场景 1.经常在Windows, MacOSX 开发C多线程程序的时候, 经常需要和线程打交道, 如果开发人员的数量不多时, 同时掌握Win32和pthread线程 并不是容易的事情, 而且使用Win32线程并不能写出跨平台的实现. 所以在成本的制约下选用pthread作为跨平台线程库的首选. 有足够人力的公司可以再封装一层对Win32和本地pthread的调用. 比如 chrome. 2.线程在做高可用, 高性能的程序时必不可少, 比如Socket, 并发任务, 顺序任务,文件下载等需要充分利

from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn import neighbors, datasets from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_tes

解决的问题 解决并发效率问题,将任务拆分成流水线,然后多线程并发执行,比之单线程执行快. 案例 CPU 流水线 Tomcat 容器 Structs

本篇和大家谈谈一种通用的设计与处理模型--Pipeline(管道). Pipeline简单介绍 Pipeline模型最早被使用在Unix操作系统中.据称,假设说Unix是计算机文明中最伟大的发明,那么,Unix下的Pipe管道就是尾随Unix所带来的还有一个伟大的发明[1].我觉得管道的出现,所要解决的问题,还是软件设计中老生常谈的设计目标--高内聚,低耦合.它以一种"链式模型"来串接不同的程序或者不同的组件,让它们组成一条直线的工作流.这样给定一个完整的输入,经过各个组件的先后协同处

一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习

1.慢查询 1.1 慢查询的生命周期 步骤一:client通过网络向Redis发送一条命令 步骤二:由于Redis是单线程应用,可以把Redis想像成一个队列,client执行的所有命令都在排队等着server端执行 步骤三:Redis服务端按顺序执行命令 步骤四:server端把命令结果通过网络返回给client 说明: 慢查询发生在命令执行过程中,不包含网络延迟时间及排除等待执行的时间 客户端超时不一定慢查询,但慢查询是客户端超时的一个可能因素 1.2 慢查询的配置项 slowlog-max

sklearn.pipeline pipeline的目的将许多算法模型串联起来,比如将特征提取.归一化.分类组织在一起形成一个典型的机器学习问题工作流. 优点: 1.直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测 2.可以结合grid search对参数进行选择. 1.DictVectorizer.DecisionTreeClassifier-->pipeline模型 import pandas as pd import numpy as np titani

Spark提供了便利的Pipeline模型,可以轻松的创建自己的学习模型. 但是大部分模型都是需要提供参数的,如果不提供就是默认参数,那么怎么选择参数就是一个比较常见的问题.Spark提供在org.apache.spark.ml.tuning包下提供了模型选择器,可以替换参数然后比较模型输出. 目前有CrossValidator和TrainValidationSplit两种,比如一个文本情感预测模型. Pipeline只有三步,第一步切词,第二步HashingTF,第三步NB分类 Pipelin

1.单体(数据)映射:基本操作:数据的单次映射: 2.管道流:数据的流程化处理 基础是monand类型,形式是声明式编程: Pipeline模型: 它以一种“链式模型”来串接不同的程序或者不同的组件,让它们组成一条直线的工作流.这样给定一个完整的输入,经过各个组件的先后协同处理,得到唯一的终于输出. pipeline(管道)借鉴于 Unix Shell 的管道操作——把若干个命令串起来,前面命令的输出成为后面命令的输入, 面向(monad)类型的编程:类型是流上的节点: 类型的上下转换.类型对p

Pthread线程使用模型之二工作组(Work crew) 场景 1.一些耗时的任务,比如分析多个类型的数据, 是独立的任务, 并不像 pipeline那样有序的依赖关系, 这时候pipeline就显得不合适了,因为它不能同时处理这些任务. 当然有些任务A可能依赖任务B的输出, 这可能就嵌套了pipeline模型了. 2.复杂的计算,可以分开独立的逻辑单独处理, 之后再合并结果. 说明 1.在工作组里, 数据是被一组线程独立处理的, 这意味着有一个"parallel decomposition&

