網絡架構圖SEARCH AGGREGATION
回答:超融合架構怎么樣？回答這個問題，首先要了解超融合架構是針對傳統架構的，相對于傳統架構超融合的優勢主要體現在以下幾點：1.可靠性能更好用服務器構建存儲，客戶顧慮最多的首先是可靠性，如果需要衡量可靠性：系統的冗余度？通俗的說就是允許硬件壞多少？出現故障后是否完全自動恢復？恢復速度和時間？因為系統處于降級狀態下是比較危險的狀態，故障窗口越小，出現整體故障的可能性就越小。以下給出詳細的系統冗余與恢復機制對...
BicycleWarrior
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回答:你好，很高興回答你的問題，我是我們@滬A林工，電氣技術領域的自媒體新人。結合我的從業經歷給你作答如下。目前非標自動化行業的主流編程語言還是梯形圖，由于表達直觀易于上手，還是多數人的編程首選。但隨著高級語言的出現，像西門子的SCL語言，三菱的ST文本，都為非標自動化注入了新的活力。我個人認為，梯形圖編程語言不會被取代，因為二者各具優勢！梯形圖優勢:主要是由于梯形圖與電氣控制系統的電路圖很相似，具有直...
2i18ns
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回答:軟件產品架構是不斷迭代演化的，從單體服務架構發展到現在的服務化、微服務的架構。單體架構單體架構就是所有的業務模塊都是耦合在一個項目中，開發、部署都在一起；如果其中一個模塊需要上線升級，那么所有模塊都要一起啟停；在早期，單體架構的項目團隊成員需要是全棧，因為前端、后端、數據庫都是一波人負責，后來開始進行了邏輯分層，團隊也分成了前端 UI 團隊、后端和 DBA 團隊，每個團隊都有自己負責的職責。然而隨...
khs1994
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回答:超融合是什么參考維基百科中的超融合定義：超融合基礎架構（hyper-converged infrastructure）是一個軟件定義的 IT 基礎架構，它可虛擬化常見硬件定義系統的所有元素。HCI 包含的最小集合是：虛擬化計算（hypervisor），虛擬存儲（SDS）和虛擬網絡。HCI 通常運行在標準商用服務器之上。超融合基礎架構（hyper-converged infrastructure）與...
mdluo
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回答:從系統架構本身來說，一般系統優化主要從三個方面入手，數據持久層、業務邏輯層和前端展示層。數據持久層限制系統性能主要有兩個方面，一是數據庫自身的性能，二是對數據庫操作的方式，數據庫自身相對簡單，一般通過優化配置、采用高可用方案、搭建集群或者使用性能更好的數據庫來提升性能；數據庫操作主要是數據庫讀寫操作，可以通過SQL優化的方式來提升讀寫速度，或者通過緩存的方式減低并發、提升性能。業務邏輯層代碼層面常...
senntyou
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回答:按步驟安裝和配置，首先安裝Linux系統，可選擇redhat/centos/ubuntu/suse等發行版，然后安裝和配置apache服務器軟件、MySQL數據庫、PHP軟件（通常還應安裝諸如zend framework/thinkphp/yii等框架），具體步驟使用操作命令安裝配置，從而搭建web應用開發或生產環境，當然也可通過諸如集成安裝包進行一體化自動安裝和配置
Corwien
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近日，Bengio 團隊提出了基于近鄰節點注意機制的網絡架構 GAT，可用于處理復雜、不規則結構的計算圖，并在三種困難的基準測試中得到了業內較佳水平，研究人員稱該模型有望在未來處理任意不規則結構圖。該論文現已提交至...
...中發現了一篇非常有意思的論文，它介紹了一種新型卷積網絡架構，并且相比于 DenseNet 能抽取更加精煉的特征。北大楊一博等研究者提出的這種 CliqueNet 不僅有前向的密集型連接，同時還有反向的密集型連接來精煉前面層級的信...
...構、正則化、歸一化和度量方法等幾大方向整理生成對抗網絡的特性與變體。作者們復現了當前較佳的模型并公平地對比與探索 GAN 的整個研究圖景，此外研究者在 TensorFlow Hub 和 GitHub 也分別提供了預訓練模型與對比結果。深度...
近日南洋理工大學研究者發布了一篇描述卷積網絡數學原理的論文，該論文從數學的角度闡述整個卷積網絡的運算與傳播過程。該論文對理解卷積網絡的數學本質非常有幫助，有助于讀者「徒手」（不使用卷積API）實現卷積網...
...容易在單個像素的級別上描述。到目前為止，大多數神經網絡已經在監督學習問題上取得了成功：給定輸入、預測輸出。如果預測的輸出與正確答案不符，則會調整網絡的權重。而對于星系模型來說則沒有正確的輸出。所以我們...
這是作者在 Medium 上介紹神經網絡系列文章中的一篇，他在這里詳細介紹了卷積神經網絡。卷積神經網絡在圖像識別、視頻識別、推薦系統以及自然語言處理中都有很廣的應用。如果想瀏覽該系列文章，可點擊閱讀原文查看原文...
...（batches），因此目前的分布式 DL 因為大量參數頻繁地在網絡中進行同步而表現不佳。我們提出了 Poseidon，它是一個分布式 DL 在 GPU 上可實現高效通信的架構。Poseidon 利用深度程序中的層級模型結構而疊加通信與計算，這樣以減...
...文非常適合初學者了解如何使用 TensorFlow 構建基本的神經網絡，它全面展示了構建一個 TensorFlow 模型所涉及的概念與模塊。本文所使用的數據集可以直接下載，所以有一定基礎的讀者也可以嘗試使用更強的循環神經網絡處理這一...
深度神經網絡自出現以來，已經成為計算機視覺領域一項舉足輕重的技術。其中，ImageNet 圖像分類競賽極大地推動著這項新技術的發展。較精確計算水平取得了穩步的增長，但頗具吸引力的模型應用尚未得到合理的利用。本文...
...過前后三代廣播集群的設計演進，解決了復雜異構 Overlay 網絡下的廣播實現問題，獲得秒級高可用切換能力，并能夠很好的支持物理云。 下面，本文將對 UCloud 秒級切換的內網高可用服務進行詳細介紹。 基于內網 VIP 的高可...
...s://github.com/binLearnin... 摘要 近期的一些工作表明，如果在網絡層之間加上快捷連接（shorter connections），那么卷積網絡可以設計得更深層、取得更高的準確率、訓練也更高效。本文提出一種密集卷積網絡（Dense Convolutional Network，De...
... 如果將?圖 1?中的那些節點在一個具有共享存儲的物理網絡上繁殖它們，在整個基礎架構上編排管理，然后用緩存和過濾提供入向連接（無論是私有的還是公共的設置）的前端負載均衡，那么您就有了一個可以叫作云?的慮擬...
...算法，深度學習算法由多樣化的模型組成；這是由于神經網絡在構建一個完整的端到端的模型時所提供的靈活性。神經網絡有時可比作樂高塊，借助想象力你幾乎可以用它建構從簡單到復雜的任何結構。我們可以把高級架構定義...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
