特殊点在于参数服务器是节点存储参数的地方. 用于配置参数, 全局共享参数. 参数服务器使用互联网传输, 在节点管理器中运行, 实现整个通信过程. 1.命令行维护 load&&dump文件load和dump文件需要遵守YAML格式, YAML格式具体示例如下 : name:'Zhangsan' age: gender:'M' score{Chinese:,Math:} score_history:[,,,] 简明解释. 就是“名称+: +值”这样一种常用的解释方式. 一般格式如下:key :

基于HTTP在互联网传输敏感数据的消息摘要.签名与加密方案 博客分类: 信息安全 Java 签名加密AESMD5HTTPS  一.关键词 HTTP,HTTPS,AES,SHA-1,MD5,消息摘要,数字签名,数字加密,Java,Servlet,Bouncy Castle 二.名词解释 数字摘要:是将任意长度的消息变成固定长度的短消息,它类似于一个自变量是消息的函数,也就是Hash函数.数字摘要就是采用单项Hash函数将需要加密的明文“摘要”成一串固定长度(128位)的密文这一串密文又称为数字指纹

自建Syncthing中继服务器(私密传输或造福大众) 一.介绍 我之前介绍了Syncthing,作为一款开源的文件同步程序,它的功能还是非常强大的,我也很高兴能看到它被越来越多的人知道和使用,前几天有位朋友留言说让我介绍下Syncthing的中继服务器的搭建,在这之前的一段时间我在网上偶尔看到过有朋友介绍过一次. 首先来科普一下? 不同于Resilio Sync(BT Sync)使用BT协议进行数据传输,Syncthing使用了BEP对等自由块交换协议(Block Exchange Proto

https://github.com/wudikua/ps 本项目是我自己动手实现的机器学习训练框架,代码简单,有很多不完善,但是也保留了最小可用功能 通过自己编写这个项目,可以帮助自己入门机器学习 准备 1. 学习梯度下降法训练LR模型原理,了解机器学习一般的套路 2. 学习神经网络的模型结构,正向传导和反向传导 3. 学习一些python写的神经网络,训练代码 4. 参考tiny dnn这种小型机器学习训练框架,学习如何封装组件 5. 学习computional graph,自动求导 6.

[源码解析] 机器学习参数服务器Paracel (3)------数据处理 目录 [源码解析] 机器学习参数服务器Paracel (3)------数据处理 0x00 摘要 0x01 切分需要 1.1 切分的好处 1.2 数据并行 1.3 模型并行 1.3.1 线性模型 1.3.2 非线性模型(神经网络) 1.4 混合使用 0x02 切分机制与数据格式 2.1 切分原则 2.2 模型和数据格式 2.3 Paracel 数据机制 2.3.1 数据表示 2.3.2 数据加载 0x03 数据加载 3.

[源码解析] PyTorch 分布式(15) --- 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(15) --- 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 0x00 摘要 0x01 综述 0x02 基础网络 0x03 辅助函数 0x04 启动 4.1 启动方式 4.2 启动脚本 4.3 启动参数服务器 4.4 启动worker 4.5 建立参数服务器 0x05 TrainerNet 5.1 总体代码 5.2 生成参数服务器 5.3 建立rref 5.4 前向

文件同步传输工具比较多,传输的方式也比较多,比如:FTP.共享.HTTP等,我这里要讲的就是基于HTTP协议的WEB API实现批量文件由一个服务器同步快速传输到其它多个服务器这样的一个工具(简称:一端到多端的文件同步工具) 一.设计原理: 1.使用的技术:WinForm.WebApi 1.1 WinForm:为程序主界面,作为一端(一个源文件服务器)同步传输到多端(多个目的文件服务器)文件的业务处理中介:程序内部主要通过System.Timers.Timer+HttpClient来实现定时执行

参考 roscpp/Overview/Parameter Server 0. 概述 ROS参数服务器能够保存 string, int, float, double, bool, list, dictionaries, base64 encoded类型的数据,如果需要保存其他类型可以使用 XmlRpc::XmlRpcValue class roscpp 有两种不同的参数API 1. bare 版本        ros::param 接口 2. handle 版本     ros::NodeHan

1.在百度云盘存有此工具,获取到后解压执行即可,如下2 连接目标服务器 192.xxx.xx.xx 2.secureCRT连接服务器和文件传输 ,现象如下 登录后切换到root用户即可有权限操作   su - 3.演示从服务器传文件夹到本地

操作演示,对参数服务器的理解:点击打开链接 rosparam使得我们能够存储并操作ROS 参数服务器(Parameter Server)上的数据.参数服务器能够存储整型.浮点.布尔.字符串.字典和列表等数据类型.rosparam使用YAML标记语言的语法.一般而言,YAML的表述很自然:1 是整型, 1.0 是浮点型, one是字符串, true是布尔, [1, 2, 3]是整型列表, {a: b, c: d}是字典. 1. 使用 rosparam 1.1 rosparam list 启动 ma

