典型的ML管道 数据接收和处理 对于大多数应用程序，数据可以分为三类: 存储在Amazon S3或谷歌云存储等系统中的非结构化数据。...结构化数据存储在关系数据库中，如MySQL或分布式关系数据库服务，如Amazon RDS、谷歌Big Query等。 来自web应用程序或物联网设备的流数据。...ML管道中的第一步是从相关数据源获取正确的数据，然后为应用程序清理或修改数据。以下是一些用于摄取和操作数据的工具: DataflowRunner——谷歌云上的Apache Beam运行器。...它们可分为两类： 数据并行性——在数据并行性中，数据被分成更小的组，在不同的工人/机器上进行培训，然后每次运行时更新参数。...TFX使用气流作为任务的有向非循环图(DAGs)来创建工作流。TFX使用Apache Beam运行批处理和流数据处理任务。 MLFlow可以在kubeflow的基础上解决博客开头列出的大部分问题。
插件版谷歌翻译会出现划词翻译后无反应的情况，而 Chrome 内置的网页翻译功能则会提示无法翻译此网页。在介绍具体的解决方法之前，先解释一下出现此问题的原因。...Chrome 的翻译功能无法正常工作的根本原因是互联网防火墙的阻断，使用翻译功能会请求域名为 translate.googleapis.com 的 API（应用程序接口），而该域名在谷歌翻译正式关闭服务前后就已经不可用了...，在弹出的菜单中点击【以管理员身份运行】即可。...这里推荐【以管理员身份】运行系统自带的“记事本”程序，通过菜单中的【打开】按如下路径打开 hosts 文件（注意，记事本程序默认只显示纯文本文件，因此需要将“文件类型”要选为所有才能看到 hosts 文件...这里推荐以管理员身份通过系统自带的 vim 编辑器编辑 hosts 文件。具体方法为，在终端上运行以下命令并回车，在出现密码提示后输入你为当前账户设置的登录密码再按回车即可打开。
如何在 Windows 10 上运行批处理文件 在 Windows 10 上，你至少可以用三种方式运行批处理文件。你可以使用文件资源管理器或命令提示符按需运行它。...您可以使用“任务计划程序”创建任务，以按计划运行该任务。或者您可以将脚本放在“启动”文件夹中，以便每次登录到您的 Windows 10 帐户时运行它。...使用天或上下拉菜单来确认任务将运行的天。 点击下一步按钮 选择 启动程序 选项以运行批处理文件。 在程序或脚本字段中，单击 浏览 按钮 选择您创建的批处理文件，点击下一步按钮。...启动时运行批处理文件 如果你希望每次登录到 Windows 10 帐户时执行一系列命令，你可以将脚本放在启动文件夹中以保存额外的步骤，而不是使用任务计划程序。...(或单击粘贴快捷方式以创建批处理文件的快捷方式。) 重启电脑 完成这些步骤后，每次登录到 Windows 10时，批处理文件将执行并运行所包含的命令。
在企业中，这通常意味着在Hadoop YARN 上运行(这是Cloudera和Hortonworks发行版运行Spark作业的方式)，但是Apache Spark也可以运行在Apache Mesos上，...Spark以一种分布式方式运行，它将一个驱动程序核心流程组合在一起，将一个Spark应用程序分割成任务，并将其分发给执行该工作的许多执行程序。这些执行器可以按应用程序的需要按比例放大或缩小。...在Apache Spark 2.x中，dataframes和datasets的Spark SQL接口(本质上是一个类型化的dataframe，可以在编译时检查其正确性，并利用运行时的进一步内存和计算优化...通过这种方式，批处理和流操作中的代码可以共享(大部分)相同的代码，在相同的框架上运行，从而减少了开发人员和操作人员的开销，每个人都赢了。...结构化流的所有查询都经过了Catalyst查询优化器，甚至可以以交互的方式运行，允许用户对实时流数据执行SQL查询。
更多定义，请参阅Docker提供的扩展词汇表。 ? 容器映像： 包含创建容器所需的所有依赖项和信息的包。映像包括容器运行时使用的所有依赖项（如框架）以及部署和执行配置。...这就像一个批处理脚本，第一行以基本映像开头，然后按照说明安装所需程序、复制文件等，直到获得所需的工作环境。...由于映像是只读的，但大多数程序需要写入文件系统，因此卷在容器映像的顶部添加了一个可写层，因此程序可以访问可写文件系统。程序不知道它正在访问一个分层的文件系统，它只是一个和往常一样的文件系统。...在几句话中，使用多阶段构建，例如，您可以使用包含SDK的大型基本映像来编译和发布应用程序，然后使用带有小的仅运行时基本映像的发布文件夹来生成更小的最终映像 仓库（repo）： 一组相关的Docker镜像...创建定义后，可以使用一个命令（docker compose up）部署整个多容器应用程序，该命令在docker主机上为每个映像创建一个容器。
