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Chaos 测试下的若干 NebulaGraph Raft 问题分析

Raft 是一种广泛使用的分布式共识算法。NebulaGraph 底层采用 Raft 算法实现 metad 和 storaged 的分布式功能。Raft 算法使 NebulaGraph 中的 metad 和 storaged 能够集群化部署、实现了多副本和高可用,同时 storaged 通过 multi-raft 模块实现了数据分片,分散了系统的负载,提升系统的吞吐。 作为分布式系统的基石 Raft 有非常明显的优势,但这也伴随着不小的挑战 —— Raft 算法的实现及其容易出错,同时算法的测试和调试也是一项巨大的挑战。NebulaGraph 目前使用的是自研的 Raft,鉴于 Raft 本身的复杂性我们构造了诸多 Chaos 测试来保障 NebulaGraph Raft 算法的稳定性。本文介绍几个我们使用 Chaos 测试发现的 NebulaGraph Raft 中比较有意思的问题。 Raft 背景知识 Raft 是一种广泛使用的分布式共识算法。一个 Raft 集群中的节点通过运行 Raft 算法保证各个节点之间复制日志序列。算法保证各个节点之间的日志序列是一致的,只要各个节点上的日...

详解视频中动作识别模型与代码实践

摘要:本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。 本文分享自华为云社区《视频动作识别》,作者:HWCloudAI。实验目标 通过本案例的学习: 掌握C3D模型训练和模型推理、I3D模型推理的方法; 注意事项 本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1,需使用GPU运行,请查看《ModelArts JupyterLab 硬件规格使用指南》了解切换硬件规格的方法; 如果您是第一次使用 JupyterLab,请查看《ModelArts JupyterLab使用指导》了解使用方法; 如果您在使用 JupyterLab 过程中碰到报错,请参考《ModelArts JupyterLab常见问题解决办法》尝试解决问题。 实验步骤 案例内容介绍 视频动作识别是指对一小段视频中的内容进行分析,判断视频中的人物做了哪种动作。视频动作识别与图像领域的图像识别,既有联系又有区别,图像识别是对一张静态图片进行识别,而视频动作识别不仅要考察每张图片的静态内容,还要考察不同图片静态内容之间的时空关系。比如一个人扶着一扇半开的门,仅凭这一张图片无法判断该动作是开门动作还是关门动作。 视频分析领...

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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。

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