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来源:AI公园 深度学习爱好者本文约2500字,建议阅读5分钟作者参加了39个Kaggle比赛,总结了非常多的技巧和经验。 想象一下,如果你能得到所有的tips和tricks,你需要去参加一个Kaggle比赛。我已经超过39个Kaggle比赛,包括: Data Science Bowl 2017 – $1,000,000 Intel & MobileODT Cervical Cancer Screening – $100,000 2018 Data Science Bowl – $100,000 Air
https://github.com/apache/atlas (github 拉取对应分支代码)
Apache Atlas使用各种系统并与之交互,为数据管理员提供元数据管理和数据血缘信息。通过适当地选择和配置这些依赖关系,可以使用Atlas实现高度的服务可用性。本文档介绍了Atlas中的高可用性支持状态,包括其功能和当前限制,以及实现此高级别可用性所需的配置。
2016年2月23日,谷歌在YouTube公布了旗下波士顿动力(Boston Dynamics)研发的新一代人性机器人:ATLAS。ATLAS的出现引起了业内的广泛关注,之所以会引来热议,是因为ATLAS解决了长久以来机器人的一个大难题:运动稳定性。 去年年初,为了参加2015年六月初的DAPPA机器人挑战赛,Atlas已经完成了自己的一次进化,其全身的百分之七十五都被重新设计了,只有小腿和脚沿用了上一版的设计。新的设计使得它变得更加强壮、快速、安静,并且得益于其身后的电池大背包,它已经脱离了电缆的束缚
在atlas-application.properties配置文件中,可以设置不同权限的开关。
1.1 执行SQL 1.2 手写的数据地图 1.3 atlas血缘分析 1.4 打标签 1.4.1 CLASSIFICATION分类 1.4.2 GLOSSARY词汇表 1.5 字段搜索 1.5.1查看表字段 1.5.2 追踪字段关系
问题导读 1.Atlas中实体具体指什么? 2.如何为Flink创建Atlas实体类型定义? 3.如何验证元数据收集? 在Cloudera Streaming Analytics中,可以将Flink与Apache Atlas一起使用,以跟踪Flink作业的输入和输出数据。 Atlas是沿袭和元数据管理解决方案,在Cloudera Data Platform上受支持。这意味着可以查找,组织和管理有关Flink应用程序以及它们如何相互关联的数据的不同资产。这实现了一系列数据管理和法规遵从性用例。 有关Atlas的更多信息,请参阅Cloudera Runtime文档。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中,表示Flink应用程序,Kafka主题,HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义,以增强元数据收集。 为Flink创建Atlas实体类型定义 在提交Flink作业以收集其元数据之前,需要为Flink创建Atlas实体类型定义。在命令行中,需要连接到Atlas服务器并添加预定义的类型定义。还需要在Cloudera Manager中为Flink启用Atlas。 验证元数据收集 启用Atlas元数据收集后,群集上新提交的Flink作业也将其元数据提交给Atlas。可以通过请求有关Atlas挂钩的信息来在命令行中使用消息验证元数据收集。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中,表示Flink应用程序,Kafka主题,HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义,以增强元数据收集。 在向Atlas提交更新时,Flink应用程序会描述自身以及用作源和接收器的实体。Atlas创建并更新相应的实体,并从收集到的和已经可用的实体创建沿袭。在内部,Flink客户端和Atlas服务器之间的通信是使用Kafka主题实现的。该解决方案被Atlas社区称为Flink挂钩。
随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具,Atlas在其中扮演着重要的位置。但是其官方文档不是很丰富,也不够详细。所以整理了这份文档供大家学习使用。
