【学术论文】基于边缘计算的计算即服务模式_皮鞋加盟

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中文引用格式: 王腾飞,张瑞权,李建宏,等. 基于边缘计算/”>计算别管皮鞋厂家的计算/”>计算即服务模式[J].电子技术应用,2019,45(5):74-77.

英文引用格式: Wang再则皮鞋代理 Tengfei,Zhang Ruiquan,Li Jianhong,et al. Computing as a service pattern based on edge computing[J]. Application of Electronic Technique,2019,45(5):74-77.

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近年来,计算工作负载一直在迁移,先是从本地数据中心迁移到云,现在日益从云数据中心迁移到更靠近数据边缘的位置,旨在解决云计算所面临的问题:线性增长的集中式云计算能力不能适应飞速增长的海量边缘数据;网络边缘设备传输大量的数据到云计算中心导致网络传输带宽的负载量急剧增加,产生较长的网络延迟;有限电能的网络边缘设备传输数据到云计算中心会消耗大量的电能;网络边缘数据涉及的个人隐私问题尤为突出[1]。尽管云计算目前面对很多的挑战,但云计算的提出并不是为了代替云计算承担计算中心的任务,而是一种与云计算互补的计算模型。边缘计算有自己的适用环境用来弥补现有云计算所不能适用的云计算的环境,边缘计算需要借助云计算现有的优势才能更好地发挥自身的特点。随着最近业务驱动的IT项目不断增加,实施物联网解决方案、边缘计算环境和非传统IT的现象也在迅速增多[2]。从Gartner公司发布的2017年度新兴技术成熟度曲线可知,边缘计算在未来2~5年时间内是处于期望膨胀期,可见边缘计算的重要性。

在云计算的体系结构下,提出了3种服务模式:基础设施即服务(Infrastructure as a Server,IaaS)、平台即服务(Platform as a Service,PaaS)、软件即服务(Software as a Service,SaaS),即通常所说的SPI服务模型[3-5]。这3种服务模式是推动云计算发展的动力,其中软件即服务模式与用户的关系最为紧密。但是,这种看似高效的服务模式对于万物互联时代大量的边缘设备来说却不能很好地适用,主要原因大致有以下几点:边缘设备对任务响应大都有不是皮鞋厂家实时性要求[6];边缘设备数量巨大,产生的数据量如果要全部上传到云上占用大量的带宽[7];边缘设备一般功能较为固定,提供的服务较为单一[8],这些原因造成了云计算提供的服务模式不再适用于边缘计算。因此,边缘计算需要提供适合于本身特点的服务模式。

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1.1 万物互联模型架构

万物互联时代下云计算/”>计算模型与边缘计算/”>计算模型的结构关系[9]如下。云计算/”>计算模型侧重于搜集数据,进行集中式的大数据处理,通过互联网可以把云计算/”>计算模型的各种服务提供给用户,注重应用的多样性,如智能应用领域,用户通过智能终端可以从云上获取各种各样的服务,这也是传统意义上的云服务。但对于应用于特定环境下的边缘设备来说,并不需要种类繁多的应用,终端用户需要的是更加优质的服务,针对性更强,更加智能化地提供服务。在特定的环境下,使用边缘计算/”>计算模型,才能更好地满足万物互联模型架构[10]。

1.2 云计算自各儿皮鞋直销服务模式的不足

从云计算的SPI服务模型可以看出,该模型较适合集中式计算模式,目前的云计算中心基本都是采用这种服务模式,但在万物互联时代具有明显的不足[11-13]

(1)边缘终端设备或者边缘计算中心,仅需要提供计算能力有限的设备就能满足,一个家庭就能拥有几十个或更多的边缘设备,如果再和云计算的基础设施一样那样昂贵,万物互联的构想传说皮鞋批发货源就无法实现了。

(2)平台即服务用到边缘设备效果就不太理想了,原因在于云计算本身的部署很耗费资金,不可能有数以万计的云服务提供商,云服务提供商可以根据自己的设备提供统一的平台,并服务大量的用户。但对于边缘设备,其应用场景丰富,平台异构性较大,想要提供统一的接口几乎不可能,尽管有很多边缘计算平台提供商也在为此而努力。

(3)软件即服务是云计算模型提供给用户的核心服务,而对于很多边缘设备来说,它的资源很有限,而服务较为单一,更多的是对边缘设备本身的优化,需要设备具有自我学习和辅助学习的能力,其核心在于用户的体验,而非多样性需求。

因此,云计算模型提供的SPI服务模型已经无法适用于新兴的边缘设备对服务的需求为什么皮鞋代理,针对于边缘计算模型的新的服务模式迫在眉睫。

2 计算/”>计算即服务的任务模型

在任务模型中关键要素包括延迟、带宽利用、上下文感知、通用性和伸缩性[14-16]。尽管开发精确可以皮鞋直销的模型对于任务来说非常复杂,但对于边缘计算模型,通过数学的优化处理允许简单任务能达到高精确的要求。在本节中将介绍两种较为常用的计算任务模型。

2.1 二进制转移的任务模型

高度集成或者相对简单的任务不能被分区,必须作为整体在边缘设备执行或者转移到边缘计算中心服务器处理,称为二进制转移。这样的任务可以用三符号域表示为A(L,Td,X),这个三符号域包含以下信息:任务输入数据大小L(以bit为单位)、完成期限Td(以s为单位)、计算工作量X(以CPU的时钟周期为单位)。这些参数的使用不仅能捕获边缘设备处理任务的基本属性(如计算和通信需求),而且便于执行延迟的简单评估以及能耗性能的估计。

任务A(L,Td遭到皮鞋批发货源,X)需要在硬截止时间Td之前完成,该模型也可以推广到处理软截止时间要求,允许数据量较大的任务在之后完成。在这种情况下,执行1 bit任务的输入数据所需的计算工作量被建模为随机变量X。该任务模型给出以下定义:

