Rancher 大规模部署的调优和最佳实践 优化 Rancher 性能 最小化上游集群的负载 最大限度地减少上游集群上的第三方软件 管理你的 Object 计数 RoleBinding 计数估计 使用新的应用代替旧版应用 使用授权集群端点 (ACE) 减少 Event Handler 执行 Rancher 之外的优化 使用 RKE2 直接管理...

Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种快速查找算法，通过多个hash算法来共同判断某个元素是否在某个集合内。可以用于网络爬虫的url重复过滤、垃圾邮件的过滤等等。 它相比hash容器的一个优势就是，不需要存储元素的实际数据到容器中去来一个个的比较是否存在。 只需要对应的位段来标记是否存在就行了，所以想当节省内存，特别适合海量的数据处...

7.1. 大规模计算的策略: 更大量的数据 7.1.1. 使用外核学习实例进行拓展 7.1.1.1. 流式实例 7.1.1.2. 提取特征 7.1.1.3. 增量学习 7.1.1.4. 示例 7.1.1.5. 注释 7.1. 大规模计算的策略: 更大量的数据 校验者: @文谊 翻译者: @ゞFingヤ 对于一些应用程序，需要被处理的样...

日志系统架构与演进 架构演进 小规模业务场景 中型规模业务场景 大型规模业务场景 超大型规模业务场景 更多 日志系统架构与演进 在不同的业务类型、不同的使用场景、不同的日志规模下，我们可能会采用不同的日志系统架构，架构不存在好坏，只有合不合适。一个简单的场景下，使用复杂的架构搭建出来的日志系统，大概会带来运维灾难。 这里通过规模演进的视角...

PaddleHub 迁移学习与ULMFiT微调策略 一、简介 二、 ULMFiT 三、 在NLP迁移学习中使用ULMFiT策略 四、在CV迁移学习中使用ULMFiT策略 五、总结 六、参考文献 PaddleHub 迁移学习与ULMFiT微调策略 一、简介 迁移学习（Transfer Learning）顾名思义就是将模型在其它领域学到的...

规模 Jenkins 规模 Jenkins 本章将讨论与使用和管理大规模 Jenkins配置相关的主题: 大量的用户, 节点, 代理, 文件夹, 项目,并发作业, 作业结果和日志, 甚至大量的主服务器。 本章适合于熟悉 Jenkins的用户, 管理员, 和那些计划大规模安装的人。 如果你是Jenkins管理员想要了解更有与管理 Jenkins节点...

处理偏差和方差 处理偏差和方差 下面是处理偏差和方差问题最简单的形式： 如果具有较高的可避免偏差，那么加大模型的规模（例如通过添加层/神经元数量来增加神经网络的大小）。 如果具有较高的方差，那么增加训练集的数据量。 如果你可以加大神经网络的规模且无限制地增加训练集数据，那么许多机器学习问题都可以取得很好的效果。 实际上，不断加大网络的规模使你...

页面模块化 规范 模块化 页面模块化 规范 在具体谈论规范的之前，可以下去查看下各大网络公司的前端开发规范（Developemnt Style Guide）例如谷歌，Facebook 或者 Dropbox。从而更好的理解开发规范在实际应用中和多人协作中的重要性。 不同开发者在开发过程中使用不同的代码风格会直接的提升在之后的开发和维护的成本和...

日志系统架构与演进 架构演进 小规模业务场景 中型规模业务场景 大型规模业务场景 超大型规模业务场景 更多 日志系统架构与演进 在不同的业务类型、不同的使用场景、不同的日志规模下，我们可能会采用不同的日志系统架构，架构不存在好坏，只有合不合适。一个简单的场景下，使用复杂的架构搭建出来的日志系统，大概会带来运维灾难。 这里通过规模演进的视角...

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