文章目录C/S和B/S架构一、C/S(Client Server)两层架构1、C/S架构背景：2、两层架构：3、C/S架构流程：4、C/S架构的优点：5、C/S架构的缺点：二、B/S(Browser Server)三层架构1、B/S架构背景：2、三层架构：3、B/S架构的三种形式：4、B/S常用架构流程：5、B/S架构的优点：6、B/S架构的缺点：三、C/S与B/S的结构区别1）比较大的差别2）
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2023-07-21 15:00:27
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RAYTRACING TOPICS & TECHNIQUES - PART 1 – INTRODUCTION 原作者：Jacco Bikker 基础 Raytracing 是模拟现实世界的一种方式：你看到的色彩是由太阳（多数情况） 产生的光线（rays of light） 在自然场景中散射，最终到达你的眼睛。如果我们暂时不去管狭义相对论
Ray K8s集群部署1. Introduction2. Ray on Kubernetes2.1 Get Started2.2 User Guides2.2.1 Managed K8s services2.2.2 RayCluster Configuration2.2.3 Kuberay Autoscaling2.2.4 Logging2.2.5 Using GPUs2.2.6 Experim
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2024-01-25 19:41:21
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第20章 微服务架构 2641、微服务架构产生的历史背景: 1、代码重复率高。进而导致需求变更困难、代码维护困难 2、部署效率低。2.1一个小功能的变更导致打整个war包 2.2编译时间长 2.3测试工作量大 3、由于以上原因，导致新需求上
Ray 是一个高性能的分布式执行引擎，开源的人工智能框架，目标之一在于：让开发者可以用一个运行在笔记本电脑上的原型算法，仅需添加数行代码就能轻松转为适合于计算机集群运行的(或单个多核心计算机的)高性能分布式应用。这样的框架需要包含手动优化系统的性能优势，同时又不需要用户关心那些调度、数据传输和硬件错误等问题。与深度学习框架的关系：Ray 与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等
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2023-09-21 15:11:36
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一、使用射线碰撞物体 1.准备工作 在Scene里新建一个Cube，调整位置确保，能在MainCamera里看到它，鼠标也能放在上面（就是确保我们能“触摸”到它） 2.新建脚本RayTarget（名字谁便起），添加变量Ray和RaycastHit(发生碰撞后需要从Ray
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2024-03-22 15:51:33
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Ray由伯克利开源，是一个用于并行计算和分布式Python开发的开源项目。本文将介绍如何使用Ray轻松构建可从笔记本电脑扩展到大型集群的应用程序。并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容。我们需要利用多个核心或多台机器来加速应用程序或大规模运行它们。网络爬虫和搜索所使用的基础设施并不是在某人笔记本电脑上运行的单线程程序，而是相互通信和交互的服务的集合。云计算承诺在所有维度上（内存、计算、存储等）实
搜索RaySource资源的8大方法 1、RaySource网盘资源Google检索式 ，可直接输入关键词来查找，遇到进不去的链接就点快照。 http://www.google.cn/swr?q=(rayfile+%7C+fs2you)(11dc+%7C+11dd)&hl=zh-CN&newwindow=1&swrnum=236000 2、到rayfile的阿里妈妈
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2024-05-27 20:42:35
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# 如何实现“Ray Pytorch”
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用Ray Pytorch来加速你的深度学习模型训练过程。Ray是一个可扩展的分布式计算框架，而PyTorch是一个流行的深度学习框架。
## 流程概览
下面是实现“Ray Pytorch”的流程概览：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>Ray Cluster: 创建Ray集群
原创
2024-04-14 05:24:16
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分布式训练框架的实现逻辑学习笔记1、Why?深度学习模型尺寸逐渐扩大，训练数据量显著上升。为了更好利用训练资源，提高效率。2、 分布式训练原理主要两种思路：一是模型并行，另一个是数据并行。（1） 模型并行即将一个模型分拆为多个小模型，分别放在不同设备上，每个设备可跑模型的一部分(例如，UNet网络就是将模型拆为两部分，分别在两块卡上训练)。 存在的问题：模型在训练时需要更新梯度等，使得模型各部分之
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2024-10-11 17:22:56
