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算力共享-动态感知网络路由

未来算网融合的网络需要感知 内生 算力的资源负载和 XaaS 性能 ,并综合考虑 网络和算力 两个维度的性能指标,从而进行路径和目标服务阶段 的联合优化。...CAN 需要依托统一的算力度量衡体系以及能力模板,为算力感知和通告、算力开放应用模型(OAM)和算力运 维管理等功能提供标准度量准则。...四、优势 Segment Routing具有简单、高效、易扩展的特点,其优势主要体现在以下几个方面: 灵活性:通过编程的方式定义转发路径,可以根据业务需求动态调整路径选择。...该层的具体工作包括对算力资源的 感知、度量,以及 OAM 管 理等 ,实现对终端用户的算网运营以及对算力路由层和网络资源层的管理。 算力路由层:是 CAN 的核心。...其中, 算力资源层和网络资源层是 CAN 的基础设施层,算网管理层和算力路由层是实现算力感知功能体系的两大核心功能模块。

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谈谈微服务上下线动态感知

微服务上下线动态感知是微服务架构中一个非常重要的功能,它允许服务注册中心能够实时地感知到服务的上线和下线,从而确保系统的可用性和负载均衡。这个功能通常通过服务注册与发现机制来实现。...事件通知:当服务注册中心感知到服务的上下线变化时,它会通过事件通知机制及时通知订阅了该服务的其他微服务实例,以便它们能够更新自己的本地缓存或重试其他可用的服务实例。...示例代码下面是一个使用Eureka作为服务注册中心的简单示例,演示如何在Java中实现微服务的上下线动态感知。1....现在,当你启动或停止demo-service实例时,Eureka服务器会实时地感知到这一变化,并更新其注册列表。...其他微服务可以通过Eureka服务器查询最新的服务地址信息,从而实现动态的服务发现和调用。

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    简析Spark StreamingFlink的Kafka动态感知

    根据官方文档(如上图),spark-streaming-kafka-0-10才支持Kafka的动态感知(即Dynamic Topic Subscription),翻翻源码,来到o.a.s.streaming.kafka010...paranoidPoll()方法来seek到每个TopicPartition对应的offset位置,并且通过latestOffsets()方法找出那些新加入的partition,并维护它们的offset,实现了动态感知...如上图),Flink是支持Topic/Partition Discovery的,但是默认并未开启,需要手动配置flink.partition-discovery.interval-millis参数,即动态感知新...o.a.f.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumerBase抽象类,在其run()方法中,会先创建获取数据的KafkaFetcher,再判断是否启用了动态感知...getTaskNameWithSubtasks()); discoveryLoopThread.start(); } 可见,Flink通过名为PartitionDiscoverer的组件来实现动态感知

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    zookeeper实现动态感知服务器上下线

    zookeeper的动态感知   动态感知其实利用的就是zookeeper的watch功能,我们先来看下常规的负载均衡服务器的结构 ? 再来看下我们用zookeeper实现的结构 ?...文字描述: 1.感知上线   当服务器启动的时候通过程序知道后会同时在zookeeper的servers节点下创建一个新的短暂有序节点来存储当前服务器的信息。...客户端通过对servers节点的watch可以立马知道有新的服务器上线了 2.感知下线   当我们有个服务器下线后,对应的servers下的短暂有序节点会被删除,此时watch servers节点的客户端也能立马知道哪个服务器下线了...,能够及时将访问列表中对应的服务器信息移除,从而实现及时感知服务器的变化。

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    微服务上下线动态感知实现的技术解析

    关键技术点解析Zookeeper在动态感知中的应用Zookeeper作为一种分布式协调服务,也可以用于实现微服务的动态感知。通过Zookeeper的watch机制,可以实时监控服务节点的变化。...演示介绍Java 演示以下是一个使用Java和Spring Cloud Eureka实现微服务上下线动态感知的示例。...其他微服务可以通过Eureka服务器查询最新的服务地址信息,从而实现动态的服务发现和调用。Python 演示以下是一个使用Python和Consul实现微服务上下线动态感知的示例。...结论微服务上下线动态感知是微服务架构中一个非常重要的功能,它确保了系统的可用性和负载均衡。...在未来的发展中,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,微服务上下线动态感知的实现方式也将更加多样化和智能化。

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    ICML 2024 | 具有动态目标感知片段的药物发现

    此外,GEAM能够通过片段修改模块探索初始词汇表以外的片段,并通过动态目标导向词汇表更新进一步增强探索能力。作者通过各种药物发现任务的实验表明,GEAM能够通过三个模块的生成循环有效地发现药物候选物。...此外,为了进一步提高分子的新颖性和多样性,作者建议使用FGIB在生成过程中实时提取新的片段,并动态更新片段词汇表。...实验结果 对于GEAM与GEAM-static,GEAM能够在生成过程中动态收集和更新片段词汇,而GEAM-static使用固定的片段词汇,词汇大小在整个生成过程中保持不变。...特别是,GEAM生成了比GEAM-static更多的新颖且多样的分子,这再次确认了GEAM的动态词汇更新在不降低优化性能的情况下有效提高了新颖性和多样性。...图4:GEAM与GEAM-static的生成进展 为了全面检验动态更新片段词汇的效果,作者在图4中比较了GEAM和GEAM-static的生成进程。