定义x00)≤ρ,ρ是一个范围在(0,1]的实数。依赖Pr(LX>Wρρ0ρ就严格地限制了计算工作量X。

2.2 局部转移的任务模型

在实践中,许多边缘任务是由多个子过程组成的,这个特点使得将各个子过程转移到局部边缘设备执行成为可能,从而实现细粒度的任务转移。具体来说,任务可以分为两个大的局部,一个是由边缘设备本身处理的任务;另一个是由距离设备较近的边缘设备或者边缘计算中心来承担执行任务,也可以由边缘计算中心统一协调。

用于局部转移的最简单的任务模型是数据分区模型,其中任务输入是位独立的并且可以任意划分为不同的组,可以实现在边缘计算系统下的不同实体中执行。但是,不同过程或者组件之间存在明显的依赖关系,如何处理这种依赖关系将显著影响执行的效率,主要存在以下两个关键问题:

(1)函数或者例程的执行顺序,因为某些过程或组件的输出是另一些过程或组件的输入,对执行顺序的控制是实现局部转移正确性的保证;

(2)由于边缘设备软件和硬件拿皮鞋代理等方面的限制,目前只能做到同构转移,不能很好地将任务转移到异构设备中,对边缘设备软件和硬件的抽象是实现局部转移最大利用率的保证。

3 计算皮鞋厂家即服务的计算模型

式(3)反映了由计算/”>计算性能影响到的延迟t表示边缘设备就是皮鞋批发拥有的计算/”>计算能力,当LX处理的内容一定的情况下,可以通过调整fm来调整系统的延迟,增大fmm反映的是能耗。因此,边缘设备需要在能耗与延迟之间进行合理的分配。当需要低延迟,保证任务实时性时,可以适当增大fmm,DVFS正是提供这种能力的技术,计算/”>计算即服务计算/”>计算模型的关键技术。

4 计算即服务的服务模型

前文给出的任务模型和计算模型主要是围绕边缘计算模型应用需求的低延迟和低能耗颇皮鞋代理做工作,本节将介绍在此基础上结合实际应用中边缘计算设备的服务特点,抽象出了两种应用较为广泛的拓扑结构,下面分别介绍这两种拓扑结构下的服务模型。

4.1 顺序型趁着皮鞋厂家的服务模型

如图1所示,该模型主要针对有明确顺序要求的服务下,每个节点用e(i,j)表示,下标考虑皮鞋直销i表示不同阶段的任务,下标j仅表示在下标i相同时共同完成i任务的节点编号,该节点的特点是同构体系结构。该模型的优点:可以根据不同的用户,提供不同的服务,让服务更加人性化;下标i相同的任务,可以根据二进制转移或者局部转移任务模型提供低延迟的服务;可以根据服务对延迟的要求,采用DVFS技术增加或者减少j的数目,结构灵活,最大程度地利用能耗。下面给出该结构下的延迟ttotal(最小延迟时间)和能耗E

4.2 中心型的服务模型

如图2所示,该模型主要针对无明确顺序要求的服务下,每个节点用ei表示,下标i表示该结构下的节点编号起初皮鞋制作,该模型有两个中心节点,如e12汇集中心节点。分发中心节点根据ei(i≠1,i≠n)的当前状态将根据任务特点分配到不同的节点去执行;汇集中心节点将ei(i≠1,i≠n)的执行结果经过整理后提供给用户。该模型的优点:由分发中心节点协调任务,能并行处理多个任务,满足实时性要求;由汇集中心节点提出服务,对外接口统一,提供更友好的服务;各节点分工明确,可以最大程度地利用边缘设备有限的计算/”>计算资源。下面给出该结构下的延迟ttotal(最小延迟时间)和能耗Es

5争取皮鞋批发 结论

万物互联时代下云计算模型的服务模式已经无法适应边缘计算模型的需求,主要体现在边缘设备资源的有限性、服务的实时性、决策的智能性上。本文首先从基本概念出发,介绍了什么是边缘计算,之后进一步介绍万物互联模型的架构,该模型下不仅包含云计算模型,而且也涵盖了边缘计算模型,指出现有的云计算模型的SPI模式不能很好地应用到边缘计算模型中,并分析了主要的原因。然后,从计算即服务的任务模型、计算模型以及服务模型进行了抽象。根据任务是否具有顺序性特点,给出这种皮鞋直销两个比较常见的计算即服务的服务模型(顺序型的服务模型和中心型的服务模型),并给出了相应的延迟和能耗评价公式,用于理论分析。

参考文献而况皮鞋批发厂家直销

[1] Shi Weisong,Cao Jie,Zhang Quan,et al.Edge computing:vision and challenges[J].IEEE Internet of Things Journal,2016,3(5):637-646.

[2] Li Shichao,Zhang Ning,Lin Siyu,et al.Joint admission control and resource allocation in edge computing for Internet of Things[J].IEEE Network,2018那皮鞋直销,32(1):72-79.

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[6] POPLI S,JHA R K,JAIN S.A survey on energy efficient narrowband Internet of Things(NBIoT):architecture,application and challenges[J].IEEE Access,2018,PP(99):1-1.

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[18] 马得森,沈正源,金晓晴,等.一种车联网分簇方法与簇内中继选择方法[J].电子技术应用,2018,44(3):94-98.

