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干货 | 嘿，双11快递，这里有份数学规划求解器SCIP超详细的使用教程，请你收下

继上次lp_solve规划求解器的推文出来以后，大家都期待着更多求解器的具体介绍和用法。小编哪敢偷懒，这不，赶在考试周之际，又在忙里偷闲中给大家送上一篇SCIP规划求解的推文教程。...得到的模型可以直接加载到SCIP中并求解。 在解决方案过程中，SCIP可以使用SoPlex作为底层LP求解器。 上面五个组件都可以获得它们的源代码，并且都是免费的。...如何在项目里调用SCIP的接口呢？...） C/C++下使用SCIP 这官方的文档给的是Linux环境的配置，小编在Windows下摸索了老半天，总算是把这程序跑起来了。...Part 5 获取代码 欲获取代码，请关注我们的微信公众号【程序猿声】，在后台回复：SCIP。即可获取。

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机器学习中的并行与分布式深度学习：CC++实现详解

引言 随着深度学习在各个领域的应用日益广泛，模型的规模和复杂性不断增加，传统的单机训练在计算效率上已难以满足需求。...本篇文章将从并行与分布式深度学习的基本原理出发，逐步展示如何使用C/C++实现高效的并行和分布式训练架构，适用于希望深入理解并行计算和分布式系统原理的开发者。 一、并行与分布式深度学习简介 1....并行计算的设计 在C/C++中实现并行计算通常使用多线程编程。我们可以通过pthread库实现多线程的并行训练。...在数据并行中，每个计算单元（如GPU或节点）会维护一份模型的副本，在各自的子集上进行训练。 1. 数据切分 数据并行的第一步是将数据划分为多个子集，然后在各子集上训练模型。...适用于单个处理器内存不足以容纳整个模型的情况，例如大型语言模型。 1. 模型切分 模型切分是模型并行的核心。这里我们使用简单的前馈神经网络示例来展示如何在C++中将模型切分到不同的处理器上。

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    SCIP | 数学规划求解器SCIP超详细的使用教程「建议收藏」

    继上次lp_solve规划求解器的推文出来以后，大家都期待着更多求解器的具体介绍和用法。小编哪敢偷懒，这不，赶在考试周之际，又在忙里偷闲中给大家送上一篇SCIP规划求解的推文教程。快一起来看看吧。...得到的模型可以直接加载到SCIP中并求解。 在解决方案过程中，SCIP可以使用SoPlex作为底层LP求解器。 上面五个组件都可以获得它们的源代码，并且都是免费的。...1) 小编在这里使用的是Cmake+VS2017编译（所以在此之前确保你安装了Cmake和相关的C编译器）。...如何在项目里调用SCIP的接口呢？...） C/C++下使用SCIP 这官方的文档给的是Linux环境的配置，小编在Windows下摸索了老半天，总算是把这程序跑起来了。

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    干货 | 嘿，快递，这里有份数学规划求解器SCIP超详细的使用教程，请你收下

    继上次lp_solve规划求解器的推文出来以后，大家都期待着更多求解器的具体介绍和用法。小编哪敢偷懒，这不，赶在考试周之际，又在忙里偷闲中给大家送上一篇SCIP规划求解的推文教程。快一起来看看吧。...得到的模型可以直接加载到SCIP中并求解。 在解决方案过程中，SCIP可以使用SoPlex作为底层LP求解器。 上面五个组件都可以获得它们的源代码，并且都是免费的。...1) 小编在这里使用的是Cmake+VS2017编译（所以在此之前确保你安装了Cmake和相关的C编译器）。...如何在项目里调用SCIP的接口呢？...C/C++下使用SCIP 这官方的文档给的是Linux环境的配置，小编在Windows下摸索了老半天，总算是把这程序跑起来了。天呐，这过程太艰难了。下面开始说重点啦。

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    PCL库简要说明

    PCL（PointCloudLibrary）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取...目前，在各种提取地面点的算法中，算法结果与世界结果之间差别较大，违背了实际情况，PCL中强大的模块可以助力此处的各种需求。...PCL中的所有模块和算法都是通过Boost共享指针来传送数据的，因而避免了多次复制系统中已存在的数据的需要，从0.6版本开始，PCL就已经被移入到Windows，MacOS和Linux系统，并且在Android...对于查询点周围的点云数据通常简称为k-neighborhood。 ? 两个最广泛使用的几何点属性是曲面的曲率估计和查询点p的法线。...下面两幅图分别展示了片面模型(左)的切分和圆柱模型(右)的切分。 ?

