这个方法在计数对象较少的情况下还是不错的，但是如果计数对象很多（比如计算独立访问IP），意味着hashmap的key非常多，内存消耗是非常大。...这个函数的目的是计算IM的日活用户量，采用了redis一个命令“PFADD”。赶紧查一下帮助文档，看到下面一段执行记录 ? 这个方法用于计算日活DAU太合适不过。...在理解技术估计算法之前，我们需要先知道基数计数法的概念（有没有感觉读书的时候似曾相识）。...技术估计算法（HyperLogLog是其中一种）就是来解决海量数据技术难题的！基数估计算法使用准确性换取空间。...文章用三种不同的计算方法统计所有莎士比亚作品中不同单词的数量。请注意，我们的输入数据集增加了额外的数据以致比问题的参考基数更高。
幸运的是，边缘计算的发展可能有助于克服这一挑战。 ? 以下将讨论边缘计算是否会取代云计算这一问题。另外，也可以了解边缘计算和云计算技术的各自优缺点。...并深入探讨边缘计算和云计算的未来发展，以了解它们对IT行业发展的看法和影响。 采用边缘计算的好处 这项技术的实施可以解决当前一些关键问题。数据从边缘计算设备传输到数据中心服务器进行处理需要大量时间。...另外，有必要减少施加在带宽上的压力。在另一种情况下，高流量和长距离可能会显著降低网络速度。不幸的是，云计算目前无法解决这些问题。 这就是为什么边缘计算比云计算具有更多优势的原因。...边缘计算vs云计算 需要记住，有时可能需要同时使用边缘计算和云计算这两种技术才能获得更高的效果。边缘计算和云计算的结合可以为企业提供机会，最大限度地发挥其潜力，同时减少其弊端。...当然，目前，边缘计算似乎比云计算具有更多的优势，但是不应低估云计算的优势。 如今，网络的未来发展似乎介于边缘计算和云计算之间。
在当今数字化时代，高效的计算能力是推动科技进步和创新的关键。而 C++作为一种强大的编程语言，在构建高性能计算引擎方面发挥着重要作用。...与硬件的紧密结合 C++可以直接访问内存和硬件资源，这使得它能够充分发挥硬件的性能优势，实现高效的计算。...C++计算引擎凭借其高效的执行效率和与硬件的紧密结合，可以实现大规模并行计算和高效的数据处理，满足这些领域的需求。...C++计算引擎可以通过优化代码和内存管理，实现高效的计算，同时占用较少的资源。 例如，在智能手机等移动设备上，C++计算引擎可以实现高效的图形渲染和游戏逻辑处理，为用户提供流畅的使用体验。...开发者可以利用 C++的并行编程库和分布式计算框架，实现高效的并行计算和分布式计算，提高计算性能和可扩展性。 2.
全书共分为4个部分，以Python代码为示例向读者介绍了如何用Python解决物理项目中出现的各种问题。第 1部分（第 1~6章）：起步，介绍Python的基本知识，如命令行、数据容器、类和对象等。...第4部分（第 19~23章）：发布，介绍如何为代码生成文档、如何提高协作效率和软件许可证以及版权的相关知识等。...本书适合想要通过Python减少工作量的物理学领域的研究人员阅读，也适合想要学习如何通过Python编程解决物理问题的读者参考。...读者评价： “这是一本我在本科的时候应该读的书，这本书涉及到了 Python 和 linux 编程环境入门，物理学中涉及到的科学计算的一个基本入门，从测试、版本控制工具、并行计算、部署、开发环境多方面入手...，一个物理专业的学生掌握了这本书后从事本专业相关的科学计算和软件工程就会有了一个比较扎实、专业的开始。”
来源|Count Bayesie 在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。...这两个模型都将我们的问题所需的参数量减少。最好的方法是计算分布哪个保留了我们原始数据源中最多的信息。这就是Kullback-Leibler散度的作用。 我们分布的熵 KL散度起源于信息论。...现在我们可以对此进行量化，当我们将观察到的分布替换为参数化的近似值时，我们丢失了多少信息。 使用KL散度测量丢失的信息 Kullback-Leibler散度只是对我们的熵公式的略微修改。...利用KL散度，我们可以精确地计算出当我们近似一个分布与另一个分布时损失了多少信息。让我们回到我们的数据，看看结果如何。 比较我们的近似分布 现在我们可以继续计算两个近似分布的KL散度。...尽管蒙特卡洛模拟可以帮助解决贝叶斯推理所需的许多难解积分，但即使这些方法在计算上也非常昂贵。
