Angel是腾讯开源的一个分布式机器学习框架.是一个PS模式的分布式机器学习框架. https://github.com/Angel-ML/angel   这是github地址. 我了解的分布式机器学习概述: 对于分布式机器学习,有些简单的了解,听过一些概念.最近正在看<分布式机器学习 算法.理论与实践>这本书,我觉得这本书很不错.一下内容也是我的一个读书总结. 分布式机器学习分为 数据和模型划分模块,单机优化模块,通信模块,数据和模型的聚合模块. 分布式机器学习从并行方式来说分为数据并行和模…

1.什么是MLBaseMLBase是Spark生态圈的一部分,专注于机器学习,包含三个组件:MLlib.MLI.ML Optimizer. ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline construction. The optimizer solves a search problem over feature extractors and ML algorithms included inMLI and…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 文章索引::"机器学习方法","深度学习方法","三十分钟理解"原创系列 2017年3 月,谷歌大脑负责人 Jeff Dean 在 UCSB 做了一场题为<通过大规模深度学习构建智能系统>的演讲[9].Jeff Dean 在演讲中提到,当前的做法是: 解决方案 = 机…

在现在机器学习如日中天的大背景下,微软亚洲研究院的实习岗位中,机器学习组的工作也是维护DMTK,参与算法改进,那么在此之前我们得了解DMTK是个啥. DMTK由一个服务于分布式机器学习的框架和一组分布式机器学习算法构成,是一个将机器学习算法应用在大数据上的强大工具包:无论是学术界的研究人员还是工业界的开发者,DMTK可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型. 官网:http://www.dmtk.io/ DMTK 包括以下几个项目: DMTK framework(Multiv…

引子 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46676515 又是好久没写博客,记得有一次看Ng大神的訪谈录,假设每周读三篇论文,那么经年以后,必定成为对某个领域非常熟悉的人. 可惜,在忙忙碌碌中,我居然做不到这一点. 可是,我眼下的打算是尽心尽力的去做,哪怕一周仅仅读一篇呢. 胡适先生曾说过:"怕什么真理无穷,进一步有进一步的欢喜".然而.这当中的差别在于,我还没有达到追求真理的高度,我就是想看看这个技术是咋子回事…

       原文连接:MxNet和Caffe之间有什么优缺点一.前言: Minerva: 高效灵活的并行深度学习引擎 不同于cxxnet追求极致速度和易用性,Minerva则提供了一个高效灵活的平台让开发者快速实现一个高度定制化的深度神经网络. Minerva在系统设计上使用分层的设计原则,将"算的快"这一对于系统底层的需求和"好用"这一对于系统接口的需求隔离开来,如图3所示.在接口上,我们提供类似numpy的用户接口,力图做到友好并且能充分利用Python和nu…

1.分布式共享锁的简单实现 在分布式系统中如何对进程进行调度,假设在第一台机器上挂载了一个资源,然后这三个物理分布的进程都要竞争这个资源,但我们又不希望他们同时 进行访问,这时候我们就需要一个协调器,来让他们有序的来访问这个资源.这个协调器就是我们经常提到锁,比如说"进程-1"在使用该资源的时候,会先去 获得锁,"进程1"获得锁以后会对该资源保持独占,这样其他进程就无法访问该资源,"进程1"用完该资源以后就将锁释放掉,让其他进程来获得锁,那么通过…

1. 梯度计算式导出 我们在博客<统计学习:逻辑回归与交叉熵损失(Pytorch实现)>中提到,设\(w\)为权值(最后一维为偏置),样本总数为\(N\),\(\{(x_i, y_i)\}_{i=1}^N\)为训练样本集.样本维度为\(D\),\(x_i\in \mathbb{R}^{D+1}\)(最后一维扩充),\(y_i\in\{0, 1\}\).则逻辑回归的损失函数为: \[\mathcal{l}(w) = \sum_{i=1}^{N}\left[y_{i} \log \pi_{w}\l…

1 分布式机器学习概述 大规模机器学习训练常面临计算量大.训练数据大(单机存不下).模型规模大的问题,对此分布式机器学习是一个很好的解决方案. 1)对于计算量大的问题,分布式多机并行运算可以基本解决.不过需要与传统HPC中的共享内存式的多线程并行运算(如OpenMP)以及CPU-GPU计算架构做区分,这两种单机的计算模式我们一般称为计算并行). 2)对于训练数据大的问题,需要将数据进行划分并分配到多个工作节点(Worker)上进行训练,这种技巧一般被称为数据并行.每个工作节点会根据局部数据训练出…

计算机科学一大定律:许多看似过时的东西可能过一段时间又会以新的形式再次回归. 1 模型平均方法(MA) 1.1 算法描述与实现 我们在博客<分布式机器学习:同步并行SGD算法的实现与复杂度分析(PySpark)>中介绍的SSGD算法由于通信比较频繁,在通信与计算比较大时(不同节点位于不同的地理位置),难以取得理想的加速效果.接下来我们介绍一种通信频率比较低的同步算法--模型平均方法(Model Average, MA)[1].在MA算法中,每个工作节点会根据本地数据对本地模型进行多轮的迭代更新…