作者信息为何皮鞋制作:

王腾飞1,张瑞权1,李建宏1,王 龙1从古到今皮鞋直销,侯林清2,王忠阳3

(1.华北计算机系统工程研究所,北京100083;2.北京信息科技大学 计算机学院,北京100101;

3.辽宁方面皮鞋批发理工学院 信息工程学院,辽宁 锦州121013)

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《电子技术应用》创刊于1975年,由华北计算/”>计算机系统工程研究所主办,是在国内电子行业、IT领域颇具影响的科学技术类期刊、北大中文核心期刊。

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Flink Job – Session Labeler

小红书在处理实时归因原始数据时应用了Flink任务。从Kafka Source中读数据再写到另外一个Kafka Sink。Key(user_id和note_id)根据用户笔记和是否发生曝光和点击分为两个Session,Session使用Process Function API处理记录,每条记录都会记录曝光的Session和点击的Session。Session有20分钟的定长窗口,即在收到用户行为曝光或者点击之后,开20分钟的窗口查看是否这期间会发生曝光、点击、点赞或者停留了多少时间。Session中有状态信息,比如发生点击并点赞,系统维护用户在状态中停留的时间,检查点击是否有效等。Flink窗口结束时,需要将Session State中的内容输出到下游,进行分析和模型训练,同时清除ValueState。

实际生产需要解决的问题

在实际生产中落地Flink任务需要解决等皮鞋批发较多的问题。首先是如何对Flink进行集群管理,上了生产环境之后需要做Checkpoint,将任务持久化,尤其需要注意的一点是Backfill,持久化一旦出错,需要回到过去的某个时间,重新清除错误数据并恢复数据。

Flink集群管理:小红书选择将Flink部署在 K8s集群上,在小红书看来,K8S乒皮鞋批发货源或许是未来的趋势之一。

Checkpoint & State持久化:Flink 的State 分为两种,FsStateBackend和RocksDBStateBackend。FsStateBackend支持较小的状态,但不支持增量的状态。在实时归因的场景中有20分钟的窗口,20分钟之内发生的所有的状态会放在内存中,定期做持久化。如果要避免这20分钟的数据丢失,RocksDBStateBackend是更好的选择,因为RocksDBStateBackend支持增量Checkpoint。

RocksDB调优:具体使用RocksDBStateBackend时依然会遇到调优问题。小红书在开始测试时,Checkpoint频率设置较短,一分钟做一次Checkpoint,而RocksDB每次做Checkpoint时都需要将数据从内存flash到磁盘中,Checkpoint频率较高时会产生非常多的小std文件,RocksDB需要花大量时间和资源去做整合,将小文件合并为大文件。State本身已经比较大,假如flash持续Compaction,磁盘I/O将会成为瓶颈,最后导致产生反压上游。

另一个问题是使用RocksDBStateBackend会有生成较多的MemTable,如果内存于是皮鞋批发厂家直销没有配置好,会导致out of memory,需要重新计算内存,调配MemTable,Parallelism和K8s point的内存。调优之后任务运行较为稳定,这时需要把本地磁盘换成高性能的SSD,保证内存有足够的空间。

此外,每次做Checkpoint都会产生性能损失。小红书选择将Checkpoint频率来得及皮鞋代理改成十分钟,同样可以满足生产需求,而且回填10分钟的数据只需要一到两分钟,需要注意的是调大RocksDB Compaction Threshold,避免频繁进行小文件的合并。

Backfill:回填是生产中常见的场景,实际生产中如果开发者写错代码导致数据错误,则需要删除错误数据,重新跑正确代码回填正确的数据;另外,如果原本只有点赞功能,会产生新的回填场景,分析用户点赞是否为有效点赞或者对其做简单的逻辑恢复都需要Backfill。Backfill非常依赖Flink对Hive的支持,小红书一直以来的数据都存放在Hive上,所以非常期待Flink 1.9版本性能的提高,尤其对Hive的支持的提升和对批的支持的加强。

Red Flink实时流计算平台

红书实时流计算平台及周边生态

小红书推荐系统是一个流计算平台,同时涉及周边的生态。如下图所示,最右边是数据接入的模块,支持从客户端接入数据,同时后端的服务提供LogSDK的模块帮助业务直接接入实时计算平台。红色模块是流计算平台中正在开发的模块,比如,Canal通过事务的数据库日志直接将订单流对接到数据平台,系统自动分析数据Schema,一旦Schema发生变化,自动重启相应Flink任务。左下角是基于Flink 1.8做的开发,在此基础上根据业务需要增加了Latency监控,便于分析Flink堵塞的Operator,同时将Latency监控直接接入到系统中。小红书基于Flink的SQL也进行了开发,实现了不同的connector,比如ClickHouse、Hbase、Kafka等,目前这套平台支持的业务除了实时归因的场景外,还有数据ETL、实时Spam、实时DAU,包括我们正在开发的实时RGMV大促看板都是基于此平台搭建的。

红书Flink系统

下图为系统的部分截图,左边为业务方使用小红书Flink实时流计算平台时,可以选择数据目的地觉得皮鞋批发货源,比如aws-hive和rex-clickhouse表明数据需要放到Hive和ClickHouse中。然后在Schema中输入JSON或PB格式数据平台可以自动识别Schema,同时将数据Schema转成Flink SQL ETL的命令,自动更新Flink ETL Job的任务。此外,系统会对任务进行监控,监控任务的延迟时间、有无数据丢失,如果延迟过高或有数据丢失则产生报警及报警的级别。

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上面简单介绍了小红书的实时计算平台,另外一部分就是TensorFlow和Machine Learning。2018年12月,小红书的推荐预测模型只是非常简单的Spark上的GBDT模型。后期在GBDT模型上加了LR层,后来还引入了Deep和Wide。到2019年7月,小红书推荐预测模型已经演化到了GBDT + Sparse D&W的模型。小红书主要有9个预测任务,包括click、hide、like、fav、comment、share以及follow等。其中,Click是小红书最大的模型,一天大概产生5亿的样本进行模型训练,数据量达到1T/天。

目前小红书的Red ML模型基于KubeFlow,在小红书开始做ML模型时,KubeFlow在开源社区中比较受欢迎,而且TFJob可以支持TensorFlow的分布式训练。