中国四大云计算供应商 1、阿里巴巴：成立于2009年9月10日的阿里云，是全球领先的云计算及人工智能科技公司之一，其自主研发的飞天分布式计算系统，用互联网的方式提供弹性计算、数据存储与计算等基础的云计算服务...IT就业市场对云计算的岗位需求与日俱增，下面概述一下云计算中的一些常见职业以及他们所需的技能： 1.云计算架构师 从事云计算架构师，你需要对企业的业务需求有正确的认识，对企业的现有应用程序和数据有一个系统的认知...3.云计算运维工程师 云计算运维工程师主要负责私有云平台计算、网络、安全资源的规划，云环境的监控平台设计、运维,实现对硬件、流量和服务的统一监控等。...如何高效掌握云计算技能 云计算发展前景广阔，如何在其中分一杯羹？大浪淘沙，沉者为金。新手要怎么在这个竞争激烈的行业中证明自己，该如何立足于这个市场？...接下来需要选择一个高效的学习方式，自学相对来说比较耗时，很多人在这过程中摸不准学习方向，走了很多弯路，还是没有太大的收获；去培训班又怕培训内容不契合当下发展现状，白白浪费金钱和时间。
，使得对数组的操作更加灵活和高效。...NumPy NumPy在执行大规模数据计算时，可以充分利用现代计算机的多核心架构。...(np.sum, arr) print("并行计算结果：", result.result()) 分布式计算 对于更大规模的计算任务，可以使用分布式计算框架，如Dask，将计算分发到多台机器上进行并行计算...此外，更多针对并行计算、分布式计算和量子计算的支持也可能成为NumPy发展的方向之一。...NumPy在数据科学、机器学习和科学计算等领域发挥着关键作用，熟练掌握NumPy的使用将使你更加高效地处理和分析数据。
在当前苛刻的经济环境中，企业越来越意识到其业务运营的财务影响，近年来，虽然云计算为企业带来了灵活性、可扩展性、敏捷性和成本效益等优势，但同时也存在不可预见的成本。...培养云计算方面的技能至关重要 目前，62%的受访者同意，由于缺乏内部专业知识，他们无法加快云实施。然而，要降低这些不断攀升的成本，培养云计算方面的技能和知识至关重要。...阿普图姆的CEO伊恩·雷表示：“许多企业认为他们在云计算方面表现出色，但实际上，就像在云计算中飞行一样，他们不得不依赖仪器设备，而这通常是不够的，而飞行经验需要时间来培养。”...企业采用云计算时面临的挑战 结果表明，随着企业扩大采用云服务，他们很难充分实现其云支出的价值。缺乏全面的多云战略给许多IT领导者带来了挑战，使他们无法充分利用云的变革性功能。...FinOps原则是确保企业在云中高效运营的关键： 成本可见性和责任：FinOps有助于了解云支出，使团队能够更清楚地意识到他们的支出。
Spark Streaming构建在Spark上，一方面是因为Spark的低延迟执行引擎（100ms+）可以用于实时计算，另一方面相比基于Record的其它处理框架（如Storm），RDD数据集更容易做高效的容错处理...RDD的好处 RDD只能从持久存储或通过Transformations操作产生，相比于分布式共享内存（DSM）可以更高效实现容错，对于丢失部分数据分区只需根据它的lineage就可重新计算出来，而不需要做特定的...RDD在需要进行分区把数据分布于集群中时会根据每条记录Key进行分区（如Hash 分区），以此保证两个数据集在Join时能高效。...，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。...RDD在Lineage依赖方面分为两种Narrow Dependencies与Wide Dependencies用来解决数据容错的高效性。
然而，高效的获取光传输矩阵非常困难，如下图所示。T的尺寸是 ? ，如果输入光源尺寸为100万点，相机传感器像素为100万像素，那么T的尺寸将高达 ? 而且，这还只是一个简化的例子。...事实上T通常是非对称的，结构复杂，这给获取它带来了更多困难。因此有大量的研究集中在高效高质量的获取光传输矩阵，这些研究通常会采用很多复杂的数值计算方法。...这篇文章的一个核心思想是：虽然直接获取T是非常困难的，但光传输矩阵T、光源l以及最终成像的图像p之间确实有明确的关系 ? 因此，可以利用这个特性，高效的实现一些会利用到Tl的数值计算算法。 二....然而，由于Arnoldi算法的实现过程中，光照向量l中的值可以是负数，且T矩阵不一定是方阵，因此就多了一些变化，因此在用光学计算代替数值计算的过程中就有一些计算要点： 要点1：矩阵与任意向量的乘积 在Krylov...实际上，就我看来，这恰好是利用模拟器件来取代某些数字计算来提高效率的一个明证。其他的例子还有很多，例如我在43.