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    深入浅出HBase实战 | 青训营笔记

    而且 Hbase 底层使用 HDFS，HDFS 本身也有备份。 稀疏性 在 HBase 的列族中，可以指定任意多的列，为空的列不占用存储空间，表可以设计得非常稀疏。...不搬迁实际数据，切分产生的新region数据目录下生成一个以原region文件信息命名的文件，内容是切分点对应的rowkey，以及标识新region是上/下半部分的数据 切分点选择 HBase原生提供的多种切分能的的用的司的的分点选择策略...目标：优先把最大的数据文件均匀切分 切分点选择步骤 找到该表中哪个Region的数据大小最大 找到该表中哪个column family最大 找到该表中哪个HFile最大 找到HFile里处于最中间位置的...SimpleLoadBalancer具体步骤 根据总Region数量和RegionServer数量计算平均Region数，设定弹性上下界避免不必要的操作。...(如WAL切分)帮助其他数据恢复 Distributed Log Split原理 背景：写入HBase的数据首先顺序持久化到Write-Ahead-Log中，然后写入内存的MemStore即完成，不立即写盘

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    Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之Point索引

    用户可以使用Lucene 或 基于Lucene开发的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等，快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。...KDB-Tree实际是一棵特殊的多维度B+Tree，和传统B+Tree只包含一个维度略有不同，KDB-Tree会按照多个维度持续切分，生成整个树结构。...由于Lucene未对BKD-Tree和KDB-Tree进行明确的概念区分，为了和源码一致，本文在后续介绍中会统一使用名词BKD-Tree。...文件结构        Lucene的Point索引以BKD-Tree实现，每一个字段的Point Index是一棵独立的BKD-Tree，持久化到磁盘上已.dim和.dii文件存储，整体文件结构如下：...读写流程        Point索引读写的核心是对BKD-Tree的构建和查询，而BKD-Tree是多维度平衡树，在Lucene使用过程中，我们常使用的场景为一维（如整型字段）、二维（如地理坐标类型字段

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    Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之Point索引

    用户可以使用Lucene 或 基于Lucene开发的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等，快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。...KDB-Tree实际是一棵特殊的多维度B+Tree，和传统B+Tree只包含一个维度略有不同，KDB-Tree会按照多个维度持续切分，生成整个树结构。...由于Lucene未对BKD-Tree和KDB-Tree进行明确的概念区分，为了和源码一致，本文在后续介绍中会统一使用名词BKD-Tree。...文件结构        Lucene的Point索引以BKD-Tree实现，每一个字段的Point Index是一棵独立的BKD-Tree，持久化到磁盘上已.dim和.dii文件存储，整体文件结构如下：...读写流程        Point索引读写的核心是对BKD-Tree的构建和查询，而BKD-Tree是多维度平衡树，在Lucene使用过程中，我们常使用的场景为一维（如整型字段）、二维（如地理坐标类型字段

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    为PXC集群引入Mycat并构建完整的高可用集群架构

    但是光搭建了PXC集群还不够，因为在实际的企业应用中，可能会存在多个PXC集群，每个集群作为一个数据分片存在。因此，在完整的架构下我们还需要为集群引入数据库中间件，以实现数据分片和负载均衡等功能。...，实现了读写分离，具有少量的数据切分算法，不支持全局主键和分布式事务 文档较少，官网不提供使用文档，无技术社区和出版物 普及率低，仅仅在一些中小型企业的内部系统中使用过 ProxySQL 开源免费 性能出众...，Percona推荐 C++ 功能相对丰富，支持读写分离、数据切分、故障转移及查询缓存等 文档丰富，有官方文档和技术社区 普及率相比于Mycat要低，但已有许多公司尝试使用 ---- 配置Mycat数据切分...主键求模切分的弊端在于扩展新分片难度大，迁移的数据太多 如果需要扩展分片数量，建议扩展后的分片数量是原有分片的2n倍。...实践 了解了父子表的概念后，接下来我们看看如何在Mycat中配置父子表。

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    Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之Point索引

    用户可以使用Lucene 或 基于Lucene开发的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等，快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。...KDB-Tree实际是一棵特殊的多维度B+Tree，和传统B+Tree只包含一个维度略有不同，KDB-Tree会按照多个维度持续切分，生成整个树结构。...由于Lucene未对BKD-Tree和KDB-Tree进行明确的概念区分，为了和源码一致，本文在后续介绍中会统一使用名词BKD-Tree。...文件结构        Lucene的Point索引以BKD-Tree实现，每一个字段的Point Index是一棵独立的BKD-Tree，持久化到磁盘上已.dim和.dii文件存储，整体文件结构如下：...读写流程        Point索引读写的核心是对BKD-Tree的构建和查询，而BKD-Tree是多维度平衡树，在Lucene使用过程中，我们常使用的场景为一维（如整型字段）、二维（如地理坐标类型字段