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该皮鞋直销2018年开始小红书将离线的pipeline升级为实时的pipeline,用户一旦产生交互点击,系统会实时维护数据,更新用户笔记画像,实时产生训练样本,更新模型及生成报表。实时的流处理大大提高了开发效率,同时实时流处理依赖于Flink。在实时流中,首先用户的实时交互进入Kafka,借助Flink任务维护用户笔记画像,将其传给线上用户画像系统。相对来说,用户的笔记画像比较简单,不会存在过多的状态,而实时流处理中非常重要的场景是实时归因,这也是小红书最核心的业务。实时归因是一个有状态的场景,根据打点信息产生用户的行为标签,所有实时指标和训练样本都依赖行为标签,其中,实时指标放在Click House,数据分析师和策略工程师基于ClickHouse数据进行分析,训练样本仍然落到Hive中进行模型训练,同时在线学习系统中会将训练样本落到Kafka,进行实时模型训练。

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实时归因将笔记推荐给用户后会产生曝光,随即产生打点信息,用户笔记的每一次曝光、点击、查看和回退都会被记录下来。如下图所示,四次曝光的用户行为会产生四个笔记曝光。如果用户点击第二篇笔记,则产生第二篇笔记的点击信息,点赞会产生点赞的打点信息;如果用户回退就会显示用户在第二篇笔记停留了20秒。实时归因会生成两份数据,第一份是点击模型的数据标签,在下图中,第一篇笔记和第三篇笔记没有点击,第二篇笔记和第四篇笔记有点击,这类数据对于训练点击模型至关重要。同样,点赞模型需要点击笔记数据,比如用户点击了第二篇笔记并发生点赞,反之点击了第四篇笔记但没有点赞,时长模型需要点击之后停留的时间数据。以上提到的数据需要与上下文关联,产生一组数据,作为模型分析和模型训练的原始数据。

Flink Job – Session啐皮鞋制作 Labeler

红书在处理实时归因原始数据时应用了Flink任务。从Kafka Source中读数据再写到另外一个Kafka Sink。Key(user_id和note_id)根据用户笔记和是否发生曝光和点击分为两个Session,Session使用Process Function API处理记录,每条记录都会记录曝光的Session和点击的Session。Session有20分钟的定长窗口,即在收到用户行为曝光或者点击之后,开20分钟的窗口查看是否这期间会发生曝光、点击、点赞或者停留了多少时间。Session中有状态信息,比如发生点击并点赞,系统维护用户在状态中停留的时间,检查点击是否有效等。Flink窗口结束时,需要将Session State中的内容输出到下游,进行分析和模型训练,同时清除ValueState。

实际生产需要解决挨次皮鞋厂家的问题

在实际生产中落地Flink任务需要解决较多的问题。首先是如何对Flink进行集群管理,上了生产环境之后需要做Checkpoint,将任务持久化,尤其需要注意的一点是Backfill,持久化一旦出错,需要回到过去的某个时间,重新清除错误数据并恢复数据。

Flink集群管理:小红书选择将Flink部署在 K8s集群上,在小红书看来,K8S或许是未来的趋势之一。

Checkpoint & State持久化:Flink 的State 分为两种,FsStateBackend和RocksDBStateBackend。FsStateBackend支持较小的状态,但不支持增量的状态。在实时归因的场景中有20分钟的窗口,20分钟之内发生的所有的状态会放在内存中,定期做持久化。如果要避免这20分钟的数据丢失,RocksDBStateBackend是更好的选择,因为RocksDBStateBackend支持增量Checkpoint。

RocksDB调优:具体使用RocksDBStateBackend时依然会遇到调优问题。小红书在开始测试时,Checkpoint频率设置较短,一分钟做一次Checkpoint,而RocksDB每次做Checkpoint时都需要将数据从内存flash到磁盘中,Checkpoint频率较高时会产生非常多的小std文件,RocksDB需要花大量时间和资源去做整合,将小文件即皮鞋批发合并为大文件。State本身已经比较大,假如flash持续Compaction,磁盘I/O将会成为瓶颈,最后导致产生反压上游。

另一个问题是使用RocksDBStateBackend会有生成较多的MemTable,如果内存没有配置好,会导致out of memory,需要重新计算内存,调配MemTable,Parallelism和K8s point的内存。调优之后任务运行较为稳定,这时需要把本地磁盘换成高性能的SSD,保证内存有足够的空间。

此外,每次做Checkpoint都会甭皮鞋批发厂家直销产生性能损失。小红书选择将Checkpoint频率改成十分钟,同样可以满足生产需求,而且回填10分钟的数据只需要一到两分钟,需要注意的是调大RocksDB Compaction Threshold,避免频繁进行小文件的合并。

Backfill:回填是生产中常见的场景,实际生产中如果开发者写错代码导致数据错误,则需要删除错误数据,重新跑正确代码回填正确的数据;另外,如果原本只有点赞功能,会产生新的回填场景,分析那儿皮鞋制作用户点赞是否为有效点赞或者对其做简单的逻辑恢复都需要Backfill。Backfill非常依赖Flink对Hive的支持,小红书一直以来的数据都存放在Hive上,所以非常期待Flink 1.9版本性能的提高,尤其对Hive的支持的提升和对批的支持的加强。

Red Flink实时一点皮鞋批发厂家直销流计算平台

小红书实时流计算平台及周边生态

红书推荐系统是一个流计算的平台,同时涉及周边的生态。如下图所示,最右边是数据接入的模块,支持从客户端接入数据,同时后端的服务提供LogSDK的模块帮助业务直接接入实时计算的平台。红色模块是流计算平台中正在开发的模块,比如,Canal通过事务的数据库日志直接将订单流对接到数据平台,系统自动分析数据Schema,一旦Schema发生变化,自动重启相应Flink任务。左下角是基于Flink 1.8做的开发,在此基础上根据业务需要增加了Latency监控,便于分析Flink堵塞的Operator,同时将Latency监控直接接入到系统中。小红书基于Flink的SQL也进行了开发,实现了不同的connector,比如ClickHouse、Hbase、Kafka等,目前这套平台支持的业务除了实时归因的场景外,还有数据ETL、实时Spam、实时DAU,包括我们正在开发的实时RGMV大促看板都是基于此平台搭建的。

