分布式 同时pytorch nccl
安装pytorch-gpu的经验与教训
首先说明 本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题 我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu 查看自己安装的CUDA nvcc -V 这里我提供一个安装tensorflow时所用的CU ......
【分布式技术专题】「LVS负载均衡」全面透析Web基础架构负载均衡LVS机制的原理分析指南
前提概要 在大规模互联网应用中，负载均衡设备是必不可少的组成部分，源于互联网应用的高并 发和大流量的冲击压力场景下，通常会在服务端部署多个无状态的应用服务器和若干有状态的存储服务器（数据库、缓存等等）实现高可用特点和机制。 LVS的介绍说明 官方站点：http://www.linuxvirtuals ......
聊聊分布式缓存
缓存作为磁盘以外的一种存储数据的方式，它有着比磁盘更快的存取效率，因此，可以有效提高系统的性能。在单体系统中，一般会用到本地缓存。但在分布式系统中，本地缓存就显得不够用了，这时往往要用到分布式缓存。 分布式缓存特性 本地缓存因为就在应用系统进程的内存里面，不需要网络和对象拷贝的开销所以性能非常高，不 ......
分布式协议与算法-Paxos算法
本文总结自：极客时间韩健老师的分布式协议与算法实战课程。 为什么要学习Paxos算法？其实关于这个问题的答案，每个人有不同的看法。其实对我来说，我认为当前很多常用的共识算法都是基于它改进，我学习它的初衷也是为了更好的去理解Raft算法。如果你想深入理解RAFT算法，博主在这里推荐蚂蚁金服的SOFAJ ......
分布式协议与算法-Quorum NWR
1.强一致性与最终一致性 1.1强一致性 强一致性能保证写操作完成后，任何后续访问都能读到更新后的值；强一致性可以保证从库有与主库一致的数据。如果主库突然宕机，我们仍可以保证数据完整。但如果从库宕机或网络阻塞，主库就无法完成写入操作。 1.2最终一致性 最终一致性只能保证如果对某个对象没有新的写操作 ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构三）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 结合 OP Storming 的实践 结合 OP Storming 的实践 业务模型 设计模型 代码实现 代码实现 HelloOrleans.Host Orleans.Providers ......
pytorch 配置详细过程
#torch github 项目多 方便，api好调用 cpu版本 ###装torch 安装最新版本的就可以。 ###torchvision 要版本对应 算法： torchvision版本号= torch版本号第一个数字-1.torch版本号第二个数字+1.torch版本号第三个数字 所以我的就是： ......
分布式事务 | 基于MassTransit的StateMachine实现Saga编排式分布式事务
MassTransit StateMachine充当着事务编排器的角色，通过集中定义状态、转移条件和状态转移的执行顺序，实现高内聚的事务流转控制，也确保了其他伴生服务仅需关注自己的业务逻辑，而无需关心事务的流转，真正实现了关注点分离。 ......
JAVA中使用最广泛的本地缓存？Ehcache的自信从何而来3 —— 本地缓存变身分布式集群缓存，打破本地缓存天花板
作为JAVA本地缓存综合实力天花板的Ehcache，还提供了对于集群能力的支持，这也使其不仅仅是个单机缓存，更是一个分布式缓存。本篇一起探讨Ehcache的各种集群方案。 ......
分布式文件系统之FastDFS
目录结构： 一 分布式文件系统 二 FastDFS入门 三 FastDFS环境搭建 四 FastDFS在Java项目中开发示例 五 FastDFS分布式文件系统集群 一 分布式文件系统 分布式文件系统 (Distributed File System) 是一个软件/软件服务器，这个软件可以用来管理文 ......
Pytorch优化过程展示：tensorboard
训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外，我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
Pytorch建模过程中的DataLoader与Dataset
处理数据样本的代码会因为处理过程繁杂而变得混乱且难以维护，在理想情况下，我们希望数据预处理过程代码与我们的模型训练代码分离，以获得更好的可读性和模块化，为此，PyTorch提供了torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset两个类用于数据... ......
transforms模块—PyTorch图像处理与数据增强方法
计算机视觉任务中，对图像的变换（Image Transform）往往是必不可少的操作，例如在迁移学习中，需要对图像尺寸进行变换以使用预训练网络的输入层，又如对数据进行增强以丰富训练数据。
作为深度学习领域的主流框架，pytorch中提供了丰富的图像变换API。本文将对pytorch中torchvi... ......
Pytorch基础-张量基本操作
Pytorch 中，张量的操作分为结构操作和数学运算，其理解就如字面意思。结构操作就是改变张量本身的结构，数学运算就是对张量的元素值完成数学运算。 ......
Pytorch基础-tensor数据结构
torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，类似于 numpy 的 array。 Tensor 可以使用 torch.tensor() 转换 Python 的 list 或序列数据生成，生成的是dtype 默认是 torch.FloatTensor。 ......
Google分布式文件系统GFS论文学习
GFS作为最著名的分布式文件系统，首先具备了大规模、可扩展、适配大文件、自动运维等高级特性。虽然是比较早期的分布式文件系统，但是它里面的设计思想还是值得现代分布式系统设计参考的，并且还有很多后期著名的分布式文件系统就是根据 GFS 来的。 一、设计预期 在论文前面，列举了设计预期，也就是 GFS 是 ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构二）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 结合 OP Storming 的实践 结合 OP Storming 的实践 业务模型 设计模型 代码实现 业务模型 我们可以把关键对象（职位、客户行为记录、线索）参考为 actor 猎头 ......
