概述分布式通信的几种方式目前的分布式架构主要由corba和JavaEE搭建，JavaEE优点是跨平台，开发
原创
2022-10-31 07:27:38
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每次 TensorFlow 运算都被描述成计算图的形式，允许结构和运算操作配置所具备的自由度能够被分配到各个分布式节点上。计算图可以分成多个子图，分配给服务器集群中的不同节点。 强烈推荐读者阅读论文“Large Scale Distributed Deep Networks”，本文的一个重要成果是证
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2021-02-14 06:28:00
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图模拟是一类宽松的图匹配模型。区别于子图同构要求匹配结果和匹配图具有相同的拓扑结构的规则，图模拟只对匹配节点的自身和一跳邻居有要求。得益于图模拟宽松的匹配规则，它具有较低的复杂度和更好的拓展性。这些优点引起了图算法界的注意，近些年，一些基于图模拟的研究工作陆续发表。为了进一步提高数据集的大小和算法的吞吐量，以及考虑到一些实际场景（数据分布在不同的机器上），分布式图模拟的研究是必要的。本文介绍了三篇
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正文共6912个字，4张图，预计阅读时间18分钟。Wide & Deep 模型是谷歌在 2016 年发表的论文中所提到的模型。在论文中，谷歌将 LR 模型与 深度神经网络 结合在一起作为 Google Play 的推荐获得了一定的效果。在这篇论文后，Youtube，美团等公司也进行了相应的尝试并公开了
好长时间没发文了，最近着实是有点忙，当爹的第 43 天，身心疲惫。这又赶上年底，公司冲 KPI 强制技术部加班到十点，晚上孩子隔两三个小时一醒，基本没睡囫囵觉的机会，天天处于迷糊的状态，孩子还时不时起一些奇奇怪怪的疹子，总让人担惊受怕的。本就不多的写文章时间又被无限分割，哎~ 打工人真是太难了。本来不知道写点啥，正好手头有个新项目试着用阿里的 Seata 中间件做分布式事务，那就做一个实践分享吧！
直接贴代码，第三章，原来教程在这里：，手动感谢永永夜大大对了，大大的是GPU条件下的，我的是虚拟机上的CPU版本。import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_
当计算图在设备之间划分之后，跨设备的 PartitionGraph 之间可能存在着数据依赖关系，因此 TF 在它们之间插入 Send/Recv 节点，这样就完成数据交互。而在分布式模式之中，Send/Recv 通过 RpcRemoteRendezvous 完成数据交换，所以我们需要先看看 TF 之中的数据交换机制 Rendezvous。
原创
2022-05-05 13:37:45
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【PChome 资讯报道】2019 年 8 月 9 日下午，华为消费者业务今天在其全球开发者大会上正式向全球发布其全新的基于微内核的面向全场景的分布式操作系统——鸿蒙 OS。随着华为全场景智慧生活战略的不断完善，鸿蒙 OS 将作为华为迎接全场景体验时代到来的产物，发挥其轻量化、小巧、功能强大的优势，率先应用在智能手表、智慧屏、车载设备、智能音箱等智能终端上，着力构建一个跨终端的融合共享生态，重塑安
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2023-06-26 19:53:04
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ROS是一种分布式软件框架，节点之间通过松耦合的方式进行组合。如何实现分布式多机通信（1）设置IP地址，确保底层链
原创
2022-06-01 13:34:42
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ROS（Robot Operating System）是一个用于编写机器人软件的灵活框架，提供了一套工具和库，可以帮助开发者快速地构建机器人应用程序。ROS支持分布式通信，允许不同的节点在不同的计算机上运行，通过网络进行通信交互。在本文中，我将向你介绍如何在ROS中实现分布式通信的步骤和代码示例。
整体流程
首先，我们来看一下在ROS中实现分布式通信的整体流程。在ROS中，我们可以通过发布者和
原创
2024-04-25 11:01:15
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Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复常用模块 TensorBoard：训练过程可视化常用模块 tf.data ：数据集的构建与预处理常用模块 TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式常用
原创
2021-07-09 14:24:07
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1：前言 提起TensorFlow的模型，大家最熟知的莫过于checkpoint文件了，但是其实TensorFlow 1.0 以及2.0 提供了多种不同的模型导出格式，除了checkpoint文件，TensorFlow2.0官方推荐SavedModel格式，使用tf.serving部署模型的时候采用的就是它，此外还有Keras model（HDF5）、Frozen GraphDef，以及用于移动端
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2023-10-30 13:13:03
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数据集：minist （我走的是本地读取）数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1o2faz60YLaba3q7hn_JWqg 提取码：yv3y 代码和数据集放在一个文件下目的：测试服务器是否安装成功cuda和cudnn环境:ubuntu16.04，python3.6,tensorflow-gpu1.10,cuda9.0,cudnn7.4...
原创
2021-11-16 15:17:29
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该文档讲述了如何创建一个集群的tensorflow服务器，以及如何分配在集群中计算图。我们假设你熟悉写作tensorflow程序的基本概念。Hello distributed TensorFlow!演示一个简单的TensorFlow集群，执行以下命令：# Start a TensorFlow server as a single-process "cluster".
$ python
>&g
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2024-04-28 00:51:44
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文章目录查看`GPU`数量设置`GPU`加速限制使用的`GPU`，不限制消耗显存的大小动态显存申请，仅在需要时申请显存空间限制使用的`GPU`，并且限制使用的显存大小单`GPU`模拟多`GPU`环境 Tensorflow GPU训练配置 以下教程建立在已经安装好Tensorflow2深度学习环境基础上，进一步管理GPU资源消耗。查看GPU数量import tensorflow as tf
# 查
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2024-02-22 23:37:07
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一：分布式架构网络通信 在分布式服务框架中，一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的，在Java领域中有很多可实现远程通讯的技 术，例如：RMI、Hessian、SOAP、ESB和JMS等 1.1：基本原理 ...
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2020-09-21 15:47:00
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消息中间件消息中间件是指利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并且基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，可以在分布式架构下扩展进程之间的通信。消息中间件能做什么消息中间件主要解决分布式系统之间消息的传递问题，能够屏蔽各种平台以及协议之间的特性，实现应用之间的协同。示例：电商平台中的注册功能，用户注册不单是向数据库insert,可能还需要赠送积分，发送邮件，
原创
2018-12-23 10:59:31
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【代码】torch分布式通信基础。
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2023-07-15 08:50:50
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RPCRPC（Remote Procedure Call，远程过程调用），一般用来实现部署在不同机器上的系统之间的方法调用，使得程序能够像访问本地
原创
2022-12-22 00:17:47
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# Java UDP 分布式通信实现指南
## 一、流程
下面是实现 Java UDP 分布式通信的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建 UDP 服务端 |
| 2 | 创建 UDP 客户端 |
| 3 | 服务端接收客户端发送的数据 |
| 4 | 客户端发送数据到服务端 |
## 二、详细步骤
### 1. 创建 UDP 服务端
首先，我
原创
2024-02-24 07:41:51
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