因此，我们对18.11 NGC容器中的MXNet框架进行了一些改进，以优化各种训练批处理大小的性能，尤其是小批处理，而不仅仅是大批处理: 随着批处理大小的减小，与CPU同步每个训练迭代的开销会增加。...这可以通过在执行批处理规范化的同一内核中免费执行简单的操作(如elementwise Add或ReLU)来提高性能，而不需要额外的内存传输。...我们与Amazon和MXNet开发社区紧密合作，集成了流行的Horovod通信库，以提高在大量gpu上运行时的性能。...现有的默认PyTorch实现需要多次进出GPU设备内存的冗余通道。这些冗余传递会产生巨大的开销，特别是在以数据并行方式跨多个gpu扩展培训时。...DALI是一个开放源码的、与框架无关的、用于GPU加速数据输入和扩充管道的库，它的开发就是为了解决这个问题，将工作从CPU迁移到GPU。 让我们以流行的单镜头探测器(SSD)模型为例。
最初专注于支持微服务工作负载的 Kubernetes 已经发展成为一个构建批处理平台的强大而灵活的工具。...在早期，Kubernetes 主要专注于为基于微服务的工作负载构建功能。其强大的容器编排能力使其成为管理此类应用程序复杂性的理想选择。...团队还在寻求提供其他能力，包括自动缩放中的作业级别配置 API 、调度程序插件、节点级运行时改进等。...容器本身已经彻底改变了软件开发过程，对于计算工作负载，它们极大地加快了发布周期，从而加快了创新速度。 容器将应用程序及其依赖项封装在一个独立的单元中，该单元可以跨不同的平台和环境一致地运行。...在本地使用 Kubernetes 构建大规模平台仍需要相当多的技能和专业知识。目前，批处理生态系统存在一定程度的分裂，不同框架以不同方式重新实现常见概念（如作业、作业组、作业排队）。
技巧1：配置您的 jetson 设备以获得最佳性能 在生产应用程序上运行基准测试之前，您绝对应该配置 Jetson 设备以获得最佳性能， 如果您还没有完成这一步,那么你的工作就还没开始。...你有几种不同的方式来配置Jetson，就功耗而言，默认的方式肯定不是最适合你的，你应该在开始工作时考虑这个问题，所以我们需要了解如何配置功耗以及打开或关闭 CPU。...技巧2：为 Jetson 优化模型的运行时 第二个技巧是确保你优化模型以适应jetson的运行时，它可以通过很多技术来完成，比如使用Graph Comiler，比如TensorRT ，它可以在jetson...所以在左边你可以看到一个 onox 模型，它是一个基线模型，我希望你注意每秒帧数的 fps，换句话说，这是吞吐量，这是使用 onyx 运行时的基线模型，没有什么特别之处，并且在随机优化的这一步中我想做的是使用...注意，Jetson的行为不同来自云机器，所以我最想让你记住的一件事是你不能基于云机器的基准来确定它在 Jetson 设备上的行为，它根本不能这样工作， 所以最好使用 jtop 来实时了解管道的行为方式以及应用程序内部发生的情况
事务性业务负载=>在Kubernetes环境或无服务器云基础设施中运行的自定义Java应用程序。...(1)根据需要在正确的平台上进行实时或批量计算 批处理工作负载在为此而构建的基础设施中运行得最好。例如，Hadoop或ApacheSpark。实时工作负载在为此而构建的基础设施中运行得最好。...了解底层基础设施，以最佳方式利用它。Apache Kafka可以替换一个数据库!尽管如此，它应该只在少数有意义的场景中进行(例如，简化架构或增加业务价值)。...研究发现，很多人把他们所有的原始数据放入数据存储中，只是为了发现他们可以在以后实时利用这些数据。然后，在启动反向ETL工具后，通过变更数据捕获(CDC)或类似方法再次访问数制湖中的数据。...服务等级协议(SLA)、延迟和正常运行时间在业务域中有非常不同的需求。最好的方法是为工作选择合适的工具。业务单元和应用程序之间的真正解耦允许专注于解决特定的业务问题。
目标 市场上的许多玩家已经建立了成功的MapReduce工作流程来每天处理以TB计的历史数据。但是谁愿意等待24小时才能获得最新的分析结果？...现实生活中有一些很好的例子： Oozie编排的工作流程每天运行并处理高达150 TB的数据以生成分析结果 bash管理的工作流程每天运行并处理高达8 TB的数据以生成分析结果 现在是2016年！...] 这看起来相当不错，但它仍然是一种传统的批处理方式，具有所有已知的缺点，主要原因是客户端的数据在批处理花费大量时间完成之前的数据处理时，新的数据已经进入而导致数据过时。...实时视图 想象一下，当应用程序启动并运行时，现在有人正在发送推文消息： “ @tmatyashovsky关于 #lambda #architecture使用 #apache #spark在 #morningatlohika...parquet） 在Apache Spark中缓存批处理视图 开始连接到Twitter的流应用程序 关注即时#morningatlohika推文 构建增量的实时视图 查询，即即时合并批处理和实时视图 技术细节
