分布式存储分布式存储系统常用的分布式文件存储GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存 储服务。 一、专用分布式存储系统1、最早的分布式系统：Google File System： GFS Google的第一代分布式系统 GFS分布式系
## 分布式机器学习
随着数据量的不断增长，传统的机器学习算法在处理大规模数据时面临着性能瓶颈。为了解决这个问题，分布式机器学习应运而生。分布式机器学习是一种将机器学习算法与分布式计算相结合的方法，通过将数据和计算任务分配到多个计算节点上进行并行计算，从而加快模型训练的速度。
### 分布式机器学习的原理
分布式机器学习的核心思想是将数据集拆分成多个子数据集，并将每个子数据集分配到不同的计算
原创
2023-08-03 07:14:27
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基于ROS的分布式机器人远程控制平台 1 结构说明HiBot架构主要使用C/S架构，其中HibotServer为服务器，Muqutte为消息服务器中间件，HiBotClient为运行在机器人上的客户端。主要实现了机器人任务的远程部署、监控、控制三大功能，机器人平台依赖于ROS。其架构如下图所示 下面是对这三个重要组成部分的说明
1.1 HiBotServ
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2024-01-03 19:40:00
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分布式、海量数据新摩尔定律，根据IDC作出的预测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年增加一倍，这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。分布式环境下的RPC调用速度更慢，差不多是单机环境的100倍；但可以通过扩展，使性能线性增长。分布式存储是云存储和大数据的基础。分布式存储涉及的技术主要有：数据分布，均匀分布；自动容错，备份；一致性；分布式事务；负载均衡，新增服
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2023-08-01 18:23:50
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分布式人工智能（DAI）也被叫做去中心化人工智能，他是人工智能研究领域的一个子领域，致力于开发分布式解决方案。DAI与多智能体系统（Multi-agent sytem）领域域切相关，并且是多智能体系统的前身。请注意，多智能体系统（Multi-Agent system）的概念在后面会多次出现。 文章目录1 定义2 设计目标3 发展历史4 例子5 方法6 应用7 工具8 Agents and Mult
分布式机器学习平台是指在分布式系统中运行的机器学习任务，并能够有效利用多台机器的计算资源来加速训练过程。在Kubernetes（K8S）集群中构建一个分布式机器学习平台可以让用户轻松管理和扩展训练任务，提高整体的计算效率。
在下面的表格中，我将向你展示搭建分布式机器学习平台的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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三元组其实，分布式系统说白了，就是很多机器组成的集群，靠彼此之间的网络通信，担当的角色可能不同，共同完成同一个事情的系统。如果按”实体“来划分的话，就是如下这几种：节点 -- 系统中按照协议完成计算工作的一个逻辑实体，可能是执行某些工作的进程或机器网络 -- 系统的数据传输通道，用来彼此通信。通信是具有方向性的。存储 -- 系统中持久化数据的数据库或者文件存储。状态特性各个节点的状态可以是“无
帆软君虽然是专注于BI领域的，但是对云计算也算有些了解，今天就从下面三个问题，聊聊微软和google CEO亲自进行相关发布的分布式云。云市场是否真的火爆？ 分布式云是否是『传统』混合云的进阶？ 分布式云会成为云计算未来的趋势吗？1、云市场是否真的火爆？ 还是老样子，用数据说话。根据IDC的预测分析报告，在未来几年中，整体云市场会持续高速增长，到2024年全球云计算市场规模将达到1万亿美元，中国市
1.map reduce 计算模型 介绍：关键流程图示意： 2.shuffle过程介绍：https://www.zhihu.com/question/27593027简单流程图： 2.spark使用感想spark 用yarn安装参考： spark编程感想--理解spark的RDD编程快速的实现spark应用，可以从数据流入手，首先写一下输入和预期输出的数据格
E-PUCK2群体智能协作系统介绍E-PUCK 2.0（伊普克）嵌入式机器人是由瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL )开发小型移动式机器人，已在国内外上百所高校和研究院在使用，例如斯坦福、剑桥大学、苏黎世联邦理工学院、清华大学、北京大学、国防科技大学等，并有很多研究成果发表在IEEE、FreeCheck等核心期刊中。 &
原文作者：微软云信息服务实验室研究员Dhruv Mahajan, Sundararajan Sellamanickam, Keerthi Selvaraj译者：张彤如今，各类企业都在积聚越来越庞大的数据资产，比如用户行为、系统访问、使用模式等数据记录。而运用像微软Azure机器学习平台这样的云端服务平台，企业不仅仅可以用它来储存数据，做一些经典的“后视”商务智能分析，更能...