互联网、云计算以及大数据，如今成了三个密不可分的词汇。一般而言，一家互联网公司一定同时是数据公司，反之，不能从数据中获取利益的互联网公司一定不是一个好的云计算应用者。...把数据以低廉成本变成财富的东西就是云计算。 那么，云计算是如何帮助大数据将一堆堆杂乱信息转化成经济效益的呢？ 首先，云计算是提取大数据的前提。...其次，云计算是过滤无用信息的“神器”。 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。...云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次，云计算可高效分析数据。...我国在互联网服务方面具有领先优势，目前已成为云计算技术实力的世界领先国家，越来越多的企业认识到，与云计算的结合将使大数据分析变得更简单，未来几年，如能在大数据与云计算结合领域进行深入探索，将使我们在全球市场更具竞争力
在云计算环境中，可以通过以下几种方法实现资源的高效分配和调度： 负载均衡：通过负载均衡算法，将云计算集群的负载均匀地分配到各个节点上。常见的负载均衡算法有轮询、最小连接数、最短响应时间等。...资源调度算法：为了高效利用资源，可以采用资源调度算法，将任务分配给最适合执行的资源。常见的资源调度算法有先来先服务、最短作业优先、最高优先权等。...弹性资源管理：根据负载情况，实时动态调整云计算资源的分配。可以通过自动伸缩策略来根据负载情况自动增加或减少资源。...故障容错和备份：通过备份和冗余技术，确保云计算环境中的资源和服务的高可用性和可靠性。当发生故障时，能够快速切换到备份资源。...以上是一些常见的方法，云计算资源的高效分配和调度还需要根据具体的应用场景和需求来进行定制化的设计和实施。
李猛 架构师 @ 跨越速运 https://pan.baidu.com/share/init?surl=0grOkL7dF9oeOUXK7uxS3g 输...
2021年7月27-28日，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）、中国通信标准化协会联合主办，云计算开源产业联盟承办的2021年可信云大会如期而至。...作为已成功举办8届的云计算行业年度技术盛宴、国内云计算产业市场的风向标，本届大会邀请了云计算行业专家学者、知名企业代表、行业大咖同台论道，带来前瞻性的行业洞察和思考，预见企业级云计算风口。...大会发布了以《云计算发展白皮书(2021年)》为首的云计算领域发展研究白皮书，并推出了多套云计算行业标准。...在“数字政府论坛”上， 烽火通信云计算中心系统架构师朱家振分享了《一云多芯，安全高效——烽火可信云助力数字政府》的主题演讲。...烽火云计算自2010年投入研发以来，“十年磨一剑”形成了FitCloud云产品体系，具备安全、可靠、灵活、智能的特点。
内容提要 网络技术是超级计算、云计算、大数据和人工智能等大规模高效计算的基础。不同领域的网络技术既互相借鉴，又各自针对性设计和优化。...综合考虑，本文认为大规模高效网络计算中的网络技术发展趋势主要包括3个方面，即融合、分化、优化。...融合体现在不同领域的网络技术没有明显分界线；分化体现在不同领域的独特解决方案或者新应用需求下的创新方案；优化体现在针对特定场景的技术优化实现。...本文将为相关领域的学者提供对于未来研究方向的思考，也为相关行业人员构建更加实用高效的网络系统提供方向。...融合 从1.6T光模块到51.2T交换芯片 分化 新一代智算中心网络技术白皮书 优化 可编程数据平面都拥有AI 对全文感兴趣的同学点赞和在看后，在公众号后台回复“tooyum41”可以获取下载地址
，但现有模型仍然面临许多边缘计算实践的困难，这些边缘计算场景包括移动设备、消费设备、无人机和车辆。...本文提出了一种新的神经网络 AttoNets ，该网络类型能够基于设备进行高效的边缘深度学习。...通过该方法，本文提出使用 AttoNets 这一新的高效的边缘深度学习网络。 本文的结构如下。第二部分详细介绍了人机结合的、基于边缘和移动场景的高效神经网络的设计方法。...在本文中，作者依据已有研究的方法定义了效果函数 U ，使得该函数能够同时衡量模型效果、计算复杂性以及架构复杂性。...实验结果表明，使用本文方法所得到的 AttoNets 网络能够在显著减少参数量和计算开销的情况下，达到与目前网络相当的准确率。