它同时也有助于为应用程序分配资源、在作业运行时设定进程规划、从数百万台计算设备中收集信息并在最多一分钟之内给出经过优化的可利用信息，而且也成为了其它更为神秘的先进技术的组成部分——例如艾字节级别COSMOS...杂技、木偶、转盘演员与监督者 调度工作意味着系统必须以杂质般的精准手法处理不同类型的应用程序，这样才能为第一层应用程序提供可靠的性能保证——例如面向付费客户的Azure工作负载——同时“压缩”低优先级工作负载...“如果大家把操作系统看成是一台计算机的话，那就相当于选择了抢占式调度方案——即在环境中同时运行多个应用程序以及时间片，”Neil解释道，“在这方面，我们正在努力搞定装箱问题——这是个非常经典的难题，要找到最佳答案可不简单...Neil无法就Autopilot调度机制的具体特点提供进一步信息，不过最近由微软研究院发布的一篇学术论文指出，该公司正计划以自动方式进一步提升工作负载压缩流程、从而有效实现作业安排。...随着微软公司在云计算大师纳德拉的带领下逐步向“设备与服务”企业转型，Autopilot的重要性只会随着时间的推移外加微软冲击广阔数字化世界而愈发得到凸显。
Airavata的主要重点是在基于网格的系统中提交和管理应用程序和工作流程。Airavata的架构也可扩展，以支持其他底层资源。...它是一种新格式，可以在BigData生态系统中以统一的方式使用。...这包括在社区开发的各个级别（包装，平台，运行时，升级等）进行测试，重点是整个系统，而不是单个项目。简而言之，我们努力为Hadoop提供Debian对Linux的支持。...它的灵感部分来自谷歌的Dremel。...相反，它强调元数据的抽象和在运行时添加数据源的能力，使MetaModel非常适用于通用数据处理应用程序，对于围绕特定域建模的应用程序则更少。
我根据 Lighthouse 是提供的性能指标，列出了这份清单，希望能帮助你以清晰直观的方式改进你的应用程序。 1....在样式方面，您可能需要考虑一种更“老式”的方式。因为在 SSR 应用程序中，我们不想用更多的 JavaScript 占用主线程。...在我看来，它比其他工具有 3 大优势： 它有一个更好的用户界面 它提供了 chunk 的覆盖范围 它可以在构建期间在任何已部署的应用程序上运行 chunk 拆分。...在我们的应用程序增长时不时运行此工具是一个很好的做法，以确保包大小保持较小，并且我们不会遇到任何意外的块问题。 Webpack 性能提示。...当然，我们衡量应用程序性能的主要工具是 Lighthouse。我们可以通过 Chrome 浏览器中的开发工具运行它，也可以通过 PSI 网站运行它。 WebPageTest。
自 20 世纪 70 年代初发明 SQL[1] 以来，它一直是管理与数据库交互的默认方式。...根据 Stack Overflow 的数据[2]， SQL 仍然是排名前五的编程语言之一，大约 50% 的开发人员在工作中使用它。 尽管 SQL 无处不在，但它仍然以困难或令人生畏而闻名。...分页涵盖了如何在多个页面而不是一页中对查询结果进行排序和显示，并且可以在数据库或 Java 内存中执行。就像数学运算一样，分页结果应该在数据库中而不是在内存中进行。...通过利用 LIMIT、OFFSET、TOP、START AT，和 FETCH 等命令，可以使分页请求在处理正在使用的数据集的方式方面更加高效。同样，我们可以避免过早的行查找以进一步提高性能。...与运行多个操作相比，批处理仍然是处理多个事务的最常见和最有效的方法。 使用 JDBC 确实可以提供帮助，因为它支持批处理。
考虑到对工作负载的运行时支持也在不断发展，在同一 Kubernetes 集群上支持不同版本是非常困难的。...CRD 为了给工程师以更轻松的方式采用 Kubernetes，并使基础设施开发更快、更流畅，Pinterest 团队设计了自己的自定义资源定义（CRD）。...它将 CR 转换为 Kubernetes 本地资源，将必要的辅助工具添加到用户定义的 Pod 中，设置适当的环境变量，并执行其他必要的处理工作，以确保用户的应用程序容器具有足够支持； 然后 CRD 控制器将生成的本机资源写回到...运行时支持 当一个应用程序 Pod 在 Kubernetes 上启动时，它会自动获得一个证书来标识自己。此证书用于通过 mTLS 访问秘密存储或与其他服务对话。...当应用程序容器准备就绪时，流量 Sidecar 和 Daemon 会将 Pod IP 注册到 Zookeeper，使客户端可以发现它。在 Pod 启动之前，它就已经为 Pod 建立了联网。