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    自然语言处理中的分词问题总结

    该系统可以实现英文单词、中文单词的切分，OOV 识别能力不强。该系统有几种使用模式，分别对应不同的使用场景，如索引、查询等。...尽管如此，它的优点仍然比较明显：很少出现“错得离谱”的切分结果，这在基于 CRF 模型的分词系统上不少见，尤其是迁移到其它领域时；模型和库不大，启动快；基于 C++ 实现，能够很快迁移到其它语言。...例如人民日报中的例子： 自认倒霉 | 自 认 倒霉 倒霉 鬼 | 倒霉鬼 除了切分一致性外，词性标注的不一致性更严重一些，如：“自认倒霉”有时标注为 l、有时标注为 lv；“难能可贵”有时标注为 i、有时标注为...由于标注语料的词语使用无法覆盖实际语言现象，因此基于标注语料训练的分词系统在差异较大的领域会出现准确率降低的情况，例如基于北大语料训练的分词系统在微博上的切分准确率就不是很高。...在《中文分词十年回顾》中作者提到了最大匹配和大词表的效果： Ftop 行表示没有未登录词的情况下，仅使用最大匹配达到的 F 值（准确率 + 召回率）。 实用的分词系统，都带有大量通用词表和领域词表。

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    Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之Point索引

    用户可以使用Lucene 或 基于Lucene开发的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等，快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。...KDB-Tree实际是一棵特殊的多维度B+Tree，和传统B+Tree只包含一个维度略有不同，KDB-Tree会按照多个维度持续切分，生成整个树结构。...由于Lucene未对BKD-Tree和KDB-Tree进行明确的概念区分，为了和源码一致，本文在后续介绍中会统一使用名词BKD-Tree。...文件结构        Lucene的Point索引以BKD-Tree实现，每一个字段的Point Index是一棵独立的BKD-Tree，持久化到磁盘上已.dim和.dii文件存储，整体文件结构如下：...读写流程        Point索引读写的核心是对BKD-Tree的构建和查询，而BKD-Tree是多维度平衡树，在Lucene使用过程中，我们常使用的场景为一维（如整型字段）、二维（如地理坐标类型字段

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    触类旁通Elasticsearch：分析

    字符过滤：使用字符过滤器转变字符。 文本切分为分词：将文本切分为单个或多个分词。 分词过滤：使用分词过滤器转变每个分词。 分词索引：将这些分词存储到索引中。...搜索在索引中执行之前，根据所使用的查询类型，分析同样可以运用到搜索的文本。如match、match_phrase在搜索之前会对文本执行分析步骤，而term和terms则不会。...输出是一组这样的映射列表，代表了处理后的分词。实际上，就是这些分词将会被写入到索引中。上例中的文本分析后获得8个分词。该例使用了标准的分析器，每个分词被转为小写，每个句子结尾的标点也被去除。...该特性需要指定一个索引，因为ES需要从索引中获取特定字段的映射。 （4）使用词条向量API来学习索引词条 可以使用_termvector端点获取词条的更多信息。...这个例子配置了同义词分词过滤器，让其使用同义词来取代分词，但是也可以使用这个过滤器将synonym分词额外添加到分词集合中。

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    技术干货 | 腾讯云NLP大模型预训练最佳实践

    由于每个数据并行进程只保留部分权重，因此在实际forward中进行allgather操作获取当前submodule需要的权重信息，因此stage3的通信量为stage2/stage1的1.5倍。...2、TI-Deepspeed多机可扩展性优化 TI-Deepspeed结合腾讯云iaas基础设施对开源deepspeed框架多机可扩展性做了深度优化，也从实践和调研中积累了如何在腾讯云机器上更好的发挥框架性能优势的经验...1）TI-Deepspeed+Ti-Horovod结合通信优化 开源Deepspeed框架中，不使用zero优化器时，模型的反向计算和梯度通信是串行的，在带宽有限或者模型大通信量场景下，梯度通信的开销十分巨大...针对各种情况TI-Deepspeed自动对大模型通信参数进行切分，通过for循环的多次调用完成多轮发送，通过allgather_bucket_size控制每轮通信的参数量。...2、AllGather优化，规避内存不对齐情况导致的通信性能差问题 Nvidia的nccl作为业内最成熟的GPU通信库并没有做到各种case场景下的极致的性能优化，实际使用中的一个问题是，NcclAllgather

