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docker存储驱动知识归纳总结

如何选择存储驱动 docker目前支持的存储驱动有:OverlayFS,AUFS,Btrfs,Device Mapper,VFS,ZFS。...docker的存储驱动目前并没有一个通用的,完美的,适用于所有环境的存储驱动.所以需要根据自己的环境来有所选择....存储驱动在不断的改进与发展 如果从稳定性上的考量,在安装docker的时候会默认根据你的系统环境配置选择一个存储驱动.通常来说使用这个默认的驱动将减少你遇到bug的机会....下面的图表,显示了每个存储驱动的优势以及不足,请参考: ?...具体到某一个存储驱动 这部分介绍具体的存储驱动的实现方式,对于技术研究者可以参考学习.对于应用实践者,可以暂时止步.笔者看了这部分内容,没有进行翻译总结.留下待以后完成.

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    构建领域驱动设计知识体系

    本次演讲是我创作GitChat课程「领域驱动战略设计实践」和「领域驱动战术设计实践」这两年来,随着对领域驱动设计的深度理解,结合自身项目经验总结的领域驱动设计知识体系。...本次演讲内容分为四个部分: 领域驱动设计的历史回顾 对领域驱动设计的新定位 领域驱动设计参考过程模型 领域驱动设计能力评估模型 领域驱动设计的历史回顾 从2004年Eric Evans的经典著作《...对领域驱动设计的新定位 我认为领域驱动设计从最初的一种技术体系,到现在已经发展成了一种设计哲学: ? 为此,我建立了领域驱动设计魔方,分别从X、Y、Z三个维度对领域驱动设计进行了梳理: ?...领域驱动设计能力评估模型 借助领域驱动设计魔方与领域驱动设计参考过程模型引入的各种方法与模式,我建立了一套领域驱动设计能力评估模型。...领域驱动设计的落地取决于一个成熟的领域驱动设计团队。

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    领域驱动设计的基础知识总结

    ,然后将这些概念设计成一个领域模型; 由领域模型驱动软件设计,用代码来实现该领域模型; 由此可见,领域驱动设计的核心是建立正确的领域模型。...领域模型确保了我们的软件的业务逻辑都在一个模型中,帮助开发人员相对平滑地将领域知识转化为软件构造; 贯穿软件 分析、设计、开发 的整个过程。...领域驱动设计的一个核心原则是使用一种基于模型的语言。使用模型作为语言的核心骨架,要求团队在进行所有的交流是都使用一致的语言,在代码中也是这样,这种语言被称为『通用语言』。...这样一来,领域层可能会把一部分领域知识泄露到应用层。对于应用层来说,通过调用领域服务提供的简单易懂且意义明确的接口肯定也要比直接操纵领域对象容易的多。...工厂是用来封装创建一个复杂对象尤其是聚合时所需的知识,将创建对象的细节(如何实例化对象,然后做哪些初始化操作)隐藏起来。

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    华为杨浩:小知识驱动大数据,构建知识可认知的 AI 应用

    在 2021 年 11 月 25 日和 26 日,AICon 全球人工智能与机器学习大会(北京)上,我们邀请到了华为文本机器翻译实验室主任杨浩,他将从离散知识和神经网络模型的融合角度为你带来《知识驱动的机器翻译研究和实践...NMT 知识体系 NMT 知识体系可以分为四部分,全局知识、领域知识、模型知识以及多模态知识。全局知识的最典型的模式是显式知识,最常用的是知识图谱。...上图是一个药品的知识图谱,有一个词语是乙酰水杨酸,它的同义词是阿司匹林,假如在没有知识驱动的情况下,就会被翻译成其他的。...而在训练的时候,知识驱动的模型会有 Knowledge Loss。当机器翻译的时候,除了保证生成的句子与目标越来越像,还需要保证不能出现 Critical Error。...NMT 知识实践 接下来我们一起进行一个知识驱动翻译实践。

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    AI助理驱动的企业知识库:从数据海洋到知识金矿的转变

