Mars——基于张量的统一分布式计算框架

2019-01-07 740

很高兴在这里宣布我们的新项目：Mars，一个基于张量的统一分布式计算框架。我们已经在 Github 开源：https://github.com/mars-project/mars 。

背景

Python

Python 是一门相当古老的语言了，如今，在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域，Python 越来越受欢迎。

大数据领域，由于 hadoop 和 spark 等，Java 等还是占据着比较核心的位置，但是在 spark 上也可以看到，pyspark 的用户占据很大一部分。

深度学习领域，绝大部分的库（tensorflow、pytorch、mxnet、chainer）都支持 Python 语言，且 Python 语言也是这些库上使用最广泛的语言。

对 MaxCompute 来说，Python 用户也是一股重要力量。

PyData（nump

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Maven入门教程

GitHub仓库：Fundebug/maven-tutorial Maven简介 Maven是Java项目构建工具，可以用于管理Java依赖，还可以用于编译、打包以及发布Java项目，类似于JavaScript生态系统中的NPM。 Maven的命令行工具为mvn，其常用命令如下表所示： | 命令 | 说明 | | ----------- | -----------------------| | mvn compile | 编译Java源代码 | | mvn package | 打包Java项目 || mvn deploy | 将Java项目发布到Maven仓库 || mvn clean | 删除构建目录 | Maven的配置文件为pom.xml，这个文件有个很吓人的学术名字Project Object Model，但是怎么看它都只是个普通的配置文件，与NPM中的package.json没啥本质区别。 Maven的中央仓库为Maven Repository，这里可以找到各种Java依赖，例如我们Fundebug的异常监控插件fundebug-java与fundebug-spring。安...

2019-01-08

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最近，在 PyCon China 2018 的北京主会场、成都和杭州分会场都分享了我们最新的工作 Mars，基于矩阵的统一计算框架。本文会以文字的形式对 PyCon 中国上的分享再进行一次阐述。听到 Mars，很多第一次听说的同学都会灵魂三问：Mars 是什么，能做什么，怎么做的。今天我们就会从背景，以及一个例子出发，来回答这几个问题。背景首先是 scipy 技术栈的全景图，numpy 是基础，它提供了多维数组的数据结构，并提供了它上面的各种计算。再往上，重要的有 scipy，主要面向各种科学计算的操作；pandas，其中核心的概念是 DataFrame，他提供对表类型数据的处理、清洗等功能。往上一层，比较经典的库，有 scikit-learn，它是最知名的机器学习框架之一。最上面一层，是各种垂直领域的库，如 astropy 主要

2019-01-08

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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。

Mars——基于张量的统一分布式计算框架

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Mars 是什么、能做什么、如何做的——记 Mars 在 PyCon China 2018 上的分享

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