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    技术干货 | 腾讯云NLP大模型预训练最佳实践

    由于每个数据并行进程只保留部分权重，因此在实际forward中进行allgather操作获取当前submodule需要的权重信息，因此stage3的通信量为stage2/stage1的1.5倍。...2、TI-Deepspeed多机可扩展性优化 TI-Deepspeed结合腾讯云iaas基础设施对开源deepspeed框架多机可扩展性做了深度优化，也从实践和调研中积累了如何在腾讯云机器上更好的发挥框架性能优势的经验...1）TI-Deepspeed+Ti-Horovod结合通信优化 开源Deepspeed框架中，不使用zero优化器时，模型的反向计算和梯度通信是串行的，在带宽有限或者模型大通信量场景下，梯度通信的开销十分巨大...针对各种情况TI-Deepspeed自动对大模型通信参数进行切分，通过for循环的多次调用完成多轮发送，通过allgather_bucket_size控制每轮通信的参数量。...image.png 2、AllGather优化，规避内存不对齐情况导致的通信性能差问题 Nvidia的nccl作为业内最成熟的GPU通信库并没有做到各种case场景下的极致的性能优化，实际使用中的一个问题是

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    分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding

    我们对于小规模和大规模训练使用不同的分片策略：对于小规模训练，我们优先考虑减小分片大小，因为副本的数量很小；对于大规模培训，我们将优先考虑减少通信延迟。...所有reduce都可以选择性地获取子组信息，因此reduce可以仅应用于设备的每个子组中。...虽然辅助变量仅在权重更新时用到，但现实的模型通常包括一些自定义逻辑，例如获取当前训练进度的摘要，该摘要可能使用变量的完整状态。...例如，一些优化器使用权重范数或均方根，这涉及到reduce运算符。我们将讨论如何在分片数据上运行非元素级别计算的解决方案。 大型拓扑中的通信。...在副本数量较大的大规模训练中，权重或梯度张量的分片大小可能非常小。

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    深入机器学习系列之分词和HMM

    真歧义指存在两种或两种以上的可实现的切分形式,如句子“必须/加强/企业/中/国有/资产/的/管理/”和“中国/有/能力/解决/中国香港/问题/”中的字段“中国有”是一种真歧义;而伪歧义一般只有一种正确的切分形式...在这些歧义中,伪歧义字段的切分结果是上下文无关的,一般仅依据字段内部的信息如词频或字间互信息就可正确切分伪歧义字段,而真歧义字段或组合歧义字段的结果依赖于它所处的上下文环境,因而正确处理真歧义字段,常常需要更多的信息...对于给定的输入句子,其可能的切分词串数量与句子长度成指数关系,因为在理论上句子中的任何一个汉字串都可以成为一个词。已被证明,最坏情况下的穷举搜索算法实际并不可行。...如“计算机科学和工程”,首先取“计算机科学和工程”作为匹配字段来匹配分词词典,由于词典中没有该词,故匹配失败。...实际上,词网格是一个有向无环图,它蕴含了输入句子所有可能的切分,其中的每一条路径代表一种切分。

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    Spark 创建算子源码解析

    ParallelCollectionRDD.slice将数组中的数据进行切分，并分配到各个分区中。...try { // 获取输入文件的切分 val allInputSplits = getInputFormat(jobConf).getSplits(jobConf, minPartitions...而切分数和几个因素有关：minPartitions， goalSize，blockSize 总结下HadoopRDD分区规则： 1.如果textFile指定分区数量为0或者1的话，defaultMinPartitions...2.如果不指定默认分区数量，则默认分区数量为2，则会根据所有文件字节大小totalSize除以分区数量，得到的值goalSize，然后比较goalSize和hdfs指定分块大小（这里是128M）作比较，...3.如果指定分区数量大于等于2，则默认分区数量为指定值，生成实际分区数量规则任然同2中的规则一致。 总之：文件总大小除以分区数，大于分块大小，则与分块大小相关，否则以得到的商相关。

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    Go常见错误集锦之append操作slice时的副作用

    我们知道，对slice的切分实际上是作用在slice的底层数组上的操作。对一个已存在的slice进行切分操作会创建一个新的slice，但都会指向相同的底层数组。...下图是s1和s2在内存中的状态示例图： s1是长度为3，容量为3的切片结构，而s2是长度为1，容量为2的切片结构，s1和s2的都指向相同的底层数组。...如果没有满，还有空间，那么append函数则将元素添加到原底层数据的空闲空间中，并返回一个新的结构体。 在该示例中，s2还没有满，还能接收一个元素。...实际上，函数f会对输入的切片产生副作用。例如，如果函数f调用append(s, 10)，那么main函数中的s的内容就不再是[1 2 3]，而是[1 2 10]。...该方案的缺点就是需要对已存在的切片进行一次拷贝，如果切片很大，那拷贝时存储和性能就会成为问题。

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