别问我在哪里 也许我早已不是我自己,别问我在哪里,我一直在这里. 突然不知道说些什么了... 初识 FastDFS 记得那是我刚毕业后进入的第一家公司,一个技术小白进入到当时的项目组后,在开发中上传用户头像调用了一个据说是叫 FastDFS 的东西,我并不懂是什么,只知道是一个文件服务器,据说还是在 Linux 上部署的,还是多台服务器什么的,还是切片存储.说京东用的就是,反正很厉害的样子,我其实并接触不到这玩意儿,我的任务也只是调用大神们封装好的接口就行了,这可能是我第一次和 FastDFS…

前面有用 tomcat-redis-session-manager来实现分布式session管理,但是它有一定的局限性,主要是跟tomcat绑定太紧了,这里改成用Spring Session来管理分布式session,Spring Session就完全实现了与具体的容器无关,如果需要了解如何用tomcat-redis-session-manager实现分分布式session,请看我之前的文章,下面正式进入主题,Spring Session项目搭建. 1. 引入Spring Session mav…

一:前言 我在实际环境中遇到了这样一种问题,分布式生成id的问题!因为业务逻辑的问题,我有个生成id的方法,是根据业务标识+id当做唯一的值! 而uuid是递增生成的,从1开始一直递增,那么在同一台机器上运行代码,加上同步方法(synchronized),这个生成id的方法就是ok! 但是因为业务扩展或者说为了安全,项目运行在两台机器上,此时单个的同步方法(synchronized)就不能防止id的重复了!!! 要解决上面的这个问题,其他有如下解决办法! (1):每台机器生产Id的代码,key+…

去年做了一个产品,会经常导入导出大量的外部数据,这些数据的ID有的是GUID类型,有的是字符串,也有的是自增.GUID类型没有顺序,结果要排序得借助其它业务字段,整体查询效率比较低:字符串ID本来是用来转换GUID的或者数字ID的,结果有些字符串ID不符合规范,常常有特殊数据需要处理:自增主键ID的数据导入合并经常有冲突. 为了避免GUID主键的“索引页分裂”问题,提高查询效率,同时为了解决分布式环境下的数据导入合并问题,强烈需要一种分布式的,有序的ID生成方案.我参考了雪花ID(Twitter…

这版秒杀只是解决瞬间访问过高服务器压力过大,请求速度变慢,大大消耗服务器性能的问题. 主要就是在高并发秒杀的场景下,很多人访问时并没有拿到锁,所以直接跳过了.这样就处理了多线程并发问题的同时也保证了服务器的性能的稳定. 接下来我们使用redis的分布式锁来进行枷锁处理: 我们可以在进入下单的方法后将核心的方法加锁,然后离开后进行解锁 主要三步: 加锁 核心方法 解锁 首页分布式加锁解锁工具类: @Component public class RedisLock { private static…

Git是分布式的,并没有服务端跟客户端之分,所谓的服务端安装的其实也是git.Git支持四种协议,file,ssh,git,http.ssh是使用较多的,下面使用ssh搭建一个免密码登录的服务端. 1.提前安装git跟sshserver: 2. 创建一个用户,用来运行git服务: 新建一个用户,叫gituser,然后切换到gituser的默认目录,创建一个叫.ssh的文件夹,并在其中创建一个叫authorized_keys的文件,这个文件将用于存储git开发者的ssh公钥. 3.建立一个git仓…

HBase是Hadoop的数据库,基于Hadoop执行.是一种NoSQL数据库. 特点:分布式.多版本号.面向列的存储模型.可以大规模的数据实时随机读写,可直接使用本地文件系统. 不适合:与关系型数据库相比.模型简单.API非常少:不适合小规模的数据. 数据存放的位置叫做单元(cell),当中的数据能够有多个版本号,依据时间戳(timestamp)来差别. 安装: tar xfz hbase-0.94.18.tar.gz cd hbase* cd conf vi hbase-env.sh exp…

redis分布式锁的基本功能包括, 同一刻只能有一个人占有锁, 当锁被其他人占用时, 获取者可以等待他人释放锁, 此外锁本身必须能超时自动释放. 直接上java代码, 如下: package com.test; import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfig; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import jav…

MxNet官网: http://mxnet.readthedocs.io/en/latest/ 前言: caffe是很优秀的dl平台.影响了后面很多相关框架. cxxnet借鉴了很多caffe的思想.相比之下,cxxnet在实现上更加干净,例如依赖很少,通过mshadow的模板化使得gpu和cpu代码只用写一份,分布式接口也很干净. mxnet是cxxnet的下一代,目前实现了cxxnet所有功能,但借鉴了minerva/torch7/theano,加入更多新的功能. ndarray编程接口,类…

caffe是很优秀的dl平台.影响了后面很多相关框架.        cxxnet借鉴了很多caffe的思想.相比之下,cxxnet在实现上更加干净,例如依赖很少,通过mshadow的模板化使得gpu和cpu代码只用写一份,分布式接口也很干净. CXXNET:极致的C++深度学习库 cxxnet是一个并行的深度神经网络计算库,它继承了xgboost的简洁和极速的基因,并开始被越来越多人使用.例如Happy Lantern Festival团队借助Cxxnet在近期的Kaggle数据科学竞赛中获得…

