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第5章 分布式键值系统
第5章 分布式键值系统 5.1 Amazon Dynamo" level="3"> 5.1 Amazon Dynamo 5.1.1 数据分布" level="4"> 5.1.1 数据分布 第5章 分布式键值系统 分布式键值模型可以看成是分布式表格模型的一种特例。然而，由于它只支持针对单个key-value的增、删、查、改操作，因此，适用3.3.1节... -
11.1.2 QA测试
11.1.2 QA测试 部署一个OceanBase集群 连接到其中一台MergeServer(ms0) 执行DDL(建表)以及DML语句(insert/update/delete) 读取表格内容 获取原有的主UpdateServer的地址并记录为$a 关闭主UpdateServer并等待30秒 获取新的主UpdateServer的地址记录为$b... -
2.5.14 从赌钱游戏看PageRank算法
2.5.14 从赌钱游戏看PageRank算法 2.5.14 从赌钱游戏看PageRank算法 谈到并行计算应用，会有人想到PageRank算法，我们有成千上万的网页分析链接关系确定排名先后，借助并行计算完成是一个很好的场景。长期以来，Google的发明PageRank算法吸引了很多人学习研究，据说当年Google创始者兴奋地找到Yahoo公司，说他们... -
第6章 分布式文件系统的实现
第6章 分布式文件系统的实现 第6章 分布式文件系统的实现 本章讲述如何使用FTTP去实现一个分布式文件系统，包括FTTP的架构原理和远程文件各种方式的访问和操作，以及整型数据处理等，包含了每一步的具体操作，可帮助入门的读者快速上手。 在FTTP中通过FttpAdapter和FileAdapter实现文件IO的支持。其中，FttpAdapter提供对... -
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10.5 锁的问题及对策 锁的问题 即便是使用上变得如此简便的锁，也还面临一些难题。 陷入死锁 假设有 A 和 B 两个作业，它们都能修改 X 和 Y 两个变量。A 按照先锁住 X 再锁住 Y 的顺序上锁，B 按照先锁住 Y 再锁住 X 的顺序上锁，在某些时间点有可能会产生问题。比如在 A 锁住了 X 的同时 B 又锁住了 Y，双方都会等待对方释放... -
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22.7 写文件 如果你想更持久地存储程序的信息，可以看着屏幕，把这些信息抄写在纸上。不过这样根本无法体现出计算机的作用！ 比较好的做法是把信息保存在硬盘上，这样一来，即使程序不再运行（即计算机已经关机），你的数据仍然能保留下来，供以后使用。其实你早已经这么做了。每次保存学校作业、图片、歌曲或者 Python 程序时，实际上都是将它们存储到硬盘上。 ... -
4.4 梯度
4.4 梯度 4.4.1 梯度法 4.4.2 神经网络的梯度 4.4 梯度 在刚才的例子中，我们按变量分别计算了 和 的偏导数。现在，我们希望一起计算 和 的偏导数。比如，我们来考虑求 时 的偏导数 。另外，像 这样的由全部变量的偏导数汇总而成的向量称为梯度 （gradient）。梯度可以像下面这样来实现。 def numeric... -
8.5 深度学习的未来
8.5 深度学习的未来 8.5.1 图像风格变换 8.5.2 图像的生成 8.5.3 自动驾驶 8.5.4 Deep Q-Network（强化学习） 8.5 深度学习的未来 深度学习已经不再局限于以往的领域，开始逐渐应用于各个领域。本节将介绍几个揭示了深度学习的可能性和未来的研究。 8.5.1 图像风格变换 有一项研究是使用深度学习来“绘制... -
优秀不够，你是否无可替代
优秀不够，你是否无可替代 优秀不够，你是否无可替代 前些时间我的工作室招人的时候，一个小姑娘笑嘻嘻地进来了。我看了她的作品，很不错，于是就问她：“你想面试哪个岗位呢？” 她说：“剪辑。” 其实我挺想聘她的，但是我们剧组的剪辑既刻苦，能力又强，而且预算又不够，矛盾中，我问：“有没有想过换一个职位，比如说特效什么的。” 她说：“我不会啊。” 我说：... -
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4星巴克（Starbucks） 有时候，路走得太顺往往会摔跤。2000年代初期，星巴克扩张过猛，分薄了利润，威胁着品牌生存（并不是全世界每个角落都需要一家星巴克）。到2008年底，星巴克纯利润极速下滑，股价跌至原来的一半。来看看星巴克CEO霍华德·舒尔茨（Howard Schultz）如何扭转乾坤： 1）减少损失 舒尔茨决心关闭盈利不佳的900家...