最开始的处理器比较简单,8086处理器是评估当前的指令指针(CS:IP)指向的指令,然后再执行解码、执行、退出,并移动指令指针到下一个位置,每一个新的芯片都做了改进,大多数的芯片增加了新的功能,一些增加了新的寄存器,基于本篇文章的目的,我主要关注在对指令集运行方面有很大影响的变化,其它的例如新增了虚拟内存空间或者平行处理器等也非常值得一说和有用,但是这篇文章不会讨论。
通过前面几篇文章,我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor,它们各显神通解决了很多实际问题(分布式计算技术MapReduce 详细解读,分布式计算技术之流计算Stream,打通实时数据处理)。
今天和实验室同学去听了周斌老师讲的《GPU并行计算和CUDA程序开发及优化》(课程主页:http://acsa.ustc.edu.cn/HPC2015/nvidia/),觉得老师讲得非常清晰,举了很多恰当的例子,将复杂的计算机中的情景和术语准确地描述成了简单的生活中的场景,使学生很容易就理解了。而我在今天的课程中也学到了很多东西,我想趁热打铁记下来,以后看起来更方便点。
前段meldown漏洞事件的影响,那段时间也正好在读Paul的论文关于内存屏障的知识,其中有诸多细节想不通,便陷入无尽的煎熬和冥想中,看了《计算机系统结构》、《深入理解计算机系统》、《大话处理器》等经典书籍,也在google上搜了一大堆资料,前前后后、断断续续地折腾了一个多月,终于想通了,现在把自己的思想心得记录下来,希望对有这方面困惑的朋友有些帮助。
scrapy=scrap+python,是python自动化爬虫框架,相当于一个模板。当启动了一个scrapy工程后,会自动生成若干相互关联的文件,用户仅需根据特定需求更改文件中的具体内容即可。
最初开始,指令一条一条顺序执行,后来当工艺进步了,CPU中的元件越来越多,而在原来的顺序执行的过程中,只有一条指令的某一个阶段在执行,如取指,取数据等等,其他元件都处于等待的状态,于是为了提高CPU吞吐量,以及指令并行的效率,于是PipeLine应运而生
那么什么是Scrapy框架呢?或者说这个框架有什么用呢?首先,大致字面意思是一个类似于框架的东西,一个大致的架子,我们只需要简单的添加一些东西即可。专业一点来说,它就是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件集合,爬虫框架是一个半成品,能够帮助用户实现专业的网络爬虫。
程序提前申请一块大内存由自己的内存池管理,并分成小块使用。程序使用完小块内存之后将内存归还到内存池中(并没有真正的从系统释放),当程序再次请求内存时,内存池将池中的可用内存块分给程序使用。
Nuts-ml 是一个新的 Python 数据预处理库,专门针对视觉领域的 GPU 深度学习应用。 它以独立、可复用的单元模块的形式,提供主流数据预处理函数。前者便是“nuts-ml” 里的 “nuts”,开发者可自由将其排列组合,创建高效、可读性强、方便修改的数据流。 对于机器学习项目,数据预处理都是基础。相比实际的机器学习,开发者花在数据预处理上的时间往往还要更多。有的数据预处理任务只针对特定问题,但大多数,比如把数据分割为训练和测试组、给样本分层和创建 mini-batch 都是通用的。下面的
Kubesphere 3.3.0 集成了 ArgoCD,但与笔者目前使用的 K8S 版本不兼容。再者,目前 Kubesphere 中持续集成和流水线打通还是不太友好,也缺少文档说明(可能是笔者没有找到)。
Datainsight 是基于kubeflow二次开发的项目。是一个专用于k8s上具备可移植性与可扩展性的机器学习工具包。目标:
Jenkins X是基于Kubernetes的持续集成、持续部署平台,是基于Kubernetes的现代云原生应用的CI/CD解决方案。Jenkins X内置了很多最佳实践和开源工具,您可以不用安装Jenkins就能使用Jenkins X,Jenkins流水线作为安装的一部分。Jenkins X并不是要取代Jenkins,而是以更好的开源工具为基础来构建它。Jenkins X提供了以下特性来帮助我们实现持续交付。
1. P4 CPU 结构 奔4处理器是Intel的经典之作,它是采用乱序执行内核的超标量处理器。P4采用的微架构称为 Net Burst,基本结构如下: 奔4处理器微架构被分成了4大部分: (1)存