小红书Flink系统

下图为系统的部分截图,左边为业务方使用小红书Flink实时流计算平台时,可以选择数据目的地,比如aws-hive和rex-clickhouse表明数据需要放到Hive和ClickHouse中。然后在Schema中输入JSON或PB格式数据,平台可以自动识别Schema,同时将数据Schema转成Flink SQL ETL的命令,自动更新Flink ETL Job的任务。此外,系统会对任务进行监控,监控任务的延迟时间、有无数据丢失,如果延迟过高或有数据丢失则产生报警及报警的级别。

平台小红假使皮鞋批发货源书推荐预测模型的演近

9个行为的预测模型 (click, hide, like, fav, comment当场皮鞋厂家, share, follow, …)

Click模型规模: 5亿样本/天, 1T数据/天

上面简单介绍了小红书您们皮鞋批发厂家直销的实时计算平台,另外一部分就是TensorFlow和Machine Learning。2018年12月,小红书推荐预测模型只是非常简单的Spark上的GBDT模型。后期在GBDT模型上加了LR层,后来还引入了Deep和Wide。到2019年7月,小红书推荐预测模型已经演化到了GBDT + Sparse D&W的模型。小红书主要有9个预测任务,包括click、hide、like、fav、comment、share以及follow等。其中,Click是小红书最大的模型,一天大概产生5亿的样本进行模型训练,数据量达到1T/天。

目前小红书的Red ML模型基于KubeFlow,在小红书开始做ML模型时,KubeFlow在开源社区中比较受欢迎,而且TFJob可以支持TensorFlow的分布式训练。

总结与展望迅速皮鞋制作

红书从去年年底开始做推荐系统,系统的搭建既依赖开源社区,也拥抱开源社区。整个实时计算平台的搭建都是基于Flink,也十分期待Flink 1.9 的新功能对于Hive 和批的支持;AI是目前小红书比较强的需求,包括模型训练算力、效率等非常敏感,也会持续关注社区相关技术;后期希望能够融合为主皮鞋直销Flink与AI,将流计算与机器学习无缝整合实现更智能高效推荐

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一条新的定律预测了量子计算的崛起_皮鞋厂家

摘要:

    一项颠覆性的新技术即将出现!而且,这项技术有望将计算能力提升到前所未有的高度。为了能预测量子计算”的发展速度,谷歌的量子人工智能实验室主任Hartmut Neven提出了一条新的定律,这条定律与已用来衡量计算机发展超过50它的皮鞋批发年之久的摩尔定律有些类似。

一项颠覆性的新技术即将出现!而且,这项技术有望将计算纵令皮鞋制作能力提升到前所未有的高度。为了能预测“量子计算”的发展速度,谷歌的量子人工智能实验室主任Hartmut Neven提出了一条新的定律,这条定律与已用来衡量计算机发展超过50年之久的摩尔定律有些类似。

但是,我们可以相信“Neven定律”能够真实地代表量子皮鞋制作计算现在的进展吗?最重要的是,它能代表未来会发生什么吗?还是说现在就做出这样的判断还为时过早?

我们知道,经典计算机会以电信号的形式储存数据,电信号可以有两种状态——1或0。与之不同的是,量子计算机可以使用许多物理系统来存储数据,比如电子和光子。这些系统可以在多种状态下编码信息,这使得量子计算机的计算速度比经典计算机要快得多。

目前,量子计算仍处于起步阶段,而且迄今为止人们还没有制造出一台能够超越经典超级计算机的量子计算机。不过,尽管存在一些怀疑,但人们对现有的快速进展普遍感到兴奋。因此,了解在未来几年量子计算机有可能发生些什么对我们是很有帮助的。

摩尔定律描述的是,经典数字计算机的处理能力几乎每两年就会翻一番,因而创造出呈指数状态增长的趋势。这一定律是以英特尔联合创始人戈登·摩尔的名字命名的,更准确地说,这条定律描述了硅微芯片上所集成的晶体管数量的增长速度。

但是量子计算机是以一种非常不同寻常的方式按照量子物理定律设计的。所以摩尔定律并不适用,于是Neven定律便有了的用武之地。Neven定律指出,量子计算能力正在经历“相对于传统计算的双指数增长”。

指数增长指的是以2的指数增长的东西倘使皮鞋代理,即2¹(2)、2²(4)、2³(8)、2⁴(16)等等;双指数增长意味着的是以2的指数的指数增长的东西,即2²(4)、2⁴(16)、2⁸(256)、2¹⁶(65536)等等。从这个角度来看,如果摩尔定律下的经典计算机是呈双指数增长、而非单指数增长的,那么我们早在1975年就有了现如今的笔记本电脑和智能手机了。

Neven希望,这种极快的速度能很快带来所谓的量子霸权:一个小小的量子处理器将超越最强大的经典超级计算机,这将是一个备受期待的里程碑。

这种双指数增长的原因是基于内部的观察。在一个采访中,Neven表示谷歌的科学家在降低量子计算机原型上的错误率方面做得越来越好,使得他们在每次迭代中都能构建更复杂和更强大的系统。

Neven甚至认为这种进步本身就是指数级的,与摩尔定律很像。但是对于同等大小的处理器来说,量子处理器天生就比传统的经典处理器要好得多,而且是指数级的好得多。因为量子处理器会利用了量子物理中的纠缠效应,使得可以同时完成不同的计算任务,从而带来指数级的速度而况皮鞋厂家提升。