    智能推荐与个性化服务基于用户行为分析和内容理解,AI助理能够预测用户可能感兴趣的知识内容,实现个性化推荐。这不仅提高了知识库的利用率,也增强了用户体验,促进了知识的主动传播和共享。3....比如HelpLook AI知识库就拥有可视化的数据分析的功能,通过实时生成的分析报表,深入洞察用户搜索行为与知识库使用情况,优化改进知识库,从而提升用户体验。2....增强团队协作与知识共享知识库打破了信息孤岛,促进了跨部门、跨地域的团队协作与知识共享。员工可以随时随地访问所需知识,加速问题解决过程,提高工作效率。...总之,AI助理驱动的企业知识库建设,不仅实现了从海量数据中高效筛选出有价值信息的目标,更通过结构化存储、智能推荐与持续优化等手段,构建了一个高效、精准的知识生态系统,为企业知识资产的最大化利用和价值创造提供了强大动力...在这个数据驱动的时代,掌握AI技术,就等于掌握了开启知识金矿的钥匙。

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    万字详解“用知识图谱驱动企业业绩增长”

    点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 在企业数字化、智能化转型的研发、生产、供应、销售、服务等诸多场景中,如何融合数据与专家知识,协同驱动业绩增长是一个多方关注,且难以解决的难题。...如何融合多方知识?企业应如何将业务需求知识、场景事理知识、用户、商品等业务目标知识进行关联与聚合,并被用户洞察分析、标签生产、数据平台等场景有效使用? 如何降低数字化工具交互门槛?...那么,知识图谱如何提升用户画像分析引擎的能力呢? (1)知识图谱可以对用户画像中的标签进行扩展,将业务知识、百科知识与标签进行关联。...(1)在用户认知模块中,可以通过知识图谱技术构建内容知识图谱、商品知识图谱、业务专业知识图谱及用户知识图谱,以形成对用户、物、场景的全面认知。在该模块中,知识图谱可以丰富知识并扩展判断空间。...在丰富知识方面,知识图谱可以通过语义扩展、向量嵌入等手段为用户认知提供场景的背景知识、世界知识、业务知识,以达到丰富标签维度的目标。

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    “AI+知识驱动智能时代的企业服务模式新生态

    云问机器人是一家以“机器理解变革企业服务”为使命的AI公司,致力于帮助企业客户提升服务效率与体验、降低服务运营成本、驱动服务型营销中心。...围绕智能交互,以底层的知识为基础,以AI为能力驱动,建设全渠道、全流程的智能服务闭环。...这是“AI+知识驱动的全流程化智能客服解决方案 1.jpg 围绕“AI+知识”的整体解决方案,云问以客服智能的核心场景,与众多行业伙伴一起,不断推进NLP、深度学习等AI技术在企业服务场景中的深度应用...对智能技术的深入研究,驱动知识挖掘、构建过程,产出的是不断升级的智能知识维护架构和模型。实践和企业应用证明,新的智能维护模型,使得知识的人工工作量直接减少,机器理解准确率在持续提升。...,满足、引导和驱动企业服务的升级。

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    KG-MTL:知识与数据双驱动的药物靶标预测方法

    该研究团队提出了一种用于分子相互作用预测的知识图谱增强多任务学习模型,该模型通过设计一个有效的共享单元模块以协同方式从知识图谱和分子图中分别提取丰富的语义关联信息和拓扑结构特征。...现有的大多数方法不能同时高效地利用知识图谱和分子图的信息。 整体框架 这项工作提出了基于知识图谱的多任务学习框架用于预测分子相互作用。...在DTI模块中,采用关系图卷积神经网络(RGCN)从知识图谱中学习药物和靶标实体的语义关系和拓扑结构信息,这有助于预测未知的药物-靶标间的相互作用。...同时,与直接采用知识图谱信息而忽略分子结构的KG模型(即TransE、DistMult和GCN-KG)相比,KG-MTL通过Shared Unit模块进一步融合知识图谱信息和分子图结构,从而获得更好的预测性能...然而,已有的大多数工作对于药物特征提取不足,忽略了知识图谱中的语义信息。