美国当地时间10月11日,由马克·雷伯特(Marc Raibert)领导的波士顿动力公司(Boston Dynamics)发布了一条最新视频。视频里,双足人形机器人Atlas首先在小跑过程中跨越一根放在地上的横木,紧接着,Atlas 如“跑酷”般以左右腿交替的方式连跳上三级台阶。这些台阶分别高40厘米。
Cloudera从CM6.3版本开始,引入了Red Hat IdM来做整个集群的认证,Red Hat IdM对应的软件为FreeIPA,在本文中描述如何使用FreeIPA来做CDP-DC集群的认证。关于FreeIPA服务器搭建参考<使用FreeIPA对Linux用户权限统一管理>。之前的文章包括<使用FreeIPA为CDP DC7.1集群部署安全>,<CDP-DC中为CM集成FreeIPA提供的LDAP认证>,<在CDP-DC中Ranger集成FreeIPA的LDAP用户>,<CDP-DC中Hue集成FreeIPA的LDAP认证>,<CDP-DC中Impala集成FreeIPA的LDAP认证>。
在完成Atlas编译以后,就可以进行Atlas的安装了。Atlas的安装主要是安装Atlas的Server端,也就Atlas的管理页面,并确保Atlas与Kafka Hbase Solr等组件的集成。
机器之心报道 机器之心编辑部 Atlas灵活得像个人一样。 近日,一段波士顿动力机器人 Atlas 在「施工现场」搬运物体的视频火了。 视频中,高架上的工人师傅说自己忘了带工具箱。Atlas 听到后先是环顾四周,发现台阶和高架之间还有一段距离,于是它找到一块木板: 然后 Atlas 把木板搭在台阶和高架之间,形成一个「小桥」,这样就为它跑到工人附近搭好了一条通路: 然后 Atlas 跑过去拿上工具箱: 再上台阶,从搭好的通路跑到高架的第二层: 然后它奋力一跃,把工具箱扔上了高架第三层,工人师傅就
这周真的是忙出天际,趁这会儿下班,赶紧补补文档,之前有说要整整血缘这块儿,源码都看好了,但没有展示的地方。
将编译好的Atlas安装包移动到/software下进入“/software/apache-atlas-sources-2.1.0/distro/target/apache-atlas-2.1.0-bin”路径下,将“apache-atlas-2.1.0”移动到“/software”下
Atlas 是一个可伸缩且功能丰富、开源的元数据管理系统,深度对接了 Hadoop 大数据组件。
Atlas是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上,修改了大量bug,添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用,很多MySQL业务已经接入了Atlas平台,每天承载的读写请求数达几十亿条。
官网参考 Apache Atlas 环境 Windows 7 apache-atlas 2.1.0 HBase 2.0.2(apache-atlas内置) Solr 7.5.0(apache-atl
Atlas可以针对多个不同的数据源,统一采用kafka作为中间消息传递队列,使元数据源与服务端采用异步方式进行沟通,减少元数据采集对正常业务效率的影响,但是目前的Atlas版本监控Hive中数据操作比较完善,但是监控Sqoo(目前只支持hive import)、Spark等支持不好。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。笔者在1月4号将在CSDN学院开设一门公开课《 算法与游戏实战》,在这里先把课程内容透露一部分给读者。首先讲述二叉树算法,二叉树在IT领域应用是非常广泛的,它不仅在游戏开发中,在当前比较火的人工智能上也得到了广泛的应用。作为使用者,首先要清楚二叉树的特性:它是n(n≥0)个结点的有限集;它的孩子节点做多是2个;它的遍历有先序,中序,后序;它的存储结构分为线性和链式存储等等;还有一种是最优二叉树也称为哈夫曼树,下面开始案例的分享。 在游戏开发中美术会制作很多图片,这些图片一方面是用于UI界面,另一方面是用于模型的材质。大部分网络游戏使用的图片数量是非常多的,图片要展示出来,它首先要加载到内存中,内存大小是有限制的,它除了加载图片还需要加载数据或者是模型。当跟随玩家的摄像机在场景中移动时,场景会根据摄像机的移动一一展现出来,这就需要不断的把不同的场景加入到内存中,这无疑会增加内存的吞吐负担,如果我们把图片归类把它们做成一张大的图片,这样一旦加入到内存中,就不用频繁的加载了,提高了效率。 现在大家都使用Unity开发或者使用虚幻开发,它自己实现了一个打成图集的功能,或者使用TexturePack工具也可以将其打包成图集。虽然我们看不到它们的代码实现,但是我们自己可以使用二叉树将其打包成图集,给读者展示利用二叉树实现的UI打成图集的效果图:
---- 新智元报道 编辑:好困 【新智元导读】这个模型只用了64个例子,就在自然问题上达到了42%的准确率,并且超过了5400亿参数的PaLM。 最近,Meta推出了一个全新的检索增强的语言模型——Atlas。 和那些动辄上千亿参数的前辈们不同,Atlas只有110亿的参数。 不过值得注意的是,Atlas虽然只有PaLM的1/50,但它只用了64个例子就在NaturalQuestions达到了42%以上的准确率,比PaLM这个5400亿参数的模型还高出了3%。 论文链接:https://arx
外媒们用了夸张的词汇来形容,例如:“此前无法想象的壮举”、“让人忘记了呼吸”……总之就是各种夸上天。
本文是两部分教程的第一部分,演示如何将 Atlas Operator 与 Atlas Cloud 和 ArgoCD 相结合,在 Kubernetes 中创建一个现代的、优雅的 GitOps 工作流程,以原生方式管理数据库迁移。
机器之心报道 编辑:蛋酱 台上一分钟,台下十年功。 波士顿动力的机器人 Atlas,又斩获了新技能,这次是跑酷。 跑酷现场就设在波士顿动力总部二楼,挑战包括一系列倾斜的胶合板,还有木箱垒成的阶梯以及平衡木。 3、2、1,出发! 从这一段看来,表现堪称完美,Atlas 如履平地: Atlas 团队负责人 Scott Kuindersma 表示:「跑酷对我们的团队来说是一项有用的活动,因为它突出了我们认为重要的几个挑战。」 如何构建能够扩展运动行为的高功率密度移动机器人? 如何设计可以创
mysql-proxy是官方提供的mysql中间件产品可以实现负载平衡,读写分离,等,但其不支持大数据量的分库分表且性能较差。下面介绍几款能代替其的mysql开源中间件产品:Atlas,tddl,Mycat。 mysql中间件研究原文:Mysql中间件研究(Atlas,cobar,TDDL)
Atlas 部署之后就可以导入 Hive 元数据,这部分工作由 Atlas 组件 Hook 来完成。初次导入 Hive 元数据需要通过执行 shell 脚本来完成,然后,Atlas 就可以自动同步增量元数据信息了。下面我介绍一下如何完成这些工作。
基于以上框架,使用HDP或CDP的Atlas采集CDH6的元数据和血缘,理论上只需要将相应的Atlas Hook正确部署到CDH6对应的服务上即可。本文以采集Hive元数据和血缘为例,描述如何部署Atlas Hive Hook到CDH6上。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一只手就能翻过“栏杆”: 连踩数个斜坡,稳稳当当: 还有熟悉的双“人”后空翻: 没错,波士顿动力机器人Atlas又来炫技了,这次带来了新活:跑酷! 网友调侃,下一次挑战就是「美国极限体能王」了。 别说,还真有那么一点像: 这样的跑酷机器人,究竟是怎么炼成的呢? “背后NG无数次” 据波士顿动力表示,这套跑酷动作并非只是包装和“预设”。 也就是说,从切换动作到协调四肢,Atlas都需要依靠视觉算法来调整行为,来适应这一套跑酷环境。 这里面
前篇: 《假如让你来设计数据库中间件》 《数据库中间件TDDL调研笔记》 《数据库中间件cobar调研笔记》 《数据库中间件mysql-proxy调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记,拿出来和大家分享,轻拍。 一、Atlas是什么 奇虎360的一个mysql数据库中间层项目 在mysql官方推出的mysql-proxy0.8.2的基础上改的 基于服务端的中间件 画外音:数据库中间件有基于服务端的,也有基于客户端的,TDDL属于后者;而cobar和Atlas是一个中间层服务,属于前者。 二
Atlas源代码用C语言编写,它对于Web Server相当于是DB,相对于DB相当于是Client,如果把Atlas的逻辑放到Web Server程序里去处理,这样会大大增加Web Server程序的复杂度,同时Web Server和DB之间的耦合度也相当高,因为只要DB增加/减少服务,Web Server就有可能要发生代码改变,若代码不改变,就得通过中间关系表与心跳机制来维护Server之间的关系,这样会带来性能的损耗,而Atlas是架设在Web Server与DB之间的一个中间件,Web Server与DB之间的耦合关系放到了Atlas来处理,既做到了灵活也保留了性能,这也是Atlas存在的价值。
