我们都知道Docker容器的哲学是一个Docker容器只运行一个进程,但是有时候我们就是需要在一个Docker容器中运行多个进程 那么基本思路是在Dockerfile 的CMD 或者 ENTRYPOINT...运行一个”东西”,然后再让这个”东西”运行多个其他进程 简单说来是用Bash Shell脚本或者三方进程守护 (Monit,Skaware S6,Supervisor),其他没讲到的三方进程守护工具同理...Bash Shell脚本 入口文件运行一个Bash Shell 脚本, 然后在这个脚本内去拉起多个进程 注意最后要增加一个死循环不要让这个脚本退出,否则拉起的进程也退出了 run.sh #!...dumb-init是一个简单的进程监控器和init系统，设计为在最小容器环境(如Docker)中作为PID 1运行。...它被部署为一个用C编写的小型静态链接二进制文件。
在实际工作中，我依然见到很多同事和朋友依然是头痛医头脚痛医脚的处理着让自己抓狂的工作。 因此作为脑书的开篇，我决定重新回顾一下此书，希望帮助每天都在混乱的工作里加班的朋友们。 ?...随便挑几个说吧：服务员，空手道教练，吹玻璃工，旅游中介，助力车销售，厨子，出租车司机。...从目录看本书主要分三部分： 第一部分讲的是为什么和是什么，主要提出了的并行和串行的问题。...那么针对这种变化，工业时代的方法（日程表）明显已经不够用了，我们需要新方法 2.What： 前面说过作者是个空手道教练，所以他在这里用了一个空手道的准备概念。...那么之所以我们能够让计算机并行运行很多个软件其实正是由于内存的存在， 计算机可以把没有做完的A事务在内存中完整缓存，然后去处理B事务，B事务处理一半又可以把A事务从内存里面完整回复过来继续处理。
该构造函数具有一个默认的超参数设置，该设置允许合理地使用现成的模型。简单地说，这意味着最终用户不需要非常详细地理解内部模型机制，就可以使用在我们的框架中实现的方法。...我们设置这些默认超参数来提供合理的学习和运行时性能。如果需要，可以在模型创建时使用构造函数的适当参数化来修改这些模型超参数。超参数存储为公共属性，以便允许检查模型设置。 ?...2） 类的一致性和非扩散性 空手道俱乐部中的每个无监督机器学习模型都实现为一个单独的类，该类继承自Estimator类。...空手道俱乐部中的内部图形表示使用NetworkX。 密集的线性代数运算是使用NumPy完成的，而稀疏的对等运算则使用SciPy。...基于Weisfeiler-Lehman特性的嵌入技术允许节点具有单个字符串功能，可以使用功能键进行访问。在没有此键的情况下，这些算法默认将中心度用作节点特征。
10 如何在 Pipeline 中设置构建参数？ Jenkins支持参数化构建，包括凭据参数、字符参数、密码参数、布尔值参数、文件参数、文本参数、运行时参数、选项参数等。...在pipeline中设置方法可以直接在片断生成器中生成。（语法获取可以使用片段生成器，搜properties） ? ? 11 如何在 Pipeline 中进行并行构建任务？...Jenkins pipeline支持并行构建任务，解决多个环境进行构建，或多个环境进行发布的场景。使用串行十分影响效率，采用并行方式，通常是将命令下发给不同的agent，节省构建时间。...某些特定场景下，如每天凌晨需要对项目进行一次clean的全量构建，占用的时间和资源较多，我们可以使用Jenkins的构建触发器功能触发定时任务进行构建。...在实际的项目中，往往需要多分支同时进行开发，如果每一个分支都创建一个jenkins项目 ，管理起来非常不方便。这种场景下需要使用多分支pipeline。常使用when参数来判断分支。
七、输入输出与文件格式 重点详细内容知识点总结： Fortran提供了丰富的输入输出功能，支持从控制台、文件和其他数据源读取数据以及将数据写入控制台、文件等。...Fortran中的输入输出语句包括READ、WRITE、PRINT等。此外，Fortran还支持多种文件格式，如文本文件、二进制文件等。...如何学习： 学习Fortran中输入输出语句的语法和使用方法。 掌握如何在Fortran程序中实现数据的读写操作。 编写包含输入输出功能的Fortran程序，处理不同格式的数据文件。...通过指针，Fortran程序可以在运行时动态地分配和释放内存。 如何学习： 学习Fortran中指针的声明和使用方法。 掌握如何在Fortran程序中实现动态内存管理。...掌握如何在Fortran程序中实现泛型编程和类型参数化。 学习Fortran的并行编程技术，如OpenMP、MPI等，并编写并行Fortran程序。
