網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖SEARCH AGGREGATION
回答:超融合架構(gòu)怎么樣？回答這個問題，首先要了解超融合架構(gòu)是針對傳統(tǒng)架構(gòu)的，相對于傳統(tǒng)架構(gòu)超融合的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：1.可靠性能更好用服務(wù)器構(gòu)建存儲，客戶顧慮最多的首先是可靠性，如果需要衡量可靠性：系統(tǒng)的冗余度？通俗的說就是允許硬件壞多少？出現(xiàn)故障后是否完全自動恢復(fù)？恢復(fù)速度和時間？因?yàn)橄到y(tǒng)處于降級狀態(tài)下是比較危險(xiǎn)的狀態(tài)，故障窗口越小，出現(xiàn)整體故障的可能性就越小。以下給出詳細(xì)的系統(tǒng)冗余與恢復(fù)機(jī)制對...
BicycleWarrior
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回答:你好，很高興回答你的問題，我是我們@滬A林工，電氣技術(shù)領(lǐng)域的自媒體新人。結(jié)合我的從業(yè)經(jīng)歷給你作答如下。目前非標(biāo)自動化行業(yè)的主流編程語言還是梯形圖，由于表達(dá)直觀易于上手，還是多數(shù)人的編程首選。但隨著高級語言的出現(xiàn)，像西門子的SCL語言，三菱的ST文本，都為非標(biāo)自動化注入了新的活力。我個人認(rèn)為，梯形圖編程語言不會被取代，因?yàn)槎吒骶邇?yōu)勢！梯形圖優(yōu)勢:主要是由于梯形圖與電氣控制系統(tǒng)的電路圖很相似，具有直...
2i18ns
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回答:軟件產(chǎn)品架構(gòu)是不斷迭代演化的，從單體服務(wù)架構(gòu)發(fā)展到現(xiàn)在的服務(wù)化、微服務(wù)的架構(gòu)。單體架構(gòu)單體架構(gòu)就是所有的業(yè)務(wù)模塊都是耦合在一個項(xiàng)目中，開發(fā)、部署都在一起；如果其中一個模塊需要上線升級，那么所有模塊都要一起啟停；在早期，單體架構(gòu)的項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員需要是全棧，因?yàn)榍岸恕⒑蠖恕?shù)據(jù)庫都是一波人負(fù)責(zé)，后來開始進(jìn)行了邏輯分層，團(tuán)隊(duì)也分成了前端 UI 團(tuán)隊(duì)、后端和 DBA 團(tuán)隊(duì)，每個團(tuán)隊(duì)都有自己負(fù)責(zé)的職責(zé)。然而隨...
khs1994
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回答:超融合是什么參考維基百科中的超融合定義：超融合基礎(chǔ)架構(gòu)（hyper-converged infrastructure）是一個軟件定義的 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)，它可虛擬化常見硬件定義系統(tǒng)的所有元素。HCI 包含的最小集合是：虛擬化計(jì)算（hypervisor），虛擬存儲（SDS）和虛擬網(wǎng)絡(luò)。HCI 通常運(yùn)行在標(biāo)準(zhǔn)商用服務(wù)器之上。超融合基礎(chǔ)架構(gòu)（hyper-converged infrastructure）與...
mdluo
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回答:從系統(tǒng)架構(gòu)本身來說，一般系統(tǒng)優(yōu)化主要從三個方面入手，數(shù)據(jù)持久層、業(yè)務(wù)邏輯層和前端展示層。數(shù)據(jù)持久層限制系統(tǒng)性能主要有兩個方面，一是數(shù)據(jù)庫自身的性能，二是對數(shù)據(jù)庫操作的方式，數(shù)據(jù)庫自身相對簡單，一般通過優(yōu)化配置、采用高可用方案、搭建集群或者使用性能更好的數(shù)據(jù)庫來提升性能；數(shù)據(jù)庫操作主要是數(shù)據(jù)庫讀寫操作，可以通過SQL優(yōu)化的方式來提升讀寫速度，或者通過緩存的方式減低并發(fā)、提升性能。業(yè)務(wù)邏輯層代碼層面常...
senntyou
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回答:按步驟安裝和配置，首先安裝Linux系統(tǒng)，可選擇redhat/centos/ubuntu/suse等發(fā)行版，然后安裝和配置apache服務(wù)器軟件、MySQL數(shù)據(jù)庫、PHP軟件（通常還應(yīng)安裝諸如zend framework/thinkphp/yii等框架），具體步驟使用操作命令安裝配置，從而搭建web應(yīng)用開發(fā)或生產(chǎn)環(huán)境，當(dāng)然也可通過諸如集成安裝包進(jìn)行一體化自動安裝和配置
Corwien
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近日，Bengio 團(tuán)隊(duì)提出了基于近鄰節(jié)點(diǎn)注意機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) GAT，可用于處理復(fù)雜、不規(guī)則結(jié)構(gòu)的計(jì)算圖，并在三種困難的基準(zhǔn)測試中得到了業(yè)內(nèi)較佳水平，研究人員稱該模型有望在未來處理任意不規(guī)則結(jié)構(gòu)圖。該論文現(xiàn)已提交至...