人脑代表了一个复杂的计算系统,它的功能和结构可以通过各种聚焦于脑组织和活动的独立属性的神经成像技术来测量。我们捕获组织的白质纤维扩散加权成像获得使用概率扩散束造影术。通过将纤维束造影的结果分割成更大的解剖单元,就有可能推断出系统这些部分之间的结构关系。该管道产生了一个结构连接矩阵,其中包含了所有区域之间连接强度的估计。然而,原始数据处理是复杂的,计算密集,并需要专家的质量控制,这可能会让在该领域经验较少的研究人员感到沮丧。因此,我们以一种便于建模和分析的形式提供了大脑结构连接矩阵,从而被广泛的科学家社区使用。该数据集包含大脑结构连接矩阵,以及潜在的原始扩散和结构数据,以及88名健康受试者的基本人口学数据。
对多字符集的支持是我们对原版MySQL-Proxy的第一项改进,符合国情是必须的。并且支持客户端在连接时指定默认字符集。
Apache Atlas为Hadoop提供了数据治理功能。Apache Atlas用作公共元数据存储,旨在在Hadoop堆栈内外交换元数据。Atlas与Apache Ranger的紧密集成使您能够在Hadoop堆栈的所有组件之间一致地定义、管理和治理安全性和合规性策略。Atlas向Data Steward Studio提供元数据和血缘、以支持跨企业数据整理数据。
---- 新智元报道 编辑:昕朋 【新智元导读】如何让一个机器人尴尬?波士顿动力发布Atlas失误集锦,全网围观机器人翻车的各种样子! 上周,波士顿动力公司分享了一段仿人机器人Atlas变身「工地打工机器人」的视频。 视频中的Atlas活动自如。抬抬木板、搬搬砖什么的,都不在话下,还能愉快地转个圈。 轻松跳上台阶后,Atlas转身起跳,顺利把一袋工具包稳稳地扔给脚手架上的建筑工人。 收工下班,Atlas又高兴地来了个原地360°后空翻。更神奇的是,在站稳后,它还会握拳给自己鼓励。 所谓「台上
Atlas是Qihoo360开发的一个中间件,位于Client和MySQL Server中间层,可以作为读写分离,分库分表中间件。
机器之心报道 机器之心编辑部 Yann LeCun 表示:Atlas 是一个不太大的语言模型,具有 110 亿参数,在问答和事实核查方面击败了「大家伙」。 我们可以将大型语言模型(LLMs)理解为小样本学习者,其能够通过很少的例子就能学习新任务,甚至仅通过简单的说明就能学习,其中对模型参数量和训练数据的大小进行扩展是模型拥有泛化能力的关键。LLMs 的这种提升归功于更强大算力和存储能力。直观上,推理能力的提高会带来更好的泛化,从而减少样本的学习,然而目前还不清楚有效的小样本学习在多大程度上需要大量的模型参数
元数据(Metadata),通常的定义为"描述数据的数据"。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用,记录了数据从产生到消费的全过程。元数据管理是数据治理的核心。
4 月 16 日,波士顿动力在 YouTube 上发布了一段最新机器人视频,如同往常一样迅速成为热门,但这次的主题和以往有所不同。
关于读写分离的项目,我在前面的文章中已经给大家分享过。但是在那个项目中,存在很多可扩展性问题。比如,我以前业务量小,我分了两个表,我现在想分 3 个表,是不是就要改动代码了?再比如,分布式事务是否支持等问题都会随着业务的发展给暴露出来。所以,我们就需要重新迭代出符合业务高速发展的新的读写分离分布式架构。
基于以上框架,使用CDP的Atlas采集CDH5的元数据和血缘,理论上只需要将相应的Atlas Hook正确部署到CDH5对应的服务上即可。本文以采集Hive元数据和血缘为例,描述如何部署Atlas Hive Hook到CDH5上。
Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务,使企业能够有效,高效地满足Hadoop中的合规性要求,并允许与整个企业数据生态系统集成。
摘抄一段官网上的介绍,Atlas 是一个可伸缩且功能丰富的数据管理系统,深度集成了 Hadoop 大数据组件。简单理解就是一个跟 Hadoop 关系紧密的,可以用来做元数据管理的一个系统。
前提得配置好主从参考:http://www.cnblogs.com/super-d2/p/4802990.html
年MongoDB试图扩大其用户群,包括传统的数据库专业人员,但现在公司转变方向,为其NoSQL Atlas数据库服务(DBaaS)添加功能,将其打造成更完整的数据平台,以支持开发者构建生成式人工智能应用程序。
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