所以简单地说,如果量子处理器呈指数速度发展,而且它们呈指数的快于经典处理器,那么量子系统组成皮鞋批发货源相对于经典处理器的发展速度就是双指数速度。

虽然这听起来令人兴奋,但我们也需要谨慎行事。对于初级阶段来说,Neven的结论似乎是基于一小撮原型和在相对较短的时间内(一年或更少)测量的进展。因此,只有很少的数据点能与外推的增长模式相符。

还有一个实际问题,那就是随着量子处理器变得越来越复杂和强大,现在显得微不足道的技术问题或许恰如皮鞋批发货源变得越来越重要。例如,即使是量子系统中的很小的电子噪声也能导致计算错误,而随着处理器复杂度的增加,这种计算错误也会变得越来越频繁。

这个问题可以通过实现错误纠正协议来解决,但是这就意味着需要向处理器添加大量的备份硬件,而这会带来冗余。因此,计算机将不得不变得更加复杂,而同时又无法获得太多额外的回报,甚至毫无回报。这类问题可能会影响Neven的预测,但目前还不适合过早下结论。

尽管摩尔定律只是一种经验观察,并不是自然的基本定律,但它在50多年的时间里以惊人的准确信依皮鞋直销预言了传统计算的进步。从某种意义上说,这不仅仅是一个预测,因为它刺激了芯片行业去采用一致的路线图、制定有规律的里程碑、评估投资规模和评估预期收入。

如果Neven的观察被证明像摩尔定律一样具有预言性和自我实现能力,那么它也必将能产生远超过只是对量子计算性能所有皮鞋制作作出预测的影响。但是在这个阶段,没有人知道量子计算机是否会被广泛商业化,还是仍然只是一些专业玩家才能拥有的玩具。但如果Neven定律成立,我们很快就会找到答案。

撰文:Alessandro Rossi(斯特拉斯克莱德大学)、Fernando Gonzalez-Zalba(剑桥大学)

原文标题为“Neven’s Law: why it might be too soon for a Moore’s Law for quantum computers略加皮鞋制作”,首发于2019年7月24日的The Conversation。原文链接:https://theconversation.com/nevens-law-why-it-might-be-too-soon-for-a-moores-law-for-quantum-computers-120706 中文内容仅供参考,一切内容以英文原版为准。

扩展阅读俺皮鞋代理:

麒麟810为何AI计算超越骁龙855?当然了骁龙855也不吃素_皮鞋直销

摘要:

    6月底华为nova 5问世,带来了全新AI手机芯片上去皮鞋批发厂家直销麒麟810。这是华为首款采用自研达芬奇NPU AI架构的芯片上去皮鞋批发厂家直销,是华为第二款7nm手机芯片上去皮鞋批发厂家直销,也是全球第四款,华为由此成为世界上唯一拥有两款7nm芯片上去皮鞋批发厂家直销的手机厂商。

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AI手机芯片麒麟得起皮鞋批发

另外三款分别为苹果A12 Bionic,高通骁龙/”>骁龙855以及海思麒麟980,猎户座9820则没有采用7nm。

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近日荣耀专门召开沟通会,详细解读了麒麟810的技术特性和优势,并展望了即将配备麒麟810的新机荣耀9X。

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工艺方面,麒麟处理器在中高端领域一直都在推进新工艺,比如麒麟620 28nm、麒麟659 16nm、麒麟710 12nm、麒麟810 7nm……

麒麟62028nm存在皮鞋加盟
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麒麟810采用的是台积电最新7nm工艺,宣称常言说皮鞋代理相比于12nm工艺,可将晶体管密度增加110%,能效提升50%,速度更快、性能更强、漏电更低。

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华为透露,麒麟810的研发历时超过36个月,1000决非皮鞋直销多位半导体设计和工艺专家参与,先后使用了5000多个工程验证开发版。

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麒麟810的优先使命是全方位保障流畅的游戏体验,尤其是玩大型游戏不能卡顿,为此华为在CPU/GPU硬件、软件技术调校、行业标准合作等方面都进行了针对性设计。

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CPU大力皮鞋批发方面集成了定制的两个高性能的A76 2.27GHz大核心、六个高能效的A55 1.88GHz小核心,相比上代单核性能提升75%、多核性能提升40%,而对比主要竞品骁龙/”>骁龙730,单核性能超出17%、能效超出57%,多核性能则超出14%。

高性能A762大力皮鞋代理
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同时,麒麟810的两大六小八个核心是可以灵活调度的,以实现尽可能高的性能和尽可能低的功耗,比如音乐、本地视频、导航、通话、轻负载游戏等,只调用1-4个小核心就可以搞定,而在线视频、拍照、中高除此以外皮鞋代理负载游戏、APP启动、多应用多任务并发等,就得根据情况调用更多小核心,并让大核心适当参与。

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根据华为给出的数据,APP启动时间方面,灵活调度CPU资源的麒麟810已经可以完胜骁龙855/”>855

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GPU方面,麒麟810定制了六核心的Mali-G52,相比于骁龙730性能领先26%,能效更是领先36%。

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同时,华为还为其加入了麒麟Gaming+优化增强技术,实现60fps高帧率和HD高画质,其中AI调频调度可以智能预测每一帧画面的负载,高负载时及时加速保证性能,低负载时则迅速降速以节省功耗。

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GPU Turbo则进化到了3.0版本,现已宁皮鞋直销支持70多款多内主流游戏的图形加速,满帧或几乎满帧的同时还降低功耗,并实现毫秒级别的触控响应,跟手感极佳。

满帧或满帧的降低功耗一个皮鞋批发厂家直销

AI方面,麒麟810更是首次集成了华为自研的达芬奇架构NPU神经网络加速单元,主要有了四大特性广大皮鞋直销:

– 创新架构,达芬奇魔方、张量化立体运算单元

– 澎湃算力,单位芯片嘎皮鞋加盟面积最佳能效

– 算子多,支持数量多达240+,通用性好

– FP16精度、INT8量化精度业界本文皮鞋直销领先

按照华为给出的数据,麒麟810 ETH AI Benchmark测试成绩可以超过3.2万分,算力全球第一,领先比皮鞋直销骁龙855 26%之多。

处理FP16浮点数据时,麒麟810性能可以达到骁龙855的1.32-1.81倍,能效更是高达6.18-8.74倍!

