GrayLog简介 GrayLog是一个轻量型的分布式日志管理平台，一个开源的日志聚合、分析、审计、展示和预警工具。在功能上来说，和 ELK类似，但又比 ELK要简单轻量许多。依靠着更加简洁，高效，部署使用简单的优势很快受到许多公司的青睐。 GrayLog包含 Elasticsearch、MongoDb 和 Graylog三个模块。其中，Elasticsearch用来持久化存储和检索日志文件数据，MongoDb 用来存储关于 Graylog的相关配置，而 Graylog用来提供 W

kafka 一、基础架构 二、Kafka 快速入门 1、集群规划 2、集群部署 下载地址 1 ）解压安装包： tar -zxvf kafka_2.12-3.0.0.tgz -C /opt/module/ 2 ）修改解压后的文件名称: mv kafka_2.12-3.0.0/ kafka 3 ）进入到/opt/module/kafka 目录，修改配置文件 cd config/ vim server.properties 输入以下内容： #bro

一、应用场景：海量非结构化数据存储需求。例如文件、图片、音频、视频等。 二、简介：MinIO是一个基于Apache License V2.0开源协议的对象存储服务。 三、基础概念： Object: 存储到MinIO的基本对象，如文件、字节流... Bucket: 用来存储Object的逻辑空间。每个Bucket之间的数据是相互隔离的。 Drive: 部署MinIO时设置的磁盘，MinIO中所有的对象数据都会存储到Drive。 Set: 一组Drive的集合，MinIO会自动根据Dri

KKT条件 当我们要求一个函数的极值，同时还有两种类型的约束条件，一种约束条件是等式约束，另外一种约束是不等式约束：   x是一个变量（n维，n个样本），我们想要找到使得f(x)最大的x，还要满足上面的约束。此时KKT条件就出来说话了，如果要想让x满足这个条件下的f(x)的最大值（极值点），那么需要满足KKT条件，条件如下：   我们来解释一下这个KKT条件，在极值点处f的梯度是一系列的不等式gi(x*)和等式hj(x*)的线性组合，其中不等式的约束ui≥0，而等式的λ

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基础知识像rank，local_rank之类的就不讲了，自行百度吧。 总论：pytorch分布式训练中，数据并行主要依赖于multiprocessing和distributed。可以简单理解为multiprocessing用于开启多进程，distributed用于进程间通信。 另外，需要说明一点multiprocessing只是用于开启多进程，并不负责把张量分发到各个GPU，所以，一般在代码里面需要根据rank的变化，自行设定不同的GPU，并把张量放上去。 目录： 一：分布式训练的原

参考Kafka消息时间戳(kafka message timestamp) 1 Kafka消息的时间戳 在消息中增加了一个时间戳字段和时间戳类型。 目前支持的时间戳类型有两种：CreateTime和LogAppendTime。 前者表示producer创建这条消息的时间； 后者表示broker接收到这条消息的时间(严格来说，是leader broker将这条消息写入到log的时间)。 2 客户端消息格式的变化 ProducerRecord：增加了timestamp字段，允许produ

elasticsearch 查看当前集群中的 master 节点是哪个需要使用 _cat 监控命令，具体如下。 查看方法 es 主节点确定命令，以 kibana 上查看示例如下： GET _cat/nodesv 返回结果示例如下： ip heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name 172.16.16.188 52 99 5 2.59 1.70 1.45 mdi - elasti

一、分布式唯一ID的需求产生的背景 在分布式集群环境环境中，大量的业务场景需要使用到唯一ID的情况，如用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等，都需要全局唯一ID，尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要那么，分布式唯一ID有哪些特性或要求呢？ ① 唯一性：生成的ID全局唯一，在特定范围内冲突概率极小。 ② 有序性：生成的ID按某种规则有序，便于数据库插入及排序。 ③ 可用性：可保证高并发下的可用性, 确保任何时候都能正确的生成ID。 ④ 自主性

自动创建Topic原理介绍   RocketMQ在发送消息的时候，我们一般会先去Broker创建Topic信息，Producer在发送消息的时候会先去nameSrv拉取Topic信息，那么如果拉取不到Topic，会如何处理呢？这里RocketMQ提供一种自动创建Topic的机制。 Producer流程 先从本地缓存topicPublishInfoTable中获取Topic。 如果本地缓存不存在或者失效，则调用**mQClientFactory.updateTopicRouteIn

目录 目标 官方文档及项目下载地址 实战 搭建调度中心 创建任务调度（这里演示SpringBoot版本） 目标 掌握XXL-JOB项目基本搭建和使用。 官方文档及项目下载地址 分布式任务调度平台XXL-JOBhttps://www.xuxueli.com/xxl-job/ 实战 搭建调度中心 第一步：下载XXL-JOB项目（略）。   第二步：执行相关的SQL脚本，此时会创建一个名字为xxl_job的数据库。 第三步：在xxl-job-adm

文 | 智商掉了一地 如何才能让大型语言模型按照我们的要求去做？这篇文章给出了回答—— 近期在 NLP 领域风很大的话题莫过于 Prompt，尤其当大型语言模型（LLM）与其结合，更是拉近了我们与应用领域之间的距离，当 LLM 在包括小样本学习在内的各种任务中表现出非凡的效果和通用性时，也存在着一个问题亟待解决：如何让 LLM 按照我们的要求去做？这也是本篇论文的一个重要出发点。 本文作者将 LLM 视为执行