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数据中台的存储系统和计算平台枚举

作者:向师富 转自:阿里巴巴数据中台官网 https://dp.alibaba.com采集&传输层 SqoopHadoop、关系型数据库之间传输数据的工具。传输时,会启动多个MR作业并发的传输数据 DataX阿里巴巴开源的数据同步工具,用来在各种异构数据源之间同步数据。比如 RDBMS<->Hadoop/MaxCompute、RDBMS<->hbase/ftp等等。部署、运维非常简单,将DataX的jar包copy到linux系统中即可运行 Flume分布式的高可用的数据收集、聚集的工具。通常用于从其他系统搜集数据,如web服务器产生的日志,结合Kafka的消息队列功能,实现实时日志处理、离线日志投递。 典型的使用方案是: 离线计算:应用系统日志 -> flume -> kafka ->

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PyTorch快餐教程2019 (2) - Multi-Head Attention 上一节我们为了让一个完整的语言模型跑起来,可能给大家带来的学习负担过重了。没关系,我们这一节开始来还上节没讲清楚的债。 还记得我们上节提到的两个Attention吗? 上节我们给大家一个印象,现在我们正式开始介绍其原理。 Scaled Dot-Product Attention 首先说Scaled Dot-Product Attention,其计算公式为:$Attention(Q,K,V)=softmax(frac{QK^T}{sqrt{d_k}})V$ Q乘以K的转置,再除以$d_k$的平方根进行缩放,经过一个可选的Mask,经过softmax之后,再与V相乘。用代码实现如下: def attention(query, key, value, mask=No

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