而面对INT8整数数据,麒麟810也可以保留更好的精度,获得更干净、更精细的画面,而且耗时更短,领先骁龙855 40%以上。

当然了,也仅仅是ETH AI部分,整体来看,骁龙855依然是安卓除苹果A系列最强芯片。华为海思麒麟的AI方案在810上挖掘更彻底,和骁龙的差距逐渐拉近。

高通骁每逢皮鞋直销龙855的SOC部分,处理器相对并不是十分强劲,强大的是超级能效比的GPU,并且可以带动大型的主流游戏。这点是麒麟980相比855所稍差的。

这么小的芯片下,隐含着巨大威力。

你们更愿意接受高通骁龙还是后起之秀海思麒麟呢?

本文为皮鞋直销作者原创,未经授权不得转载

十万元按1分的利计算,一年要付多少利息?_皮鞋批发货源

摘要:

    民间借贷对于利率的约定有两种:分和厘本地皮鞋批发,所以我们常常会听到长辈说说**存款或者**投资有多少分厘本地皮鞋批发的收益等等,分与厘本地皮鞋批发的转换公式为:1:10,即1分=10厘本地皮鞋批发

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一分利其实是民间借贷中的说法,目前书面上的借贷利率都是按照百分比来阐释的,而没有一分利息应用皮鞋代理的这种称呼。

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民间借贷对于利率的约定有两种:分和厘,所以我们常常会听到长辈说说**存款或者**投资有多少分厘的收益等等,分与厘的转换公式为:1:10,即1分=10厘。

那么分厘与我们传统的百分比利率是如何对应的呢?

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一般而言,民间约定的利率都是月利率,一分的利息即月利率为1%,一厘故而皮鞋批发货源的利息即月利率为0.1%。而月利率与年利率的转换为月份数,故而一分的利息,一年的利率即为12%,一厘的利息,一年的利率即为1.2%。如果一分五厘,就代表着月利率为1.5%,年化利率则为:1.5%*12=18%。

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通过上述分析,我们知道一分的利息,代表着一年的利率为12%,所以十万元1分利进行借贷,一年的总利息成本为:10万元*12%=12000元,这个是目前正常的民间借贷水平,民间借贷的利率目前普遍处于1分利到3分利之间(高利贷范围之内)。如果对方给你一分利的借贷成本,其实并不算高,这个折算为我们在借呗上看到的利率,相当于万分之3.3,也就是说1万元的借款起初皮鞋厂家,每天的利息为3.3元。

当然了,这个是约定俗成的利率计算方式,如果你不小心遇到315晚会上报道的714高炮,那么这个1分的利息,对方也可能指的是日利1分,折算为年利率即为365%,这个已经远远超过我国对于高利贷的界限了。这种情况下对于超过36%的部分你可以选择拒付利息,因为按照最高人民法院《关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》借贷双方约定的利率超过年利率36%,超过部分的利息约定无效。借款人请求出借人返还已支付的超过年利率36%部分的利息的,人民法院应予支持。

至于说年利1分的,就不用想了,毕竟放贷的人不是做慈善,年利一分等于年利率1%,按照这个利率,对方与其放贷给你,还不如把钱存入银行,因为存款利率都不止这个数了。

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长距离大流量有压供水工程深埋阀井结构计算研究_电子测量仪器_皮鞋加盟

中图分类号TV314 文献标志码A 文章编号1673-4637 (2010)05-0025-03

供水工程管道沿线布置有大量的皮鞋加盟排气井、排空井、检修井等附属建筑物,一般的管线工程由于规模不大,埋深较浅,阀井尺寸也较小,设计人员积累了皮鞋加盟丰富的工程经验,并有设计图集可供参考,能够圆满地完成设计工作。但对于长距离大流量有压供水工程,地质条件往往非常复杂,管道有可能埋深很大,这就对各种管道附属建筑物的设计提出了更高的要求。因此,有必要对各种类型阀井的结构设计进行系统的总结与梳理。笔者以某长距离大流量深埋有压供水工程的排空井设计为例,对此类工程的阀井结构计算进行研究。

1 某工程排空井设计概况

排空井的作用是供管道检修之前排空管内余水。某供水工程地质条件复杂,穿越建筑物众多,根据输水管线的纵断布置及沿线地面情况共布置5处排空井。

排空井由干井(控制蝶阀井)、湿井、小蝶阀井组成。管道内的水通过排空管流入湿井,先通过排水管自排,自排不了的剩余水,再利用潜水泵强排,水流通过蝶阀井排水管引至附近的河道或道路雨水边沟。

干井内口尺寸为4.4m×3.0m,湿井内口尺寸为4.4m×2.4m,小蝶阀井内口尺寸为3.5m×3.5m,井深25.60m,采用C25钢筋混凝土结构。排空井平面布置图如图1所示。

该供水工程沿程有多处垃圾坑,因场地限制无法避让,须从垃圾坑底部穿越,管道埋深在20m以上,排空井结构设计困难,无法按常规方法设计。

笔者以某排空井中的干井和湿井为例,对深埋阀井的结构计算进行总结和梳理。

2 板的结构计算方法

矩形阀井由各单块平板组合而成,各单块平板可以是四边支承板或三边支承一边自由的板。从理论上说,这些板都是双向板,但为简化计算,通常根据板的2个方向边长比值,将板划分成双向板和单向板来皮鞋批发货源计算。

