培训服务介绍 VMware vSphere：优化和扩展 培训方式  讲师指导培训  实时在线培训 课程用时  为期五 (5) 天的讲师指导课堂培训  听课时间占 60%，动手实验时间占 40% 目标学员 经验丰富的系统管理员和系统集成人员 课程适用对象 ☒ 管理员 ☐ 专家 ☒ 工程师 ☒ 高级用户 ☐ 架构师 ☐ 专业人员 vCenter Server™ 5.0 讲授。 课程目标 课程结束后，您应能胜任以下工作：  配置和管理大型成熟企业的 ESXi 网络和存储系统。  管理 vSphere 环境变更。  优化所有 vSphere 组件的性能。  排除操作故障并找出造成这些故障的根本原因。  使用 VMware vSphere® ESXi™ Shell 和 VMware vSphere® Management 中约有三分之一的课程 内容将在本课程中重复出现。“VMware vSphere: Fast Track [V5]” 中的可扩展性主题也将在本课程中重复出现。 VMware vSphere：优化和扩展 VMware, Inc. 3401 Hillview Avenue Palo Alto CA 94304 USA Tel 877-486-9273 Fax 650-427-5001；

1 2023年04月 深度学习-优化算法 黄海广 副教授 2 01 小批量梯度下降 本章目录 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax 3 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax 1.小批量梯度下降 4 小批量梯度下降 小批量梯度下降（Mini-Batch ?(?) ?? (?) (同步更新?? ，(j=0,1,...,n )) 5 小批量梯度下降 6 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax 2.优化算法 7 伦敦温度的例子 days temperature ?1 = 40°F ?2 = 49°F ?3 = 45°F ... ?180 = ?2，再说一次，平 方是针对整个符号的操作。 接着RMSprop会这样更新参数值，?: = ? − ? ?? ???，?: = ? − ? ?? ???， 12 ADAM Adam优化算法基本上就是将Momentum和RMSprop结合在一起 最后更新权重，所以?更新后是?: = ? − ???? corrected ??? corrected+? （如果你只是用 Momentum，使用

2D函数优化实例 主讲人：龙良曲 Himmelblau function Minima Plot Gradient Descent 下一课时 MNIST反向传播 Thank You.

2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 1 周玉驰 贝壳找房 - 数据智能中心 - 策略算法部 AI选房中深度学习的实践及优化 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 2 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 2 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 3 RESERVED 14 模型演变历程 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 15 模型演变历程 v1.0 初版模型系统 v2.0 深度学习模型 v2.0+ 效果持续优化 XGBoost DNN+RNN 特征建设 v1.0 初版模型系统 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 16 v1.0 - 初版模型系统概览 • 房源特征  可以盘点所有房源质量 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 20 模型演变历程 v1.0 初版模型系统 v2.0 深度学习模型 v2.0+ 效果持续优化 XGBoost DNN+RNN 特征建设 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 21 RNN RNN LSTM 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS

TKE使用eBPF优化 k8s service Jianmingfan 腾讯云 目录 01 Service的现状及问题 优化的方法 02 和业界方法的比较 性能测试 03 04 解决的BUG 未来的工作 05 06 01 Service的现状及问题 什么是k8s Service • 应用通过固定的VIP访问一组pod，应用对Pod ip变化 无感知 • 本质是一个负载均衡器 经历了二十多年的运行，比较稳定成熟 • 支持多种调度算法 优势 IPVS mode 不足之处 • 没有绕过conntrack，由此带来了性能开销 • 在k8s的实际使用中还有一些Bug 02 优化的方法 指导思路 • 用尽量少的cpu指令处理每一个报文 • 不能独占cpu • 兼顾产品的稳定性，功能足够丰富 弯路 • 为什么DPDK不行？ • 独占cpu，不适合分布式的lb map • 由于eBPF中没有timer机制 IPVS 如何做SNAT？ 优化方法评价 • 优势 • 大大缩短了数据通路，完全绕过了conntrack/iptables • 不足 • 对内核模块做了一定的修改，部署更困难 03 和业界方法比较 V.S. 纯粹的eBPF service 和其他的优化方法对比 V.S. Taobao IPVS SNAT patch • 复用了IPVS

2.5 定义损失函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 3.2.6 定义优化算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 3.2.7 训练 . . . . 定义损失函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 ii 3.3.6 定义优化算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 3.3.7 训练 . . . 3.7.2 重新审视Softmax的实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 3.7.3 优化算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 3.7.4 训练

. . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 概述 概述 第 第 2 章 章 推荐的安装 推荐的安装实 实践 践 2.1. 预安装依赖项 2.2. ANSIBLE 安装优化 2.3. 网络注意事项 第 第 3 章 章 推荐的主机 推荐的主机实 实践 践 3.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM MASTER 主机的推荐做法 3.2. OPENSHIFT 使用 TUNED 配置集扩展主机 第 第 4 章 章 优 优化 化计 计算 算资 资源 源 4.1. 过量使用 4.2. 镜像注意事项 4.2.1. 使用预部署的镜像提高效率 4.2.2. 预拉取镜像 4.3. 使用 RHEL 工具容器镜像进行调试 4.4. 使用基于 ANSIBLE 的健康检查进行调试 第 第 5 章 章 优 优化持久性存 化持久性存储 储 5.1. 概述 5.2. 常规存储指南 Overlay2 图形驱动程序 第 第 6 章 章 优 优化 化临时 临时存 存储 储 6.1. 概述 6.2. 常规存储指南 第 第 7 章 章 网 网络优 络优化 化 7.1. 优化网络性能 7.1.1. 为您的网络优化 MTU 7.2. 配置网络子网 7.3. 优化 IPSEC 第 第 8 章 章 路由 路由优 优化 化 8.1. 扩展 OPENSHIFT CONTAINER