hadoop yarm你知道吗？
Hadoop YARN是Hadoop 2.x版本中的资源管理器，负责集群资源管理和作业调度。它由ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster组成，分别负责全局资源调度、节点资源管理和应用程序执行监控。YARN支持多种调度策略，具备高可用性和容错性，并能运行MapReduce、Spark等多种计算框架。配置文件`yarn-site.xml`用于设置YARN的各项参数，如ResourceManager地址、资源上限和调度器类型等。
如何8步完成hadoop单机安装
本文介绍了在Ubuntu 20.04上安装和配置Hadoop 3.3.6的详细步骤。首先更新系统并安装Java环境，接着下载、解压Hadoop并配置环境变量。然后编辑核心配置文件`core-site.xml`和`hdfs-site.xml`，格式化HDFS文件系统，并启动Hadoop服务。最后通过`jps`命令和浏览器访问Web界面验证安装是否成功。Hadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集，其核心组件包括HDFS、MapReduce和YARN。
maven中央仓库油猴脚本
这是一个用于 Maven 中央仓库的油猴脚本，帮助开发者在选择依赖时查看每个 Jar 包的 JDK 版本信息。通过该脚本，用户可以在 Maven 中央仓库的组件版本列表页和详情页看到每个版本的 JDK 编译信息，从而避免因版本不兼容导致的运行问题。脚本支持从油猴商店安装或自行编译安装，并提供多种实用功能，如 GAV 快速访问详情页和展开隐藏文本等。
PolarDB MySQL场景评测
PolarDB具备快速资源弹升能力，支持5秒探测窗口和1秒内完成资源扩展，适合电商促销和流量波动型SaaS应用。资源伸缩范围广泛，支持0-256核，适用于中小型企业到大型企业。资源伸缩过程中业务无感知，具有高稳定性和成熟性。支持最小0.5 PCU的资源颗粒度，确保成本控制和使用效率。此外，PolarDB支持所有只读节点的数据强一致性，性能不受影响。
智能Agent与灵活调用的背景
本文介绍了智能Agent的基本概念及其灵活调用的实现方式，通过具体代码示例展示了如何设计具备灵活调用能力的智能Agent系统。文章首先阐述了智能Agent的定义、特点及分类，接着详细解释了灵活调用的意义、目标及其实现步骤。最后，探讨了灵活调用在实际应用中的挑战及未来的发展方向。
【AI系统】模型剪枝
本文概述了模型剪枝的概念、方法及流程，旨在通过移除神经网络中冗余或不重要的参数，实现模型规模的减小和效率的提升。剪枝不仅有助于降低模型的存储和计算需求，还能增强模型的泛化能力。文章详细介绍了剪枝的定义、分类、不同阶段的剪枝流程，以及多种剪枝算法，如基于参数重要性的方法、结构化剪枝、动态剪枝和基于优化算法的全局剪枝策略。通过这些方法，可以在保持模型性能的同时，显著提高模型的计算速度和部署灵活性。
【AI系统】算子融合
算子融合是优化神经网络模型执行效率的关键技术之一，通过合并计算图中的算子，减少中间结果的实例化和不必要的输入扫描，提升模型的计算并行度和访存效率，有效解决内存墙和并行墙问题。TVM等框架通过支配树分析等高级算法实现高效的算子融合，显著提高模型的执行速度和资源利用率。