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pika集群水平扩展——让性能容量不再受限

背景 Pika是一个可持久化的大容量redis存储服务,兼容string、hash、list、zset、set的绝大部分接口(兼容详情),解决redis由于存储数据量巨大而导致内存不够用的容量瓶颈。用户可以不修改任何代码从redis迁移到pika服务。具有良好的兼容性和稳定性,被360公司内部使用超过3000实例,github社区超过3.8K star。由于单机pika容量受限于单块硬盘容量的大小,360公司业务和社区对分布式pika集群的需求越来越强烈,因此我们推出了原生分布式pika集群,发布pika版本v3.4。与pika+codis集群方案相比,codis对pika创建和管理slot操作的支持并不友好,需要运维人员大量介入。而pika原生集群则不需要额外部署codis-proxy模块。 集群部署结构 以3个pika节点的集群为例,集群部署结构如上图所示: 部署Etcd集群作为pika manager的元信息存储。 3台物理机上分别部署pika manager,并配置好Etcd的服务端口。Pika manager会向etcd注册,并争抢成为leader。集群中有且只有一个pika...

​利用卷积神经网络学习脑电地形图表示进行分类

点击上面"脑机接口社区"关注我们 更多技术干货第一时间送达 脑电图(EEG)地形图表征(Electroencephalography topographical representation, ETR)可以监测区域大脑活动,是一种可以用于探索皮层机制和联系的技术。然而,如何找到一种鲁棒的方法来支持多目标对象、多通道的具有低信噪比的高维EEG数据是一个挑战。为了解决这一问题,厦门大学、海西研究院泉州装备制造研究所、华中师范大学以及云南民族大学等多所研究机构的研究人员联合提出了一种新的ETR能量计算方法,用于使用卷积神经网络学习大脑活动的EEG模式。它能够在一个通用的学习模型中识别多个对象。具体而言,研究人员在实验中使用里来自2008年脑机接口(BCI)竞赛IV-2a的数据集进行五类分类,其中包含四个运动想象动作和一个放松动作。在该项研究中,提出的分类框架的平均准确率比最好的分类方法高10.11%。另外,研究人员通过对ETR参数优化的研究,得到了一种用于BCI应用的用户界面,并实现了一种实时优化方法。 本研究的主要过程涉及生成ETR特征图并使用它们来训练CNN模型,从而实现对不同目标对象中...

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