2019-01-09 10:39 不穿秋裤的南方人
1、首先我们需要 了解GPU、CUDA、cuDNN的关系 ： 参考博客： https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77340765 CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的 并行计算 框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行， 而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。 cuDNN是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cuDNN...
继续阅读 »2019-01-03 20:23 Amber_ZHP
投稿信 (Cover letter) Dear Editor, We would like to submit an original article entitled Research of E-commerce Resource Allocation Method Based on Clustering for consideration for publication in Journal of the ACM. Following are two Innovations in this arti...
继续阅读 »2019-01-03 10:25 不穿秋裤的南方人
常用指令： pwd ----打印当前在哪个目录(绝对路径) ls ----列出当前路径下的文件和目录 mkdir 目录名 ----新建目录 cd 目录名 ----进入到指定目录 绝对路径：是以根目录(""/"")为起点的完整路径，以你所要的目录为终点 相对路径：是以你当前的目录(""."")为起点的路径，以你所要的目录为终点 vim编辑器： vim 文件名 ----打开或新建文本 在vim中点击i进入插入模式 可往文本里写内容 ESC :q ----退出vim ESC :wq ----保存更改退出vi...
继续阅读 »2019-01-01 22:31 VincentWei
15年毕业伊始到16年，大数据还是如火如荼，Hadoop生态圈百花齐放，基于HDFS的分布式文件系统之上，以批处理见长的MapReduce和兼顾流处理（微批处理）和批处理的内存计算Spark等引擎引擎为支撑，构建大数据应用成常态。在采集端，flume，logstash，Fluentd主要对日志数据进行监控采集，衍生出ELK的各种架构形态，还有传统的kettle，DI工具，虽说效率极差，但是基于作业项和转换项的可插拔式设计，在关系型数据库中曾经占领一席之地，sqoop1/2全量或增量HIVE，HDFS和No...
继续阅读 »2018-12-29 17:02 NightSnow
刚刚入职公司，结果来了个难题 由于某些特殊原因的情况下， 微服务之间会有耦合交叉；正常情况下只需要跨服务调用即可解决问题，但是当单独服务的数据量达到一定数量级的时候加上跨服务之间的业务场景像极了单个DB下的Join联查的时候，问题也就产生了，怎么实现跨服务间模拟Join联查或者快速实现跨服务的查询。 刚一听到这个东西，我本能的想到各种大数据相关框架的花式姿势组合啊， 数据仓储搞起来啊！ 结果领导说，数据部门专门干这个，ETL + OLAP 这种不考虑，不考虑数据写入，只考虑读取。。。。 What mmp ...
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