读过很多讲解Numpy的教程后，我准备写一个Numpy系列。结合工作项目实践，以Numpy高效使用哲学为主线，重点讲解高频使用函数。...1 Numpy更高效 使用Python的地方，就能看到Numpy，尤其是需要数值计算的地方，Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。...它基于Python，提供远高于Python的高性能向量、矩阵和更高维度的数据结构。之所以性能高是由于它在密集型计算任务中，向量化操作是用C和Fortran代码实现。...到此，numpy.ndarray看起来非常像Python的list, 那我们为什么不用Python的list计算，干嘛非要创造一个新的数组(array)类型呢？...Python的list能包括任意类型的对象，并且是动态类型, 它们不支持一些数学函数，比如矩阵的点乘，实现如此的函数对于Python的list而言，不会高效，因为它是动态类型 Numpy的array是静态类型和同质的
通过近似的方法，如何在sql中计算基尼系数。 如何在python中实现基尼系数计算的两种方法，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。...如果想加深对基尼系数计算的逻辑：可查看文章基尼系数计算方法 – longwind09 – 博客园。...-- 这里由于over函数计算cumsum的特殊性，先进行分组。 -- 这里显示的是分成9组 -- 9出现在两个地方：第二行，最后的计算公式中，还有就是出现在ntile之后，分成9组的时候。...-- 而且上面的文章中也提到：分成了n组的情况下，1至n-1的w是需要加和的，而第n的w是不加入计算的。...-- 可见我的另一片使用pyhton计算基尼系数的文章。
5G边缘计算工业网关，边缘计算就近处理海量数据，实现工厂大量设备高效协同工作，智能化自动化管理。...在智能工厂制造领域，工厂利用边缘计算智能网关进行本地数据采集，并进行数据过滤、清洗等实时处理。同时边缘计算还可以提供跨层协议转换的能力，实现碎片化工业网络的统一接入。...5G边缘计算网关智能工厂应用 工业物联网边缘是5G工业物联网设备、其数据和应用于该数据的边缘智能的组合。工业物联网的优势可以应用于智能工厂，包括最流行的用例之一：制造工厂。...当边缘计算与私有5G相结合时，智能工厂可以将其所有工业物联网传感器连接到边缘计算设备上。计讯物联5G边缘计算网关可以使用专用5G无线传输工业物联网数据到其他分支机构或总部。...5G边缘计算工业网关功能配置 图片2.png 1、边缘计算，实现终端数据处理优化，为数据安全提供条件，有效减轻平台服务端压力。
提高llm中注意力机制效率的努力主要集中在两种方法上:优化单设备计算和存储能力，如FlashAttention，以及利用多设备的分布式系统，如RingAttention。...FlashAttention通过使用静态随机存储器(SRAM)来存储中间状态，而不是依赖于高带宽存储器(HBM)来提高注意力计算速度。...BurstAttention是一个创新的框架，它优化了跨设备的计算和通信，增强了内存使用，最小化了通信开销，提高了缓存效率。...BurstAttention在集群中的设备之间分割序列，每个设备通过将序列投影到查询、键和值嵌入中来处理序列的一部分。然后这些片段在设备之间循环，计算本地注意力得分，并将其汇总为全局注意力得分。...在他们的实验中，表明BurstAttention减少了40%的通信开销，并将8×A100 gpu上128K长度序列的训练速度提高了一倍。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