Pytorch框架详解之一
Pytorch基础操作 numpy基础操作 定义数组（一维与多维） 寻找最大值 维度上升与维度下降 数组计算 矩阵reshape 矩阵维度转换 代码实现 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # array数组 b = np.arra ......
分布式事务 | 基于MassTransit Courier实现Saga 编排式分布式事务
Saga 模式 Saga 最初出现在1987年Hector Garcaa-Molrna & Kenneth Salem发表的一篇名为《Sagas》的论文里。其核心思想是将长事务拆分为多个短事务，借助Saga事务协调器的协调，来保证要么所有操作都成功完成，要么运行相应的补偿事务以撤消先前完成的工作，从 ......
全自动化数据洞察！数据分布对比可视化！⛵
本文介绍如何使用 Pandas Profiling 的比较报告功能，分析两个数据集的分布差异，完成数据探索分析 (EDA) 的完整流程，为后续分析做准备。 ......
本地同时启停多个中间件的优雅方案
"I don’t care if it works on your machine! We are not shipping your machine!" - Vidiu Platon “我才不管它能不能在你的机器上运行捏！我们又不会给你提供机器！” —— 韦都·柏拉图 0x00 大纲 0x01 前 ......
如何基于 Redis 实现分布式锁
什么是分布式锁 分布式锁：不同进程必须以互斥方式使用共享资源的一种锁方法实现。 实现分布式锁的基础 互斥。任何时刻，只有一个客户端持有锁。 无死锁。最终总是有可能获得锁，即使持有锁的客户端已经崩溃。 单个 Redis 分布式锁实现 上锁 上锁需要考虑俩点 原子性 锁能自动释放 首先要考虑持有锁的客户 ......
【分布式技术专题】「架构设计方案」盘点和总结秒杀服务的功能设计及注意事项技术体系
分析秒杀的业务场景，最重要的有一点就是超卖问题，假如备货只有100个，但是最终超卖了200，一般来讲秒杀系统的价格都比较低，如果超卖将严重影响公司的财产利益，因此首当其冲的就是解决商品的超卖问题。 ......
作者推荐 | 【分布式技术专题】「架构设计方案」图解学习法总结集群模式下的各种软负载均衡策略实现及原理分析
通常来说，负载均衡分为硬件负载均衡及软件负载均衡。硬件负载均衡，顾名思义，在服务器节点之间安装专门的硬件进行负载均衡的工作，F5或者A10便为其中的佼佼者。软件负载均衡则是通过在服务器上安装的特定的负载均衡软件或是自带负载均衡模块完成对请求的分配派发。例如，平时我们使用的Nginx或者API-Gat... ......
【秒杀购物商城业务服务】「分布式架构服务」盘点中间件服务的高可用模式及集群技术的方案分析
- 基于MySQL数据库集群技术实现服务的高可用
- 基于Tomcat的集群负载机制实现Tomcat服务器的高可用
- 基于Nginx负载均衡机制实现负载均衡（介绍和配置）
- 基于Redis缓存服务实现数据缓存控制相关介绍和技术点分析
- 对未来的分布式技术架构扩展和延伸介绍（包含云原生部分） ......
秒级查询之开源分布式SQL查询引擎Presto实操-上
大数据交互式查询是每个数据分析人员不可或缺的需求，本篇以业界交互式查询的经典之作Presto为研究对象，了解其架构和优缺点及丰富连接器。并通过安装一个协调节点和3个worker节点的分布式集群，使用命令行界面演示hive连接器的查询数据表的示例，最后了解其使用的要点。 ......
rate-limit 一款 java 开源渐进式分布式限流框架使用介绍
项目简介 rate-limit 是一个为 java 设计的渐进式限流工具。 目的是为了深入学习和使用限流，后续将会持续迭代。 特性 渐进式实现 支持独立于 spring 使用 支持整合 spring 支持整合 spring-boot 内置多种限流策略 快速开始 需求 jdk 1.7 maven 3. ......
为什么分布式限流会出现不均衡的情况？
概述 在微服务、API 化、云原生大行其道的今天，服务治理不可或缺，而服务治理中限流几乎是必不可少的手段；微服务化往往伴随着分布式的架构，那么仅仅单机限流是不够的，还需要分布式的限流。 那么问题就来了：分布式限流中，往往会出现「限流不均衡」或「限流误差」的情况，这是为什么呢？ 限流 国庆假期，限流这 ......
Pytorch学习笔记之tensorboard
训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外，我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
自己动手基于 Redis 实现一个 .NET 的分布式锁类库
分布式锁的核心其实就是采用一个集中式的服务，然后多个应用节点进行抢占式锁定来进行实现，今天介绍如何采用Redis作为基础服务，实现一个分布式锁的类库，本方案不考虑 Redis 集群多节点问题，如果引入集群多节点问题，会导致解决成本大幅上升，因为 Redis 单节点就可以很容易的处理10万并发量了，这 ......