...中發(fā)現(xiàn)了一篇非常有意思的論文，它介紹了一種新型卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并且相比于 DenseNet 能抽取更加精煉的特征。北大楊一博等研究者提出的這種 CliqueNet 不僅有前向的密集型連接，同時還有反向的密集型連接來精煉前面層級的信...
...積運(yùn)算手工設(shè)計(jì)輕量化模型主要思想在于設(shè)計(jì)更高效的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方式（主要針對卷積方式），從而使網(wǎng)絡(luò)參數(shù)減少，并且不損失網(wǎng)絡(luò)性能。本節(jié)概述了CNN模型（如MobileNet及其變體）中使用的基本卷積運(yùn)算單元，并基于空間維...
...構(gòu)、正則化、歸一化和度量方法等幾大方向整理生成對抗網(wǎng)絡(luò)的特性與變體。作者們復(fù)現(xiàn)了當(dāng)前較佳的模型并公平地對比與探索 GAN 的整個研究圖景，此外研究者在 TensorFlow Hub 和 GitHub 也分別提供了預(yù)訓(xùn)練模型與對比結(jié)果。深度...
近日南洋理工大學(xué)研究者發(fā)布了一篇描述卷積網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理的論文，該論文從數(shù)學(xué)的角度闡述整個卷積網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算與傳播過程。該論文對理解卷積網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)本質(zhì)非常有幫助，有助于讀者「徒手」（不使用卷積API）實(shí)現(xiàn)卷積網(wǎng)...
...容易在單個像素的級別上描述。到目前為止，大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在監(jiān)督學(xué)習(xí)問題上取得了成功：給定輸入、預(yù)測輸出。如果預(yù)測的輸出與正確答案不符，則會調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。而對于星系模型來說則沒有正確的輸出。所以我們...
這是作者在 Medium 上介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列文章中的一篇，他在這里詳細(xì)介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別、視頻識別、推薦系統(tǒng)以及自然語言處理中都有很廣的應(yīng)用。如果想瀏覽該系列文章，可點(diǎn)擊閱讀原文查看原文...
...（batches），因此目前的分布式 DL 因?yàn)榇罅繀?shù)頻繁地在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行同步而表現(xiàn)不佳。我們提出了 Poseidon，它是一個分布式 DL 在 GPU 上可實(shí)現(xiàn)高效通信的架構(gòu)。Poseidon 利用深度程序中的層級模型結(jié)構(gòu)而疊加通信與計(jì)算，這樣以減...
...文非常適合初學(xué)者了解如何使用 TensorFlow 構(gòu)建基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它全面展示了構(gòu)建一個 TensorFlow 模型所涉及的概念與模塊。本文所使用的數(shù)據(jù)集可以直接下載，所以有一定基礎(chǔ)的讀者也可以嘗試使用更強(qiáng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理這一...
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自出現(xiàn)以來，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一項(xiàng)舉足輕重的技術(shù)。其中，ImageNet 圖像分類競賽極大地推動著這項(xiàng)新技術(shù)的發(fā)展。較精確計(jì)算水平取得了穩(wěn)步的增長，但頗具吸引力的模型應(yīng)用尚未得到合理的利用。本文...
...云服務(wù)中，都會涉及到三項(xiàng)臺柱技術(shù)領(lǐng)域：計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)。本文將介紹平安云構(gòu)建過程中在這三大技術(shù)所做的實(shí)踐，希望對嘗試搭建云服務(wù)的讀者有借鑒意義。圖1 平安云平臺級總體架構(gòu)如圖1，平安云后臺實(shí)現(xiàn)計(jì)算、存儲、...
...過前后三代廣播集群的設(shè)計(jì)演進(jìn)，解決了復(fù)雜異構(gòu) Overlay 網(wǎng)絡(luò)下的廣播實(shí)現(xiàn)問題，獲得秒級高可用切換能力，并能夠很好的支持物理云。 下面，本文將對 UCloud 秒級切換的內(nèi)網(wǎng)高可用服務(wù)進(jìn)行詳細(xì)介紹。 基于內(nèi)網(wǎng) VIP 的高可...
...s://github.com/binLearnin... 摘要 近期的一些工作表明，如果在網(wǎng)絡(luò)層之間加上快捷連接（shorter connections），那么卷積網(wǎng)絡(luò)可以設(shè)計(jì)得更深層、取得更高的準(zhǔn)確率、訓(xùn)練也更高效。本文提出一種密集卷積網(wǎng)絡(luò)（Dense Convolutional Network，De...
... 如果將?圖 1?中的那些節(jié)點(diǎn)在一個具有共享存儲的物理網(wǎng)絡(luò)上繁殖它們，在整個基礎(chǔ)架構(gòu)上編排管理，然后用緩存和過濾提供入向連接（無論是私有的還是公共的設(shè)置）的前端負(fù)載均衡，那么您就有了一個可以叫作云?的慮擬...
...算法，深度學(xué)習(xí)算法由多樣化的模型組成；這是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)建一個完整的端到端的模型時所提供的靈活性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有時可比作樂高塊，借助想象力你幾乎可以用它建構(gòu)從簡單到復(fù)雜的任何結(jié)構(gòu)。我們可以把高級架構(gòu)定義...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
