high专题

Kafka【十一】数据一致性与高水位（HW ：High Watermark）机制

【1】数据一致性 Kafka的设计目标是：高吞吐、高并发、高性能。为了做到以上三点，它必须设计成分布式的，多台机器可以同时提供读写，并且需要为数据的存储做冗余备份。图中的主题有3个分区，每个分区有3个副本，这样数据可以冗余存储，提高了数据的可用性。并且3个副本有两种角色，Leader和Follower，Follower副本会同步Leader副本的数据。一旦Leader副本挂了，Follo

K8s高可用集群部署----超详细(Detailed Deployment of k8s High Availability Cluster)

💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:Linux运维老纪的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航剑指大厂系列:全面总结运维核心技术:系统基础、数据库、网路技术、系统安全、自动化运维、容器技术、监控工具、脚本编程、云服务等。常用运维工具系列:

VideoCrafter1:Open Diffusion models for high-quality video generation

https://zhuanlan.zhihu.com/p/677918122https://zhuanlan.zhihu.com/p/677918122 视频生成无论是文生视频，还是图生视频，图生视频这块普遍的操作还是将图片作为一个模态crossattention进unet进行去噪，这一步是需要训练的，svd除此之外，还将图片和noise做拼接，这一步，很多文生视频的方式通过通过这一步来扩展其成

DAC: High-Fidelity Audio Compression with Improved RVQGAN

Rithesh KumarDescript, Inc.2023NIPS code 文章目录 abstratmethod abstrat 44.1k音频编码为8k bps，接近90x压缩比；可以处理speech, musiccodebook collapse: 部分码本没有利用到。----quantizer dropout ：允许单个模型支持可变比特率，但实际上会损害全带宽音频的

hadoop HA （高可用 high available）的搭建

hadoop HA 的搭建 hadoop HA 需求来源为什么要搭建hadoop HA？如何实现高可用？如何写入zookeeper数据？ hadoop HA 的搭建：搭建准备开始搭建启动集群 hadoop HA 需求来源为什么要搭建hadoop HA？在hadoop 2.0之前，整个hdfs集群中只有一个nn，所以一旦nn节点宕机，则整个集群无法使用。这种现象称为单

PeriodWave: Multi-Period Flow Matching for High-Fidelity Waveform Generation

preprintKorea Seoul, Korea 文章目录 abstractmethodFlow Matching for Waveform GenerationHigh-frequency Information Modeling for Flow Matching demo page， PeriodWave 三者最好，而且能把原声中的噪声去掉，GAN一类声码器做不到的。 Perio

React学习之2.高阶组件HOC(high order component)

高阶组件是参数为组件，返回值为新组件的函数。 React使用HOC代替mixins，避免mixins的一些缺陷：不清楚的依赖关系命名冲突mixins和组件的高耦合使用 import React from 'react';import ReactDOM from 'react-dom';function Hoc(Component, someData) {class WrapperCom

2008-TOG - High-quality motion deblurring from a single image

项目地址：http://www.cse.cuhk.edu.hk/~leojia/projects/motion_deblurring/index.html 香港中文大学贾佳亚团队分析了振铃现象（ringing artifacts）产生的原因改进了噪声模型，保证噪声分布在空间上是随机的，非结构化的概率模型（probabilistic model）到能量最小化问题，基于MAP图像先验分为：（全局

实时语义分割--ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images

github代码:https://github.com/hszhao/ICNet 语义分割算法精度和速度对比: 由图可以看出,ResNet38,PSPNet,DUC精度虽然较高,但是无法速度相对较慢,无法达到实时,ENet速度较快,但精度较低,而本文算法既可以达到实时,精度也相对较高. Speed Analysis PSPNet50的处理不同大小的输入图像所需时间: 图中,sta

OpenStack Liberty High Availability 概述和指导

OpenStack Liberty 高可用性概述和参考-第一部分这篇文章由Avishay Traeger 和 Shimshom Zimmerman编写。 OpenStack设计目的是在商用硬件上运行,但是没有自身的机制处理硬件和软件故障。OpenStack成功部署的一个重要组成部分是创建一个高可用性(HA)软件架构体系。这样的架构体系的首要组件是支持高可用OpenSta

High-variance latent spaces

“High-variance latent spaces” 这个术语通常出现在机器学习和人工智能领域，特别是在涉及到生成模型、表示学习和特征学习的时候。在这个上下文中，“latent space” 指的是一个多维空间，其中每个点代表输入数据的一个潜在表示或特征向量。这个空间是“潜在”的，因为它不是直接观察到的数据，而是通过某种学习算法从原始数据中提取出来的。 “High-variance” 描述

High Performance Design for HDFS with Byte-Addressability of NVM and RDMA——论文泛读

ICS 2016 Paper 分布式元数据论文阅读笔记整理问题非易失性存储器（NVM）提供字节寻址能力，具有类似DRAM的性能和持久性，提供了为数据密集型应用构建高通量存储系统的机会。HDFS（Hadoop分布式文件系统）是MapReduce、Spark和HBase的主要存储引擎。尽管HDFS最初是为商品硬件设计的，但它越来越多地被用于HPC（高性能计算）集群。HPC系统的性能要求使HDF

