. 86 5.5.2 LocallyConnected2D [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 5.6 循环层 Recurrent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 5.6.1 RNN 转 换为实验结果，是做好研究的关键。 如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras： • 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。 • 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。 • 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 查看文档，请访问 Keras.io。 Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6。 1.2 指导原则 batch_size=64, epochs=5, validation_data=(x_val, y_val)) 3.1.5.7 带有状态 (stateful) 的相同的栈式 LSTM 模型 有状态的循环神经网络模型中，在一个 batch 的样本处理完成后，其内部状态（记忆）会被记录 并作为下一个 batch 的样本的初始状态。这允许处理更长的序列，同时保持计算复杂度的可控 性。 你可以在 FAQ

2. 消费队列负载算法与重平衡机制 那集群模式下，消费者是如何来分配消息的呢？ 例如上面实例中 order_topic 有 16 个队列，那一个拥有 3 个消费者的消费组如何来分 配队列中。 本文来自『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。 13 > 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 在 MQ 领域有一个不成文的约定：同一个消费者同一时间可以分配多个队列，但一个 队列同一时间只会分配给一个消费者。 RocketMQ 提供了众多的队列负载算法，其中最常用的两种平均分配算法。  AllocateMessageQueueAveragely  平均分配  AllocateMessageQueueAveragelyByCircle  轮流平均分配 为了说明这两种分配算法的分配规则，现在对 16 个队列，进行编号，用 q0~q15 表示， 消费者用 y 分配算法的队列负载机制如下： c0：q0 q1 q2 q3 q4 q5 c1: q6 q7 q8 q9 q10 c2: q11 q12 q13 q14 q15 其算法的特点是用总数除以消费者个数，余数按消费者顺序分配给消费者，故 c0 会多 分配一个队列，而且队列分配是连续的。 AllocateMessageQueueAveragelyByCircle 分配算法的队列负载机制如下：

ADDON OPERATOR 14.4. 置备实时和低延迟工作负载 14.5. 使用性能配置集调整节点以实现低延迟 14.6. 使用 PERFORMANCE ADDON OPERATOR 减少 NIC 队列 14.7. 调试低延迟 CNF 调整状态 14.8. 为红帽支持收集调试数据延迟 第 第 15 章 章 为 为平台 平台验证执 验证执行延 行延迟测试 迟测试 15.1. 运行延迟测试的先决条件 在技术上基于 RPS，通过增加 CPU 缓存命中率来提高数据包处理的效率。RFS 通过确定计 算最方便的 CPU，以便缓存命中更有可能在 CPU 中发生，增加了对队列长度的考虑。因此，会减少 CPU 缓存无效的频率，从而只需要较少的循环来重建缓存。这有助于缩短数据包处理运行时间。 2.3.1. 使用 Machine Config Operator (MCO) 激活 RFS 流程 流程 1. 将以下 用时的一些最佳实践。 2.6.1. 将多个队列用于您的 VirtIO 网络接口 使用多个虚拟 CPU 时，如果您为传入和传出数据包提供多个队列，则可以并行传输软件包。使用 driver 元素的 queues 属性来配置多个队列。指定一个最小为 2 的整数，该整数不超过虚拟服务器的虚拟 CPU 数量。 以下示例规格为网络接口配置两个输入和输出队列： 多个队列旨在为网络接口提供增强的性能，但也使用内存和

践，例如实时结对编程或集体编程、 分布式工作坊（例如 远程事件风暴）以及异步和同步沟通。远程工作提供了许多好处（包括更多样化的人才储 备），但面对面交流的价值是显而易见的。团队不应中断重要的反馈循环，并且需要意识到在转向远程工作时所 做的取舍。 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 8 1 21 29 33 34 35 36 37 Server 64. Prisma 运行时防护 65. Terratest 66. Thanos 67. Yalc 评估 68. ChatGPT 69. Codeium 70. GitHub 合并队列 71. Google Bard 72. Google Cloud 工作站 73. Gradio 74. KWOK 75. Llama 2 76. Maestro 77. Open-source LLMs Server 64. Prisma 运行时防护 65. Terratest 66. Thanos 67. Yalc 评估 68. ChatGPT 69. Codeium 70. GitHub 合并队列 71. Google Bard 72. Google Cloud 工作站 73. Gradio 74. KWOK 75. Llama 2 76. Maestro 77. Open-source LLMs

topic 下的所有队列的方式来实现发送方的负载均衡 1） Topic 下的所有队列如何理解： 比如 broker1, broker2, borker3 三台 broker 机器都配置了 Topic_A Broker1 的队列为 queue0 , queue1 Broker2 的队列为 queue0, queue2, queue3, Broker3 的队列为 queue0 当然一般情况下的 broker 启动的时候注册到 namesrv 的 Topic_A 队列为共 6 个分别为： broker1_queue0, broker1_queue1, broker2_queue0, broker2_queue1, broker2_queue2, broker3_queue0, 2） Producer 如何实现轮询队列： Producer 从 namesrv 获取的到 Topic_A messageQueueList //Topic_A 的所有的队列 --AtomicInteger sendWhichQueue //自增整型 方法 selectOneMessageQueue 方法用来选择一个发送队列 (++sendWitchQueue) % messageQueueList.size 为队列集合的下标 每次获取 queue 都会通过

