DMLC深盟分布式深度机器学习开源平台解析

随着互联网业务的飞速发展，大数据场景下的数据挖掘、算法模型，为业务发展提供精准的个性化能力，在这个过程中，ML Infrastructure再度被人提起，以支持数以千亿计的个性化请求。其中，分布式存储在ML Infrastructure充当十分重要的角色，并且在不同场景中，为保证ML Infrasturecture的顺畅运行，面临不同挑战。

2022-01-17
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如何从系统层面优化深度学习计算？

在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习已经被证明是非常有效的，并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。然而，深度学习对于计算能力有着很大的依赖，除了改变模型和算法，是否可以从系统的层面来优化深度学习计算，进而改善计算资源的使用效率？本文中，来自微软亚洲研究院异构计算组资深研究员伍鸣与大家分享他对深度学习计算优化的一些看法。

2022-01-17
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一文看懂分布式系统的基本盘

互联网时代的到来，使得我们需要解决的问题规模越来越大，以至于单机的 Capacity 增长速度难以满足需要。这里的 Capacity 可能是计算资源（CPU、内存），存储资源（硬盘），甚至是网络资源（网络 IO）。分布式系统通过在软件层面上协调多个终端共同工作来提供服务，以满足对 Capacity 的需求。其本质上和操作系统、虚拟机等技术的作用一样，都是使用软件对上层屏蔽下层的细节。

2022-01-17
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美团即时物流的分布式系统架构设计

即时物流看似简单，表面看仅仅是物流最原始的配送模式，即：点对点配送。但是，在互联网成为基础设施的今天，大数据、云计算、物联网等先进技术都在即时物流配送体系中得到应用，数据驱动，智能调拨已经成为即时物流的核心竞争力。我在一篇：王继祥：即时配送是否会推动现代物流与供应链体系变革？中提出：如果即时物流与上游的传统物流体系和智慧供应链对接，将打通传统物流配送最难的末端网络，推动智慧供应链向智慧供应网变革，即时物流的小趋势将推动智慧物流大趋势发展。美团即时物流系统在国内居于领先地位，美团的即时物流的大脑是如何建设的？今天向大家推荐一篇美团资深技术专家宋斌的文章，供大家参考。

2022-01-17
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分布式数据库技术及发展趋势研究

数据库是高效组织、存储、管理数据的软件，是构建信息世界的基础工具。从第一款商业化关系数据库诞生开始，数据库管理系统已经走过40多年的历史，在发展过程中分化为面向事务处理和面向分析决策的数据库，在商业产品之外，诞生了开源的数据库，并逐渐成为一个主流方向。数据库管理系统起初都是单机形式，主要服务于银行、航空公司、宇航局等大型企业，2000年后随着在线业务的蓬勃发展，很多系统都面临处理高并发、大数据量、超高峰值等挑战，数据库开始了分布式之旅来应对这些挑战，这条路先从分析场景开始，然后扩展到事务处理领域。这两者面临的难度截然不同，分布式分析数据库主要解决海量数据的存储、查询分析的需求，主要是应对扩展性、高可用等挑战；而分布式事务数据库主要解决分布式事务的问题。

2022-01-17
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基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台

本文着重介绍基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台。无人驾驶的安全性和可靠性是通过海量的功能和性能测试来保证的。无人驾驶系统是一个复杂的系统工程，在它的整个研发流程中，测试工作至关重要同时也繁重复杂。显然将全部测试工作都集中在真车上进行是一种成本异常高昂且安全系数非常低的方案。通过综合考虑测试中各种可能发生的正常或异常状况，软件模拟成为了面向无人驾驶系统的更安全且更经济有效的替代测试手段。

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光学雷达（LiDAR）在无人驾驶技术中的应用

无人驾驶汽车的成功涉及高精地图、实时定位以及障碍物检测等多项技术，而这些技术都离不开光学雷达（LiDAR）。本文将深入解析光学雷达是如何被广泛应用到无人车的各项技术中。文章首先介绍光学雷达的工作原理，包括如何通过激光扫描出点云；然后详细解释光学雷达在无人驾驶技术中的应用，包括地图绘制、定位以及障碍物检测；最后讨论光学雷达技术目前面临的挑战，包括外部环境干扰、数据量大、成本高等问题。

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于ROS的无人驾驶系统

无人驾驶技术是多种技术、多个模块的集成，简单的嵌入式系统不能满足无人驾驶系统对性能的要求。机器人操作系统（ROS）是一种广泛应用于机器人产业的分布式多进程软件框架，可实现多个模块的协同工作。本文讨论在ROS的基础上进行改进和提高，可满足无人驾驶技术对稳定、高性能操作系统的要求。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

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结构调整，经济增速阶段性下降

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