【Hadoop】Hadoop官方文档翻译—— YARN ResourceManager High Availability 2.7.3

ResourceManager High Availability (RM高可用) Introduction（简介）Architecture（架构） RM Failover（RM 故障切换）Recovering prevous active-RM’s state（恢复之前活动的RM的状态） Deployment（部署） Configurations（配置）Admin comman

计算机视觉中的low-level与 high-level任务

文章目录 low-level任务high-level任务区别联系others参考在计算机视觉领域中，low-level任务和high-level任务是两个重要的概念，他们分别涉及图像处理和分析的不同的层次。 low-level任务 low-level任务主要关注的是图像的底层特征，如颜色、纹理、边缘、形状等。通常涉及对图像进行预处理、增强和特征提取，以提取图像中的基本元素

HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager

原文的参考文章：《HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager》 http://hadoop.apache.org/docs/r2.5.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html#Deployment%E3%80%81 一目的二使

Deep Neural Networks are Easily Fooled:High Confidence Predictions for Unrecognizable Images

在卷积神经网络如日中天的现在，重要会议上的论文自然成了广大学者研究的对象。苦苦寻觅，然而并不能搜到“大家们”对论文的见解。痛定思痛，决定对自己看过的论文写点小感。只是个人看法，如有瑕疵，欢迎指正。一是为了督促自己看论文要仔细认真，二是希望有人指正自己的错误。 Abstract 深度神经网络（DNNs）在各种模式识别任务中取得了一定的成就，其中最显著的是视觉分类问题。鉴于，

(已开源-ICRA2023) High Resolution Point Clouds from mmWave Radar

本文提出了一种用于生成高分辨率毫米波雷达点云的方法：RadarHD，端到端的神经网络，用于从低分辨率雷达构建类似激光雷达的点云。本文通过在大量原始雷达数据上训练 RadarHD 模型，同时这些雷达数据有对应配对的激光雷达点云数据。本文的实验表明，即使是在未遇见过的场景以及存在严重烟雾遮挡的情况下，RadarHD也能生成丰富的点云数据。同时，这些生成的点云也能应用于现有的激光雷达里程计和建图方法中

【计算广告】在线分配算法之 —— HWM（High water mark）介绍

该算法是雅虎工程师提出的一个解决合约制广告或者说GD（担保式投放）投放系统在线分配问题的贪心算法，思路很直接，下面是本人对照其论文整理的思路，里面有自己的理解。论文题目：Ad Serving Using a Compact Allocation Plan google一下即可得到。 ======================================================

SpringBoot:Java High Level REST Client 搜索 API

SearchRequest用于与搜索文档，聚合，建议有关的任何操作，还提供了在结果文档上请求突出显示的方法. 在最基本的形式中，我们可以向请求添加查询： searchRequest = indexName==null?new SearchRequest():new SearchRequest(indexName);//创建SeachRequest . 没有参数，这将针对所有索引运行. Sear

论文解读--High-resolution Automotive Radar Point Cloud Imaging and Processing

高分辨汽车雷达点云成像和处理摘要汽车雷达具有体积小、硬件成本低、全天候工作、高分辨率等公认的优点，是高级驾驶辅助系统(ADAS)必不可少的一类重要传感器。然而，低角度分辨率和低成像性能的限制很难满足下一阶段ADAS的需要。新兴的4D成像雷达采用多芯片级联多输入多输出(MIMO)技术，可以在方位角和仰角尺寸上实现高分辨率，提供高质量的三维点云图像。本文提出了一种集成高分辨率MI

高性能服务器架构(High-Performance Server Architecture) .

// http://blog.csdn.net/bsplover/article/details/7498718 High-Performance Server Architecture 高性能服务器架构来源：http://pl.atyp.us/content/tech/servers.html 译文来源：http://www.lupaworld.com/home/space-3418

Fast Bilateral Filteringfor the Display of High-Dynamic-Range Images

1 Title Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range Images(Fr´edo Durand and Julie Dorsey)【SIGGRAPH '02】 2 Conclusion This paper presents a new technique for the

Apache Kafka（六）- High Throughput Producer

High Throughput Producer 在有大量消息需要发送的情况下，默认的Kafka Producer配置可能无法达到一个可观的的吞吐。在这种情况下，我们可以考虑调整两个方面，以提高Producer 的吞吐。分别为消息压缩（message compression），以及消息批量发送（batching）。 1. Message Compression Producer一般发送的数据

Hadoop HA(High Availability)介绍及集群的搭建

##Hadoop HA(High Availability)介绍在 Hadoop 1.0 时代，Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题，这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重。因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息，一旦 NameNode 挂掉，整个 HDFS 就无法访问，同时 Hadoop 生态系统中依赖

Write Great Code: Thinking Low-level, Writing High-level

Enterprise AJAX: Strategies for Building High Performance Web Applications