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自从ChatGPT发布以来，国内外的开源大模型如雨后春笋般成长，但是对于很多企业和个人从头训练预训练模型不太现实，即使微调开源大模型也捉襟见肘，那么直接部署这些开源大模型服务于企业业务将会有很大的前景，本文将介绍七中主流的LLM推理和服务开源库。 下面首先来总结一下这些框架的特点，如下表所示：
ray 集群概述ray的长处之一就是能够在一个程序中利用多个机器运行，在多机器的集群中才能发挥ray的真正能力。关键的概念ray node: ray 的集群是有一个head node和多个 worker node组成的。head node需要先启动，然后worker node使用head node的地址启动以形成集群。ray 集群自己可以做到自动缩放，可以与Cloud Provider交互，根据应
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2024-01-11 10:47:43
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系统要求首先，在安装 V-Ray 之前确认您的系统满足这些要求。 注意： V-Ray 仅支持 64 位操作系统和 64 位版本的 SketchUp。 处理器支持 SSE4.2 的英特尔* 64、AMD64 或兼容处理器内存最低 8 GB RAM，推荐 16 GB RAM硬盘空间最低 2GB，推荐 12GB（包括额外的可下载内容）网络协议/网络协议仅支持 IPv4。目前不支持 IPv6操作
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2024-08-08 16:19:46
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head nodesudo apt install redissudo service redis stop # 装好redis之后守护进程自动运行。ray会再开一个守护进程，为了避免不必要的麻烦停掉redispip uninstall numpypip install numpy==1.16.0ray start --head --redis-port=6379 打印：S...
原创
2021-08-04 09:58:18
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Ray文章目录Ray一、ray core概念1.Actor模型：2.Task（任务）：3.Task并行执行：4.ray框架与正常算法对比二、Ray core操作1. ray.init()2. ray.put()3. ray.get()4. @ray.remote5. ray.wait()6. ray.error_info()三、ray操作流程1.项目结构2.创建多个actor对象四、集群1.创建集
如果关注这个领域的同学可能知道，Ray其实在去年就已经在开源社区正式发布了，只不过后来就一直没有什么太大动静，前段时间也是因为机缘巧合，我又回头学习了解了一下，顺便总结如下：Ray是什么？Ray 是RISELab实验室（前身也就是开发Spark/Mesos等的AMPLab实验室）针对机器学习领域开发的一种新的分布式计算框架。按照官方的定义：“Ray is a flexible, high-perf
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2024-02-18 12:08:09
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之前我曾发过一篇Enterprise Library 4.0开发计划中提到微软在Enterprise Library 4.0将加入依赖注入容器，暂定名为DIAB，现在微软终于给它起了个正式的名字Unity，难道是“团结”的意思？:)，在Unity最终将以两种形式发布：独立的容器组件和作为Enterprise Library 4.0的一部分，用微软的话说“它是一个轻
http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=30506#problem/T题意：给你一束光，问你在一个三层的平面类传递n次的种数；仔细想下，就是一个fibonacci数列；#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusing namespace std ;vector Fi
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2013-09-09 20:51:00
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1.创建一条射线，从自己出发，发射向目标 Ray ray = new Ray(transform.position, target.position - transform.position); 第一个参数是射线的起点ray.origin，第二个参数是射线的方向 ray.direction 2.绘制 ...
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2021-09-25 13:21:00
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分布式计算框架Ray当我们要构建一个涉及大规模数据处理或者复杂计算的应用，传统的方式是使用现成的大数据框架，例如 Apache Flink 和 Apache Spark。这些系统提供的API通常基于某种特定的计算范式（例如DataStream、DataSet），要求用户基于这些特定的计算范式实现应用逻辑。对于传统的数据清洗、数据分析等应用，这种用法能够很好地适用。但是，随着分布式应用的逻辑越来越复
原创
2024-03-05 13:53:21
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