## 实现PostgreSQL逻辑复制实战 王青松 神州飞象(北京)数据科技有限公司 ## 简介 PG WAL Other DB 逻辑复制的功能是从PG的WAL日志中，读取数据库更新信息，然后“翻译”（Decode）成逻辑的形式，可发送到远程从库做数据同步。 ## 为什么要选择逻辑复制？  ## 逻辑复制架构图 逻辑解码 产生SQL+数据 MQ消息队列 DB重放语句 Master LOGICAL SQL语句 数据  ## 逻辑复制特点  它兼顾有基于触发器复制技术的灵活性 同时又有基于日志复制技术的高效性 它使用发布/订阅模型对选择性的数据复制相对物理复制来说是非常方便 ## 特性 logical 逻辑解码 复制槽位技术 自定义输出插件

## PyTorch ## MLP反向传播 主讲人：龙良曲 ## Chain rule ## $$ w_{jk}^{1} \xrightarrow{\sum} O_{k}^{1} \xrightarrow{\sum} O_{k}^{2} \xrightarrow{\sum} E \xrightarrow{\sum} t_{k} $$ $$ \frac{\partial E}{\partial

[Image](/uploads/documents/3/6/4/2/36424161d8b792fd55f09868b8559dc2/p1_1.jpg) ## Harbor开源项目 容器镜像远程复制的实现 Henry Zhang (张海宁) Chief Architect VMWare China GopherChina 2017 ![Image](/uploads/document

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程如下： 1. 定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型； 2. 在数据集上迭代； 3. 通过神经网络处理输入； 4. 计算损失(输出结果和正确值的差值大小); 5. 将梯度反向传播回网络的参数； 6. 更新网络的参数，主要使用如下简单的更新原则：weight = weight - learning_rate * gradient ## 定义网络 开始定义一个网络： import 0525, -0.0239, -0.0056, -0.0597, 0.0184, -0.0300]], grad_fn=) 将所有参数的梯度缓存清零，然后进行随机梯度的反向传播： net.zero_grad() out.backward(torch.randn(1, 10)) ## note torch.nn 只支持小批量输入。整个 torch.nn 包都只支持小批量样本，而不支持单个样本。 object="" at="" 0x7f417c5f3d30=""> ## 反向传播 调用 loss.backward() 获得反向传播的误差。 但是在调用前需要清除已存在的梯度，否则梯度将被累加到已存在的梯度。 现在，我们将调用 loss.backward()，并查看 conv1 层的偏差（bias）项在反向传播前后的梯度。 net.zero_grad()

自动过期 $ ^{*} $ 13. 流水线与事务 $ ^{*} $ 14. Lua 脚本 15. 持久化 16. 发布与订阅 17. 模块 第三部分：多机功能 18. 复制 $ ^{*} $ 19. Sentinel 20. 集群 附录 附录 A：Redis 安装方法 $ ^{*} $ 附录 B：redis-py 安装方法 $ ^{*} $ ## 动过期、流水线、事务、数据持久化等，这些功能能够帮助用户将 Redis 应用在更多不同的场景中，或者给予用户以方便。更重要的是，Redis 不仅可以单机使用，还可以多机使用：通过 Redis 自带的复制、Sentinel 和集群功能，用户可以将自己的数据库扩展至任意大小。无论你运营的是一个小型的个人网站，还是一个为上千万消费者服务的热门站点，你都可以在 Redis 找到你想要的功能，并将其部署到你的服务器里面。 的适用范围，读者可以通过阅读这一部分来学会如何将 Redis 应用在更多场景中。 多机功能部分介绍了 Redis 的三项多机功能，它们分别是复制、Sentinel 和集群。其中复制用于创建多个 Redis 服务器的副本，并藉此提升整个 Redis 系统的读性能以及容灾能力。至于 Sentinel 则在复制的基础上，为 Redis 系统提供了自动的故障转移功能，从而使得整个系统可以更健壮地运行。最后，通过使用 Redis 集群，用户可以在线扩展