图卷积网络到底有多强大 近期文献 将成熟的神经模型（如 RNN 或 CNN）泛化以处理任意结构图是一个极具挑战性的问题。...GCNs 第 Ⅱ 部分：一个简单示例 我们先以下述简单的层级传播规则为例： ? 式中 W(l) 是第 l 个神经网络层的权重矩阵，σ(⋅) 是一个非线性激活函数如 ReLU。...尽管这个模型很简单，但其功能却相当强大（我们稍后会谈到）。...在实际应用中可使用对称归一化，如 D^-1/2 A D^-1/2（不仅仅是相邻节点的平均），模型动态会变得更有趣。...GCN 节点在空手道俱乐部网络中的嵌入（权重随机）。 这似乎有点令人惊讶。
图卷积网络到底有多强大 近期文献 将成熟的神经模型（如 RNN 或 CNN）泛化以处理任意结构图是一个极具挑战性的问题。...GCNs 第 Ⅱ 部分：一个简单示例 我们先以下述简单的层级传播规则为例： 式中 W(l) 是第 l 个神经网络层的权重矩阵，σ(⋅) 是一个非线性激活函数如 ReLU。...尽管这个模型很简单，但其功能却相当强大（我们稍后会谈到）。...在实际应用中可使用对称归一化，如 D^-1/2 A D^-1/2（不仅仅是相邻节点的平均），模型动态会变得更有趣。...GCN 节点在空手道俱乐部网络中的嵌入（权重随机） 这似乎有点令人惊讶。
5.png 十、如何在pipeline中设置构建参数？ Jenkins支持参数化构建，包括凭据参数、字符参数、密码参数、布尔值参数、文件参数、文本参数、运行时参数、选项参数等。...Jenkins pipeline支持并行构建任务，解决多个环境进行构建，或多个环境进行发布的场景。使用串行十分影响效率，采用并行方式，通常是将命令下发给不同的agent，节省构建时间。...某些特定场景下，如每天凌晨需要对项目进行一次clean的全量构建，占用的时间和资源较多，我们可以使用Jenkins的构建触发器功能触发定时任务进行构建。...此触发方式使用的较少，最佳实践以webhook的方式触发构建更方便，但是在少量特殊场景，如每天需要构建，但是版本不发生变化时不构建可以应用此触发器 10.png 十五、如何在pipeline中设置通过其他...在实际的项目中，往往需要多分支同时进行开发，如果每一个分支都创建一个jenkins项目 ，管理起来非常不方便。这种场景下需要使用多分支pipeline。常使用when参数来判断分支。
前言：文章的灵感来源于，社群中某大佬分享一个自己耗时数月维护的github项目 awesome-nodejs 。...或许你跟我一样会有一个疑惑，github上其实已经有个同类型的awesome-nodejs库且还高达41k⭐，重新维护一个新的意义何在？...3.4 应用场景4：如何同时运行多个npm脚本 通常我们要运行多脚本或许会是这样npm run build:css && npm run build:js ，设置会更长通过&来拼接 可以使用以下工具...： npm-run-all - 命令行工具，同时运行多个npm脚本（并行或串行） npm-run-all提供了三个命令，分别是 npm-run-all run-s run-p，后两者是 npm-run-all...6.3 应用场景3: 如何在命令行中显示进度条？ ? 可以使用以下工具： progress - Node.js的灵活ascii进度条。
本文将深入探讨这两个框架的背景、业务场景、优缺点、主要功能及底层实现逻辑，并提供一个基于Java语言的简单demo例子，帮助读者更好地理解这些技术。...业务场景DeepSpeed和Megatron广泛应用于各种需要大规模模型训练的业务场景，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。...丰富的优化功能：DeepSpeed提供了多种优化功能，如梯度累积、激活检查点等，进一步提升了训练效率。...以下是一个基于Java的伪代码示例，展示了如何在多个计算节点上实现数据的并行处理：java复制代码import java.util.concurrent.*; // 定义一个简单的计算任务 class...在实际应用中，分布式训练框架如DeepSpeed和Megatron会涉及更复杂的数据划分、模型并行、通信优化等技术。
