一 问题描述: 由来：公司有个功能需要被大量请求，并且中间涉及到多个不同的语言组成(c++/java/c#等)，就决定使用grpc来做rpc服务。我是做c#的当然使用grpc for c# 来处理。这里涉及到一个问题，这个底层服务耗费性能，并且只是在一定时间内被大量请求，所以运维启用监视，当单个 ...

虽然应用keepalived搞定了后端服务负载均衡和高可用性问题，但是在具体应用的时候，还是要注意很多问题。很多应用都用tcp或者http的长连接，因为建立tcp连接或者http连接开销比较大，而应用端其实是需要频繁跟server端通讯的，这时候保持长连接无疑是非常合适 ...

/article/details/6667471tcp Client/server 最大连接数http://b ...

1、问题描述 这是一套运行在腾讯云上的MongoDB 3.6版本集群，共5个分片，每片规格是6核16GB。 在压测的过程中，发现第3个分片的CPU使用率长时间高达96%，其它4个分片的CPU使用率都没有超过10%。 2、思考及分析 首先，我查看慢日志，发现大量与postbox相关 ...

问题： 使用了brpc的长连接，但是为何耗时和短链接一样呢？ 　　brpc文档里介绍，使用http协议，则默认使用pooled，只要连接数不超过max_connection_pool_size，则都可以使用长连接。 　　但是在实际使用中，发现整个请求耗时 ...

写在前面：首先需要明确了解的是正负样本比例悬殊不是本质原因，而是表象，不均衡导致模型表现差的本质原因是；1.类别分布的重叠，简单来说就是不同类别的特非常接近，或者更极端的是特征没差的情况下标签却不同；2.噪声问题，很多完全没用的样本被引入，比如因为一些意外的原因标注错误的样本等；3.类别分布的子 ...

解决样本不均衡的问题很多，主流的几个如下： 1.样本的过采样和欠采样。 2..使用多个分类器进行分类。 3.将二分类问题转换成其他问题。 4.改变正负类别样本在模型中的权重。 一、样本的过采样和欠采样。 1.过采样：将稀有类别的样本进行复制，通过增加此稀有类样本的数量来平衡 ...

使用DataParallel进行并行化时的结构如下： 在上图第一行第四个步骤中，GPU-1 其实汇集了所有 GPU 的运算结果。这个对于多分类问题还好，但如果是自然语言处理模型就会出现问题，导致 GPU-1 汇集的梯度过大，直接爆掉。 那么就要想办法实现多 GPU 的负载均衡，方法 ...