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collect():RDD[T]=>Seq[T]，将所有数据集以数组的形式汇总在Driver节点，需要注意的是，如果数据集很大，会“撑爆”Driver节点的内存，所以通常需要做些filter操作后，将一个子数据集合并在Driver节点。* reduce(f:(T,T)=>T) : RDD[T]=>T，该
Optimizer)，同时提供优化提示(HINT)能力，保证执行计划生成的最优化。高可靠主备复制和切换GaussDB 100基于重做日志实时同步和回放方式实现主机与备机之间的数据一致性，并通过主备快速切换实现高可用性。逻辑复制GaussDB 100提供不依赖于物理日志格式的逻辑复制功能，实现GaussDB
智慧交通 面临挑战 在自动驾驶大力发展的时代，智慧交通与车联网的高效协同是实现安全自动驾驶的基石。如何让自动驾驶车辆实时感知复杂的路面情况？如何让自动驾驶车辆根据不同场景，迅速计算出相应对策？如何让自动驾驶车辆针对紧急场景，做到毫秒级的响应？ 解决方案 智慧交通边缘节点通过视频和雷达融
题。结合降噪和自动增益功能，实现了更好的降噪和自动增益的效果。 华为云RTC和华为云的云手机协同保障了一个极致的体验，通过网络之间的联通和业务之间的配合，实现了极致的体验、丰富的功能、云化的生态和安全可靠。在极致体验上面，实现了时延小于300毫秒丰富的RTC节点网络，全链路的质
邻接矩阵排列的不变性，即图同构，是图神经网络(GNNs)的首要要求。通常，聚合消息时，节点排列上的不变操作可以满足这个前提条件。但是，这种不变性可能会忽略相邻节点之间的关系，从而影响GNN的表达能力。在这项工作中，我们通过排列组设计了一种高效的排列敏感聚合机制，捕获相邻节点之间的成对关联。我们证明了我们的方法严格地比二维Weisfeiler-Lehman
获取req-id查看cinder-api部署节点cps template-instance-list --service cinder cinder-api登录cinder-api部署节点，执行下图命令，获取任务下发请求id2，用req-id搜索日志在cinder-api部署节点执行，搜到日志中包含c
前提：有现场1、确认cpu高的节点，要是所有节点都高找一个最高的2、通过top命令找一个cpu稳定高的进程process_id，对应此节点上的一个具体的实例。3、执行ps H -eo pid,tid,pcpu | sort -n -k 3 | grep {process_id}。
Replication 集群中每一个DN都有一份全量表数据。 List 表数据通过List方式分布到指定DN节点上。 Range 表数据通过Range方式分布到指定DN节点上。 -- Hash分布方式 create table `sales_fact` ( `region_id`
支持集群、副本集和单节点部署架构 什么是GaussDB GaussDB(openGauss)定位为企业级云分布式数据库，架构上着重构筑传统数据库的企业级能力和互联网分布式数据库的高扩展和高可用能力 比起传统数据库，有如下几个优点 高性能：支持分布式事务强一致性，同时32节点下能够达到1200万tpmC的性能实测指标
Delivery Network，简称华为云 CDN），是构建在现有互联网基础之上的一层智能虚拟网络，通过在网络各处部署节点服务器，实现将源站资源缓存至华为云CDN遍布全球的加速节点上，使用户可以就近获得所需的内容。 华为云CDN工作原理当用户访问使用CDN服务的网站时，本地DNS服务器通
提供异步请求能力，这是 Flask 所缺乏的。 有了 Pydantic 以及类型提示，你就可以得到一个具有自动完成功能的良好的编辑体验。你还可以得到数据验证、序列化和反序列化（用于构建一个 API），以及自动化文档（通过 JSON Schema 和 OpenAPI ）。 也就是说，Flask 的
主LUN返回生产主机写请求完成双集群核心原理1.分别拉起主备集群，集群init时主节点创建ctlinfo文件，初始化文件内容，并fsync到xlog盘中，为后续的同步和刷新做好准备;2.主集群主节点和备集群首备进行全量build，建立主集群主节点和备集群首备的libpq通道，用来互通消息。主集群的xlo
总体来说，滴滴笔试内容体量不算多，主要分为19道选择题、1道多选题，2道编程题、1道简答题(也不简单)。 二、选择题 考查知识点：二叉树某层中节点个数(2i-1)、费波纳茨数列应用(上9级台阶的方法-分1步、2步)、Linux下文件软、硬链接。还有各种计算题(10个人握手，每个人都握
--username{username}"命令时，指定的用户需要能够通过SSH协议自动认证并连接到各Ceph节点，以免ceph-deploy命令在配置中途需要用户输入密码。 在各Ceph各节点创建新用户(所有节点) 首先需要在各节点以管理员的身份创建一个专用于ceph-deploy的特定用户账
的应用往往具备静态网络地址，因此，传统应用监控通常会利用服务或主机端点的可预测性。由于容 器会动态地在节点上运行，健康监控服务必须记录所有容器实例。 Kubernetes 能够自动监控健康检查端点，并对处于不健康状态的容器作出响应。集群中的所有容器 都会受到监控，而 Kubernetes
和模式创新，赋能工业数字化转型升级。4 工业 APP 是知识自动化的最佳形态在知识自动化平台建设中，传统的大型工业软件、系统和设备逐渐下沉为基础设施，工业技术、知识、能力的软件化 ,以及由此带来的新的应用生态走向前端，如图 4 所示。图 4 工业 APP 是知识自动化的最佳形态用
PU：1*nvidia-v100-pcie-32gb32GiB计算节点：1部署：公共资源池计算节点规格：CPU：2 核 8 GiB。如果开通了GPU部署权限，可以尝试GPU部署。计算节点个数：1。如果是多个计算节点，就是多实例部署，可以提高API的并发数。填写好参数后，点击“下一
其次是平台层，平台层分为大云Region和边缘节点两种部署方式。Region和边缘节点具有相同的功能，包括应用网关、沙箱、容器和调度控制。应用可以直接在沙箱内部署函数，也可以通过将容器镜像部署为函数。而函数的启动、停止、预热、扩缩等功能全部通过节点内的调度控制模块来管理。每个边缘节点还配置了应用网关，以便节点对外提供
认路由 7、动态路由 动态路由可用于大型企业网络，能够根据链路和节点的变化适时地进行自动调整，当网络中节点或节点间的链路发生故障，或存在其它可用路由时，动态路由可以自行选择最佳的可用路由，五条以上的非直连路由可以用动态路由
图数据中的空间特征具有以下特点： 1） 节点特征：每个节点有自己的特征；（体现在点上） 2） 结构特征：图数据中的每个节点具有结构特征，即节点与节点存在一定的联系。（体现在边上） 总地来说，图数据既要考虑节点信息，也要考虑结构信息，图卷积神经网络就可以自动化地既学习节点特征，又能学习节点与节点之间的关联信息。
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