Hat OpenShift Logging Operator。 在以前的版本中，当 ClusterLogForwarder 具有错误配置的 secret 时，Fluentd 收集器 Pod 会 进入崩溃循环。当前发行版本解决了这个问题。现在，ClusterLogForwarder 会验证 secret，并 报告其 status 字段中的任何错误。因此，它不会导致 Fluentd 收集器 Pod 出现崩溃。 Platform 4.7 日志 日志记录 记录 20 在以前的版本中，当 ClusterLogForwarder 使用相同的 secret 具有多个输出时，fluentd 收集器 Pod 会进入崩溃循环。当前发行版本解决了这个问题。现在，多个输出可以共享一个 secret。 (BZ#1890072) 在以前的版本中，如果您删除了 Kibana 路由，Cluster Logging Operator（CLO）将无法恢复或 在以前的版本中，Cluster Logging Operator（CLO）会尝试协调 Elasticsearch 资源，这依赖于 红帽提供的 Elastic 自定义资源定义（CRD）。试图列出未知类型会导致 CLO 退出其协调循环。 这是因为 CLO 试图协调其所有受管资源，无论资源是否被定义。当前发行版本解决了这个问题。 如果用户定义了受管存储，则 CLO 只会协调 OpenShift Elasticsearch Operator

cloud-controller-manager仅运⾏云提供商特定的Controller循环。您必须在kube-controller-manager中禁⽤这些 Controller循环。可在启动kube-controller-manager时将 --cloud-provider 标志设为 external 来禁⽤控制器循环。 cloud-controller-manager允许云供应商代码和Kub Set，但请注意，删除的标签仍然存在于任何现有的Pod和 ReplicaSet中。 回滚Deployment 有时您可能想要回滚Deployment；例如，当Deployment不稳定时，例如循环崩溃。 默认情况下，所有Deployment的 升级历史记录都保留在系统中，以便能随时回滚（可通过修改“版本历史记录限制”进⾏更改）。 注意：当Deployment的升级被触发时，会创建Depl imagePullPolicy: IfNotPresent priorityClassName: high-priority Preemption（抢占） 当Pods被创建时，它们会进⼊队列并等待被调度。Scheduler从队列中选择⼀个Pod，并尝试将其调度到Node上。 如果 未能找到满⾜Pod所有要求的Node，则为处于pending状态的Pod触发preemption逻辑。下⾯我们称这个处于pending状

5 训练模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287 vi 8 循环神经网络 289 8.1 序列模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 8.3.4 读取长序列数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308 8.4 循环神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312 8.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 8.4.2 有隐状态的循环神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 8.4.3 基于循环神经网络的字符级语言模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

策略[类目打散、流量控制、…] 实时采集后端日志 PAI-REC 配置中心 AB实验 实验工具 拉取配置 监控报警 Prometheus Grafana 读取metric 消息队列(datahub/kafka) PAI-REC平台 自动化降级 负载均衡 灰度发布 超时控制 平台支持 日志SLS 在线存储 Hologres/OTS BE Redis 读取数据 Learning Container 数据量大而全 先进的模型结构 业务场景复杂 计算力强、性价比高 提供 支撑 支撑 支撑 促进 促进 开源生态 系统 硬件 模型 生态系统 外循环 内循环 贡献 对接 PAI平台的优势 1. 机器学习PAI: https://help.aliyun.com/product/30347.html 2. 阿里灵杰:https://www.zhihu

10.12 深度残差网络 10.13 DenseNet 10.14 CIFAR10 与 ResNet18 实战 10.15 参考文献 第 11 章 循环神经网络 11.1 序列表示方法 11.2 循环神经网络 11.3 梯度传播 11.4 RNN 层使用方法 11.5 RNN 情感分类问题实战 11.6 梯度弥散和梯度爆炸 11.7 RNN 短时记忆 上发表了通过 BP 算法来进行表征学习的论文， BP 算法才获得了广泛的关注。 1982 年，随着 John Hopfild 的循环连接的 Hopfield 网络的提出，开启了 1982 年~1995 年的第二次人工智能复兴的大潮，这段期间相继提出了卷积神经网络、循环神经网络、反 向传播算法等算法模型。1986 年，David Rumelhart 和 Geoffrey Hinton 等人将 BP LeCun 等人将 BP 算法应用在手写数字图片识别上，取得 了巨大成功，这套系统成功商用在邮政编码识别、银行支票识别等系统上；1997 年，现在 应用最为广泛的循环神经网络变种之一 LSTM 被 Jürgen Schmidhuber 提出；同年双向循环 神经网络也被提出。 遗憾的是，神经网络的研究随着以支持向量机(Support Vector Machine，简称 SVM)为 代表的传统机器学习算