clusters专题

MapReduce Simplified Data Processing on Large Clusters 论文笔记

2003年USENIX，出自谷歌，开启分布式大数据时代的三篇论文之一，作者是 Jeffrey 和 Sanjay，两位谷歌巨头。 Abstract MapReduce 是一种变成模型，用于处理和生成大规模数据。用户指定 map 函数处理每一个 key/value 对来产生中间结果的 key/value 对；reduce 函数合并每一个相同中间 key 的 value。这种编程风格能自动获得并

YOLC: You Only Look Clusters for Tiny Object Detection in Aerial Images

摘要由于以下因素，从航拍图像中检测物体面临着重大挑战：1）航拍图像通常具有非常大的尺寸，通常有数百万甚至数亿像素，而计算资源有限。2）物体尺寸较小导致有效信息不足，无法进行有效检测。3）物体分布不均匀导致计算资源浪费。为了解决这些问题，我们提出YOLC（You Only Look Clusters），一种基于无锚点目标检测器CenterNet的高效且有效的框架。为了克服大规模图像和非均匀物体分

【PAT】1107. Social Clusters (30)【树的层次遍历】

题目描述 When register on a social network, you are always asked to specify your hobbies in order to find some potential friends with the same hobbies. A social cluster is a set of people who have some o

【论文阅读】Energy Efficient Real-time Task Scheduling on CPU-GPU Hybrid Clusters

Energy Efficient Real-time Task Scheduling on CPU-GPU Hybrid Clusters 出处：2017IEEE Xplore 基于CPU-GPU混合集群的高效实时任务调度主要工作：通过动态电压和频率缩放研究了新兴CPU-GPU混合集群的节能问题。首次分析GPU特定的DVFS模型。设计了一种新的调度算法：1)利用GPU DVFS来节

【课程论文阅读】MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters

文章目录 paper 中文翻译 MapReduce 论文阅读—不错的博客该博主其他文章： 6.824 分布式系统课程学习总结

【课程论文阅读】MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters

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sklearn机器学习之Kmeans根据轮廓系数选择参数n_clusters

1.导入相应包 from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.metrics import silhouette_samples, silhouette_scorefrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import cmimport numpy as npfrom skle

pycharm-ConvergenceWarning: Number of distinct clusters (19) found smaller than n_clusters (20).

ConvergenceWarning: Number of distinct clusters (19) found smaller than n_clusters (20). pycharm利用Kmeans做文本聚类，选择最优k值时，飘红可以发现，从20开始就飘红了，追溯代码，可能是聚类中心点个数设置太大了，n_features达到20时error已经等于0，后面的也就无需设置太多

对于MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 的理解

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters这个论文原版的没看，找了几个网上流传的翻译稿，认真看了一遍。因为内容主要为大数据方面，目前自己还没直接接触到这方面的内容，先记录一下收获，不然用到的时候都忘光了（见笑了。。）先记录一下翻译比较好的文章，我自己看着逻辑上没啥大毛病的翻译稿（个人水平有限，别吐槽，见谅。。。）：第一个是

PAT甲级1107 Social Clusters (30 分)：[C++题解]并查集，爱好、人数

文章目录题目分析题目链接题目分析来源：acwing 分析: 凭爱好，分人群。注意点：爱好可传递。什么意思？意思是A和B的有共同爱好1， B和C有共同爱好2，那么认为A和C也是同一群人。按照爱好将人分成几组。使用vector<int> hobby[N];二维数组：<爱好，人> ac代码 #include<bits/stdc++.h>using names

1107. Social Clusters (30)[并查集]

1. 原题： https://www.patest.cn/contests/pat-a-practise/1107 2. 思路：题意：根据共同的兴趣找出共有几个圈子。思路：并查集问题。根据题意，很容易知道是关于集合的问题。对于集合问题，并查集是最简单的。当然可以用bfs，但是没有并查集算法简捷。并查集其实就两个函数，一个合并，一个查找根。两个数组s和hobby

1107. Social Clusters 解析

兴趣圈，并查集的问题。把爱好用并查集来处理，处理完了，再将人按爱好进行分类。统计。 #include <iostream>#include <vector>#include <set>#include <algorithm>#include <cstring>#define MAX 1010using namespace std;int hobbie[MAX];set <

DL2: A Deep Learning-Driven Scheduler for Deep Learning Clusters（论文笔记）

文章目录问题概述深度学习集群DL2调度器学习策略神经网络状态State动作ActionNN架构离线监督学习在线强化学习奖励RewardPolicy Gradient-Based LearningActor-CriticJob-Aware Exporation经历重放弹性缩放加入PS加入worker 问题在一个共享深度学习集群中，会有许多训练任务同时执行。此时，为了更

PAT_A 1107. Social Clusters (30)

1107. Social Clusters (30) When register on a social network, you are always asked to specify your hobbies in order to find some potential friends with the same hobbies. A “social cluster” is a set o

Largest Redis Clusters Ever

前言： Tape is Dead，Disk is Tape，Flash is Disk，RAM Locality is King. — Jim Gray Redis不是比较成熟的Memcache或者MySQL的替代品，是对于大型互联网类应用在架构上很好的补充。现在有越来越多的应用也在纷纷基于Redis做架构的改造。可以简单公布一下Redis平台实际情况 2200+亿 command