无需物理存储设备即可进行存储系统的功能测试。 灵活性 支持各种类型的存储模型（如 NAND 闪存、SSD、NVMe 协议）。 可以在虚拟化环境（如 KVM/QEMU）中运行，模拟存储设备的行为。...应用场景 测试存储系统中的新算法（如垃圾回收、磨损均衡）。 验证文件系统或数据库在不同存储条件下的性能表现。 模拟硬件错误或极端条件下的系统行为（如延迟、坏块）。...模拟器中的IO操作 模型 一个调度器（Dispatcher）+ 多个 I/O 线程（每个线程绑定到一个核心）。...分配给 I/O 线程 I/O 请求被分配到多个 I/O 线程中（如 I/O Thread #0, I/O Thread ） 每个线程绑定到一个独立的 CPU 核心。...并行查询和多线程支持 PostgreSQL 并行查询： PostgreSQL 在高负载条件下可以利用并行查询功能，将查询任务分解为多个子任务并行执行，从而提高带宽利用率。
每一个隐藏层 Hⁱ 都对应一个维度为 N × Fⁱ 的特征矩阵，该矩阵中的每一行都是某个节点的特征表征。在每一层中，GCN 会使用传播规则 f 将这些信息聚合起来，从而形成下一层的特征。...传播规则的简单示例 下面，本文将给出一个最简单的传播规则示例 [1]： f(Hⁱ, A) = σ(AHⁱWⁱ) 其中，Wⁱ 是第 i 层的权重矩阵，σ 是非线性激活函数（如 ReLU 函数）。...这就是一个带有邻接矩阵、输入特征、权重和激活函数的完整隐藏层！ 在真实场景下的应用 最后，我们将图卷积网络应用到一个真实的图上。本文将向读者展示如何生成上文提到的特征表征。...Zachary 空手道俱乐部 Zachary 空手道俱乐部是一个被广泛使用的社交网络，其中的节点代表空手道俱乐部的成员，边代表成员之间的相互关系。...Zachary 空手道俱乐部图网络中节点的特征表征。
内存管理问题：频繁的内存分配和垃圾回收会影响系统的性能，尤其是在高并发场景中。I/O瓶颈：数据库查询、文件读写等I/O操作在并发高的情况下可能成为性能瓶颈，影响系统响应时间。 ...I/O瓶颈：在多线程程序中，I/O操作（如文件读写、数据库查询）常常是性能瓶颈。尤其是在高并发场景下，数据库查询或网络请求可能会变得非常缓慢。...应用场景演示在线游戏性能优化 在线多人游戏的性能优化也是并发性能优化的一个经典案例。在这种场景中，玩家的每一个动作都需要实时同步到服务器，服务器需要处理大量的玩家请求。...本地实测结果展示 通过运行测试，我们期望看到线程池能够高效地并行处理多个任务，缓存能够避免重复计算，系统响应时间显著降低，吞吐量提升。...这样两个示例将同时执行，测试在不同场景下的并发行为。运行结果：ThreadPoolExample.main(args) 会创建一个线程池并提交多个任务来并发执行。
1.2 分布式训练的基本原理分布式训练通过将模型和数据分布到多个计算节点上，实现了并行计算。每个节点独立处理数据的一个子集，并在训练过程中进行参数同步，从而加速训练过程。...三、功能点DeepSpeed提供了丰富的功能点，以满足不同场景下的训练需求。...以下是DeepSpeed的主要功能点：5.2ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）ZeRO是DeepSpeed的核心技术，它通过消除数据并行训练中的冗余内存占用，显著降低了训练过程中的内存使用...6.4配置DeepSpeed通过JSON配置文件或直接在代码中配置DeepSpeed的参数，如ZeRO阶段、混合精度训练选项、通信策略等。...下面是一个使用DeepSpeed进行分布式训练的Python示例。该示例展示了如何在多个计算节点上并行训练一个简单的深度学习模型。
监督学习常用的模型有：线性回归、朴素贝叶斯、K最近邻、逻辑回归、支持向量机、神经网络、决策树、集成学习（如LightGBM）等。...，以充分捕捉数据整体潜在分布，改善如传统无监督学习过程盲目性、监督学习在训练样本不足导致的学习效果不佳的问题。...接着向图中加入已标记的标签信息（或无），无标签节点是用一个随机的唯一的标签初始化。 将一个节点的标签设置为该节点的相邻节点中出现频率最高的标签，重复迭代，直到标签不变即算法收敛。...代码示例该示例的数据集空手道俱乐部是一个被广泛使用的社交网络，其中的节点代表空手道俱乐部的成员，边代表成员之间的相互关系。...#注： 本例未使用已标记信息, 严格来说是半监督算法的无监督应用案例 lpa = community.label_propagation_communities(G) # 运行标签传播算法 community_index