最近,群里有小伙伴在倒腾一个叫 Drone 的项目,说它比 Jenkins 更轻量级。
Kubernetes自动弹性伸缩可以根据业务流量,自动增加或减少服务。这一功能在实际的业务场景中十分重要。在本文中,我们将了解Kubernetes如何针对应用产生的自定义指标实现自动伸缩。
这个库是我安装完python环境后第一个安装的库,装上这个库再开始写代码才有底气,作者 Kenneth Reitz 是公认python领域代码写的最好的两个人之一,多才多艺,年轻有为。关于此人的各种趣事和牛逼之处可以点击阅读原文。
网络爬虫框架scrapy (配置型爬虫) 什么是爬虫框架? 爬虫框架是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件集合 爬虫框架是个半成品,帮助用户实现专业网络爬虫 scrapy框架结构(“5+2”结构) image.png spider: 解析downloader返回的响应(Response) 产生爬取项(scraped item) 产生额外的爬去请求(Request) 需要用户编写配置代码 engine(引擎): 控制所有模块之间的数据流 根据条件触发事件 不需要用户修改 scheduler(调度器): 对
Towhee 是一个开源的 embedding 框架,包含丰富的数据处理算法与神经网络模型。通过 Towhee,能够轻松地处理非结构化数据(如图片、视频、音频、长文本等),完成原始数据到向量的转换。
流水线设计的思想来源是高流量,也就是说时间延迟固定的情况下尽可能的产生高的流量,使得整体的信号传输速率得到提升。
在实践中,很多团队对于DevOps 流水线没有很透彻的理解,要不就创建一大堆流水线,要不就一个流水线通吃。实际上,流水线的设计和写代码一样,需要基于“业务场景”进行一定的设计编排,特别是很多通过“开源工具”搭建的流水线,更需要如此(商业的一体化平台大部分已经把设计思想融入自己产品里了)。
最近阅读了一些关于CPU的资料,自感收获颇丰。本文算是读后感,整理出来和大家分享。 CPU Pipeline 严格讲我不是CS专业,不清楚CS本科是否需要学习CPU架构。或者说,在这个软件高度集成的时
来说说今天很多同学在做流水线的时候遇到的一些问题,我把问题整理下来分享给更多的人。能少踩坑就少踩一点点。
赛灵思专栏 作者:前赛灵思机器视觉市场战略总监Aaron Behman 在这篇文章中,前赛灵思机器视觉市场战略总监Aaron Behman 针对嵌入式视觉方面的问题进行了介绍,并解读了赛灵思 All Programmable Zynq® SoC 的独特解决方案。希望能为读者了解该领域的问题有所帮助。 一、嵌入式视觉四大普遍趋势 嵌入式视觉可划分为两个高级类别;感知环境和采取行动。视觉导向的机器人和无人机属于后面的采取行动类。 在民用领域,目前无人机是商业、医疗、农业、广播和执法应用中最热门的话题之一。对许多
流水线(Pipeline)是把一个重复的过程分解为若干个子过程,使每个子过程与其他子过程并行进行的技术。本文主要介绍了诞生于云原生时代的流水线框架 Argo。
“万物皆可 Embedding”这句话似乎每个做算法模型小伙伴都听过了。“万物”具体是指什么呢?Embedding 又是如何实现的呢?本文介绍了一款像积木般易于组合、开箱即用的 Embedding 流水线。
流水线(Pipeline)是把一个重复的过程分解为若干个子过程,使每个子过程与其他子过程并行进行的技术。 本文主要介绍了诞生于云原生时代的流水线框架 Tekton。
这本书讲的是如何用verilog,以riscv为指令集,设计一款CPU。也就是书中说的蜂鸟E200。之前没有看过类似的书,对CPU的工作流程也不熟悉。这本书以verilog为载体,介绍了CPU的基本原理,对于第一次接触CPU内部眼里的菜鸟来说,简直不要太神奇。而且本书开源代码,只要有一块fpga,你也能够自己做出一块CPU来。
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目,其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流,内容原创为吴恩达博士,学习小组成员只对文献内容进行翻译,对于翻译有误的部分,欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高,共同进步!