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2022-06-24 22:33:37
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说到分布式，这是一块比较重要的知识。本章会介绍什么是分布式，分布式的作用，单体和分布式的比较，CAP定理，集群、分布式与微服务的区别。主要以概念理解为主，为后面的学习打下知识基础。什么是分布式分步式就是利用物理架构形成多个自治的处理元素，不共享主内存，但是通过发送信息合作。 物理架构可以理解为多台服务器或者多台电脑，不共享主内存是分布式的特点。既然服务器与服务器是独立的，那么里面的内存也是独立的。
# 分布式机器学习的路线图
随着数据规模的不断扩大，传统的单机学习方法逐渐显得力不从心。分布式机器学习应运而生，它可以利用多台机器并行处理数据，从而提高计算效率和模型训练速度。本文将介绍分布式机器学习的基本概念、主要架构，并通过代码示例帮助读者理解其底层实现。
## 分布式机器学习的基本概念
分布式机器学习是指将机器学习算法在多个计算节点上并行运行，以提高数据处理和模型训练的效率。通过这一方
# 分布式机器学习教程
分布式机器学习利用多台机器共同训练一个模型，从而加速训练过程。对于刚入行的小白而言，理解分布式机器学习的流程非常重要。接下来，我们将通过一系列步骤来搭建一个简单的分布式机器学习系统。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
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# 分布式机器学习学习指南
分布式机器学习是一种将机器学习算法并行化，以加快训练速度和处理大规模数据集的方式。对于刚入行的小白，理解分布式机器学习的背景及实现流程是非常重要的。本文将详细介绍分布式机器学习的实现步骤以及相应的代码示例。
## 流程概述
在进行分布式机器学习时，可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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近期，在汽车通信圈讨论较火的话题中，DDS绝对排得上号。而对于面向服务的通信协议，DDS与SOME/IP各自的优劣？DDS能否替换SOME/IP等问题也随之而来。孰优孰劣，今天暂且不探讨这些问题，我们先来了解下什么是DDS？ DDS简介 DDS定义：Data Distribution Service 数据分发服务，是新一代分布式实时通信中间件协议，采用发布/订阅体系架构，强调以
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2023-12-30 23:12:14
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# 分布式机器学习：概念与实践
## 引言
随着数据量的爆炸式增长，传统的单机学习方法逐渐无法满足需求。分布式机器学习（Distributed Machine Learning, DML）应运而生，它通过将计算任务分布在多个计算节点上，显著提升了训练效率和能力。本文将探讨分布式机器学习的基本概念、架构及其在实际应用中的示例。
## 分布式机器学习的基本概念
在分布式机器学习中，整个数据集和
什么是分布式 分布式系统是有一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算及节点组成的系统。分布式系统的出现，是为了用廉价的、普通的计算机完成单个计算机无法完成的计算、存储任务，其目的是利用更多的机器，处理更多的数据 分布式系统是建立在网络之上的软件系统。首先需要明确，只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算，存储任务的时候，且硬件的提升高昂得不偿失的时候，应用程序也不能进一步
网络通讯，网络是分布式的基础，对分布式的理解建立在对网络的理解上，包括：
OSI模型的7层TCP/IP，DNS，NATHTTP，SPDY/HTTP2Telnet网络编程，是通过程序在多个主机之间通信。包括：
Socket多线程非阻塞IO网络框架
NettyMinaZeroMQ操作系统的网络部分RPC，Socket使用不是很方便，很多分布式应用是基于RPC的，包括：
同步RPC异步RPC主要的一些R
原创
2017-04-21 12:08:00
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分布式应用程序 所谓分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。分布式的优势 地域分散性 比如银行系统，总行与各分行处于不同的城市或城市中的各个地区，在业务上它们需要处理各自的数据，也需要彼此之间的交换和处理，这就需要分布式的系统。 满足扩充性