QUIC(Quick UDP Internet Connection)是谷歌制定的一种互联网传输层协议,它基于UDP传输层协议,同时兼具TCP.TLS.HTTP/2等协议的可靠性与安全性,可以有效减少连接与传输延迟,更好地应对当前传输层与应用层的挑战. QUIC的由来:为什么是UDP而非TCP? UDP和TCP都属于传输层协议.TCP是面向连接的,更强调的是传输的可靠性,通过TCP连接传送的数据,无差错,不丢失,不重复,按序到达,但是因为TCP在传递数据之前会有三次握手来建立连接,所以效率低.占

[源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite 之(1) ----- PostOffice 目录 [源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite 之(1) ----- PostOffice 0x00 摘要 0x01 概要 1.1 参数服务器是什么 1.2 历史溯源 1.3 论文架构 1.4 ps-lite发展历程 1.5 ps-lite 系统总体 1.6 基础模块 0x02 系统启动 2.1 如何启动 2.2 启动脚本 2.3 示例程序 0x03 Postoffice 3.1 定义 3.2 ID

[源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite(2) ----- 通信模块Van 目录 [源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite(2) ----- 通信模块Van 0x00 摘要 0x01 功能概述 0x02 定义 2.1 UML图 2.2 主要说明 2.3 线程管理 2.4 类定义 0x03 初始化 0x04 接受消息 4.1 后台处理消息线程 4.2 处理函数 4.2.1 控制信息 4.2.2 线程内全局变量 4.2.3 具体实现 4.3 处理 ADD_NODE 消息 4.3.1 注册

[源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite 之(3) ----- 代理人Customer 目录 [源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite 之(3) ----- 代理人Customer 0x00 摘要 0x01 来源 1.1 目前总体 1.2 Postoffice 1.3 Van 1.4 Customer 1.5 目前逻辑 0x02 基础类 2.1 SArray 2.2 KVPairs 2.3 Node 2.4 Control 2.5 Meta 2.6 Message 2.6.1 结构

[源码解析]机器学习参数服务器ps-lite(4) ----- 应用节点实现 目录 [源码解析]机器学习参数服务器ps-lite(4) ----- 应用节点实现 0x00 摘要 0x01 基础类 1.1 Range 1.2 TreadsafeQueue 0x02 SimpleApp 2.1 概述 2.2 定义 2.2.1 支撑类 2.2.2 成员变量 2.3 功能函数 0x03 KVServer 3.1 定义 3.2 功能函数 3.2.1 Response 3.2.2 Process 3.2.3

[源码解析] 机器学习参数服务器 Paracel (1)-----总体架构 目录 [源码解析] 机器学习参数服务器 Paracel (1)-----总体架构 0x00 摘要 0x01使用 1.1 配置&启动 1.2 编译 1.3 梯度下降法 1.4 驱动代码 1.5 算法代码 1.5.1 类定义 1.5.2 主体代码 1.5.3 Agd算法 1.6 小结 0x02 启动 2.1 python脚本 prun.py 2.1.1 主体函数 2.1.2 starter函数 2.2 可执行程序 start

[源码解析] 机器学习参数服务器 Paracel (2)-----SSP实现 目录 [源码解析] 机器学习参数服务器 Paracel (2)-----SSP实现 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 异步控制协议 1.2 Straggler 问题 0x02 实现 2.1 ssp_switch 2.2 thrd_exec_ssp 2.3 转换 2.4 逻辑串联 2.4.1 初始化 2.4.2 worker 端 iter_commit 2.4.3 服务端 incr_int 2.4.4 串联 0

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 推荐系统中的点击率估计 1.2 点击率估算训练的挑战 0x02 HugeCtr 0x03 架构 3.1 CTR DL 模型 3.2 HugeCTR 架构 3.3 基于GPU的参数服务器 0x04 核心功能 4.1 模型并行训练 4.1.1 in-memory GPU hash table 4.1.

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 0x00 摘要 0x01 总体流程 1.1 概述 1.2 如何调用 0x02 Session 2.1 Session 定义 2.2 构造函数 2.2.1 ResourceManager 2.2.1.1 接口 2.2.1.2 Core 2.2.1.3 拓展 0x03 Parser 3.1 定义 3.2 如何组织网络 3.2.1 输入

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 数据集 2.1 Norm 2.1.1 数据文件 2.1.2 文件列表 2.2 Raw 2.3 Parquet 0x03 CSR 格式 3.1 什么是CSR 3.2 HugeCTR 之中的CSR 3.3 操作类 3.3.1 定义 3.3.2 构造函数 3.3.3 生成新行 3.3.4 插入数据 0