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如何在 Flink 中规划 RocksDB 内存容量?

作者:Stefan Richter翻译:毛家琦校对:胡争 本文描述了一些配置选项,这些选项将帮助您有效地管理规划 Apache Flink 中 RocksDB state backend 的内存大小。在前面的文章[1]中,我们描述了 Flink 中支持的可选 state backend 选项,本文将介绍跟 Flink 相关的一些 RocksDB 操作,并讨论一些提高资源利用率的重要配置。 Tips:从 Flink 1.10 开始,Flink 自动管理 RocksDB 的内存,详细介绍如下: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/ops/state/state_backends.html#memory-management RocksDB 的状态后端 在深入了解配置参数之前,先回顾一下在 Apache Flink 中如何使用 RocksDB 来进行状态管理。当选择 RocksDB 作为状态后端时,状态将作为序列化字节串存在于堆外内存(off-heap) 存储或本地磁盘中。 RocksDB 是一个以日志合并...

阿里达摩院新研究:实习生一作突破自动驾驶技术难题,首次实现3D物体检测精度与速度兼得

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 最新消息,阿里达摩院又有新的研究进展,这次在自动驾驶3D物体检测领域。 达摩院的研究人员提出一个通用、高性能的检测器,在自动驾驶领域权威数据集KITTI BEV(鸟瞰)上,检测速度达到25FPS ,一举占据榜首,与排名第二的方案相比,减少了一半多,同时精度也远超其他的单阶段检测器。可以说首次实现3D物体检测精度与速度兼得。 达摩院研究团队表示:“检测器是自动驾驶系统的核心组件之一,但该领域一直缺少创新和突破,此次我们实现3D检测精度和速度的提升,将有助于提高自动驾驶系统的安全性。” 从实验结果来看,他们显然取得了良好进展,而且研究的主要完成人员(一作),还是达摩院的实习生。 同时,该研究也得到了同行们的认可,被计算机视觉领域顶级会议CVPR 2020收录。他们是如何做到的呢?我们借助阿里达摩院提供的解读,一一来看。 如何实现精度和速度兼得? 众所周知,与普通2D图像识别应用不同,自动驾驶系统对精度和速度的要求更高,不仅需要快速识别周围环境的物体,还要对物体在三维空间中的位置做精准定位。 ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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