假设您的系统是使用复杂的机器学习流水线构建的, 并且您希望提高系统的性能。你应该在哪些方面努力改进?通过将错误归因于流水线的特定组件, 您可以决定如何排定工作的优先级。
当然也可以不用docker,直接在本机安装Jenkins。但对于操练DevOps技能来说,Docker是一个必修项目。所以本操练使用docker来搭建操练环境
甄建勇,高级架构师(某国际大厂),十年以上半导体从业经验。主要研究领域:CPU/GPU/NPU架构与微架构设计。感兴趣领域:经济学、心理学、哲学。
arXiv:https://arxiv.org/pdf/2112.04491.pdf
渲染简单的理解可能可以是这样:就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像,生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景(如图1):
Jenkins是一个DevOps工具,可以用来自动构建、测试和交付软件代码。如果你是Jenkins的新手,本教程将帮助你理解如何使用以下方法之一创建Jenkins流水线(Pipeline):
假设要构建一个系统来检查在线评论,识别正面和负面观点的问题被称为“情感分类”。为了构建该系统,可以构建两个组件的“流水线”:
在Scrapy的框架中,其实可以有好多pipline。大家在编写pipline的时候有没有这样的一个疑问,为什么pipline函数最后要有一个语句是
Tekton 是一款强大且灵活的开源框架,它被用来创建 CI/CD 系统,允许开发者们在云提供商本地系统上构建、测试以及部署。
作者 | Edouard Gomez-Vaëz 译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 学习软件匠艺让我重新思考如何编写代码。作为一位经验丰富的软件团队管理者,我尝试按照相同的方式来重新评估我的管理实践:测试驱动管理和结对管理将会是什么样子呢?在本文中,我分享了将软件匠艺工具和思想转移到管理领域的见解。 软件工匠的理想管理者 我经常听到开发人员抱怨说,他们的主管正在让他们背离敏捷和质量实践,但是他们却没有对其必要性提出质疑。所以,我长久以来一直想知道一个理想的管理者应该是什么样子的。为此,我询问了
在上一篇文章中,我们介绍了Jenkins 2.x实现流水线的两种语法,以及在实际工作中该如何选择脚本式语法或声明式语法。原文可查阅:「持续集成实践系列」Jenkins 2.x 搭建CI需要掌握的硬核要点(一)
机器学习(二十四)——从图像处理谈机器学习项目流程 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 这里简单讨论图像处理的机器学习过程,主要讨论的是机器学习的项目流程。采用的业务示例是OCR(photo optical character recognition,照片光学字符识别),通过一张照片,识别出上面所有带字符的内容。 二、机器学习流水线 对于一个业务项目,通常机器学习是其中一部分的内容,对于整个项目而言,相当于一个流水线(pipeline)。 对于OCR,主要流水线为:1-获取照片->2-字符串
本人一直在从事企业内DevOps落地实践的工作,走了不少弯路,也努力在想办法解决面临的问题,期间也经历过不少人和事情,最近突然有想法把经历过的,不管好的不好的都记录下来,分享给和我一样的一线实践者。 我会通过一个个典型故事或场景来叙述,不谈理论,不谈技术, 只谈遇到的人和事,我和我的团队伙伴怎么解决实践中遇到的问题。
本文以 Pig 为例,介绍如何使用 KubeSphere 在 Kubernetes 上发布一个基于 Spring Cloud 微服务的 CI/CD 项目。
Jenkin的多分支流水线,允许Jenkinsfile与需要 Jenkins 构建的应用程序代码放在一起,然后 Jenkins 从源代码管理系统中检出 Jenkinsfile 文件作为流水线项目构建过程的一部分并接着执行你的流水线。
---- 研发过程中,如何直观且准确地获悉代码提交后的质量状态? 引入持续集成,可以自动化的对代码进行代码检查、单元测试、编译构建、甚至部署与发布,大幅提升开发人员的效率。 腾讯云 CODING 推出 CI 3.0 ——云原生构建,是一款基于代码仓库的构建工具,采用全新的设计理念。可用于持续集成、持续部署、持续交付、远程开发。面向云原生,提供功能、性能、配额三重升级,旨在为 DevOps 践行者带来更简单、更流畅、更高效的构建体验。 优势亮点 简单——Pipeline as Code 通过仓库根
FPGA图像处理方面通常用于图像的预处理、如CCD和COMS相机中,以及ISP的研究开发;请问这一方向以后的前景如何?
https://www.cnblogs.com/feffery/p/12179647.html
本人一直在从事企业内DevOps落地实践的工作,走了不少弯路,也努力在想办法解决面临的问题,期间也经历过不少人和事情,最近突然有想法把经历过的,不管好的不好的都记录下来,分享给和我一样的一线实践者。我会通过一个个典型故事或场景来叙述,不谈理论,不谈技术, 只谈遇到的人和事,我和我的团队伙伴怎么解决实践中遇到的问题。
虽然放弃了通篇学习一整门语言,但是为了在声明式流水线中使用简单的逻辑操作还是需要学习一点Groovy的基础内容。
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