由于性能不一致，当前可能会很平稳，而下一刻可能就会卡顿。这可能是由于我们应用程序的差异引起的，也可能是由于同一设备上运行的其他应用程序引起的。...其他三个批次用于其他工作，例如与我们的图形无关的天空盒和阴影处理。还有六个set-pass调用，这可以通过将GPU重新配置为以不同的方式呈现（例如使用不同的材质）来实现。 ?...因此，在单独运行我们的应用程序时，对它进行配置很有用。为此，我们需要构建我们的应用程序，专门用于调试。我们可以在“构建设置”窗口（通过File / Build Settings.......Profiler现在应包含有关其执行方式的信息。在首次构建后，这种情况并不总是会发生，如果是的话，请再试一次。...有时它会变慢，这是因为它暂时有更多工作要做，或者是因为同一台计算机上运行的其他进程妨碍了它。为了了解这些波动有多大，我们还将记录并显示在采样期间发生的最佳和最差帧持续时间。
G Suite开发者平台是一个工具和资源的集合，它允许您将软件与G Suite及其用户集成，或者创建完全在G Suite中运行的新应用程序。...(50:22) 建立在G套件与应用程序脚本 谷歌应用程序脚本是一个定制的JavaScript无服务器运行时，具有与G套件和其他谷歌服务的紧密集成。...利用来自其REST API或谷歌应用程序脚本的表单，这也是支持表单附加组件的技术。 使用Gmail构建各种集成 使用灵活的REST API将Gmail集成到应用程序中。...将您的服务与Hangouts聊天集成在一起 构建在聊天平台上，以简化交互并自动化跨团队的工作流。创建聊天机器人(如微服务实用程序应用程序)来查询信息或使用会话接口集成服务。...报告API 在特定的G套件中创建使用报告，如登录频率或用户活动，如管理控制台和谷歌文档。 经销商API 对于由G Suite分销商管理的域，为特性或用户下订单，并协调每月的付款后订阅。
而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。...Yarn是下一代 Hadoop 计算平台，yarn是一个通用的运行时框架，用户可以编写自己的计算框架，在该运行环境中运行。 用于自己编写的框架作为客户端的一个lib，在运用提交作业时打包即可。...和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍 Cluster Manager：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群...开发者可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。 Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。...HCatalog像Hive的一个关键组件一样工作，它使用户能够以任何格式和任何结构存储他们的数据。
它的功能很丰富，对确定应用程序的性能基线很有帮助。 Retrace的关键组件之一是它的代码分析功能，它能够在不减慢应用程序的情况下收集运行时信息。...在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...请注意，现代的JVM会在编译或者运行时对字符串操作进行优化。 避免递归 导致出现StackOverFlowError错误的递归代码逻辑是Java应用程序中另一种常见的问题。...Java 7中的Fork/Join框架也值得提一下，因为它提供了一些工具来尝试使用所有可用的处理器核心以帮助加速并行处理。...在运行时可能会加载多少个Java类，包括第三方API的类？ 估计内存缓存所需的空间，例如，由应用程序（和第三方API）加载的内部缓存数据结构，比如从数据库缓存的数据、从文件中读取的数据等等。
它会影响 Rust 标准库，当使用库的 Command API 在 Windows 上调用批处理文件时，它会出现不正确地转义参数，具体来讲就是 std::process::Command。...报告这一问题的东京 Flatt Security 公司的研究人员说，主要问题似乎源于 Windows 的 cmd.exe 程序，该程序有更复杂的解析规则，没有它的话，Windows 就无法执行批处理文件...大多数的程序员使用标准 C 运行时的 argv，在实践中，这基本上会以一种一致的方式来拆分参数。...这门语言得到了粉丝们的热爱，经常在 Stack Overflow 的排名中名列前茅，因为开发人员发现在工作中使用 Rust 非常令人愉悦，谷歌员工也称赞了它在生产力方面的优势。...Node.js 和 PHP 现在都在编写补丁，而 Rust 和 Haskell 已经推出了修复程序。根据这名研究人员的报告，Java 同样受到了影响，但它的团队没有计划解决这个问题。
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