Pipeline模型最早被使用在Unix操作系统中.据称,假设说Unix是计算机文明中最伟大的发明,那么,Unix下的Pipe管道就是尾随Unix所带来的还有一个伟大的发明[1].我觉得管道的出现,所要解决的问题,还是软件设计中老生常谈的设计目标——高内聚,低耦合.它以一种“链式模型”来串接不同的程序或者不同的组件,让它们组成一条直线的工作流.这样给定一个完整的输入,经过各个组件的先后协同处理,得到唯一的终于输出.

sklearn特征选择和分类模型 数据格式: 这里.原始特征的输入文件的格式使用libsvm的格式,即每行是label index1:value1 index2:value2这样的稀疏矩阵的格式. sklearn中自带了非常多种特征选择的算法. 我们选用特征选择算法的根据是数据集和训练模型. 以下展示chi2的使用例.chi2,採用卡方校验的方法进行特征选择.比較适合0/1型特征和稀疏矩阵. from sklearn.externals.joblib import Memory from skl

一.netty的Pipeline模型 netty的Pipeline模型用的是责任链设计模式,当boss线程监控到绑定端口上有accept事件,此时会为该socket连接实例化Pipeline,并将InboundHandler和OutboundHandler按序加载到Pipeline中,然后将该socket连接(也就是Channel对象)挂载到selector上.一个selector对应一个线程,该线程会轮询所有挂载在他身上的socket连接有没有read或write事件,然后通过线程池去执行Pi

一.关于spark ml pipeline与机器学习一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习问

更多技术分享可关注我 前言 本文重点总结Netty多线程的一些编码最佳实践和注意事项,并且顺便对Netty的线程调度模型,和异步模型做了一个汇总.原文:​​结合异步模型,再次总结Netty多线程编码最佳实践 Netty多线程编码的最佳实践总结 接该文:Netty的线程调度模型分析(10)<Netty多线程开发的最佳实践有哪些?> 回忆: 1.服务端需要启动两个NioEventLoopGroup,其中boss(新连接接入)线程池大小设置为1即可,设置多了也是1个I/O线程在起作用,而且还浪费内存

ML Pipelines(译文) 官方文档链接:https://spark.apache.org/docs/latest/ml-pipeline.html 概述 在这一部分,我们将要介绍ML Pipelines,它提供了基于DataFrame上统一的高等级API,可以帮助使用者创建和调试机器学习工作流: 目录: Pipelines中主要的概念: DataFrame Pipeline组件 Transformers:转换器 Estimators:预测器 Pipelines组件属性 Pipeline

摘要  :随着社会消费模式以及经济形态的发展变化,将催生新的商业模式.腾讯新闻作为一款集游戏.教育.电商等一体的新闻资讯平台.服务亿万用户,业务应用多.数据量大.加之业务增长.场景更加复杂,业务对实时计算高可靠.可监控.低延时.数据可回溯的要求也越来越迫切.比如新闻广告投放.停单.在线推荐.电商搜索中,更快的响应用户需求.精准计费停单,意味着着更好的用户体验和更多的收入. 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台.PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想.该方案

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 初始化 2.1 全局变量 2.2 初始化代码 0x03 切分样例 3.1 注释 3.2 切分情况 3.3 切分策略 3.4 实验 0x04 起始状态 4.1 GPU 状况 4.2 符号说明 4.3 初始分组 0x05 Tensor model-parallel 5.1 分组

GopherChina第二天小结 今天继续昨天的文章,参加了第二天的GopherChina,例行完成总结. 基于MINIO的对象存储方案在探探的实践 关于对象存储,之前用过seaweedfs,但是对MINIO这个项目真是一无所知.于乐分享了下东道主探探在使用MINIO的整个过程.现在回想下来,最具有印象的是他们针对上线后的问题做的一些优化.首先在写过程做了小文件写合并成一个大文件的写的优化,另外一个是读的过程做的优化,把meta信息存放在levelDB中.最后说出来的优化操作也就这两个地方,但是

概述 Netty is an asynchronous event-driven network application framework for rapid development of maintainable high performance protocol servers & clients. 系统架构图 启动过程 我们首先通过netty官方的demo来分析一下,TelnetServer. public final class TelnetServer { static final