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我想知道云计算和分布式计算的区别。我读了一篇关于云计算的文章，感觉云计算和分布式计算之间存在某种联系，所以我想问一下技术之间的区别。谢谢
浏览 2提问于2009-08-28得票数 60
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可以在云上部署分布式系统吗？
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我有一个分布式工具，我想在云上运行，以便从云的弹性和成本效益中受益。该工具的计算代价很高。正在处理的问题规模越大，所需的资源就越多。
问题是:云提供商是否支持分布式应用程序的部署和执行？在云工具的源代码中有什么特别需要定制的吗？
浏览 1提问于2013-07-02得票数 1
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云计算和网格计算有什么显著的区别？这两个领域的精确定义和目标应用程序域是什么？我在寻找概念上的洞察力和技术细节。
就像Windows 是云操作系统一样，我们有什么适合网格计算的吗？过去，我做过分布式和并行计算的工作，我使用PVM和MPI这样的库来处理分布。出于好奇，我想知道网格计算是否是通过互联网扩展的
浏览 4提问于2009-07-01得票数 74
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根据Wiki页面的定义，分布式云计算是“云计算也可以由运行在不同位置的一组分布式机器提供，同时仍然连接到单个网络或集线器服务。”
这与雾计算有什么不同？根据wiki的定义，雾计算或雾网络是一种使用一个或多个协作的最终用户客户端或近用户边缘设备来执行大量存储(而不是主要存储在云数据中心中)、通信(而不是在互联网骨干网上路由)以及控制、配置、测量和管理(而不是主要由诸
浏览 0提问于2015-02-03得票数 2
我是云计算世界的新手。所以我还没有学到太多关于云计算的东西。昨天，我观看了一个关于基于空间的编程的视频播客，在整个会议中，我感觉整个空间的概念听起来类似于云计算。会议结束后，我在网上搜索，以了解基于空间的计算和云计算之间的区别。不幸的是，我找不到更好
浏览 2提问于2010-06-23得票数 2
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应用程序使用云计算？
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有iPhone应用程序提供数据库来保存您的个人信息，您的位置.you也可以与您的朋友分享您的位置。我怎么知道这个应用程序是否使用云计算？我还可以说，应用程序是分布式系统的例子吗？谢谢你，为我糟糕的英语道歉。
浏览 1提问于2016-12-18得票数 0
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理解分布式PCA的工作原理
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作为大数据分析项目的一部分，我正在研究，在我的例子中，我正在使用Amazon作为工作，尤其是火花。撇开“如何在星星之火中执行PCA”问题不说，我想了解一下，在基于云的体系结构上计算PC时，事情是如何在幕后进行的。
例如，确定数据的PC的方法之一是计算特征的协方差矩阵。例如，当使用基
浏览 0提问于2017-04-19得票数 8
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我使用的是pcl的方法，它工作得很好。我按照教程中的描述使用它。但我并不完全理解RANSAC算法是如何工作的。使用FPFH计算特征。据我所知，该算法从输入云和目标云中提取随机特征，并将输入云投影到目标云上的计算姿态上。然后计算一个consensus set，并在一些迭代之后采取具有最大consensus set的姿势。但是这些<
浏览 108提问于2020-02-23得票数 0
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我正在寻找实现分布式代理/服务模型的工具...我想我们也可以称之为网格或云计算，但我不确定这个术语是否完全相似。分布式代理模型是这样一种模型，其中开发人员构建代理，这些代理被分派到框架，而框架在分布式环境中的某个地方执行代理。具体地说，我正在寻找一种框架，它支持跨网格/云的动态分布，但用更持久的服务取代了临时代理。这里的目标是最大限度地减少将服
浏览 1提问于2008-10-10得票数 20
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我想在一个1亿行的大数据集上训练一个Tensorflow神经网络，每行有大约15000个特征。在单机上训练可能会太慢，所以我想运行分布式。到目前为止，我看到的所有分布式示例都是从将整个数据加载到内存中，然后发送到从机开始的，在我的情况下，这将是非常昂贵的。
有人知道如何设置让从属服务器流式传输他们的训练数据吗？目前数据存储在Google云存储中，但我们可以灵活处理。
浏览 0提问于2017-04-05得票数 5
Microsoft、GridGain、digipede等都是商业分布式计算平台。
它们似乎只适用于托管机器和云。这是否意味着所有的机器都必须在局域网上？云计算资源是如何使用的，是否也只在局域网上使用？但是没有一个平台是通用的，可以覆盖任何可能在互联网上的可用机器。
浏览 1提问于2011-01-21得票数 0
我正在努力学习云计算，尤其是分布式操作(网格计算？)我正在做的一个项目。我们需要在一个非常大的数据集中执行分布式容错操作，我们还将负责以优化的方式存储和维护这些数据集。如果我试图从书本或白皮书中学习，我应该寻找和专注于哪些类型的事情来帮助我尽可能高效和有效地获得这些知识？
浏览 0提问于2011-03-31得票数 8
我正在将一个应用程序迁移到AWS，该应用程序需要计算一个大型对称正值矩阵，然后进行SVD/特征分解，以恢复一些关键的特征向量和特征值。矩阵的边大小可能是100K或更大，因此我正在寻找Spark中的分布式运算符，以比直接的scipy/numpy SVD运算符更快地执行svd。我不是在做稀疏性的假设。
浏览 2提问于2017-11-11得票数 1
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假设一个场景如下:假设您有一台中央计算机，它生成大量数据。这个数据必须经过一些处理，不幸的是，这比生成要花费的时间要长。为了使处理赶上实时，我们插入了更多的从计算机。此外，我们必须考虑到奴隶中途退出网络的可能性，以及增加奴隶的可能性。中央计算机应该确保所有的工作都完成到它满意的程度，并且一个奴隶掉下来的工作被重新分配给另一个人。主要的问题是:我应该用什么方法来实现
浏览 0提问于2013-01-02得票数 11
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