请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicInteger 可用在应用程序中（如以原子方式增加的计数器），并且不能用于替换 Integer。但是，此类确实扩展了 Number，允许那些处理基于数字类的工
专题介绍：2009 年，Spark 诞生于加州大学伯克利分校的 AMP 实验室（the Algorithms, Machines and People lab），并于 2010 年开源。2013 年，Spark 捐献给阿帕奇软件基金会（Apache Software Foundation），并于 2014 年成为 Apache 顶级项目。如今，十年光景已过，Spark 成为了大大小小企业与研究机构的常用工具之一，依旧深受不少开发人员的喜爱。如果你是初入江湖且希望了解、学习 Spark 的“小虾米”，那么 InfoQ 与 FreeWheel 技术专家吴磊合作的专题系列文章——《深入浅出 Spark：原理详解与开发实践》一定适合你！本文系专题系列第三篇。
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
如何去解决这个问题，就是采用经常使用到的资源池方案，比如数据库连接池等，将资源提前初始化后放入到池中进行管理，待需要使用时从池中获取一个空闲资源，使用完后再将资源放回到池中达到释放目的，这样其它任务就可以继续重复使用该资源，避免资源被不停创建、销毁。
本篇文章主要是从作业提交到最后获取到作业结果,从源码的角度，但是不涉及源码进行的分析.其目的是读完本篇文章，你将对作业的基本流程有个清晰的认识。
Locust是一个容易使用、分布式的压力测试工具。它是用于网站压力测试(或其它系统)并找出多少用户一个系统可以承载。
目前NLP主要着眼在多任务学习和语言模型预训练，从而孕育出各种模型，如BERT、Transformer、Elmo、MT-DNN、GPT-2等。为了评估这些模型的精准度，GLUE基准应运而生。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
大学里面数据结构里面有专门的一章图论，可惜当年没有认真学习，现在不得不再次捡起来。真是少壮不努力，老大徒伤悲呀！ 什么是DAG（Directed Acyclical Graphs），先来看下教科书上的定义吧：如果一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点。 让我们再来看看DAG算法现在都应用在哪些hadoop引擎中。 Tez: Hortonworks开发的DAG计算框架，是从MapReduce计算框架演化而来的通用DAG计算框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成In
http://spark.apache.org/ https://github.com/to-be-architect/spark
过去一年来，机器学习模型在 NLP 领域很多语言理解任务上的表现都获得了极大提升。Elmo、BERT、ALICE、之前被称为 BigBird 的模型（现在叫做 MT-DNN）都取得了显著进展，OpenAI GPT 也有一种非常有效的方案，即将用简单的多任务在大量文本数据集上预训练的语言建模方法与将所得模型适应到下游应用的迁移学习技术结合起来。
谷歌研究科学家Quoc V. Le近期提出了一个1370亿参数语言模型FLAN，探讨了一种提高语言模型zero-shot学习能力的新方法。
导语 | Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎，在数据挖掘和机器学习领域有着广泛的应用，现在也已形成一个高速发展、应用广泛的生态系统。本文将为大家详细介绍 Spark 的核心技术原理，希望与大家一同交流。文章作者：熊峰，腾讯大数据研发工程师。
今天正常上班，值得说的是公司搞了一个庆祝中秋的活动，在一个大气垫上方挂了一个“月（圆）亮（鼓）”，让大家跳起来敲，敲到的人可以赢一盒月饼，或者一份阳澄湖大闸蟹，参加的人挺多的，感觉很棒，互联网公司还是很有活力的嘛！~
以往多智能体多任务强化学习方法通常依赖多任务同时采样学习或迁移学习方法实现多智能体强化学习策略的多任务泛化能力，但该过程导致了大量的样本开销，且无法应对多智能体系统中随智能体数目和目标变化所导致的海量任务泛化问题。
Ansible是一款为类Unix系统开发的自由开源的配置和自动化工具。它用Python写成，类似于saltstack和Puppet，但是有一个不同和优点是我们不需要在节点中安装任何客户端。它使用SSH来和节点进行通信。Ansible基于 Python paramiko 开发，分布式，无需客户端，轻量级，配置语法使用 YMAL 及 Jinja2模板语言，更强的远程命令执行操作
本文介绍由Google Research和DeepMind合作发表于arXiv上的研究工作。尽管近年来多任务学习和迁移学习在自然语言处理（NLP）领域取得了成功，但很少有工作系统地研究在预训练期间扩大任务数量的效果。本文提出了一个由107个有监督NLP任务组成、跨越不同领域和任务族的庞大集合EXMIX（Extreme Mixture）。利用EXMIX，作者研究了迄今为止规模最大的多任务预训练的效果，并分析了常见任务族之间的协同训练迁移。分析表明，为多任务预训练手动策划一个理想的任务集并不简单，而且多任务扩展本身就能极大地改善模型。最后，作者提出了一个使用自监督C4和有监督EXMIX的多任务目标进行预训练的模型ExT5。广泛的实验表明，ExT5在SuperGLUE、GEM、Rainbow、Closed-Book QA任务和EXMIX以外的几个任务上都优于强大的T5基线，而且ExT5在预训练时也明显提高了采样效率。