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    事件驱动和消息驱动

    事件驱动和消息驱动 消息驱动和事件驱动很类似,都是先有一个事件,然后产生一个相应的消息,再把消息放入消息队列,由需要的项目获取。...他们的区别是消息是谁产生的 消息驱动:鼠标管自己点击不需要和系统有过多的交互,消息由系统(第三方)循环检测,来捕获并放入消息队列。消息对于点击事件来说是被动产生的,高内聚。...事件驱动:鼠标点击产生点击事件后要向系统发送消息 “我点击了” 的消息,消息是主动产生的。再发送到消息队列中。事件往往会将事件源包装起来。...事件驱动方式 事件发生时主线程把事件放入事件队列,在另外线程不断循环消费事件列表中的事件,调用事件对应的处理逻辑处理事件。事件驱动方式也被称为消息通知方式,其实是设计模式中观察者模式的思路。...事件驱动模型可以用下图表示(来源于《Software Architecture Patterns》): ?

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    数据如何驱动业务优化?这有一份产品人必读知识清单

    这背后的差异也取决于公司的驱动模式。 ? 根据我参与的所有线下活动和讲座收集回来的数据发现,对于数据驱动这件事情比较关心的是产品经理(56.5%)。还有很大一块就是运营端的同学。...从数据驱动所需技能来看,网站和APP的数据分析、AB测试、数据运营、数据挖掘和机器学习的需求都很高。...这也是很多企业面临的问题,他们想用数据驱动业务,但是发现实际的操作流程有问题,因为决策的能力没有能通过数据计算的能力释放给业务团队。...其实很大一部分原因是由于,美团是一家纯技术驱动的企业,它对数据的利用已经到了极致。 数据驱动的重点在于,我们需要通过数据去挖掘用户的需求,建立内部的用户画像及标签体系。...最后再给大家强调一下数据驱动的核心知识点。之前经常提出的增长黑客这个概念,很多产品增长套路我是不建议大家去模仿,因为每个产品的套路肯定是不一样的,早年人人网抄Facebook就是一个失败的案例。

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    Bioinformatics | CLEP:用于生成患者表征的混合数据和知识驱动框架

    但是到目前为止还没有将先验知识与患者数据相结合的方法。 在本文中,作者提出了患者的临床嵌入(CLEP),这是一种利用先验知识和患者水平数据来生成新的患者表征的新方法。...该方法需要一个患者水平数据集和一个知识图谱(KG)来作为框架的输入,CLEP将患者作为新节点纳入知识图谱。...接下来,CLEP采用知识图谱嵌入模型(KGEM)来生成新的患者表征,新患者表征最终可用于各种下游任务,包括聚类和分类。...作者进行了两个独立的实验,证实了模型评估策略的稳健性和新表征是由KG中的信息驱动的。第一个实验包括使用具有随机患者标签的新表征训练五个分类器(图3c)。...图5 训练用于在精神疾病患者和健康对照之间进行分类的五个ML模型的基准实验 4 总结 在本文中作者提出了一个新的混合数据和知识驱动框架CLEP,它利用患者水平数据和KG来生成个性化的患者表征。

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    驱动制造业产业升级新思路的领域知识网络,什么来头?

    以帮助客户企业打造数据驱动型组织为价值输出的爱数,通过领域知识网络,正在给制造业转型带来新的进化空间,反过来,制造业的探索也让领域知识网络的创新价值得到彰显。...从爱数的官方介绍看,目前领域知识网络主要针对三类信息,一是企业内部业务知识,包括企业各项业务沉淀的数据与文档;二是制造业通用知识,主要是领域内的百科、规范类知识;三是制造产业情报知识,即企业所属产业链上的关联知识...这一点,与爱数过去在数据驱动方面的创新密不可分。 日前,爱数在SMART大会上发布了最新的AnyDATA Framework 2,帮助企业建立对数据的认知能力。...如此,企业也就真正实现了“数据驱动型组织”的转变,能够以数据驱动决策、数据驱动创新、数据驱动运营。...总而言之,沉淀企业核心知识资产、赋能业务智能化、助力集团/产业内的知识共享,领域知识网络将在数字化时代大放异彩,同时推动数据驱动型组织真正实现广泛落地。