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    动态优化器—一种感知视频编码优化框架

    例如将视频帧作为输入连接到编码器的方式,或者我们如何使用视频解码器的输出来呈现在屏幕上,以进一步提高视频质量,而这些提升将会被现在这些花费大量时间在视频上的人所感知。...这里介绍的新方法中的关键词如下: 感知:视频编解码的整体目标是以一种令人赏心悦目的方式压缩视觉信息;通常而言用于编码器决策的均方差(MSE)并不总是一个与人类感知关联匹配得很好的数字。...事实上,人们可以将当前的工作视为“按主题编码优化”和“按块编码优化”的自然延伸; 我们可以称之为“感知per-shot编码优化”。...在这个比较中,由于为整个序列获得固定QP编码的凸包,需要与动态优化器相同的复杂性,所以基线和动态优化器结果之间的计算复杂度保持不变。 因此,这代表了动态优化器带来的改进量的下限。...动态优化器总结 动态优化器是对视频编码的优化框架。

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    感知

    环境感知了确保无人车对环境的理解和把握,无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息,具体来说包括:障碍物的位置,速度以及可能的行为,可行驶的区域,交通规则等等。...无人车通常是通过融合激光雷达(Lidar),相机(Camera),毫米波雷达(Millimeter Wave Radar)等多种传感器的数据来获取这些信息,本节我们简要地了解一下激光雷达和相机在无人车感知中的应用...对于反射点稀疏的目标(比如说行人),基于点云的分类并不可靠,所以在实践中,我们往往融合激光雷达和相机传感器,利用相机的高分辨率来对目标进行分类,利用Lidar的可靠性对障碍物检测和测距,融合两者的优点完成环境感知

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    VDO-SLAM :一种动态目标感知的视觉SLAM系统

    VDO-SLAM :一种动态目标感知的视觉SLAM系统 (VDO-SLAM :A Visual Dynamic Object-aware SLAM System) 论文地址:https://arxiv.org...本文介绍了一种鲁棒的动态目标感知SLAM系统(VDO-SLAM),该系统利用语义信息,可以在不具有目标形状或运动模型先验信息的条件下,对场景中的刚性物体进行运动估计。...关键词:SLAM,动态场景,目标感知,速度,跟踪,位姿变换 1.介绍 用于复杂环境下的高质量三维虚拟模型,在机器人、智能交通、监视、检查、娱乐和电影制作、自然环境的勘探和监测等等一系列领域中的应用需求正在不断增大...4 系统 在本节中,我们提出了一种新的目标感知动态SLAM系统,该系统可以稳健地估计相机和目标的运动,以及环境的静态和动态结构。整个系统概述如图4所示。...带有移动位姿的目标感知SLAM的因子图。

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    感知机

    感知机学习由训练数据集求得模型参数 和 ;感知机预测则根据学 习到的模型对新的输入实例给出其对应的输出类别。 3....策略 给出了感知机模型的定义后,下一步便是探究这个模型是否能够有效地实现分类目标。为此,我们先给出一个条件假设:数据集的线性可分性,然后基于此此假设验证感知机的有效性。...3.2 感知机的学习策略 假设训练数据集是线性可分的,感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面 ,即确定感知机模型参数 和 。...算法 上述学习策略验证了感知机在线性可分数据集上的有效性,下面就是要给出如何在训练数据集上具体实现感知机学习过程。感知机学习问题有两种形式,一种是最直观的原始形式,一种是原始形式的对偶形式。...算法:感知机学习算法的对偶形式 输入:训练数据集 ,其中 , ;学 习率 ; 输出: ;感知机模型 。

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    即将开源 基于动态不变性感知的多模态视觉位置识别

    基于动态不变性感知的多模态视觉位置识别 论文题目:Multi-modal Visual Place Recognition in Dynamics-Invariant Perception Space...在这篇快报中,我们首次探索了在动态不变空间中使用语义和视觉的多模态融合来改善动态环境中的位置识别。首先,我们设计了一种新颖的深度学习架构来生成静态语义分割,并直接从相应的动态图像中恢复静态图像。...大量实验证明了所提出的方法在动态环境中的位置识别的有效性和鲁棒性。 视觉位置识别 视觉位置识别(VPR)作为 SLAM 系统的关键组成部分,是一项可以帮助机器人确定其是否位于先前访问过的地方的任务。...这些方法通常假定系统在静态环境中运行, 然而,现实世界是复杂而动态的。动态物体的存在使得不同时刻的场景外观不一致,从而增加了特征匹配的误差。...动态不变性感知 动态不变性感知是指在动态场景下,将其中动态的内容(如行人、车辆)消除并转换成与之相对应的静态内容。

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