Ansible基于模块化工作，其本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署功能的是Ansible所运行的模块，Ansible只是提供一种框架，如图1.2所示。
机器之心报道 编辑：王强 神经网络开发到 100% 会发生什么？神经网络的究极形态又是什么？何为网络超体？上述问题的答案可能可以在电影超体（Lucy）中找到。 在电影中，随着女主角 Lucy 脑力的逐渐开发，她获得了以下能力： 10%：能够控制身体的自主神经系统，提高身体协调能力和反应速度。 30%：能够预测未来并预测人们的行动，提高洞察力和判断力。 50%：能够通过感知周围环境的微小变化来预测未来的变化。 70%：能够控制身体和物体的运动，拥有超凡的运动和战斗技能。 90%：能够与宇宙和时间相连，拥有灵感
一千个读者眼中有一千个哈姆雷特，一千名 大数据 程序员心目中就有一千套 大数据面试题。本文就是笔者认为可以用来面试大数据 程序员的面试题。
在进行了解spark 和 mapReduce的区别时，看到一个大佬所讲：人们在 Spark 出现之后，才开始对 MapReduce 不满。原来大数据计算速度可以快这么多，编程也可以更简单。而且 Spark 支持 Yarn 和 HDFS，公司迁移到 Spark 上的成本很小，于是很快，越来越多的公司用 Spark 代替 MapReduce。也就是说，因为有了 Spark，才对 MapReduce 不满；而不是对 MapReduce 不满，所以诞生了 Spark。真实的因果关系是相反的。这里有一条关于问题的定律分享给你：我们常常意识不到问题的存在，直到有人解决了这些问题。
Tackling the Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) with Object-centric Models and the MDL Principle
实时系统是这样的一种计算系统：当事件发生后，它必须在确定的时间范围内做出响应。在实时系统中，产生正确的结果不仅依赖于系统正确的逻辑动作，而且依赖于逻辑动作的时序。换句话说，当系统收到某个请求，会做出相应的动作以响应该请求，想要保证正确地响应该请求，一方面逻辑结果要正确，更重要的是需要在最后期限（deadline）内作出响应。如果系统未能在最后期限内进行响应，那么该系统就会产生错误或者缺陷。在多任务操作系统中（如Linux），实时调度器（realtime scheduler）负责协调实时任务对CPU的访问，以确保系统中的所有的实时任务在其deadline内完成。
选自arXiv 作者：Yoav Levine等 机器之心编译 机器之心编辑部 来自 AI21 Labs 这项研究表明，微调通常是一种不必要的浪费，关键是找到站在大型冻结语言模型的肩膀上的最佳方式。 目前，优化给定 NLP 任务性能的最佳方法通常是微调预训练语言模型 (LM)。然而这样做的一个副作用是，其他任务的性能会随之下降。 近年来，巨型预训练语言模型 (LM) 在各种任务中展示出了令人惊讶的零样本能力，使得众多研究者产生这样一个愿景，即单一的、多功能模型可以在不同的应用程序中得到广泛应用。然而，当前领
①Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比MapReduce更灵活；
什么是 Ansible 开源部署工具，也是一个自动化运维工具 开发语言：Python Ansible 的特性 模块化部署管理：调用特定的模块，完成特定任务 三个关键模块：Paramiko（python 对 ssh 的实现），PyYAML，Jinja2（模板语言） 安全：基于 OpenSSH 协议通讯 跨平台：支持 Linux、Win、UNIX、物理机、虚拟机、云平台、网络 部署简单，无需编译：基于 Python 和 SSH（默认已装），agentless（免代理），无需代理不依赖 PKI（无需 SSL）
机器之心专栏 作者：朱磊、佘琪 利用持续学习中梯度缩放控制的方法，北大、北邮、字节跳动提出的新方法相比经典算法在参数量降低近 20 倍的同时，运算速度提升了 4 倍。 为解决在线学习所带来的灾难性遗忘问题，北大等研究机构提出了采用梯度调节模块（GRM），通过训练权重在特征重建时的作用效果及像素的空间位置先验，调节反向传播时各权重的梯度，以增强模型的记忆性的超像素分割模型 LNSNet。 该研究已被 CVPR 2021 接收，主要由朱磊和佘琪参与讨论和开发，北京大学分子影像实验室卢闫晔老师给予指导。 论文链
上一篇博客 【Android 电量优化】JobScheduler 源码分析 ( JobSchedulerService 源码分析 | Android 源码在线网址推荐 ) 中讲解了JobScheduler 调用 schedule 方法底层调用 :
（3）分布执行。配置master和slave(主从机器)，在多要机器上对系统持续发起请求；
机器之心报道 机器之心编辑部 在 NLP 领域，pretrain-finetune 和 prompt-tuning 技术能够提升 GPT-3 等大模型在各类任务上的性能，但这类大模型在零样本学习任务中的表现依然不突出。为了进一步挖掘零样本场景下的模型性能，谷歌 Quoc Le 等研究者训练了一个参数量为 1370 亿的自回归语言模型 Base LM，并在其中采用了全新的指令调整（instruction tuning）技术，结果显示，采用指令调整技术后的模型在自然语言推理、阅读理解和开放域问答等未见过的任务上
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