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    Linux驱动之网卡驱动剖析

    Linux 网络设备驱动架构 驱动架构自上而下分为4层: 协议接口层 设备接口层 设备驱动功能层 网络设备与媒介层 协议接口层 协议接口层主要功能是给上层协议提供接收和发送的接口。...设备驱动功能层 类似于字符设备,struct net_device结构体也提供了一个操作函数集struct net_device_ops来描述对网卡的各种操作。...源码分析 笔者基于的是 S5PV210 的 DM9000 驱动,会大体上对 DM9000 的驱动源码进行分析, 分析源码位于DM9000 源码 platform 框架分析 DM9000 的驱动是基于 platform...return platform_driver_register(&dm9000_driver); } 该函数调用了 platform_driver_register 函数注册了一个平台总线驱动...napi_disable(&db->napi); #endif 本文作者: Ifan Tsai  (菜菜) 本文链接: https://www.caiyifan.cn/p/46fde57.html 版权声明: 本文采用 知识共享署名

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    LED驱动器恒流源驱动

    最近在控制LED,研究了下发现是需要恒流驱动,SO?这是啥?为什么要这样驱动?...恒流驱动电路输出的电流是恒定的,而输出的直流电压却随着负载阻值的大小不同在一定范围内变化,负载阻值小,输出电压就低,负载阻值越大,输出电压也就越高;恒流电路不怕负载短路,但严禁负载完全开路;应注意所使用最大承受电流及电压值...1.避免驱动电流超出最大额定值,影响其可靠性。 2.获得预期的亮度要求,并保证各个LED亮度、色度的一致性。...3.恒流驱动是保证通过发光二极管的电流不随电压改变而改变 LED的中文名字就是发光二极管,所以它本身就是一个二极管。它的伏安特性和一般的二极管伏安特性非常相似。只不过通常曲线很陡。

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    知识图谱与大模型双向驱动的关键问题和应用探索

    本期邀请到蚂蚁集团知识引擎负责人梁磊分享“SPG与LLM双向驱动的关键问题和应用探索”,本文整理自梁磊老师在2023年10月26日沈阳举办的CNCC知识图谱论坛上的分享。...同时,结合大模型在领域落地的典型场景,我们致力于构建SPG + LLM双驱动的行业落地范式,以提升领域应用的可控性和可信度。另外,基于知识图谱解决LLM幻觉的问题是一项长期且复杂的工作。...,LLM在商户经营与风控领域尚未有明确可落地的场景;LLM + SPG双驱动:主要体现在知识问答、报告生成等用户交互类场景中,比如前文提到的AI电话唤醒受害者和反洗钱智能审理报文生成等。...文献中详细描述了LLM与SPG的双驱动,包括KG增强的LLM、LLM增强的SPG以及LLM+SPG框架协同三个方面;SPG only:在推理决策、分析查询、知识挖掘类等不需要复杂语言交互和意图理解的决策...通过框架的协同实现LLM与SPG双驱动,支持跨模态知识对齐、逻辑引导知识推理、自然语言知识查询等。这对SPG知识语义的统一表示和引擎框架的跨场景迁移提出了更高的要求。表1.

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    sdio 驱动_usb接口安装驱动失败

    Linux SDIO WIFI驱动 SDIO 接口的 wifi,首先,它是一个 sdio 卡 设备,然后具备了 wifi 的功能,所以 SDIO 接口的 WiFi 驱动就是在 wifi 驱动外面套上了一个...SDIO 驱动 的外壳 SDIO驱动代码目录:drivers/mmc 下有 mmc卡、sd卡、sdio 卡驱动 驱动分层:主机驱动层(实现SDIO驱动) => 核心层(向上向下接供接口) => 设备驱动层...包括 core.c host.c stdio.c 核心层的功能: 不同协议和规范的实现 为 HOST 层的驱动提供了接口函数 完成了 SDIO 总线注册 对应 ops 操作 支持 mmc 的代码 host...目录(HOST层):host 目录(HOST 层)是根据不同平台而编写的 host 驱动 WiFi驱动流程: rockchip_wifi_init_module_rkwifi //创建了一个内核线程 wifi_init_thread...—|—bus_find_device //查找 wifi 设备 ————|—platform_driver_register(&wifi_platform_dev_driver) //注册 wifi 驱动

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