## FB Messenger 架构介绍 - 覃超 ## Agenda Today 1 Self introduction 2 Facebook & Messenger status 3 Evolution of Messenger architecture 4 Whatsapp?? ## Self introduction 2015 – Now: FreeS Tech partner

第二期·北京站 ## Istio——依然是那个少年 ——Istio 的历史回顾及最近动向 宋净超 Tetrate 布道师 云原生社区创始人 ## 关于我   宋净超（Jimmy Song） 云原生社区创始人 企业级服务网格公司 Tetrate 布道师 CNCF Ambassador https://jimmysong.io ![Image](/uploads/documents/4/9/a/2/49a26450a4c4668da1e4c1bdac1e3588/p2_5 更之大堪称1.0。| |1.0|2018-07-31|支持多Kubernetes集群。|不再支持Eureka、Cloud Foundry、Mesos。|API更加稳定。|做了大量优化。|响应社区对Istio性能的质疑，优化了性能并出具了报告。虽然号称生产就绪，但是此时还没有充足的生产案例。| |1.1|2019-03-19|新增配置管理组件Galley，新增了sidecar资源，使用Kali替换了

## 深度学习-优化算法 黄海广 副教授 2023年04月 ## 本章目录 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 ## 01 小批量梯度下降 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax ## 小批量梯度下降 ## 小批量梯度下降（Mini-Batch 小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent） 梯度下降的每一步中，用到了一定批量的训练样本 每计算常数b次训练实例，便更新一次参数w 参数更新 $$ \begin{aligned}w_{j}:&=w_{j}-\alpha\frac{1}{b}\sum_{k=i}^{i+b-1}\left(h\big(x^{(k)}\big)-y^{(k)}\right)x_{j}^{(k)}\\&\quad( [Image](/uploads/documents/b/5/6/7/b567ec9747c87c33d45000790224cffe/p5_2.jpg) ### 2. 优化算法 01 小批量梯度下降 ## 02 优化算法 03 超参数调整和BatchNorm 04 Softmax ## 伦敦温度的例子 $$ \theta_{1}=40^{\circ}\mathrm{F} $$ $$

# vmware $ ^{®} $ EDUCATION SERVICES # 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 区管理员 □ 专家 ☒ $ ^{TM} $ 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 将虚拟机从标准交换机迁移到分布式交换机 - 了解分布式交换机的功能特性，例如 PVLAN、VMware vSphere $ ^{®} $ 网络 I/O 控制、端口镜像和 NetFlow ## 网络优化  • 了解网络适配器的性能特点 -

# Greenplum上云与优化 — ApsaraDB for Greenplum介绍 主办单位：Alibaba Group 阿里巴巴集团 战略合作伙伴：intel 杭州 张广舟（明虚） 阿里云高级专家 ## 目录 ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP的内核优化 未来的规划 # ApsaraDB for GP的定位 ## ApsaraDB for GP的定位 GP的定位 GP的优势？ 与其他技术的对比？ 为什么上云？ ## ApsaraDB for GP的定位 MPP + 列存压缩 ApsaraDB for GP = 复杂SQL + 查询优化器 本地高效存储 + 高速网络 + 预置稳定资源 = 简单、高效解决大数据分析需求 ### GP vs. RDS? MPP处理举例 ## Select count(*) from customer group [Image](/uploads/documents/f/2/6/d/f26d9043d030148cb59ffb98d820fd24/p9_3.jpg) ### GP vs. Hadoop? Orca优化器 SQL Runtime # >5-30倍的性能优势 本地存储 ### ApsaraDB for GP vs. AWS Redshift? ## “有史以来卖的最好的云服务” |对比项目|ApsaraDB

## cloudera ## HBase最佳实践及优化 陈飚 cb@cloudera.com Cloudera ## 关于我 陈飚 Cloudera售前技术经理、资深方案架构师 http://biaobean.pro  原Intel 原Intel Hadoop发行版核心开发人员, 成功实施并运维多个上百节点Hadoop大数据集群。 – 曾在Intel编译器部门从事服务器中间件软件开发，擅长服务器软件调试与优化，与团队一起开发出世界上性能领先的XSLT语言处理器 – 2010 年后开始Hadoop 产品开发及方案顾问，先后负责Hadoop 产品化、HBase 性能调优，以及行业解决方案顾问 ## HBase的历史 HBase是Google 分布式的多层次映射表结构（key-value形式，value有多个） - 固定一个数据模型（固定数据模型能得到高性能，同时满足应用需求） - 无数据类型 ## HBase的实现特性 - 非常高的数据读写速度，为写特别优化 - 高效的随机读取 – 对于数据的某一个子集能够进行有效地扫描 - 具有容错特性，能够将数据持久化的非易失性存储中 – 使用HDFS做底层存储，可利用Hadoop的压缩Codec等减少空间占用

## Apache ShardingSphere 高可用功能详解 & 实操演练 赵锦超 2022.08.06 ## 赵锦超 Apache ShardingSphere Committer SphereEx 研发工程师 ☐ 从事过电商、金融行业，热爱开源 目前专注于 Apache ShardingSphere 高可用 & 分布式治理的相关研发工作 ## 目录 01 Apache

### 16. 参数的使用与编程方法 主讲人：古月 ## 参数模型  参数模型（全局字典） ## • 创建功能包 $ cd ~/catkin_ws/src $ catkin_create_pkg learning_parameter [Image](/uploads/documents/5/4/b/6/54b6a244a47b886303397dca4e492261/p3_2.jpg) CMakeLists.txt ## 参数命令行使用 ## YAML参数文件 background_b: 255 background_g: 86 background_r: 69 rosdistro: 'melodic' roslaunch: ● 列出当前多有参数 $ rosparam list ● 显示某个参数值 $ roparam get param_key ● 设置某个参数值 $ roparam set param_key param_value ● 保存参数到文件 $ roparam dump file_name ● 从文件读取参数 $ roparam load file_name ● 删除参数 $ roparam