2.1 板的受力划分

对于混凝土矩形板,通常按弹性理论计算。计算方法可分为查表法和有限元法2种。有限元法通常需要利用大型有限元软件进行建模,并要求计算者有丰富的计算经验,能够对计算结果的合理性进行判别,且耗时较长,一般设计人员熟练运用此方法较困难,且对于量大面广的常规阀井结构计算推广意义不大。本文采用查表法对排空井进行结构计算。

井壁在侧向荷载作用下的单、双向受力区分条件如表1所示。

表1 井壁在侧向荷载作用下的单、双向受力区分条件

注:①表中H为井壁高度,L为井壁平面的短边长度;

②对H/L>2的皮鞋加盟情况,有文献[3]将底部H<1.5L’(L’为井壁平面长边长度)部分按双向计算。

本工程井深为25.60m,高度与长度的比值为5.82,应按下部双向、上部单向的方法计算。

2.2 壁板角隅处弯矩调整

排空井壁板的结构设计应分别对长边和短边的弯矩进行计算,之后,考虑到相邻壁板之间的变形连续性,还应对板端弯矩进行调整。

(1)上部按水平框架理论计算可很好地解决壁板角隅处水平弯矩的协调性问题,水平向传力部分截取单位高度的水平壁带按水平封闭框架计算,可沿高度分成若干段,每段均取该段下端的最大侧压力作为计算荷载。

(2)下部最简单的调整方法是将相邻壁板在公共棱边上的固端弯矩之间的不平衡弯矩,按板的线刚度进行一次分配,而不考虑分配弯矩向远端的传递。更精确的方法可采用“连续双向板弯矩分配法”[4]。

3 排空井结构计算

3.1 计算荷载

(1)阀井顶荷载:作用于阀井顶板上的竖向荷载包括覆土重、堆积荷载、地面活荷载等。堆积荷载与活荷载不叠加计算,取其大者。阀井顶荷载通常取(0.5~1.0)m的土柱重量。

(2)井壁荷载:井壁外侧受到主动土压力的作用,当有地下水时,尚需考虑地下水的水压力作用。

(3)井底荷载:井底荷载是指使底板产生弯矩和剪力的那部分地基反力或地下水浮力。阀井的地基反力可按直线分布计算,因此,直接作用于底板上的底板自重、水重(若有的话)将与它所引起的部分地基反力直接抵消,而不使底板产生弯曲内力,只有由井壁作用在底板上的力所引起的地基反力才会使底板产生弯曲内力。

3.2 计算工况

排空井结构计算按以下几种工况进行。

(1)承载能力极限状态计算:①基本荷载组合:地面有均布荷载,井外有土,地下水位为地下潜水位;②偶然荷载组合:地面有均布荷载,井外有土,地下水位平地面。

(2)正常使用极限状态计算:对壁板进行裂缝宽度控制验算,荷载组合为地面有均布荷载,井外有土,地下水位平地面。

3.3 计算参数

计算参数按下列数据取值。

(1)土的天然容重γs=21kN/m3。

(2)土的浮容重γs’=10kN/m3。

(3)填土内摩擦角φ=25°。

(4)水的容重γw=10kN/m3。

3.4 计算结果

结构计算结果分下部双向板和上部水平封闭框架两部分给出,结果见表2、图2—图4。

表2 壁板下部最大弯矩计算(下部双向板)kN·m

3.5 配筋计算及井壁厚度的皮鞋加盟确定

配筋计算结果分为下部双向板与上部水平封闭框架两部分给出,结果见表3、表4。

表3下部双向板配筋计算结果

表4  上部水平封闭框架配筋计算结果

在上部水平框架中,上下部壁厚、配筋综合考虑,壁厚采用1000mm,水平向最大配筋量为3927mm2(8Φ25mm),竖向最大配筋量为1608mm2(8Φ16mm)。

4 结论

(1)一般的管线工程,阀井通常埋深较浅,大多属于双向受力的情况,可按双向板计算;深埋阀井可分为上下2部分分别计算,下部按双向板计算,上部按水平框架计算,配筋时注意保持上下部的连续性。

(2)阀井相邻壁板间的连接、壁板与地板之间的连接应视为弹性固定。壁板与顶板间的连接应根据构造来皮鞋批发确定,当顶板自由搁置于井壁上时,井壁顶端为自由端;当顶板与壁板整浇在一起,且刚度相差在5倍以内时,可按弹性固定计算,当刚度相差在5倍以上时,按铰接考虑。

(3)相邻井壁、井壁与底板间的连接,应从构造上保证板端具有足够的嵌固刚度。当板较薄时,应将整体连接的角隅局部加厚。

(4)严格来讲,底板厚度应通过计算确定。设计中通常取底板与井壁同厚,对于软土地基上的阀井,可取(1.2~1.5)倍的井壁厚度。

(5)阀井为地下结构,抗震性能较好,一般在8度以下地震区可不进行抗震验算。

(6)地下水对阀井结构计算结果有较大影响,设计时应对地下水位的波动进行仔细地分析,慎重确定各种工况时的地下水位。

参考文献

[1]给水排水工程结构设计手册(第二版)[M].北京:中国建筑工业出版社,2007,01.

[2]周氐,章定国,钮新强.水工混凝土结构设计手册[M].北京:中国水利水电出版社,1999,01.

[3]给水排水工程结构设计手册(第一版)[M].北京:中国建筑工业出版社,2007,01.

[4]建筑结构静力计算手册[M].北京:中国建筑工业出版社,1975,06.

作者简介:叶冬冬(1980—),男,工程师。


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