卷积神经网络原理 更多内容
  • 分解研发需求

    AR和SR的分解方法相同,AR支持复制新建,不支持再分解。 研发需求分解后,下级的需求状态会卷积给父级。 当分解到SR时,IR会自动卷积SR的状态。 当分解到AR时,IR和SR会自动卷积AR的状态。 父主题: 研发需求(IR/SR/AR)

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  • APP认证工作原理

    APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关(即API管理)后台约定的规则组装,确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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  • 背景及原理(服务编排)

    背景及原理(服务编排) AstroZero的服务编排,支持对逻辑判断组件、数据处理组件,以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排,实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发,程序员需要学习内容较多,开发效率相对低一些,开发门槛也高。A

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  • Spark基本原理

    Spark基本原理 Spark组件适用于MRS 3.x之前版本。 Spark简介 Spark是一个开源的,并行数据处理框架,能够帮助用户简单、快速的开发,统一的大数据应用,对数据进行离线处理,流式处理,交互式分析等等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比

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  • Hue基本原理

    Hue基本原理 Hue是一组WEB应用,用于和MRS大数据组件进行交互,能够帮助用户浏览HDFS,进行Hive查询,启动MapReduce任务等,它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能: 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录;

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  • Storm基本原理

    易于调试:CQL提供了详细的异常码说明,降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍,请参见:https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构,是消息传递的基本单元,

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  • Flink基本原理

    Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景

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  • YARN基本原理

    YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性,并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈,开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能(资源管理和作业调度/监控)分离,主要方法是创建

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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 自动建表时的字段类型映射 CDM在数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)中自动建表时,DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM将Oracle整库迁移到DWS,CDM在DWS上自动建表,会将Oracle的NUMBER(3

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  • FederatedHPA工作原理

    展出的Pod调度到具有更多资源的集群,以解决单个集群的资源限制,提高故障发生时的恢复能力。 FederatedHPA工作原理 FederatedHPA的工作原理如图1,实现流程如下: HPA Controller通过API定期查询工作负载的指标数据。 karmada-apiser

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  • 分解原始需求

    分解成功的IR、SR和AR还可在“研发需求”中查看、编辑。 研发需求分解后,下级的需求状态会卷积给父级。 当分解到SR时,IR会自动卷积SR的状态。 当分解到AR时,IR和SR会自动卷积AR的状态。 父主题: 原始需求(RR)

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  • 基础配置

    他项目创建RR时,“归属项目”参数中如果选择当前项目,则提交时会提示如下图所示信息。 研发需求的卷积自动化规则配置 根据项目实际情况配置。协同下游需求是否参与卷积,受“研发需求是否卷积协同下游需求”配置影响。 停留天数设置 选择所设置项目中各工作项停留天数的时间范围,超过设置值后,标题旁将显示提醒图标。

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  • Flume基本原理

    点,这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍,请参见:https://flume.apache.org/releases/1.9.0.html。 Flume原理 Agent之间的可靠性 Agent之间数据交换流程如图4所示。 图4 Agent数据传输流程

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  • Manager基本原理

    Manager基本原理 Manager功能 Manager是MRS的运维管理系统,为部署在集群内的服务提供统一的集群管理能力。 Manager支持大规模集群的性能监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检查、日志采集等功能。 Manager结构 Manager的整体逻辑架构如图1所示。

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  • CronFederatedHPA工作原理

    CronFederatedHPA工作原理 CronFederatedHPA的工作原理如图1。创建CronFederatedHPA策略时,可以设定一个具体的时间,基于设定的时间调整HPA策略的最大和最小Pod数,也可以直接定时调整工作负载中的Pod数量。 图1 CronFederatedHPA工作原理 单独使用CronFederatedHPA

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  • Ranger基本原理

    Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架,提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

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  • ZooKeeper基本原理

    ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能: 帮助系统避免单点故障,建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种

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  • DBService基本原理

    DBService基本原理 DBService简介 DBService是一个高可用性的关系型数据库存储系统,适用于存储小量数据(10GB左右),比如:组件元数据。DBService仅提供给集群内部的组件使用,提供数据存储、查询、删除等功能。 DBService是集群的基础组件,H

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  • ClickHouse基本原理

    ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库,其独立于Hadoop大数据体系,最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时,ClickHouse支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常

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  • IoTDB基本原理

    IoTDB基本原理 IoTDB(物联网数据库)是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构,具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序,索引和chunk块存储,大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议,

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  • MySQL主备复制原理简介

    MySQL主备复制原理简介 RDS for MySQL的默认备库、只读实例、自建从库、DRS链路灾备实例均采用MySQL的Binlog复制技术,也称为MySQL主备复制或主从复制技术。本章节介绍MySQL的主从复制原理。 主备复制流程 主节点(Master)中有数据更新时,会按照

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