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   簡(jiǎn)介 Yarn采用了基于事件驅動(dòng)的并發(fā)模型： 所有狀態(tài)機都實(shí)現了EventHandler接口，很多服務(wù)（類(lèi)名通常帶有Service后綴）也實(shí)現了該接口，它們都是事件處理器。 需要異步處理的事件由中央異步調度器（類(lèi)名通常帶有Dispatcher后綴）統一接收/派發(fā)，需要同步處理的事件直接交給相應的事件處理器。 某些事件處理器不僅處理事件，也會(huì )向中央異步調度器發(fā)送事件。 事件處理器定義 事件處理器定義如下： @SuppressWarnings("rawty ......

   NameNode客戶(hù)端協(xié)議詳解 協(xié)議的定義主要在類(lèi)NamenodeProtocols中。如下： public interface NamenodeProtocols extends ClientProtocol, DatanodeProtocol, DatanodeLifelineProtocol, NamenodeProtocol, RefreshAuthorizationPolicyProtocol, ReconfigurationProtocol, R ......

   Kerberos認證在大數據場(chǎng)景下用的比較多，特別是在Hadoop生態(tài)下，認證基本用的都是Kerberos認證。一般來(lái)講Kerberos認證相對于其他方式的認證安全很多，同樣的認證的時(shí)候性能應該差一點(diǎn)。 國內某著(zhù)名大數據平臺MapReduce服務(wù)，頁(yè)叫做云原生數據湖MRS（MapReduce Service），將大數據相關(guān)的軟件做了整合，其中有部分軟件，比如：Redis、Clickhouse等開(kāi)源社區并沒(méi)有支持Kerberos認證的軟件，華為自己做了Kerb ......

   RocksDB是一個(gè)高性能、可擴展、嵌入式、持久化、可靠、易用和可定制的鍵值存儲庫。它采用LSM樹(shù)數據結構，支持高吞吐量的寫(xiě)入和快速的范圍查詢(xún)，可被嵌入到應用程序中，實(shí)現持久化存儲，支持水平擴展，可以在多臺服務(wù)器上部署，實(shí)現集群化存儲，具有高度的可靠性和穩定性，易于使用并可以根據需求進(jìn)行定制和優(yōu)化。RocksDB主要使用到了下面知識：

   狀態(tài)后端和checkpoint詳解，包括常見(jiàn)checkpoint問(wèn)題處理。

   在我的Linux筆記本上面運行一個(gè)jar包的時(shí)候報錯如下： Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: Can't load library: /usr/lib/jvm/java-17-openjdk-amd64/lib/libawt_xawt.so at java.base/java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:2393 ......

   Flink 為作業(yè)的容錯提供 Checkpoint 和 Savepoint 兩種機制。保存點(diǎn)機制（Savepoints）是檢查點(diǎn)機制一種特殊的實(shí)現，它允許你通過(guò)手工方式來(lái)觸發(fā)Checkpoint，并將結果持久化存儲到指定路徑中，主要用于避免Flink集群在重啟或升級時(shí)導致?tīng)顟B(tài)丟失。

   Dropout是用于防止過(guò)擬合和提供一種有效近似聯(lián)結指數級不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構的方法,能夠有效的緩解深度網(wǎng)絡(luò )的過(guò)擬合現象.

   Auto-Encoding Variational Bayes論文筆記

   VARIATIONAL RECURRENT AUTO-ENCODERS 筆記

   在實(shí)際生活中，常常會(huì )出現一部分樣本有標記和較多樣本無(wú)標記的情形，例如：做網(wǎng)頁(yè)推薦時(shí)需要讓用戶(hù)標記出感興趣的網(wǎng)頁(yè)，但是少有用戶(hù)愿意花時(shí)間來(lái)提供標記。若直接丟棄掉無(wú)標記樣本集，使用傳統的監督學(xué)習方法，常常會(huì )由于訓練樣本的不充足，使得其刻畫(huà)總體分布的能力減弱，從而影響了學(xué)習器泛化性能。那如何利用未標記的樣本數據呢？

   本文提出在利用 GAN（對抗網(wǎng)絡(luò )）的方法時(shí)，在生成模型G和判別模型D中都加入條件信息來(lái)引導模型的訓練，并將這種方法應用于跨模態(tài)問(wèn)題，例如圖像自動(dòng)標注等。

   模型評估的相關(guān)方法詳解。模型評價(jià)是指對于已經(jīng)建立的一個(gè)或多個(gè)模型，根據其模型的類(lèi)別，使用不同的指標評價(jià)其性能優(yōu)劣的過(guò)程。常用的聚類(lèi)模型評價(jià)指標有ARI評價(jià)法（蘭德系數）、AMI評價(jià)法（互信息）、V-measure評分、FMI評價(jià)法和輪廓系數等。常用的分類(lèi)模型評價(jià)指標有準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Value）、ROC和AUC等。常用的回歸模型評價(jià)指標有平均絕對誤差、均方根誤差、中值絕對誤差和可 ......

   Redis6.0.0穩定版出來(lái)了。這一次是從發(fā)布第一個(gè)候選版本到最終發(fā)布穩定版本之間的一個(gè)相對較短的周期。它花了大約四個(gè)月的時(shí)間，這不是一個(gè)小數目的時(shí)間，但與我們過(guò)去的記錄相比，也不是很多。 主要的變化有： SSL、ACLs、RESP3、客戶(hù)端緩存、線(xiàn)程I/O、副本上的無(wú)盤(pán)復制、Redis benchmark中的集群支持和改進(jìn)的Redis cli集群支持、Redis作為Redis的一個(gè)模塊，以及Redis集群代理。

   setbit命令對key所存儲的字符串值，設置指定偏移量上的比特位。 格式： setbit key offset value 返回值： 返回指定偏移量原來(lái)存儲的位。