测试组织： 使用测试类（Test Fixture）来组织相关测试方法，通常一个测试类对应一个被测类。 使用测试套件（Test Suite）来组织多个测试类，以便一次运行多个相关测试。...在NUnit中，这可以是Assert.AreEqual、Assert.IsTrue等。 避免多个断言在一个测试方法中，一个测试方法应该验证一个方面的行为。...以下是如何在NUnit中执行数据驱动测试的示例： 假设你有一个名为MathUtils的类，其中包含一个方法Add(int a, int b)，该方法用于将两个整数相加。...将大型测试用例拆分成多个小的测试用例，每个测试一个特定的功能或场景。 使用性能分析工具： 使用性能分析工具，如性能剖析器，来识别测试用例中的性能瓶颈。 根据性能分析结果优化测试代码。...在持续集成中运行： 将单元测试包括在持续集成（CI）流程中，以确保测试在每次代码更改后都得到运行。 在CI服务器上并行执行测试，以快速检测潜在问题。
本篇文章详细讲解了并行执行的概念以及如何在 Python 中利用 threading 模块实现多线程编程。...一个进程可以包含多个线程。②线程线程是进程中的一个执行单元，是操作系统进行 CPU 调度的最小单位。一个进程可以由多个线程组成，它们共享进程的资源，如内存和文件描述符。...在同一进程中的线程之间可以直接通信。通俗来讲，进程就好比一家公司，是操作系统对程序进行运行管理的单位；线程就好比公司的员工，是进程实际的工作者，并且一个进程（公司）可以有多个线程（员工）。...③并行执行并行执行是指在同一时间内进行不同的工作。多个进程可以在操作系统中同时运行，即使在单核处理器上，进程之间也会通过时间片轮转等机制实现并行效果。...操作系统中可以运行多个进程，即多任务运行。一个进程内可以运行多个线程，即多线程运行。【注意】进程之间是内存隔离的， 即不同的进程拥有各自的内存空间。 这就类似于不同的公司拥有不同的办公场所。
此外，文章还提供了性能测试案例，帮助开发者在实际开发中做出更有根据的技术选择。 简介多线程编程模型多线程是一种在同一个进程内创建多个执行单元（线程）来并行执行任务的编程模型。...并发性能好：适合I/O密集型任务，如网络请求、文件操作等。缺点：线程安全问题：多个线程访问共享资源时容易发生竞争条件，需要额外的同步机制。...下面我们通过一个Web服务器的示例来演示多线程和多进程的应用：1. 多线程Web服务器 适用于大量并发请求，但每个请求处理时间较短（如API服务、静态文件服务等）。2....我会先从代码的结构开始，逐步拆解每个模块的功能和作用，并指出关键的代码段，并解释它们是如何协同运行的。...如上这段代码展示了如何在 Java 中实现并发和并行的两种方式：多线程 和 多进程。同时还提供了一个测试类 TestConcurrencyOptimization 来同时执行这两种方式。1.
不用担心，在这个简单的服务器管理指南[1]中，我们将向您展示如何在多个 Linux 服务器上同时运行多个命令。...为此，您可以使用 pssh（并行 ssh）程序，这是一个用于在多个主机上并行执行 ssh 的命令行实用程序。使用它，您可以从 shell 脚本向所有 ssh 进程发送输入。...在此示例中，我们将编写一个脚本，该脚本将从多个服务器收集以下信息： 检查服务器的正常运行时间 检查谁登录以及他们在做什么 根据内存使用情况列出前 5 个正在运行的进程。...# vi ~/.ssh/config 接下来，创建一个 hosts.txt 文件，在这里您可以简单地指定别名（使用 .ssh/config 文件中的 Host 关键字定义的名称），如图所示。...server1 server2 server3 通过脚本在多个 Linux 服务器上运行命令 现在通过指定 hosts.txt 文件以及包含要在多个远程服务器上运行的多个命令的脚本来运行以下 pssh
3、不同阶段任务所需资源明显不同的批处理作业 二、工作原理 如Flink体系结构中所述，TaskManager中的任务执行资源分为多个slot。...slot是Flink运行时中资源调度和资源需求的基本单元。 通过细粒度资源管理，slot请求包含用户可以指定的特定资源配置文件。...对于许多作业，使用粗粒度资源管理并简单地将所有任务放在一个slot共享组中在资源利用率方面已经足够好了。 对于所有任务都具有相同并行性的许多流作业，每个slot将包含整个管道。...四、资源分配策略 在本节中，我们将讨论Flink运行时中的slot分区机制和资源分配策略，包括Flink运行时如何选择TaskManager来切割slot，以及如何在本机Kubernetes和Thread...它获取的实际资源可能在不同的作业执行或故障切换中不一致。 slot分配结果可能不是最优的。由于时隙需求包含多个维度的资源，因此时隙分配实际上是一个多维包装问题，是NP-hard问题。
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