来源:郴州网站优化 简单总结一下流行的分布式id的实现方法 雪花算法 snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法. 核心思想是:分布式ID固定是一个long型的数字,一个long型占8个字节,也就是64个bit,原始snowflake算法中对于bit的分配如下图: 第一个bit位是标识部分,在java中由于long的最高位是符号位,正数是0,负数是1,一般生成的ID为正数,所以固定为0 时间戳部分占41bit,这个是毫秒级的时间,一般实现上不会存储当前的时间戳,而是时间戳的差值(…

RedisLock--让 Redis 分布式锁变得简单 目录 1. 项目介绍 2. 快速使用 2.1 引入 maven 坐标 2.2 注册 RedisLock 2.3 使用 3. 参与贡献 4. 联系作者 5. 开源协议 1. 项目介绍 该项目主要简化了使用 redis 分布式事务所的操作,实现傻瓜式加锁,释放锁的操作,并优雅的实现了等待锁释放的操作.等待锁释放的过程主要是使用了redis的监听功能,所以在使用该项目前,要确保redis已经开启了key事件监听,即"Ex". 如何查看…

环境:之前一直是使用serverStack.Redis的客服端,今天来使用一下StackExchange.Redis(个人感觉更加的人性化一些,也是免费的,性能也不会差太多),版本为StackExchange.Redis V2.1.58 ,Core3.1 简单的说明(专业的术语参考资料网络和官网):官网地址:https://www.redis.net.cn/ Redis是一个开源的 ,由C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API. Red…

Redis官方给出两种思路 第一种:SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] NX 第二种:SETNX+GETSET 首先,分别看一下这几个命令 SET命令 SETNX命令 GETSET命令 接着,看第一种方式 官方给出的思路是这样的 还有一处,也是类似的 这种方式的实现可能是这样的: 第二种方式 官方给出的思路是这样的 代码可能看起来像是这样 总结: 这两种方式的基本思路都是:客户端在服务器上设置一个key值,如果能够设置成功,则视为加锁成功:删…

package Lock; import java.util.Collection;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.concurrent.CountDownLatch;import java.util.concurrent.TimeUnit;import java.util.concurrent.locks.Condition;import java.util.concurrent.locks…

package Lock; import java.util.concurrent.CountDownLatch;import java.util.concurrent.TimeUnit;import java.util.concurrent.locks.Condition;import java.util.concurrent.locks.Lock; import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener;import org.I0Itec.zkclient.Zk…

首先介绍下我的情况和需求,如果你跟我类似,那么这篇文章将很有帮助: 我之前的技术栈主要是Java.Python,机器学习方面主要用到是pandas.numpy.sklearn.scipy.matplotlib等等,因为工作需要使用spark,所以理所应当的开始学习pyspark: 之后一方面团队其他成员基本都是用scala,同时在Spark API更新上,pyspark也要慢于scala的,而且对于集群维护的同事来说,也不想再维护一套python环境,基于此,开始将技术栈转到scala+spar…

基本思路:基于parameter server + multiple workers模式.同步方式:parameter server负责网络参数的统一管理,每次迭代均将参数发送给每一个worker,多个worker同时迭代数据集,计算当前批次的损失和梯度,当所有worker全部完成当前批次的计算后,将每个worker的梯度回传给parameter server,parameter server使用该梯度进行参数优化.异步方式:与同步方式不同的是,parameter server不需要每次等待所有…

基本思路:1.对数据分块,使用多个worker分别处理一个数据块,每个worker暴露两个接口,分别是损失计算的接口loss和梯度计算的接口grad:2.同时定义full_loss和full_grad接口对每个worker的loss和grad进行聚合:3.使用bfgs算法进行参数优化,分别使用full_loss和full_grad作为bfgs的损失函数和梯度函数,即可进行网络参数优化:注意:在此实现中,每个worker内部每次均计算一个数据块上的损失和梯度,而非一个batch.#0.导入依赖 i…

1. PageRank的两种串行迭代求解算法 我们在博客<数值分析:幂迭代和PageRank算法(Numpy实现)>算法中提到过用幂法求解PageRank. 给定有向图 我们可以写出其马尔科夫概率转移矩阵\(M\)(第\(i\)列对应对\(i\)节点的邻居并沿列归一化) \[\left(\begin{array}{lll} 0 & 0 & 1 \\ \frac{1}{2} & 0 & 0 \\ \frac{1}{2} & 1 & 0 \end{a…