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   簡(jiǎn)介 ResourceManager(RM)，RM是全局的資源管理器，負責整個(gè)系統的資源管理和分配。主要由以下兩部分組成： 調度器：根據容量、隊列限制條件將系統資源分配給各個(gè)應用。 資源分配的單位是container，container是一個(gè)動(dòng)態(tài)資源單位，它將內存、CPU、磁盤(pán)、網(wǎng)絡(luò )等資源封裝在一起，從而限定了資源使用量。 調度器是一個(gè)可插拔的組件，用戶(hù)可以自己定制，也可以選擇Fair或Capacity調度器. 應用程序管理器：負責管理所有應用程序的 ......

   neovim是從vim的一個(gè)分支fork出來(lái)的，從性能等方面來(lái)講都比vim強很多，所以從vim轉到neovim了。 本文涉及的neovim配置都在https://git.zeekling.cn/linux/nvim-config/src/branch/master里面。 快速使用方法： ```bash git clone https://git.zeekling.cn/linux/nvim-config.git ~/.config/nvim # 或者 git ......

   Namenode最重要的兩個(gè)功能之一就是維護整個(gè)文件系統的目錄樹(shù)（即命名空間namesystem） 。 HDFS文件系統的命名空間（namespace） ， 也就是以“/”為根的整個(gè)目錄樹(shù)， 是通過(guò)FSDirectory類(lèi)來(lái)管理的。 FSNamesystem也提供了管理目錄樹(shù)結構的方法。 FSNamesystem中的方法多是調用FSDirectory類(lèi)的實(shí)現。FSNamesystem在FSDirectory類(lèi)方法的基礎上添加了editlog日志記錄的功能。 ......

   作業(yè)啟動(dòng) 作業(yè)提交的客戶(hù)端比較核心的類(lèi)是Job.java，看作業(yè)啟動(dòng)的源碼需要從這個(gè)類(lèi)開(kāi)始看。 Job.java 作業(yè)啟動(dòng)的入口函數為waitForCompletion函數。當前函數的核心函數為submit()，主要如下： public void submit() throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { ensureState(JobState.DEFINE); s ......

   問(wèn)題現象 執行docker stop xxxx報錯如下： Error response from daemon: cannot stop container: xxxx: tried to kill container, but did not receive an exit event 執行下面命令重啟docker，發(fā)現container依舊在，依舊無(wú)法停止。 systemctl restart docker 解決方案 通過(guò)docker ps查看co ......

   jobhistory 作業(yè)緩存 jobhistory 一般會(huì )保存一部分作業(yè)信息到內存中，查詢(xún)作業(yè)信息的時(shí)候一般會(huì )從內存查詢(xún)，如果內存查詢(xún)不到就會(huì )從磁盤(pán)上掃描。 jobhistory 緩存一般分為兩層，第一層是guava緩存，默認情況下guava的緩存個(gè)數是5，可以通過(guò)配置項mapreduce.jobhistory.loadedjobs.cache.size控制。 當guava的一級緩存中不存在的時(shí)候，默認是需要重新加載的，jobhistory中定義了加載規則 ......

   國產(chǎn)動(dòng)漫詳細列表，簡(jiǎn)單記錄最近可以看的動(dòng)漫列表。持續更新。

   和支持向量機一樣， 決策樹(shù)是一種多功能機器學(xué)習算法， 即可以執行分類(lèi)任務(wù)也可以執行回歸任務(wù)， 甚至包括多輸出（multioutput）任務(wù).

   K近鄰算法，即是給定一個(gè)訓練數據集，對新的輸入實(shí)例，在訓練數據集中找到與該實(shí)例最鄰近的K個(gè)實(shí)例，這K個(gè)實(shí)例的多數屬于某個(gè)類(lèi)，就把該輸入實(shí)例分類(lèi)到這個(gè)類(lèi)中.

   正則化(Regularization) 是機器學(xué)習中對原始損失函數引入額外信息，以便防止過(guò)擬合和提高模型泛化性能的一類(lèi)方法的統稱(chēng)。正則化是在經(jīng)驗風(fēng)險上面加了一個(gè)正則化項或者懲罰項,正則化函數一般是模型法則度的單調增函數,模型越負責,正則化值就越大.

   論文中引入 transformer 的結構,其中注意力模型在對話(huà)輪的順序上面起了了作用.最近我們使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )多輪對話(huà)的上下文中用戶(hù)說(shuō)的話(huà),但是我們原本認為注意力模型會(huì )更適合多輪場(chǎng)景.默認情況下,RNN假設每個(gè)選項和完整的序列有關(guān),但是一輪對話(huà)當中包括一些交錯的對話(huà)邏輯在里面. transformer 模型可以選擇忽略或者選擇對話(huà)的一部分內容.們比較了 Transformer Embedding Dialogue對話(huà)策略對LSTM和REDP的政策.旨在克服 ......

   本文描述了一個(gè)基于計劃的、獨立于任務(wù)的對話(huà)管理框架RavenClaw。該框架的一個(gè)關(guān)鍵特點(diǎn)是，它將對話(huà)控制邏輯的特定領(lǐng)域方面與獨立于領(lǐng)域的對話(huà)技巧隔離開(kāi)來(lái)，并在這個(gè)過(guò)程中促進(jìn)了在復雜的、面向任務(wù)的領(lǐng)域中運行的混合主動(dòng)系統的快速發(fā)展。系統開(kāi)發(fā)人員可以專(zhuān)注于描述對話(huà)框任務(wù)控制邏輯，而RavenClaw對話(huà)框引擎則透明地支持和執行大量與領(lǐng)域無(wú)關(guān)的會(huì )話(huà)技能，如錯誤處理、計時(shí)和輪流。

   最近可能是閑的蛋疼，所以打算在自己博客上面接入廣告。

   給出兩個(gè)整數 a 和 b , 求他們的和。

   Gogs 更新功能比 Gitea 少很多，雖然不一定用得到。 Gitea 更新快，一些 bug 解決的快一點(diǎn)(雖然我沒(méi)發(fā)現什么 bug) 可能是因為我 Gogs 用的時(shí)間久了，出現了視覺(jué)疲勞？