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HBase: 看上去很美

缘起 随着hadoop系列的兴起,基于HDFS的大规模KV存储系统HBase也进入“大规模使用阶段”。网上的Hbase资料很多,学习成本正在下降。从公开的资料看,国外facebook、国内taobao均宣称在线上环境大规模使用hbase。一切都让人很兴奋。于是,在项目中引入Hbase做存储,最终却选择放弃。 HBase设计:看上去很美 HBase是模仿google bigtable的开源产品,又是hadoop的衍生品,hadoop作为离线计算系统已经得到业界的普遍认可,并经过N多公司大规模使用的验证,自然地认为Hbase也将随之获得成功。 《HBase: The Definitive Guide》第8章讲述hbase的架构,从架构上看,其架构很完美: LSM - 解决磁盘随机写问题(顺序写才是王道); HFile - 解决数据索引问题(只有索引才能高效读); WAL - 解决数据持久化(面对故障的持久化解决方案); zooKeeper - 解决核心数据的一致性和集群恢复; Replication - 引入类似MySQL的数据复制方案,解决可用性; 此外还有:自动分拆Split、自动压缩...

学习笔记DL003:神经网络第二、三次浪潮,数据量、模型规模,精度、复杂度,对现实世界冲击

神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务。视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会“看”(Von Melchner et al., 2000)。计算单元互相作用变智能。新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模型架构,现代卷积网络基础(LeCun et al., 1998c)。神经网络基于整流线性单元(rectified linear unit)神经单元模型。原始认知机(Fukushima,1975)更复杂。简化现代版,Nair and Hinton(2010b)和Glorot et al.(2011a) 神经科学,Jarrett et al.(2009a) 面向工程。真实神经元计算与现代整流线性单元不同函数,没有提升性能。对神经科学生物学习没有足够了解,不能为训练架构学习算法提供借鉴。现代深度学习从应用数学基本内容(线性代数、概率论、信息论、数值优化)获取灵感。计算神经科学,大脑在算法层面工作,独立于深度学习。深度学习领域关注构建计算机系统,解决智能解决任务。计算机器神经科学关注构建大脑真实工作、精确模型。 20世纪80年代,神经网络第二次...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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